Boost库中的filtered_graph是一个非常有用的图形算法，它可以通过过滤操作来处理图形

Boost库中的filtered_graph是一个非常有用的图形算法，它可以通过过滤操作来处理图形。本文将介绍如何使用Boost库的filtered_graph，同时提供一个基于filtered_graph的测试程序。

首先，我们需要了解filtered_graph的基本概念和用法。在Boost库中，filtered_graph是由两个图形组成的：源图形和目标图形。源图形是一个完整的图形，而目标图形是由源图形经过过滤器筛选后得到的子图形。因此，filtered_graph可以视为一种图形变换器，它可以将满足特定条件的节点和边从源图形中删除，生成新的子图形。

接下来，我们将使用filtered_graph来实现一个简单的图形过滤器。具体来说，我们将根据指定的节点权重阈值来过滤图形中的节点。在本例中，我们将过滤掉权重小于3的节点。

下面是基于filtered_graph的测试程序代码：

#include <iostream>
#include <boost/graph/adjacency_list.hpp>
#include <boost/graph/filtered_graph.hpp>

using namespace boost;

int main()
{
    typedef adjacency_list<vecS, vecS, undirectedS,
        property<vertex_index_t, int>,
        property<edge_weight_t, double> > Graph;

    typedef gr