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图形的构建与展示（包括有向图、无向图、有向网和无向网）

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简介：
本课程专注于介绍图形数据结构及其应用，涵盖有向图、无向图、有向网及无向网的概念、构建方法以及可视化技术。 这是我在学习数据结构课程时老师布置的上机作业，主要内容是创建并输出四种类型的图：有向图、无向图、有向网和无向网。通过选择不同的类型来决定所要处理的具体图形种类。

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  • 图形的构建与展示（包括有向图、无向图、有向网和无向网）
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    本课程专注于介绍图形数据结构及其应用，涵盖有向图、无向图、有向网及无向网的概念、构建方法以及可视化技术。 这是我在学习数据结构课程时老师布置的上机作业，主要内容是创建并输出四种类型的图：有向图、无向图、有向网和无向网。通过选择不同的类型来决定所要处理的具体图形种类。
     
  • 图的遍历（包括有向图和无向图）
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    本篇教程介绍图数据结构的基础概念，并详细讲解如何通过深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)对有向图及无向图进行遍历。 本段落讨论了无向图和有向图的深度优先遍历（DFS）与宽度优先遍历（BFS），包括递归和非递归两种实现方式。
     
  • 构建无向图和网的邻接矩阵，以及有向图和网
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    本段介绍如何构建无向图、有向图及它们对应的网络（带权图）的邻接矩阵表示方法，并分析其特点与应用。 邻接矩阵可以用来构造无向图、网以及有向图、网，并且在各个版本的VS环境下都可以运行。
     
  • 关于有向图与无向图的Matlab绘图函数
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    本篇文章主要介绍如何使用MATLAB编写和应用绘制有向图与无向图的函数。文中详细讲解了相关算法及代码实现，并提供了实例以帮助读者理解和实践。适合需要在MATLAB环境中进行图形分析的研究者和技术人员参考学习。 根据网络邻接矩阵可以绘制有向图或无向图，这在交通、电能等领域中的网络可视化方面非常有用。
     
  • 如果图中的数据元素为字符类型，使用邻接矩阵或邻接表来实现图的基本操作如下：（1）构建图（涵盖有向图、有向网、无向图和无向网）；...
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    本文探讨了在数据元素为字符类型的条件下，如何利用邻接矩阵与邻接表实现图结构的基本操作。详细讲解了四种不同类型的图的创建方法。 图与网的区别在于：网是带权值的图；有向和无向图的区别在于，有向图直接标出谁指向谁，而无向图是有向图的一种特殊情况，若之间存在弧，则表明之间也存在弧。构图步骤如下： ① 确定顶点数、边的数量以及是否有权值； ② 输入每个顶点及其对应的边（以<尾节点,头节点>的形式表示）及权重； ③ 若为无向图，则需要同时实现与之间的对称性。 此外，深度优先搜索遍历类似于树的先序遍历方式。从初始顶点出发，沿着一条路径尽可能深入地访问所有节点直到完成整个图的所有顶点的访问；使用visited[]数组来记录每个顶点是否被访问过（默认为未访问状态FALSE），一旦某个顶点被访问，则将其标记为已访问TRUE。
     
  • D3-DAG：用于展示有向无环图的布局算法
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    D3-DAG是一种专为展示有向无环图设计的高效布局算法。它利用了D3.js强大的数据驱动可视化能力，能够清晰地展现复杂的层级结构和节点关系，适用于多种应用场景如项目管理、流程分析等。 d3-dag 是一个处理有向无环图（DAG）的数据结构模块，在数据集不是树状但具有层次关系的情况下非常有用，例如遗传数据分析场景中。与 d3-hierarchy 不同，它专门设计来满足这类复杂需求。 该库的早期版本试图模仿 d3-hierarchy 的 API 设计，而新版本则采用了现代 JavaScript 语法和约定进行重构，并在此基础上进行了扩展以适应更广泛的应用场景。 使用示例包括： - 尝试不同的 Sugiyama 布局算法并测试在不同数据集上的效果。 - 调整拓扑布局来查看对各种数据结构的影响。 - 展现如何简单地绘制带有箭头的边，尽管可能不够精确但能很好地展示 d3-dag 的功能。 - 用 d3-dag 渲染一个可以扩展的家庭谱系图。 安装方法： 可以通过 npm 或 yarn 安装此模块： ``` npm i d3-dag yarn add d3-dag ```
     
  • 基于邻接表的有向图构建
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    本项目专注于研究和实现使用邻接表表示法来构建有向图的数据结构。通过该方法能够高效地存储顶点及其相关边的信息，并支持灵活添加、删除节点及查询路径等操作，适用于解决多种图论问题。 这段文字描述了使用邻接表方式创建有向图的基本操作，大家可以下载查看。如果有错误，请谅解。
     
  • 用C++构建有向图的邻接表
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    本篇文章详细讲解了如何使用C++语言来实现有向图的数据结构——邻接表。通过具体代码示例指导读者掌握有向图的基本操作和算法应用。适合编程爱好者和技术研究人员学习参考。 本段落详细介绍了如何用C++实现有向图的邻接表构建，并提供了示例代码供参考学习。对于对这一主题感兴趣的读者来说，这些内容会非常有用。
     
  • 在无向图中查找所有环路
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    本文章探讨了在无向图数据结构中寻找所有可能存在的环路的方法。通过算法解析和实例演示，深入浅出地介绍了多种有效的搜索策略和技术，帮助读者理解和实现相关问题解决。 在进行深度优先搜索无向图的过程中，当遇到起始点时会被认定为出现环（本段落仅寻找长度大于等于3的环，长度为1或2的环没有意义）。因此，在深搜过程中遇到起始点需要判断是否构成环。一旦确定出现了环，则根据之前那个节点是否存在其他路径来决定是继续进行深度优先搜索还是回退。在执行深度优先搜索时标记访问过的节点；如果当前节点无路可走（无法继续进行深度优先搜索），则在回退过程中取消该标记。
     
  • 有向图的 adjacency matrix
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    有向图的邻接矩阵是一种用于表示顶点之间连接关系的二维数组。每个元素[a[i][j]]代表从顶点i到顶点j是否存在一条边。此矩阵为非对称，能清晰展现有向图的方向性及结构特点。 有向图的邻接矩阵是存储图结构的一种方式，使用二维数组来表示顶点之间的连接关系。如果两个顶点之间存在一条弧，则对应的元素值为1；否则为0。 在本实验中，我们用C语言实现了一种基于邻接矩阵的数据结构来处理有向图。为此定义了一个名为MGraph的结构体对象用于存储有关图的所有信息，包括顶点集合、相邻关系矩阵（即邻接矩阵）、节点数量以及弧的数量等关键数据。 为了便于操作和理解，我们还引入了一些基础类型如布尔值、状态码及枚举型变量来辅助表示不同类型的数据。例如定义了一个GraphKind的枚举用于区分不同类型的图结构：有向图、无向图及其加权版本（即有向网与无向网）。 在创建具体图形实例时，我们通过两个主要函数CreateDG和CreateUDG分别处理了构建有向图与无向图的需求。首先读取顶点数及弧的数量，并依次录入每个节点的信息到MGraph结构体中；接着初始化邻接矩阵的所有值为0以便后续操作；最后根据给定的弧信息更新相应位置的数据，完成图的构造。 通过这种方式我们可以有效地构建并存储有向或无向图形数据。利用这样的结构还可以方便地执行诸如查找顶点、搜索路径等基本图算法任务。然而，邻接矩阵也有其局限性：占用空间较大，在处理大规模复杂网络时可能显得不够高效。 尽管如此，由于其实现的简单性和直观性，邻接矩阵在图像分析、计算机通信网路设计及数据库关联查询等领域依然有着广泛的应用价值和潜力。