Boost图中最长的路径

时间:2010-05-12 03:10:14

标签: boost graph

很抱歉,如果这对于你们中的一些人来说是一个非常基本的问题,但我是C ++的新手(更不用说Boost Graph Library),也无法解决这个问题。到目前为止,我已经能够使用下面的代码制定/收集代码来创建图形。

现在我正在试图找出代码来找到此图中最长的路径。

有人可以帮忙解决代码是什么吗?在尝试查找路径时,我无法弄清楚是否/如何遍历每个节点和/或边缘?

我必须尝试返回最长路径中的所有节点和边缘。

任何帮助将不胜感激。

P.S。有谁知道C ++是否组织了像Javadoc这样的文档?

    #include <boost/graph/dag_shortest_paths.hpp>
#include <boost/graph/adjacency_list.hpp>
#include <windows.h>
#include <iostream>



int main()
{
  using namespace boost;
  typedef adjacency_list<vecS, vecS, directedS, property<vertex_distance_t, double>, property<edge_weight_t, double> > graph_t;
  graph_t g(6);
  enum verts { stationA, stationB, stationC, stationD, stationE, stationF };
  char name[] = "rstuvx";


  add_edge(stationA, stationB, 5000.23, g);
  add_edge(stationA, stationC, 3001, g);
  add_edge(stationA, stationD, 2098.67, g);
  add_edge(stationA, stationE, 3298.84, g);
  add_edge(stationB, stationF, 2145, g);
  add_edge(stationC, stationF, 4290, g);
  add_edge(stationD, stationF, 2672.78, g);
  add_edge(stationE, stationF, 11143.876, g);
  add_edge(stationA, stationF, 1, g);




//Display all the vertices
  typedef property_map<graph_t, vertex_index_t>::type IndexMap;
  IndexMap index = get(vertex_index, g);
  std::cout << "vertices(g) = ";

  typedef graph_traits<graph_t>::vertex_iterator vertex_iter;
  std::pair<vertex_iter, vertex_iter> vp;
  for (vp = vertices(g); vp.first != vp.second; ++vp.first)
      std::cout << index[*vp.first] <<  " ";
  std::cout << std::endl;
  // ...

   // Display all the edges
    // ...
  std::cout << "edges(g) = " << std::endl;
    graph_traits<graph_t>::edge_iterator ei, ei_end;
    for (tie(ei, ei_end) = edges(g); ei != ei_end; ++ei)
  std::cout << "(" << index[source(*ei, g)] << "," << index[target(*ei, g)] << ") \n";
    std::cout << std::endl;
    // ...

2 个答案:

答案 0 :(得分:1)

我认为你应该检查一下你的boost发布中的例子。 在线:http://www.boost.org/doc/libs/1_38_0/libs/graph/example/dijkstra-example.cpp

要使其找到简单地反转权重(W)所需的最长路径,请使用常数 - W或1 / W.如果常量为0,则表示它是否定(-W)。

答案 1 :(得分:0)

我同意人们必须小心改变标志。首先,大多数最短路径算法仅适用于正边缘图。你有一些选项(例如Bellman-Ford算法)可以推广到具有负权重的图形,如果图形中存在负周期,它们不能保证返回最佳答案。