使用boost::graph模块实现平面图的最大平面化

最新推荐文章于 2025-09-27 11:33:03 发布

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本文介绍如何利用C++的Boost.Graph模块将一个连接的平面图转化为最大平面图。通过安装Boost库，创建基于邻接表的无向图，添加顶点和边，然后检查平面性。如果图是平面的，就保持不变；否则，通过特定函数将其转化为双连通平面图并进行最大平面化。这个过程有助于在实际应用中保持图的平面性。

使用boost::graph模块实现平面图的最大平面化

平面图是一种特殊的图，其中没有两条边会相交。在计算几何和图论中，平面图有着广泛的应用。在本文中，我们将使用C++的boost::graph模块来实现从一个连接的平面图开始，并添加边以使图最大平面化。

首先，我们需要安装boost库并确保其可用。然后，我们可以开始编写代码。

#include <boost/graph/adjacency_list.hpp>
#include <boost/graph/planar_face_traversal.hpp>
#include

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Boost 图书馆中的 graph 模块是一个用于处理图形数据结构和算法的工具

TechBlitzZ的博客

08-16

159

本文将为大家介绍如何使用 Boost 图书馆中的 graph 模块实现二分图算法，并附上相关的测试程序源代码。二分图是指一个无向图可以分割成两个互不相交的子集，且图中每条边的两个端点分别属于这两个不同的子集。接着，我们初始化了一个具有 6 个节点的图形，然后添加了从 A、B 和 C 三个顶点到 X、Y 和 Z 三个顶点的边。如果是，则输出 “输入的图形是一个二分图”，否则输出 “输入的图形不是一个二分图”。如果是，则输出 “输入的图形是一个二分图”，否则输出 “输入的图形不是一个二分图”。

boost::graph模块实现从连接的平面图开始并添加边以使图最大平面化

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

463

boost::graph模块实现从连接的平面图开始并添加边以使图最大平面化实现功能C++实现代码实现功能 boost::graph模块实现从连接的平面图开始并添加边以使图最大平面化 C++实现代码 #include <iostream> #include <boost/graph/adjacency_list.hpp> #include <boost/graph/properties.hpp> #include <boost/graph/graph_traits.

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使用boost::graph模块实现读写GraphML的实践

uote_e的博客

08-28

267

然后打开一个名为“example.graphml”的文件，并调用boost::read_graphml函数将文件中的图数据读入到对象中。接着，我们创建了一个名为“output.graphml”的文件，并调用boost::write_graphml函数将对象中的图数据写入到文件中。boost::graph提供了一个通用的图数据结构，并且对这个数据结构提供了许多基本的图算法。而GraphML是一种常见的用于表达图结构的标记语言。使用C++的boost::graph模块可以方便地读写GraphML格式的图数据。

使用boost::graph模块实现读写GraphML的测试程序

TechPulseZ的博客

09-19

204

本文将提供一个使用boost::graph模块实现读写GraphML文件的测试程序，并提供相应的源代码。本文将提供一个使用Boost::Graph模块实现读写GraphML文件的测试程序，并提供相应的源代码。编译并运行上述示例程序，将会生成一个名为"graph.graphml"的GraphML文件。然后，程序会从该文件中读取图的信息，并输出使用Boost::Graph模块实现读写GraphML的测试程序。最后，我们遍历读取的图，并输出顶点和边的信息。最后，我们遍历读取的图，并输出顶点和边的信息。

使用boost::graph模块演示GGCL Vertex接口（C/C++）

HqsHack的博客

09-19

164

其中，GGCL（Generic Graph Component Library）是boost::graph中的一个组件，用于处理图的基本操作和算法。通过上述代码，我们可以了解到如何使用boost::graph模块和GGCL的Vertex接口来创建图，并对图的顶点和边进行操作和访问。通过使用这些接口，我们可以轻松地创建和操作图的顶点和边，并访问它们的属性。下面我们将演示如何使用boost::graph模块和GGCL的Vertex接口来创建一个简单的图，并展示一些基本操作。函数来访问图中的顶点，并使用。

65、图嵌入与平面性：最小化边交叉绘制图

最新发布

i3j4k5的博客

09-27

本文深入探讨了图的平面性测试与边交叉最小化的相关算法与理论。从效率低下的简单递归算法出发，分析了其阶乘级时间复杂度的问题，并介绍了通过记忆化优化的改进策略。进一步综述了Hopcroft-Tarjan、Boyer-Myrvold和Fraysseix等线性时间复杂度的高效平面性测试算法。文章还讨论了非平面图的交叉数与直线交叉数概念，指出了交叉数计算的NP完全性及其在电路设计、网络拓扑和图形可视化中的应用。最后展望了未来在高效算法、多约束布局和动态图处理方面的研究方向。

适应Boost图：解决最大公共点集问题

# 适应 Boost 图：解决最大公共点集问题 ## 1. 适应 Boost 图与广度优先搜索在处理图形数据时，经常需要对图形的各个部分进行编号和遍历。以下代码展示了如何创建一个排列面到索引的映射，并使用广度优先搜索（BFS...

使用boost::planar_face_traversal实现平面图的遍历

2301_79365003的博客

08-30

152

本文将简要介绍使用boost::planar_face_traversal实现平面图的遍历，并提供相应的测试程序。其中，planar_face_traversal是用于遍历连通平面图的一个算法。planar_face_traversal_visitor类提供了begin_face()、end_face()和next_edge()方法，用于遍历每个面及其围成边。总结来说，boost::planar_face_traversal算法是一个非常实用的工具，可以帮助我们更快地实现平面图的遍历。

C++ 用Boost.Graph库来创建一个简单的图(VisualStudio2019)

学海无涯

12-09

2414

使用Boost.Graph库创建一个简单的图（Graph）。在这个例子中，将创建一个无向图，并添加顶点和边，之后打印出图的结构，用Graphviz生成图

使用boost::graph模块实现平均测地线示例

CodeVorter的博客

09-06

221

通过这个示例，我们可以看到boost::graph模块提供了强大的功能，可以方便地处理图形数据结构和执行图论算法。使用boost::graph模块，我们可以轻松地实现各种图形操作，包括最短路径算法等。在这篇文章中，我们将使用boost::graph模块来实现一个平均测地线的示例。Boost是一个开源的C++库集合，其中包含了许多功能强大的模块，包括图论算法。在搜索过程中，我们使用了边权重获取器来动态更新边的权重。最后，我们通过遍历最短路径中的顶点，并输出每个顶点的地理坐标，来展示最短路径的结果。

Boost图库是一个流行的C++图论库，它提供了许多方便的API和算法来操作图

SVIPCODE的博客

08-22

298

Boost图库是一个流行的C++图论库，它提供了许多方便的API和算法来操作图。下面，我将演示如何使用dimacs_basic_reader类模板读取一个DIMACS格式文件，并将其转换为Boost Graph库中的无向图数据结构。在运行上面的代码时，确保当前目录下存在名为"example.dimacs"的DIMACS格式文件，并且该文件包含了正确的顶点和边信息。通过上面的示例，我们可以看到dimacs_basic_reader类模板的使用非常简单，是一个快速构建图数据结构的好帮手。

boost::graph模块实现资源受限最短路径算法的示例使用

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

452

boost::graph模块实现资源受限最短路径算法的示例使用实现功能C++实现代码实现功能 boost::graph模块实现资源受限最短路径算法的示例使用 C++实现代码 #include <boost/config.hpp> #ifdef BOOST_MSVC #pragma warning(disable : 4267) #endif #include <boost/graph/adjacency_list.hpp> #include <boost/graph/r_c_

Boost库——Graph库学习（1）

IcarusXinchen的博客

06-03

2605

自己总结的boost图库BGL的内容

使用boost::graph模块进行广度优先搜索算法的示例

带你成为别人眼中的大佬！

08-27

142

为了使用Boost Graph库，需要定义一个Graph类型。在本例中，我们将使用邻接列表类型boost::adjacency_list。这行代码使用vecS作为顶点容器和边容器，使用undirectedS表示无向图。Graph类型是Boost Graph库中的一个模板。

Boost Graph library有权有向图节点增删

Savage888777的博客

05-19

669

Boost Graph library通过创建有权有向图，并删除单条有向边，最后实现搜索 #include <boost/graph/adjacency_list.hpp> #include <boost/graph/depth_first_search.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace boost; typedef property<edge_weight_t, int&gt

图论学习（一）使用Boost Graph Library表示图

沧海一帆的专栏

05-02

6246

本文通过使用Boost Graph Library实现图的新建和遍历，来学习图论算法。

图算法系列一 boost graph Algorithm基本使用

dongfang1984的博客

04-12

1405

本文详细介绍图算法以及boost graph algorithm的应用

使用boost::graph模块实现分布式压缩稀疏行图类型测试

DevNinja的博客

08-26

142

在本文中，我们将介绍如何使用boost::graph模块实现分布式压缩稀疏行图类型的测试。我们先来看一下，什么是稀疏矩阵。而在实际应用中，很多情况下需要处理大规模的稀疏矩阵，在如此大型的数据集上，常规的矩阵存储方式显然会出现问题，这个时候我们就需要考虑采用压缩稀疏矩阵的存储方式。在上述代码中，我们使用了boost::compressed_sparse_row_graph类来创建一个压缩稀疏行图类型的对象g。总之，boost::graph模块提供了一种有效的方法来处理图形数据结构，其中包括压缩稀疏矩阵。

使用boost::graph模块演示GGCL边缘接口编程

ByteWhiz的博客

09-17

236

在本文中，我们将使用boost::graph模块和GGCL边缘接口来演示图形编程的基本概念和用法。通过使用boost::graph模块和GGCL边缘接口，我们可以方便地构建和操作图形结构。我们可以根据需要添加更多的顶点和边缘，并使用丰富的图形算法和功能来分析和处理图形数据。我们将创建一个简单的无向图，并使用GGCL边缘接口来添加和访问图的边缘。这表明我们成功地创建了一个无向图，并且能够正确地访问和遍历图的边缘。函数获取边缘的起始顶点和目标顶点的索引，然后将其打印输出。遍历图的边缘，并使用。

使用GTSAM的C++库完成地平面的残差构造

06-08

在GTSAM中，地平面的残差构造可以通过定义一个自定义因子来实现。下面是一个使用GTSAM的C++库完成地平面残差构造的示例代码： ```cpp #include <gtsam/geometry/Pose3.h> #include <gtsam/inference/Symbol.h> #include <gtsam/nonlinear/NonlinearFactorGraph.h> #include <gtsam/nonlinear/Values.h> #include <gtsam/optimization/LevenbergMarquardtOptimizer.h> #include <gtsam/slam/PriorFactor.h> #include <gtsam/slam/dataset.h> #include <gtsam/slam/ProjectionFactor.h> using namespace gtsam; // 定义地平面约束因子 class GroundPlaneFactor : public NoiseModelFactor1<Pose3> { public: // 构造函数 GroundPlaneFactor(Key key, const Point3& ground_normal, double ground_distance, const SharedNoiseModel& model) : NoiseModelFactor1<Pose3>(model, key) , ground_normal_(ground_normal) , ground_distance_(ground_distance) { } // 计算残差 virtual Vector evaluateError(const Pose3& pose, boost::optional<Matrix&> H1 = boost::none) const { if (H1) { // 计算雅可比矩阵 Matrix36 H; H.block<3, 3>(0, 0) = Matrix3::Identity(); H.block<3, 3>(0, 3) = -SkewSymmetric(ground_normal_ * pose.rotation().transpose()); *H1 = H; } // 计算残差向量 Vector1 error; error(0) = pose.translation().dot(ground_normal_) + ground_distance_; return error; } private: Point3 ground_normal_; // 地面法向量 double ground_distance_; // 地面到原点的距离 }; int main(int argc, char** argv) { // 定义因子图和变量值 NonlinearFactorGraph graph; Values initial; // 添加机器人位姿变量 initial.insert(Symbol('x', 0), Pose3(Rot3::ypr(0.1, 0.2, 0.3), Point3(1, 2, 3))); // 添加地平面约束因子 Point3 ground_normal(0, 0, 1); // 地面法向量 double ground_distance = 0; // 地面到原点的距离 SharedNoiseModel model = noiseModel::Isotropic::Sigma(1, 1); // 噪声模型 graph.emplace_shared<GroundPlaneFactor>(Symbol('x', 0), ground_normal, ground_distance, model); // 执行优化 LevenbergMarquardtOptimizer optimizer(graph, initial); Values result = optimizer.optimize(); // 输出优化结果 std::cout << "Optimized pose:" << std::endl; std::cout << result.at<Pose3>(Symbol('x', 0)).matrix() << std::endl; return 0; } ``` 在上面的代码中，我们首先定义了一个 GroundPlaneFactor 类来表示地平面约束因子。该类继承自 NoiseModelFactor1 类，表示该因子只有一个变量（机器人位姿）。在类中，我们定义了一个构造函数和一个 evaluateError 函数。构造函数用于初始化地平面法向量和距离以及噪声模型，而 evaluateError 函数用于计算残差向量和雅可比矩阵。在 main 函数中，我们首先定义了因子图和变量值，并添加了一个机器人位姿变量。然后，我们定义了一个 GroundPlaneFactor 对象，并将其添加到因子图中。最后，我们使用 LevenbergMarquardtOptimizer 类对因子图进行优化，并输出优化结果。需要注意的是，上面的代码只是一个示例，实际应用中需要根据实际情况进行修改。