使用Boost库的maximum_adjacency_search的测试程序

悠悠烟雨

于 2023-09-06 01:30:48 发布

阅读量161

点赞数 4

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：编程

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TechWhizKid/article/details/132704746

编程专栏收录该内容

328 篇文章 ¥29.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍了如何使用Boost库的maximum_adjacency_search算法在有向图中寻找具有最大邻接性的节点。通过创建一个简单的有向图示例，展示了算法的使用过程，包括图的定义、添加边、执行算法以及获取结果。文章还提到了编译和运行程序时对Boost库的依赖和配置要求。

使用Boost库的maximum_adjacency_search的测试程序

maximum_adjacency_search是Boost库中的一个算法，用于在图中查找具有最大邻接性的节点。在这篇文章中，我们将展示如何使用这个算法，并提供相应的源代码。

首先，我们需要安装和配置Boost库。请确保你已经按照Boost库的安装指南正确地安装了Boost库，并在编译环境中进行了正确的配置。

接下来，让我们编写一个简单的示例程序，演示如何使用maximum_adjacency_search算法。在这个示例中，我们将创建一个简单的有向图，并使用该算法找到具有最大邻接性的节点。

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

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

悠悠烟雨

关注关注

4
点赞
踩
1

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::boost::maximum_adjacency_search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

06-05

387

boost::boost::maximum_adjacency_search用法的测试程序实现功能C++实现代码实现功能 boost::boost::maximum_adjacency_search用法的测试程序 C++实现代码 #include <boost/graph/adjacency_list.hpp> #include <boost/graph/properties.hpp> #include <boost/graph/make_maximal_planar.hpp

Boost图形库之maximum_adjacency_search用法的测试程序

TechPr的博客

08-29

而Boost图形库中的maximum_adjacency_search函数可以方便地实现该算法，本文将为大家介绍其用法，并提供测试代码进行演示。使用maximum_adjacency_search算法可以直接得到最大邻接点集合，这里我们将其存储在max_adj_vertices中，并输出到控制台。通过以上演示，我们可以看到Boost图形库提供的maximum_adjacency_search算法非常方便易用，可以帮助我们高效地实现图形算法。可以看到，最大邻接点集合为0和2，符合我们所构建的图形及预期结果。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

Elasticsearch 7.x版本重大改变（Breaking changes in 7.x）

withlw

09-17

6922

Breaking changes in 7.0 This section discusses the changes that you need to be aware of when migrating your application to Elasticsearch 7.0. 本部分讨论将应用程序迁移到Elasticsearch 7.0时需要注意的更改。 Indices created before 7.0 Elasticsearch 7.0 can read indices created in v

数据结构——图

oruchimaru0420的博客

10-22

2043

图（graph）是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成，通常表示为：G（V，E），其中，G表示一个图，V是图G中顶点的集合，E是图G中边的集合。在图中，数据元素称为顶点（vertex）。在图中，任意两个顶点之间都有可能有关系，顶点之间的逻辑关系用边来表示，边集可以是空的。若顶点vi到vj之间的边没有方向，则称这条边为无向边（edge），用无序偶对（vi,vj）来表示。若从顶点vi到vj的边有方向，则称这条边为有向边，也称为弧（arc）。用有序偶<vi,vj>来表示，vi称为弧尾（ta

Elasticsearch:权威指南6.8.6目录

m0_45406092的博客

07-25

1318

文章目录Getting started with Elasticsearch(基础入门)Index some documents([索引文档](https://editor.youkuaiyun.com/md?articleId=107579880)) Getting started with Elasticsearch(基础入门) Index some documents(索引文档)

神经结构搜索(Neural Architecture Search, NAS)学习

Remoa的休闲茶馆

11-17

7814

神经结构搜索(Neural Architecture Search, NAS)学习 1、参考文献； 2、NAS基础知识整理：（1）NAS定义；（2）经典NAS方法；（3）NAS核心要素；（4）NAS搜索加速策略；（5）NAS核心目标； 3、A Study on Encodings for Neural Architecture Search论文学习； 4、Cream of the Crop: Distilling Prioritized Paths For One-Shot Neural Architect

Table of Contents: the Boost Graph Library

计算机技术学习笔记

05-22

1268

Table of Contents: the Boost Graph Library Introduction to the BGLParallel BGL (distributed-memory parallel graph data structures and algorithms)HistoryList of BGL UsersPublicationsAcknowledgementsA Quick Tour of the Boost Graph Library.Review of Elementar

学习点云和pcl算法初步③

biubiubiu011的博客

10-27

1589

点云学习

《《《总结》》》PCL的42个实例整理：1～24

为了梦想

08-19

6846

PCL官网：https://pointclouds.org/ turtorials：https://pcl.readthedocs.io/projects/tutorials/en/latest/ PCL官方提供了一系列案例，方便用户对点云数据进行处理：点云库（PCL）是一个独立的、大规模的、开放的项目，用于2D/3D图像和点云处理。PCL是根据BSD许可的条款发布的，因此可以免费用于商业和研究。无论你是刚刚发现了PCL还是你是一个长期的老手，这个页面包含了一组资源的链接，这些资源将有助于巩固.

【从零开始：VS2019中配置Boost C++库环境】：新手入门指南

Boost C++库是C++开发者社区广泛使用的跨平台库，提供了丰富的模板库支持。本文从Boost C++库的简介及重要性开始，详细介绍了库的安装、配置方法，以及在Visual Studio 2019中的集成步骤。通过实践章节，本文展示了...

京东评论文本情感分析与产品口碑挖掘系统_基于jieba中文分词与TF-IDF特征提取的文本挖掘项目_用于分析京东手机用户评论中的观点态度情绪立场及主观情感_通过探索性分析观测数据信.zip

12-15

GB 17927-2024家具阻燃性能通家规范.rar

12-15

GB 17927-2024家具阻燃性能通家规范.rar

大规模MIMO通信系统的发射端采用混合波束成形(Matlab代码实现）

12-15

大规模MIMO通信系统的发射端采用混合波束成形(Matlab代码实现）内容概要：本文主要介绍了一个关于大规模MIMO通信系统中发射端采用混合波束成形技术的研究，并提供了相应的Matlab代码实现。混合波束成形结合了数字和模拟波束成形的优势，旨在降低硬件成本和功耗的同时提升系统性能。文中详细阐述了该技术的基本原理、数学模型构建、算法设计及仿真验证过程，展示了如何通过Matlab进行系统建模与性能评估，包括波束方向图、频谱效率等关键指标的分析。此外，文档还列举了多个相关的科研方向和技术应用案例，体现出其在现代无线通信领域的广泛应用前景。; 适合人群：具备通信工程、电子信息类专业背景，熟悉Matlab编程，有一定无线通信理论基础的研究生或科研人员。; 使用场景及目标：①深入理解大规模MIMO系统中混合波束成形的技术原理与实现方法；②掌握利用Matlab进行通信系统仿真建模的关键技能；③为相关课题的科研工作提供算法参考与代码基础。; 阅读建议：建议读者结合通信原理和阵列信号处理知识进行学习，重点理解波束成形的数学推导与Matlab实现之间的对应关系，动手运行并修改代码以加深对算法细节的理解。

【未发表】基于凌日优化算法TSOA优化鲁棒极限学习机RELM实现负荷数据回归预测算法研究附Matlab代码.zip

12-15

1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。

Puma构型六轴机械臂运动学matlab仿真.zip

12-15

【计算机视觉】YOLOv11至v13系列模型在VOC2007数据集上的检测精度对比与训练策略分析-下篇

最新发布

12-15

内容概要：本文详细对比了YOLOv11、YOLOv12和YOLOv13在相同实验条件下的目标检测精度与训练性能，重点分析了不同优化器（AdamW与SGD）、训练轮数（50epoch vs 600epoch）以及是否使用flash_attn加速模块对模型表现的影响。通过在VOC2007数据集上的实验结果显示，YOLOv11在使用AdamW优化器时表现最佳（mAP@0.5达0.614），而YOLOv12和YOLOv13虽采用更先进架构，但精度反而下降，且更适合使用SGD优化器进行长时间训练。此外，flash_attn可略微提升训练速度约7%，但对最终精度影响甚微。文章还提供了完整的训练代码与常见问题解决方案，如Arial字体路径配置和flash_attn兼容性问题排查方法。适合人群：从事计算机视觉方向的算法工程师、深度学习研究人员及有一定目标检测基础的学生（工作或研究经验1-3年）。使用场景及目标：①比较YOLO系列新版本之间的性能差异；②选择合适的优化器与训练策略提升模型效果；③解决实际训练中flash_attn安装与调用问题。阅读建议：此资源以实测数据为基础，强调实践验证，建议读者结合自身环境复现实验，重点关注超参数设置、环境配置细节，并根据实际任务需求评估模型选型。

复杂几何的多球近似MATLAB类及多球模型的比较-Anatomy Approximation Analysis-MATLAB

12-15

复杂几何的多球近似MATLAB类及多球模型的比较 MATLAB类Approxi提供了一个框架，用于使用具有迭代缩放的聚集球体模型来近似解剖体积模型，以适应目标体积和模型比较。专为骨科、生物力学和计算几何应用而开发。 MATLAB class for multi-sphere approximation of complex geometries and comparison of multi-sphere models 主要特点：球体模型生成 1.多球体模型生成：与Sihaeri的聚集球体算法的接口 2.音量缩放基于体素的球体模型和参考几何体的交集。迭代缩放球体模型以匹配目标体积。 3.模型比较：不同模型体素占用率的频率分析（多个评分指标） 4.几何分析：原始曲面模型和球体模型之间的顶点到最近邻距离映射（带颜色编码结果）。如何使用： 1.代码结构：Approxi类可以集成到相应的主脚本中。代码的关键部分被提取到单独的函数中以供重用。 2.导入：将STL（或网格）导入MATLAB，并确保所需的函数，如DEM clusteredSphere（populateSpheres）和inpolyhedron，已添加到MATLAB路径中 3.生成多球体模型：使用DEM clusteredSphere方法从输入网格创建多球体模型 4.运行体积交点：计算多球体模型和参考几何体之间的基于体素的交点，并调整多球体模型以匹配目标体积 5.比较和可视化模型：比较多个多球体模型的体素频率，并计算多球体模型与原始表面模型之间的距离，以进行2D/3D可视化使用案例：骨科和生物力学体积建模复杂结构的多球模型形状近似基于体素拟合度量的模型选择基于距离的患者特定几何形状和近似值分析优点：复杂几何的多球体模型可扩展模型（基于体素）-自动调整到目标体积可视化就绪输出（距离图）

Delphi 13.1控件之TMS VCL UI Pack v13.5.10.1 for Delphi & CB 7-13 Florence Full Source.rar

12-15

Delphi 13.1控件之TMS VCL UI Pack v13.5.10.1 for Delphi & CB 7-13 Florence Full Source.rar

【创新无忧】基于白鹭群优化算法ESOA优化相关向量机RVM实现数据多输入单输出回归预测附matlab代码.zip

12-15

GL_LINES_ADJACENCY 怎么使用

05-23

GL_LINES_ADJACENCY是OpenGL中的一个枚举值，用于指定如何绘制线段。使用GL_LINES_ADJACENCY时，每两个顶点定义一条线段，但是还会使用前一个顶点和后一个顶点来定义相邻的线段。这样可以让OpenGL在绘制时同时考虑相邻线段的关系。下面是一个使用GL_LINES_ADJACENCY绘制线段的示例代码： ```c++ // 定义顶点坐标 GLfloat vertices[] = { -0.5f, 0.0f, 0.0f, 0.5f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.5f, 0.0f, -0.5f, 0.0f, 0.0f, 0.5f, 0.0f, 0.0f, 0.0f,-0.5f, 0.0f }; // 定义线段索引 GLuint indices[] = { 0, 1, 2, // 第一条线段 1, 2, 3, // 第二条线段 2, 3, 4, // 第三条线段 3, 4, 5 // 第四条线段 }; // 创建顶点缓冲区和索引缓冲区 GLuint VBO, EBO; glGenBuffers(1, &VBO); glBindBuffer(GL_ARRAY_BUFFER, VBO); glBufferData(GL_ARRAY_BUFFER, sizeof(vertices), vertices, GL_STATIC_DRAW); glGenBuffers(1, &EBO); glBindBuffer(GL_ELEMENT_ARRAY_BUFFER, EBO); glBufferData(GL_ELEMENT_ARRAY_BUFFER, sizeof(indices), indices, GL_STATIC_DRAW); // 绘制线段 glLineWidth(2.0f); glDrawElements(GL_LINES_ADJACENCY, 12, GL_UNSIGNED_INT, 0); // 清理缓冲区 glBindBuffer(GL_ARRAY_BUFFER, 0); glBindBuffer(GL_ELEMENT_ARRAY_BUFFER, 0); glDeleteBuffers(1, &VBO); glDeleteBuffers(1, &EBO); ``` 在上面的代码中，我们定义了6个顶点和4条线段，使用GL_LINES_ADJACENCY绘制出了这4条线段。需要注意的是，即使我们定义了4条线段，实际上绘制时会使用6条线段，因为每条线段都考虑了相邻线段的关系。