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object oriented data structures 用面向对象的方式实现数据结构(图论算法)

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OODS

Object oriented data structures

运行测试

使用googletest与cmake测试. 参考bast/gtest-demo项目

Build

git clone [email protected]:jerrykcode/oods.git
cd oods
mkdir build
cd build
cmake ..
cmake --build .

Run

$ ctest

或者

$ ./bin/unit_tests

Graph图论

无权图与有权图

Graph抽象类定义图结构的操作, 子类UnwGraph定义无权图, WGraph<EdgeWeight>定义有权图,EdgeWeight为权重类型. UnwGraph和WGraph<EdgeWeight>亦为抽象类, 它们均有两个子类分别用邻接矩阵和邻接表实现.

无权图UnwGraph 有权图 WGraph<EdgeWeight>
邻接矩阵实现 MatrixUnwGraph MatrixWGraph<EdgeWeight>
邻接表实现 ListUnwGraph ListWGraph<EdgeWeight>

Iterator模式遍历邻接顶点

Graph及其子类的关系可看成Iterator模式, Graph中定义纯虚函数CreateIterator(Vertex v), 该函数返回一个Iterator指针, Iterator也是一个抽象类, 它定义了用于遍历顶点v的所有邻接顶点的纯虚函数. 实现了Graph的子类的CreateIterator(Vertex v)函数则返回实现了Iterator的子类的指针.

Graph的子类 Iteator的子类
MatrixUnwGraph MatrixUnwIterator
ListUnwGraph ListUnwIterator
MatrixWGraph<EdgeWeight> MatrixWIterator<EdgeWeight>
ListWGraph<EdgeWeight> ListWIterator<EdgeWeight>

对于Graph指针p_graph, 遍历顶点v的所有邻接顶点:

Iterator * it = p_graph->CreateIterator(v);
while (it->HasNext()) {
   it->Next();
   Vertex w = it->GetCurrentVertex(); //w is an adjacent vertex of v
}
p_graph->CloseIterator(it);

对于Graph的任何实现子类, 均可使用以上代码遍历一个顶点的邻接点. 事实上, MatrixWIterator<EdgeWeight>和ListWIterator<EdgeWeight>没有直接继承Iterator类, 而是继承了WIterator<EdgeWeight>类(WIterator<EdgeWeight>继承了Iterator). WIterator<EdgeWeight>是有权图的迭代器, 可以得到顶点与邻接点之间的边权,

WIterator<EdgeWeight> * it = (WIterator<EdgeWeight> *)p_graph->CreateIterator(v);
while (it->HasNext()) {
    it->Next();
    Vertex w = it->GetCurrentVertex(); //w is an adjacent vertex of v
    EdgeWeight weight = it->GetCurrentWeight(); //the weight of edge between v and w
}
p_graph->CloseIterator(it);

对于WGraph<EdgeWeight>的实现子类, 可使用以上代码遍历一个顶点的邻接点, 及其与邻接点之间的边权.

有向图与无向图

在Graph的所有子类的构造函数中, 均有一个bool变量用于指定图有向或是无向.

有向图与无向图的区别:

  • 向图中插入边(v, w)时, 有向图仅插入一条边, 无向图则插入两条边(v, w)和(w, v)
  • 删除图中的一条边(v, w)时, 有向图仅删除一条边, 无向图则删除两条边(v, w)和(w, v)
  • 若要得到图的逆图, 有向图需要计算每条边的逆, 而无向图由于与逆图相同, 直接返回deep copy即可

对于有权图, 则有向与无向还有一下区别:

  • 改变一条边(v, w)的权重时, 有向图仅改变一条边, 无向图则需要改变(v, w)和(w, v)两条边的权重

对于以上需求, 可以在操作时先判断图有向或是无向. 而这里使用了Graph的内部类Graph::Direction及WGraph<EdgeWeight>的内部类WGraph<EdgeWeight>::WDirection及它们的子类来处理有向与无向的不同需求, 而在Graph及WGraph<EdgeWeight>类的层面上屏蔽了代码差异.
以用于插入边(v, w)的AddEdge(Edge * p_edge)函数为例:

Graph中除了AddEdge函数, 另外再定义一个DoAddEdge(Edge * p_edge)函数, 这个函数只向图中插入一条边, 而不管图是否有向
Direction类中定义纯虚函数virtual void AddEdge(Graph \* p_graph, Edge \* p_edge) = 0;
Direction的子类DirectedType用于处理有向图的情况, 它实现的AddEdge函数调用了p_graph的DoAddEdge函数一次.
Direction的另一个子类UnDirectedType用于处理无向图的情况, 它实现的AddEdge函数调用了p_graph的DoAddEdge函数两次(一次插入一条边, 另一次插入反向边)
在Graph中组合了一个Direction的指针p_direction_, 而在Graph的构造函数中, 就确定了p_direction_指向的是DirectedType或是UnDirectedType. 在AddEdge函数中, 调用p_direction_的AddEdge: p_direction_->AddEdge(this, p_edge), 而p_direction_会根据它是DirectedType还是UnDirectedType来调用相应的AddEdge函数, 也就会相应的调用一次或者两次Graph类的DoAddEdge函数.

对于有权图, 改变边权亦因有向或无向而不同, 所以WGraph<EdgeWeight>::WDirection中定义了纯虚函数 virtual void SetEdgeWeight(WGraph<EdgeWeight> * p_graph, Vertex v, Vertex w, EdgeWeight edge_weight) = 0;用于改变边权.

图论算法

组合Graph实现的图论算法

sssp Single Source Shortest Path 单源最短路径

  • Djkstra

mst Minimum Spanning Tree 最小生成树

  • Prim

scc Strongly Connected Components 强连通分量

  • Tarjan

待更新

  • 最大流/最小割
  • 拓扑排序/关键路径

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