A Boost Graph Library Example

本文展示了一个使用Boost.Graph库进行深度优先搜索和广度优先搜索的C++示例。通过定义不同事件触发的动作,如到达节点、检查邻居节点等,演示了如何利用Boost.Graph库的特性对图进行遍历。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

在http://www.kehui.net/html/article/44/44064.html上
看到一篇文章,编译运行了一下,发现和预想的结果不一致,所以,仔细研究了一下,对其做了调整。
这个例子能让我们领略BGL的强大。

//整理 by  RobinKin from DevonIT.inc
#include <boost/config.hpp>
#include <iostream>
#include <vector>
#include <string>
#include <boost/graph/adjacency_list.hpp>
#include <boost/graph/depth_first_search.hpp>
#include <boost/graph/breadth_first_search.hpp>
#include <boost/property_map.hpp>
#include <boost/graph/graph_utility.hpp> // for boost::make_list

/*
  Example of using a visitor with the depth first search
    and breadth first search algorithm

  Sacramento ---- Reno ---- Salt Lake City
     |
  San Francisco
     |
  San Jose ---- Fresno
     |
  Los Angeles ---- Los Vegas ---- Pheonix
     |
  San Diego


  The visitor has three main functions:

  discover_vertex(u,g) is invoked when the algorithm first arrives at the
    vertex u. This will happen in the depth first or breadth first
    order depending on which algorithm you use.

  examine_edge(e,g) is invoked when the algorithm first checks an edge to see
    whether it has already been there. Whether using BFS or DFS, all
    the edges of vertex u are examined immediately after the call to
    visit(u).

  fiu have already been visited.hen after all the vertices reachable from vertex

*/

using namespace std;
using namespace boost;

//到达结点时 operator()
struct city_arrival : public base_visitor<city_arrival>
{
    city_arrival(string* n) : names(n)
    { }
    typedef on_discover_vertex event_filter;
    template <class Vertex, class Graph>
    inline void operator()(Vertex u, Graph&)
    {
        cout << endl << "arriving at : " << names[u] << endl;
    }
    string* names;
};

//显示邻接结点时 。调用 operator()
struct neighbor_cities : public base_visitor<neighbor_cities>
{
    neighbor_cities(string* n) : names(n)
    { }
    typedef on_examine_edge event_filter;
    template <class Edge, class Graph>
    inline void operator()(Edge e, Graph& g)
    {
        cout << "  neighboring cities are: ";
        cout << names[ target(e, g) ] << ", ";
    }
    string* names;
};

//某结点的所有邻接结点都已经被访问过时  调用 operator()
struct finish_city : public base_visitor<finish_city>
{
    finish_city(string* n) : names(n)
    { }
    typedef on_finish_vertex event_filter;
    template <class Vertex, class Graph>
    inline void operator()(Vertex u, Graph&)
    {
        cout << endl << "finished with " << names[u] << endl;
    }
    string* names;
};

int main(int, char*[])
{
    enum { SanJose, SanFran, LA, SanDiego, Fresno,
           LosVegas, Reno, Sacramento, SaltLake, Pheonix, N };

    string names[] = { "San Jose", "San Francisco",  "Los Angeles", "San Diego", "Fresno",
                       "Los Vegas", "Reno", "Sacramento", "Salt Lake City", "Pheonix"};

    typedef std::pair<int,int> E;
    E edge_array[] = { E(Sacramento, Reno), E(Sacramento, SanFran),
                       E(Reno, SaltLake),
                       E(SanFran, SanJose),
                       E(SanJose, Fresno), E(SanJose, LA),
                       E(LA, LosVegas), E(LA, SanDiego),
                       E(LosVegas, Pheonix) };

    /* Create the graph type we want. */
    //这里用邻接表来表示一个图
    typedef adjacency_list<vecS, vecS, undirectedS> Graph;

#if defined(BOOST_MSVC) && BOOST_MSVC <= 1300
    //VC++ 不能处理迭代器的构造函数
    Graph G(N);
    for (std::size_t j = 0; j <  sizeof(edge_array)/sizeof(E); ++j)
    {
        add_edge(edge_array[j].first, edge_array[j].second, G);
    }
#else
    //参数分别为边起始迭代器、中止迭代器、顶点个数
    Graph G(edge_array, edge_array + sizeof(edge_array)/sizeof(E), N);
#endif

    cout << "*** Depth First ***" << endl;

    //第 1 2 3 个参数分别是 arrival neighbor  finish
    //深度遍历图,当某一事件发生时,执行预定义的操作
    depth_first_search
    (G,
     visitor(make_dfs_visitor(boost::make_list(city_arrival(names),
                              neighbor_cities(names),
                              finish_city(names)))));
    cout << endl;

    //定义源节点
    boost::graph_traits<Graph>::vertex_descriptor
    s = vertex(SanJose,G);

    cout << "*** Breadth First ***" << endl;
   
    //广度遍历图,当某一事件发生时,执行预定义的操作
    breadth_first_search
    (G, s, visitor(make_bfs_visitor(boost::make_list(city_arrival(names),
                                    neighbor_cities(names),
                                    finish_city(names)))));

    return 0;
}
03-25
### 可视化库或框架的选择 在计算机科学领域,可视化工具包(visualization libraries 或 frameworks)被广泛用于数据展示、网络分析以及图形渲染等方面。以下是几种常见的可视化解决方案及其特点: #### KeyLines Commercial JS Network Visualization Toolkit KeyLines 是一款专注于复杂网络可视化的商业 JavaScript 工具包[^1]。它提供了强大的功能来处理大规模图结构的数据集,并支持多种交互方式和自定义样式选项。对于需要构建高性能图表应用的企业级项目来说是一个不错的选择。 #### OpenSceneGraph Serialization Support OpenSceneGraph (OSG) 提供了一个开源场景管理器平台, 它不仅能够实现三维模型加载与显示等功能外还具备序列化支持能力[^2]. 这意味着开发者可以保存整个场景状态到文件中以便后续恢复或者传输给其他程序实例使用. #### Boost Graph Library 的 EDA 探索 Boost 图形库(Boost.Graph Library,BGL)作为C++标准模板库(STL)扩展的一部分,在探索EDA算法方面有着广泛应用案例描述了如何利用BGL来进行错误调试过程中遇到的一些挑战性问题比如尝试同时调用write_graphviz 和 read_graphviz 功能时可能会产生的链接错误情况说明文档指出这属于编译期而非运行时期发生的异常现象因此需要注意正确配置开发环境以避免此类冲突发生.[^3] #### FaceRank TensorFlow 循环神经网络 Model Project FaceRank 利用了TensorFlow框架下的循环神经网络(RNN)技术实现了人脸检测评分系统的搭建过程展示了深度学习方法应用于图像识别领域的潜力所在该项目源码托管于GitHub平台上可供研究者下载参考学习之用.[^4] 综上所述,如果目标是进行复杂的社交关系网路分析,则推荐选用像KeyLines这样的专用JS插件;而对于更通用的需求如几何建模则可考虑采用OSG之类的跨平台方案; 如果涉及到的是离散数学中的抽象概念表示那么Boost BGL无疑是最合适不过的候选对象之一最后当面对多媒体信息检索任务特别是涉及视频流媒体处理的时候不妨试试基于DL架构设计出来的先进预测模型即FaceRank所提供的思路吧! ```python import tensorflow as tf from keylines import KeyLinesToolKit # Example usage of Tensorflow RNN model from FaceRank project. rnn_model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.SimpleRNN(units=100), tf.keras.layers.Dense(1) ]) ```
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