boost::vf2_subgraph_iso用法的测试程序

最新推荐文章于 2024-03-17 21:32:34 发布
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分类专栏： C和C++Everything教程 Boost完整实战教程
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本文档提供了一个使用boost::vf2_subgraph_iso进行子图同构测试的C++程序示例，详细介绍了如何在实际项目中应用该功能。

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boost::vf2_subgraph_iso用法的测试程序

实现功能

boost::vf2_subgraph_iso用法的测试程序

C++实现代码

#include <boost/graph/adjacency_list.hpp>
#include <boost/graph/vf2_sub_graph_iso.hpp>
using namespace boost;
int main
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Boost中的vf2_subgraph_iso算法是一个用于寻找图形同构的算法，可以在给定两个图形时确定它们是否彼此同构
Orion_O的博客
08-22 198
Boost中的vf2_subgraph_iso算法是一个用于寻找图形同构的算法，可以在给定两个图形时确定它们是否彼此同构。为了使用此算法，您需要创建两个boost::graph对象来表示您要比较的图形，然后调用boost::vf2_subgraph_iso函数。然后我们定义了一个回调函数，以便在找到同构时进行打印。请注意，这个简单的例子只考虑了有向图，因为我们在Graph的定义中选择了directedS。希望这篇文章能够帮助您更好地理解boost::vf2_subgraph_iso算法的使用。
boost::subgraph用法的测试程序
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06-04 420
boost::subgraph用法的测试程序实现功能C++实现代码 实现功能 boost::subgraph用法的测试程序 C++实现代码 #include <boost/config.hpp> #include <iostream> #include <boost/graph/subgraph.hpp> #include <boost/graph/adjacency_list.hpp> #include <boost/graph/graph_utili
Boost Graph Library中VF2（子图同构）算法的使用
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数据结构——图
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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
usage.txt-1
huhuoyun的专栏
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Boost库中的isomorphism算法是一种用于图同构问题的解决方案，可以实现在两个图中查找相同的子图，并判断这两个图是否同构
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，说明两个图是同构的。如果将G2中的0和3的连边改为0和1的连边，则输出结果应该是“G1 and G2 are not isomorphic.”。Boost库中的isomorphism算法是一种用于图同构问题的解决方案，可以实现在两个图中查找相同的子图，并判断这两个图是否同构。以上代码定义了两个含有4个节点的图，它们的边分别连接了0-1-2-3和0-3-2-1。通过这个测试程序的学习，我们可以更好地理解isomorphism算法的原理和用法，也可以在实际应用中更方便地使用该算法来解决图同构问题。
图论学习（二）在Boost Graph中返回连通子图序列
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05-03 2752
参考 http://stackoverflow.com/questions/26763193/return-a-list-of-connected-component-subgraphs-in-boost-graph 本代码实现功能 1.计算连通子图 2.保存子图 3.映射子图和原图的顶点 示例输出如图 代码如下#include <sstream> #include <iostream
boost库生成文件命名和编译
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boost库生成文件命名和编译 生成文件命名规则：boost中有许多库，有的库需要编译、而有的库不需要编译，只需包含头文件就可以使用。编译生成的文件名字普遍较长，同一个库根据编译链接选项不同，又可以生成多个不同名字的文件。生成的文件名字是很长，可是这样带的信息才多，也就容易识别出用途。其实生成文件的名字遵循一定的规则，有着固定的格式。识别这种格式，能帮助我们更高效地使用boost库。生成文件
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对于VF2代码的C++实现，用的时候要修改一下数据文件的路径
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其中一个有用的组件是subgraph（子图），它提供了一种在图形算法中管理和操作子图的方式。在本文中，我们将介绍如何使用Boost库中的subgraph组件，并提供一个测试程序来演示其用法。其中一个有用的组件是subgraph（子图），它提供了一种在图形算法中管理和操作子图的方式。在本文中，我们将介绍如何使用Boost库中的subgraph组件，并提供一个测试程序来演示其用法。我们还可以使用迭代器来遍历子图中的节点和边，以及访问它们的属性。我们还可以使用迭代器来遍历子图中的节点和边，以及访问它们的属性。
【Gragph Data Mining】VF2算法 — 图同构匹配的算法
我们都是被分成两半的人，一边热爱生活，一边憎恨生活。面对生活，我们总是在矛盾的两端摇摆，在反复的矛盾和犹豫中，一边踉跄前行，一边重振旗鼓。我渴望改变，渴望变得更好，渴望找到出口……就像一个溺水人的挣扎，就像一个救生圈。我是一个矛盾集合体，想要变得快乐，但是
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a. 本文的研究背景：本文提出了一种图同构和子图同构算法，该算法在处理大型图形时效率高。该算法是一种确定性的匹配方法，适用于验证同构和子图同构，并具有普遍的有效性，因为没有对图形拓扑 imposed的约束。该算法使用匹配过程的状态空间表示(SSR)和一组五个可行性规则来修建搜索树。可行性规则消除了不会导致完整解决方案的不一致状态的生成，并减少了搜索空间。该算法已在一个公开可用的合成图形数据库和从技术绘图领域的实际应用中获得的带属性的图形上进行了测试。结果证实了该方法的有效性，特别是在处理大型图形时。
（子）图同构算法VF2实现（1）
mmc2015的专栏
11-11 1万+
子图同构问题本质上就是一种匹配，VF2算法加了很多feasibility rules，保证了算法的高效性。这里只是实现最基本的判断子图同构的算法： 参考文献有（其实google一把就能出来这些）： http://stackoverflow.com/questions/8176298/vf2-algorithm-steps-with-example http://www.zhihu
图的相关概念
乳酸君在此
02-05 831
图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。 （1）线性表中我们把数据元素叫做元素，树种把数据元素叫做结点，在图中数据元素，我们则称之为顶点。 （2）线性表中可以没有数据元素，称为空表。树中可以没有结点，叫做空树。在图结构中，不允许没有顶点。 （3）线性表中，相邻的数据元素之间具有线性关系。树结构中，相
VF2, VF3算法
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1. VF2算法 1.1 基本定义和整体流程 原文An Improved Algorithm for Matching Large Graphs。 VF算法能够解决有向/无向，有标签/无标签，图同构问题。原文中的符号和VF3算法不同，这里对某些符号采用了更为广泛地符号定义。 给定两个图G1=(V1,E1)G_1=(V_1,E_1)G1​=(V1​,E1​), G2=(V2,E2)G_2=(V_2...
图说子图同构算法——VF2算法（一）
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写在前面的话谨以此系列献给 my grandpa~体验过人间的无常，才知道爱才是宝藏像孩子依赖着肩膀 像诗人依赖月亮 像眼泪依赖脸庞你就是我的天使 给我依赖的天使1.Let us play VF2 algorithm1.1一些声明 1.2你必需知道的事情虽然子图的同构问题没有图的同构问题要求这么严，图的同构必须要求结点的度必须相同，否则不同构。如果在一个图中某个节点的度大于要匹配的图形的
Traceback (most recent call last): File "D:/program files (x86)/PyCharm Community Edition 2023.2.1/plugins/python-ce/helpers/pydev/pydevd.py", line 1500, in _exec pydev_imports.execfile(file, globals, locals) # execute the script File "D:\program files (x86)\PyCharm Community Edition 2023.2.1\plugins\python-ce\helpers\pydev\_pydev_imps\_pydev_execfile.py", line 18, in execfile exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc) File "E:\Code\09_NSGA_II\greed.py", line 109, in <module> scheduler = DAGScheduler(G, num_processors, a, b) File "E:\Code\09_NSGA_II\greed.py", line 13, in __init__ self.subgraph_delays = self._init_subgraph_delays() File "E:\Code\09_NSGA_II\greed.py", line 22, in _init_subgraph_delays dag_id = self.G.nodes[n]['DagId'] KeyError: 'DagId' python-BaseException
最新发布
03-12
<think>嗯，用户遇到了一个Python的KeyError错误，具体是'dag_id'在某个节点中找不到。我需要帮他们分析这个问题。 首先，我应该看看错误信息的具体内容。错误发生在文件greed.py的第22行，调用了self.G.nodes[n]['DagId']，但是节点n没有这个属性。这说明在图的节点数据中，'DagId'这个键不存在。 接下来，我需要考虑可能的原因。首先，用户可能在构建图的时候没有给每个节点添加'DagId'属性。或者可能拼写错误，比如大小写不一致，比如'DagID'而不是'DagId'。另外，也有可能某些节点有，而其他节点没有，导致部分节点访问时出错。 然后，我应该建议用户检查他们的代码。比如，在创建图节点的时候，是否确保每个节点都正确设置了'DagId'属性。可以让他们打印所有节点的属性，看看是否有缺失的情况。或者使用networkx的节点查看方法来检查具体某个节点的属性是否存在。 另外，还需要确认使用的图结构是否正确，比如是否有可能节点n不存在于图中，但这种情况可能较小，因为错误提示是KeyError，而不是节点不存在。不过，也可以建议用户检查节点n是否存在。 可能还需要用户检查数据来源，比如是否从文件读取数据时遗漏了某些字段，或者数据处理过程中没有正确传递属性。 最后，应该给出具体的解决步骤，比如检查节点属性，添加缺失的属性，或者修正属性名称的拼写错误。还可以建议使用调试方法，比如打印出节点的所有属性，或者捕获异常查看具体是哪个节点出了问题。</think>您遇到的错误是Python中的$KeyError: 'DagId'$，这个错误发生在尝试访问图中节点(n)的'DagId'属性时。让我们逐步分析问题原因和解决方法： # 错误定位 错误栈显示： $$...$$ File "greed.py", line 22, in _init_subgraph_delays dag_id = self.G.nodes[n]['DagId'] KeyError: 'DagId'$$ # 根本原因 1. **节点属性缺失**：在图数据结构`self.G`的某个节点(n)中，不存在名为`DagId`的属性字段 2. **属性名拼写错误**：可能存在大小写不一致（如`dagId` vs `DagId`）或全名错误 3. **图构建不完整**：创建图时未正确为所有节点设置该属性 # 调试步骤 ## 第一步：验证节点属性 ```python # 在代码中插入调试语句，打印所有节点属性 for node in self.G.nodes: print(f"Node {node} 属性: {self.G.nodes[node].keys()}") ``` 预期输出应包含`'DagId'`键 ## 第二步：检查数据源 确认图数据来源（如文件、数据库或程序生成）是否确保所有节点包含`DagId`字段： ```python # 示例：检查第一个节点是否存在该属性 if 'DagId' not in self.G.nodes[0]: print("警告：节点0缺少DagId属性") ``` ## 第三步：修正属性名 如果发现属性名不一致，例如实际属性名为`dag_id`，则需要统一命名： ```python # 统一修改属性名示例 for node in self.G.nodes: if 'dag_id' in self.G.nodes[node]: self.G.nodes[node]['DagId'] = self.G.nodes[node].pop('dag_id') ``` # 预防措施 1. **添加默认值**：在访问属性时设置默认值 ```python dag_id = self.G.nodes[n].get('DagId', default_dag_id) # 使用get方法避免KeyError ``` 2. **数据验证**：在图初始化时添加完整性检查 ```python missing_dagid = [n for n in self.G.nodes if 'DagId' not in self.G.nodes[n]] if missing_dagid: raise ValueError(f"节点 {missing_dagid} 缺少DagId属性") ``` 建议优先检查图数据结构生成过程，确认所有节点在添加到图时都正确设置了`DagId`属性。该错误通常由数据准备阶段的不完整操作导致。
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