C++ Boost graph库 广度优先遍历算法示例

邻接链表:稀疏图存储与遍历优化实践 图数据结构是表示实体间关系的核心工具,邻接链表作为稀疏图的高效存储方案,通过为每个顶点维护邻居链表实现O(V+E)的空间复杂度。其核心优势在于处理社交网络、路由规划等边数远少于完全图的场景,相比邻接矩阵可节省90%以上内存。技术实现上结合哈希表优化查询效率,利用并行BFS/DFS提升遍历性能,并通过内存池、SIMD指令集等工程优化手段应对大规模图处理挑战。在推荐系统、风控分析等实际应用中,邻接链表展现出优异的扩展性和灵活性,特别是处理动态变化的图结构时,增量更新策略比矩阵重建更高效。 阅读详情
//(整理by RobinKin  from DevonIT)
#include <boost/graph/adjacency_list.hpp>
#include <boost/graph/breadth_first_search.hpp>
#include <boost/pending/indirect_cmp.hpp>
#include <boost/pending/integer_range.hpp>

#include <iostream>

using namespace boost;
template < typename TimeMap > class bfs_time_visitor:public default_bfs_visitor {
  typedef typename property_traits < TimeMap >::value_type T;
public:
  bfs_time_visitor(TimeMap tmap, T & t):m_timemap(tmap), m_time(t) { }
  template < typename Vertex, typename Graph >
    void discover_vertex(Vertex u, const Graph & g) const
  {
    put(m_timemap, u, m_time++);//每次访问 m_time加1
  }
  TimeMap m_timemap;
  T & m_time;
};


int
main()
{
  using namespace boost;
  //
计算机数据结构---图(graph): Boost Graph Library 初步使用教程 (1) Boost Graph Library 是c++中实现图结构性能比较好,也比较省心的一个库,但是官方文档让人看的比较累。这里搬运油管上的一个英文视频,小哥讲的也比较清楚,大家可以去看看原视频。文中代码可以在小哥的github中找到。 使用Boost Graph Libary时需要考虑三件事情: 如何保存你的图(graph)结构 如何向节点(vertices)和边(edge)添加属性 如何获得(... 阅读详情

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RobinKin
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