使用boost::transitive_closure的示例程序

最新推荐文章于 2025-04-07 16:23:03 发布

飞翔心灵

最新推荐文章于 2025-04-07 16:23:03 发布

阅读量59

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：编程

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/DevSavantX/article/details/132771631

编程专栏收录该内容

373 篇文章 ¥29.90 ¥99.00

订阅专栏

该示例展示了如何利用Boost库中的boost::transitive_closure算法计算有向图的传递闭包。程序创建了一个包含6个顶点的有向图，调用算法后输出了传递闭包的结果，揭示了顶点间的传递关系。

使用boost::transitive_closure的示例程序

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

int main

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

飞翔心灵

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

boost::transitive_closure用法的测试程序

希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题

06-04

385

boost::transitive_closure用法的测试程序实现功能C++实现代码实现功能 boost::transitive_closure用法的测试程序 C++实现代码 #ifdef BOOST_NO_TEMPLATE_PARTIAL_SPECIALIZATION #error The transitive closure algorithm uses partial specialization. #endif #include <boost/graph/transitive_closur

boost::transitive_closure用例详解

BitLordX的博客

08-23

142

在C++语言的Boost库中，有一个非常实用的算法boost::transitive_closure，它可以生成图的传递闭包。传递闭包是指在一个有向图（或无向图）中，若存在从节点A到节点B的路径，则在传递闭包中描绘为从节点A到节点B的有向边，此时该边被称为“传递性边”。然后通过调用boost::transitive_closure算法，计算出该图的传递闭包，并将结果存储在tc变量中。该算法能够快速高效地生成图的传递闭包，提供了非常便捷的可达性关系描述方法，非常实用。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

conan 入门(三十三):requirements()指定header的可见性(transitive_headers)

10km的专栏

11-24

1447

不过conan包的头文件可见性只能传递一代，即只能传递直接引用包的项目，不能跨代传递。所以CMakeDeps generator为turbo-jpeg生成的cmake配置文件中定义的import target中没有将依赖库的头文件位置定义到。要解决这个问题，就是要更新jpegwrapper的conanfile.py中对于依赖库的定义方式，通过。conan 允许在conanfile.py的requirements()方法中手工指定依赖包的特性。类型的依赖包，库文件可以向下传递，但头文件对于下游默认不可见的。

ICC2：all_fanout和all_transitive_fanout的用法

m0_61544122的博客

01-12

835

用过all_fanout的都知道，all_fanout的终点是寄存器，所以这个命令只能用来报告timing path的终点以及through pin/cell，运行起来就比较慢。如果需要报告的path并不是timing path，endpoint也不是寄存器，那就需要使用all_transitive_fanout，这个命令速度快，报告全。用法上all_transitive_fanout和all_fanout是一致的，常用的选项也一样，这里不多赘述。更多学习内容请关注「拾陆楼」知识星球。

Boost库中的transitive_closure算法可以用于获取有向图的传递闭包。在这篇文章中，我们将介绍如何使用这个算法以及演示如何编写一个测试程序。

HackDyno的博客

08-23

138

我们的测试程序将使用一个简单的有向图，其中有三个节点分别标记为A、B和C。我们将使用boost::adjacency_list来表示这张图，并使用boost::add_edge函数添加边。该测试程序可以作为boost::transitive_closure的使用示例，供开发人员参考、学习和使用。接下来，它使用transitive_closure函数计算传递闭包，并使用edges函数遍历结果。Boost库中的transitive_closure算法可以用于获取有向图的传递闭包。

Warshall’s Algorithm: Transitive Closure小理解

white514的博客

02-20

4504

对传递闭包的小理解。

Spark Transitive Closure

张嘉睿的博客

06-24

353

在数学中，集合 X 上的二元关系 R 的传递闭包指的是包含 R 的 X 上的最小的传递关系，记作 t®。例如，假设集合 X 为人的集合 {a,b,c}，二元关系 R 为父子关系 {,}，其中和分别表示a是b的父亲以及b是c的父亲，则 t® 应为祖宗-后代关系 {,,}。当前，社保局拿到了一份名单，该名单给出了子女-父母的关系。社保局想要从该名单中分析出名单中包含的子女-祖父母、外祖父母关系。然而，名单很庞大，如果手工分析...

Chapter 5: Working with Targets_《Modern CMake for C++》_Notes

C/C++

04-07

936

Working with Targets

Maven: Transitive Dependencies

nobody

11-30

972

Dependencies declared in your project’s pom.xml file often have their own dependencies . Such dependencies are called transitive dependencies . Take the example of Hibernate Core. For it to function p...

对‘cv::rectangle(cv::_InputOutputArray const&, cv::Rect_＜int＞, cv::Scalar_＜double＞ const&, int, int,

qq_29876847的博客

03-09

482

对‘cv::rectangle(cv::_InputOutputArray const&, cv::Rect_, cv::Scalar_ const&, int, int, int)’未定义的引用。

含中间直流的三相电力电子变压器PET仿真模型（Simulink仿真实现）

12-16

含中间直流的三相电力电子变压器PET仿真模型（Simulink仿真实现）内容概要：本文档介绍了含中间直流环节的三相电力电子变压器（PET）的Simulink仿真模型，重点在于构建和模拟PET系统的核心结构与工作原理。该仿真模型涵盖了PET的前级整流、中间直流环节以及后级逆变部分，能够实现电能的高效转换与隔离，适用于研究PET在智能电网、新能源接入等场景下的动态特性与控制策略。通过Simulink平台，用户可对系统进行稳态与暂态性能分析，验证控制算法的有效性。; 适合人群：电气工程、电力电子及相关专业的高校师生、科研人员以及从事电力系统仿真的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于教学演示电力电子变压器的工作原理；②支撑科研项目中对PET控制策略（如电压、电流双闭环控制）的设计与验证；③为新型电力系统中电能变换装置的开发提供仿真基础。; 阅读建议：建议结合电力电子技术基础知识学习本仿真模型，重点关注各模块的参数设置与控制逻辑实现，建议动手搭建模型并进行仿真实验，以加深对PET系统运行机制的理解。

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】（Matlab代码实现）

最新发布

12-16

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开，重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型，结合碳交易成本与能源调度成本，提出优化调度策略，以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现，验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性，为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群：具备一定电力系统、能源系统背景，熟悉Matlab编程，从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响；②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用；③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法；④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程，重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式，可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。

大学怎样用AI工具3分钟生成技术成熟度报告？.docx

12-16

大学怎样用AI工具3分钟生成技术成熟度报告？

【云原生运维】基于Kubernetes的CI/CD全流程自动化：Spring Boot应用在容器化环境下的持续集成与部署实践

12-16

内容概要：本文详细展示了在Kubernetes环境下实现CI/CD全流程的完整示例，涵盖从代码提交、自动化构建、测试、安全扫描到多环境部署的各个环节。技术栈包括GitLab CI、Docker、Helm、Kustomize、Trivy等工具，并以Spring Boot应用为例，提供了Dockerfile、Kubernetes资源配置、Helm Chart结构以及蓝绿部署、金丝雀发布等高级部署策略的具体实现。同时，文章还介绍了GitOps（ArgoCD）、HPA自动扩缩容、Prometheus监控告警等增强能力，并强调了安全性、可靠性、可观测性和成本优化的最佳实践。; 适合人群：具备一定Kubernetes、容器化和DevOps基础知识，从事后端开发、运维或平台工程的技术人员，尤其是希望落地标准化CI/CD流程的团队成员；使用场景及目标：①构建基于Kubernetes的企业级持续交付流水线；②实现安全可控的多环境自动化部署；③集成监控告警与弹性伸缩机制提升系统稳定性；④推动GitOps理念在团队中的实践落地；阅读建议：建议结合实际Kubernetes集群环境，逐步复现文档中的各个步骤，重点关注CI/CD配置逻辑、部署策略差异及最佳实践部分，并将其适配到自身项目体系中进行持续优化。

【分布式系统】基于Redis的Session集中存储方案：实现Web服务器高可用与横向扩展

12-16

内容概要：本文介绍了基于Redis实现分布式Session的解决方案，重点阐述了将Session集中存储于Redis集群的技术思路与优势。文中指出，传统的tomcat-redis-session-manager仅适用于Tomcat容器层的HttpSession同步，存在应用层适配局限；相比之下，推荐使用Spring Session与Redis结合的方式，实现更灵活的应用层Session管理。通过将sessionId作为key、session数据作为value存储在Redis中，可在多台应用服务器间共享Session，确保高可用性和横向扩展能力。同时，文章对比了多种保证Session一致性的架构方案，包括Session同步法、客户端存储法、反向代理Hash一致性以及后端统一存储法，并强调后端统一存储为最优选择。; 适合人群：具备Java Web开发基础，熟悉分布式架构、Redis及Session机制的1-3年经验后端研发人员；使用场景及目标：①解决传统Web服务器集群中Session不一致问题；②实现服务无状态化设计，提升系统可扩展性与容灾能力；③在微服务或负载均衡环境下构建统一的Session管理中心；阅读建议：学习时应结合Spring Session实际集成案例，理解其与Redis的协作机制，并深入掌握不同Session共享方案的适用边界与设计权衡。

浏览器 12.5.0 安装包

12-16

浏览器安装包版本号 12.5.0。

Python自动日报生成器（多文件汇总+邮件发送）

12-16

一键读取多份 Excel/CSV，按配置表头映射后合并生成日报 Excel，可配置主键关联合并并支持 SMTP 邮件发送。内含示例数据、配置模板、依赖列表，修改表头和收件人即可直接运行。

Evaluation of query "deps(//tensorflow_serving/model_servers:tensorflow_model_server)" failed: preloading transitive closure failed: no such package '@tensorflow_pypi//': The repository '@tensorflow_pypi' could not be resolved: Repository '@tensorflow_pypi' is not defined

06-14

### 示例代码：验证依赖是否正确加载以下是一个简单的测试脚本，用于验证 `tensorflow_model_server` 是否能够成功构建： ```bash # 构建 tensorflow_model_server bazel build //tensorflow_serving/model_...