使用示例：创建一个测试程序来演示boost::make_filtered_graph的用法

最新推荐文章于 2025-12-03 18:36:13 发布

飞翔心灵

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此示例程序展示了如何使用boost::make_filtered_graph创建过滤后的图，过滤条件为顶点度大于等于2。初始化图，添加顶点和边，通过过滤器筛选，最终保留符合条件的顶点和边，输出结果展示过滤效果。

使用示例：创建一个测试程序来演示boost::make_filtered_graph的用法

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

// 定义一个图类型
typedef boost

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《boost::filtered_graph的实用示例程序》

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假设我们有一个社交网络图形，顶点表示用户，边表示关注关系。在使用Boost图形库时，对于大规模图形数据处理，我们往往需要使用到图形过滤器。在这里，我们介绍一种基于boost::filtered_graph类的图形过滤器，并提供一个示例程序。graph为原始图形，boost::keep_all()表示保留所有边，vertex_predicate为顶点谓词函数对象。通过这个实际的示例程序，我们可以看到图形过滤器的实际应用，以及boost::filtered_graph类的用法和操作。1.定义一个图形类型。

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

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144

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。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。

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ANGEL是一个基于现代C++（C++17及以上）构建的高性能深度学习框架，其设计目标是通过计算图的精细化建模与编译期优化，实现动态神经网络的高效表达与执行。与主流静态图框架不同，ANGEL采用“以图为中心”的编程范式，将前向传播与反向传播显式分离，构建双线图结构——即前向计算图与反向梯度图并行存在、独立演化但逻辑同步。// 示例：双线图的基本结构声明（简化）该设计使得梯度流可被精确控制，支持条件分支、循环等动态结构，为元编程和图重写提供基础设施。ANGEL定义了一个。

使用boost::make_filtered_graph进行图过滤的示例程序

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136

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Boost C++ Libraries 教程：从入门到进阶

AI天才研究院

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