Boost库中的`bron_kerbosch_all_cliques`函数用法的测试程序

最新推荐文章于 2024-09-13 14:45:21 发布
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本文提供了一个使用Boost库的`bron_kerbosch_all_cliques`函数查找无向图中所有团的测试程序。通过创建包含两个团的无向图并调用相关函数，程序成功输出了这两个团，展示了函数的正确用法。

Boost库中的bron_kerbosch_all_cliques函数用法的测试程序

#include <iostream>
#include <vector>
#include <boost/graph/adjacency_list.hpp>
#
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Boost库中的bron_kerbosch_all_cliques函数是一个常用的寻找无向图中所有团的算法，适用于小型和中型稠密图的全局枚举
2301_79326891的博客
08-31 153
只需要通过boost::make_printing_clique_visitor(visitor)函数来定义一个团访问器（visitor）并传递给bron_kerbosch_all_cliques函数即可。Boost库中的bron_kerbosch_all_cliques函数是一个常用的寻找无向图中所有团的算法，适用于小型和中型稠密图的全局枚举。上述代码通过调用bron_kerbosch_all_cliques函数来查找图中的所有团，并在发现团时调用print_clique函数进行输出。
boost::bron_kerbosch_all_cliques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
06-04 402
boost::bron_kerbosch_all_cliques用法的测试程序实现功能C++实现代码 实现功能 boost::bron_kerbosch_all_cliques用法的测试程序 C++实现代码 #include <iostream> #include <iterator> #include <algorithm> #include <vector> #include <map> #include <boost/graph/gra
「图论」Bron-Kerbosch 算法
weixin_40386663的博客
09-13 468
7.21晚上加赛 T2.七负我，做这题找到了性质发现需要求最大团，不会，爆搜，打假了，赛后改，对了，但时间复杂度大爆炸，看下发题解，有这么一句话：于是学习了一下。 updated on 7.24 增加了图片演示方便理解； updated on 7.25 更新了 \(X\) 集合的作用和关键点优化的解释。 Bron-Kerbosch算法-求图的最大团,极大团 概念： 团：每个顶点都两两...
BZOJ3548-[ONTAK2010]Party-Bron_Kerbosch极大团
泉華子的OI足迹
05-01 327
说在前面 这个算法 之前在WC听zzx讲过…（反正现在忘掉了hhhh） 然后刷题刷见了，所以去学了学=w= （然而蠢如me并不会复杂度证明，只知道正确性和做法） 题目 BZOJ3548传送门 题目大意 现在有 nnn 个点，点与点间有两种关系（可以没有关系）： 友好关系 Pi,jPi,jP_{i,j}：选 iii 则必选 jjj 敌对关系 Qi,jQi,jQ_{i,j}：选...
极大团与networkx Bron-Kerbosch算法源码解读
qq_36618444的博客
08-08 3457
我在基于最大团的图池化里提到了一点点Bron-Kerbosch算法，不过对这个算法还是没有太了解，今天单独拿出一篇文章来说这个算法。首先，https://www.jianshu.com/p/437bd6936dad 有着很详细的介绍，毕竟原论文太偏向于理论了不好读透。我会在其基础上添加一些我的理解，并解读networkx的源码。 Bron-Kerbosch算法 极大团的检索算法的时间复杂度都比较高，最近查资料发现也有许多研究旨在降低其时间复杂度，或者在稀疏的巨型图上应用，但是这些都需要对BK算法做一个深入理
Bron-kerbosch算法-求图的最大团,极大团
qq_40678690的博客
03-25 1718
概念介绍: 团：每个顶点都两两相连 极大团：没有被包含在其他团中的团 最大团：顶点数最多的极大团 独立集：从图中取k个点，任意两点之间不连接 最大团顶点数量：等于补图中最大独立集顶点数 补图：在图论里面，一个图G的补图（complement）或者反面（inverse）是一个图有着跟G相同的点，而且这些点之间有相连当且仅当在G里面他们没有边相连。在制作图的时候，你可以先建立一个有G所有点的完全...
最大团问题 Bron-Kerbosch算法
qq_39678022的博客
05-09 2496
最大团即最大完全子图问题。正常的做法是，先从一个小集合开始，如果一个新点和这个集合每个元素都有一条边，那么这个新点就可以加到团中。 Bron-Kerbosch算法的特点是，无需显示判断新点是否和原来的集合有边。 R集合即为集合，P集合为搜索范围，由伪代码可见，每个点的邻居都要用交集处理。这样，只有所有人都有的邻居才能加入集合。X集合为不处理的点，如果不处理的点也是所有人的朋友，那就不是最大团（加入新点就不是团）。所以，此算法可以找到所有的最大团，很强。 ...
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graph-bron_kerbosch
03-05
C ++版本：11 程序辅助编译器，数字执行器： make run Para Complilar手册： g++ index.cpp 手动执行手册： ./a.out soc-dolphins/soc-dolphins.mtx
上述代码报错：严重性 代码 说明 项目 文件 行 禁止显示状态 错误 C2039 "clique": 不是 "std::back_insert_iterator<std::vector<std::vector<unsigned __int64,std::allocator<unsigned __int64>>,std::allocator<std::vector<unsigned __int64,std::allocator<unsigned __int64>>>>>" 的成员 PCLshiyan D:\PCL 1.11.1\3rdParty\Boost\include\boost-1_74\boost\graph\bron_kerbosch_all_cliques.hpp 26
06-30
我们遇到了一个编译错误：C2039，指出在`bron_kerbosch_all_cliques.hpp`文件中，`clique`不是`std::back_insert_iterator<std::vector<std::vector<unsigned __int64>>>`的成员。这个错误通常是因为Boost库的版本...
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Bron-Kerbosch 极大团发现算法：实现 Bron-Kerbosch 算法以查找无向图的所有极大团。-matlab开发
06-01
[MC] = MAXIMALCLIQUES(A,V_STR) 给定图的布尔邻接矩阵 A，使用 Bron-Kerbosch 算法以递归方式找到 A 上的所有最大团。 V_STR 是一个可选的输入字符串，带有要使用的 Bron-Kerbosch 算法的版本（“v1”或“v2”）。...
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Delphi 12.3 作为一款面向 Windows 平台的集成开发环境，由 Embarcadero Technologies 负责其持续演进。该环境以 Object Pascal 语言为核心，并依托 Visual Component Library（VCL）框架，广泛应用于各类桌面软件、数据库系统及企业级解决方案的开发。在此生态中，Excel4Delphi 作为一个重要的社区开源项目，致力于搭建 Delphi 与 Microsoft Excel 之间的高效桥梁，使开发者能够在自研程序中直接调用 Excel 的文档处理、工作表管理、单元格操作及宏执行等功能。 该项目以库文件与组件包的形式提供，开发者将其集成至 Delphi 工程后，即可通过封装良好的接口实现对 Excel 的编程控制。具体功能涵盖创建与编辑工作簿、格式化单元格、批量导入导出数据，乃至执行内置公式与宏指令等高级操作。这一机制显著降低了在财务分析、报表自动生成、数据整理等场景中实现 Excel 功能集成的技术门槛，使开发者无需深入掌握 COM 编程或 Excel 底层 API 即可完成复杂任务。 使用 Excel4Delphi 需具备基础的 Delphi 编程知识，并对 Excel 对象模型有一定理解。实践中需注意不同 Excel 版本间的兼容性，并严格遵循项目文档进行环境配置与依赖部署。此外，操作过程中应遵循文件访问的最佳实践，例如确保目标文件未被独占锁定，并实施完整的异常处理机制，以防数据损毁或程序意外中断。 该项目的持续维护依赖于 Delphi 开发者社区的集体贡献，通过定期更新以适配新版开发环境与 Office 套件，并修复已发现的问题。对于需要深度融合 Excel 功能的 Delphi 应用而言，Excel4Delphi 提供了经过充分测试的可靠代码基础，使开发团队能更专注于业务逻辑与用户体验的优化，从而提升整体开发效率与软件质量。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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内容概要：本文是一段用于Google Earth Engine（GEE）平台的JavaScript代码脚本，旨在提取并处理2000年至2023年每年7月期间的研究区域（由矩形地理范围定义）内的植被总初级生产力（GPP）数据。脚本首先加载CAS/IGSNRR/PML/V2_v018数据集，筛选出指定时间与空间范围内的GPP波段，随后通过循环逐年提取每年7月的GPP总量（若无数据则以0填充），并将所有年份结果合并为一个多波段影像。最终，该影像被可视化展示，并导出至用户的Google Drive存储空间，适用于长时间序列的生态遥感分析。; 适合人群：熟悉遥感与地理信息系统（GIS）基础知识，具备一定Earth Engine平台使用经验的科研人员或学生； 使用场景及目标：①获取特定区域长时间序列的月度GPP数据；②进行植被生产力变化趋势分析；③支持生态环境、气候变化等相关研究的数据制备； 阅读建议：建议使用者理解代码中各函数的作用（如filterDate、clip、toBands等），并根据实际研究区域和时间调整参数，同时注意导出时的像元数量限制与空间分辨率设置。
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