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[英]Negative edge weight check in boost's dijkstra_shortest_paths
[英]Using bundled properties as the weight map in dijkstra_shortest_paths
也许这是一个愚蠢的问题,但我正在尝试使用BGL的dijkstra_shortest_paths
,特别是使用我的Edge捆绑属性的字段作为权重图。 我的尝试目前导致了数十页的编译器错误,所以我希望有人知道如何帮助我。 这基本上就是我的代码:
struct GraphEdge {
float length;
// other cruft
};
struct GraphVertex {
...
};
typedef boost::adjacency_list
<boost::vecS, boost::vecS, boost::directedS,
GraphVertex, GraphEdge> GraphType;
我可以毫无问题地填充图形,但是当涉及调用dijkstra_shortest_paths
,我遇到了麻烦。 我想使用length
字段。 具体来说,我想知道在这样的通话中需要什么样的增强伏都教才能适应:
GraphType m_graph;
vector<int> predecessor(num_vertices(m_graph));
vector<float> distances(num_vertices(m_graph), 0.0f);
vector<int> vertex_index_map(num_vertices(m_graph));
for (size_t i=0; i<vertex_index_map.size(); ++i) {
vertex_index_map[i] = i;
}
dijkstra_shortest_paths(m_graph, vertex_from, predecessor, distances,
weightmap, vertex_index_map,
std::less<float>(), closed_plus<float>(),
(std::numeric_limits<float>::max)(), 0.0f,
default_dijkstra_visitor());
// How do I write the right version of weightmap here?
这样,weightmap会以某种方式将我的图形的特定边缘与属性中的相应length
字段相关联。 我确信有一种简单的方法可以做到这一点,但BGL的文档对我来说是非常不透明的。 如果您可以告诉我描述示例的文档中的哪个位置,我也会非常高兴。
先感谢您!
如果有人关心这一点,使用命名参数版本的调用似乎有效,如下所示:
dijkstra_shortest_paths(m_graph, vertex_from,
weight_map(get(&TrafficGraphEdge::length, m_graph))
.distance_map(make_iterator_property_map(distances.begin(),
get(vertex_index, m_graph))));
这是在文档中, 这里 。 不过,我仍然不知道如何使用“非命名参数”版本的调用。
好吧,我在这个问题上浪费了太多时间。 这是后人的解决方案:
/**
* @brief Example concerning bundled properties.
* @author Pierre-Andre Noel
* @date September 10 2012
*/
#include <iostream>
#include <boost/graph/adjacency_list.hpp>
/// The type of the field we are interested in.
typedef int interesting_type;
/// The struct whose elements will be bundled in each vertex.
struct bundled_in_vertex_type
{
/// Something interesting.
interesting_type something;
};
int main()
{
typedef boost::adjacency_list< boost::vecS, boost::vecS, boost::undirectedS, bundled_in_vertex_type > graph_type;
typedef graph_type::vertex_descriptor vertex_descriptor_type;
/// Create a graph of two vertices.
graph_type g(2);
/// Name the two nodes.
const vertex_descriptor_type v1(*boost::vertices(g).first), v2(*(++boost::vertices(g).first));
// Store some stuff in the two nodes, the "easy" way.
g[v1].something = interesting_type(42);
g[v2].something = interesting_type(999);
// Now what you came here for.
/// An handle providing direct access to the field "something".
boost::property_map< graph_type, interesting_type bundled_in_vertex_type::* >::type handle_to_something( boost::get(&bundled_in_vertex_type::something, g) );
// You can now use "handle_to_something" for whatever deed you are interested in.
// Just checking that it works.
std::cout << "Vertex v1's ""something"" field is: " << handle_to_something[v1] << std::endl;
std::cout << "Vertex v2's ""something"" field is: " << handle_to_something[v2] << std::endl;
// Thank you and have a nice day.
return 0;
}
说真的,这个库很棒,但文档肯定缺乏。 这应该是一件小事。
编辑
如果您使用的是C ++ 11,那么您可能更喜欢以下替代方案。
auto handle_to_something( boost::get(&bundled_in_vertex_type::something, g) );
不幸的是,就像BGL一样强大,在我的诚实意见中使用起来并不容易。 实现这一点需要花费大量的试验和错误,但这是一个使用Boost 1.53.0编译的工作版本[我们想在__edge_data中的'rate'变量上使用Dijkstra算法]:
struct __edge_data
{
double rate;
double edge_thickness;
size_t colour;
};
struct __vertex_data
{
size_t colour;
size_t shape_code;
string name;
};
typedef boost::adjacency_list<boost::vecS, boost::vecS, boost::directedS, __vertex_data, __edge_data> DIgraph;
typedef boost::graph_traits<DIgraph>::vertex_descriptor vertexx;
typedef boost::graph_traits<DIgraph>::vertex_iterator vertexx_iter;
typedef boost::graph_traits<DIgraph>::edge_descriptor edgee;
// functor
template<typename T>
struct combine_min : public std::binary_function<T, T, T>
{
T const operator()(const T& a, const T& b) const
{
return b < a ? (b) : (a);
}
};
// functor
template<typename T>
struct compare_less_than : public std::binary_function<T, T, bool>
{
bool const operator()(const T& a, const T& b) const
{
return a < b;
}
};
void graph_analysis()
{
...
std::vector<vertexx> parents(num_vertices(G));
std::vector<double> distances(num_vertices(G));
auto p_map = boost::make_iterator_property_map(&parents[0], boost::get(boost::vertex_index, G));
auto d_map = boost::make_iterator_property_map(&distances[0], boost::get(boost::vertex_index, G));
auto w_map = boost::get(&__edge_data::rate_rate, G); // <=== THIS IS THE TRICK!!!
auto n_map = boost::get(&__vertex_data::name, G);
boost::dijkstra_shortest_paths(G, start_vertex_vector,
boost::weight_map(w_map).
predecessor_map(p_map).
distance_map(d_map).
distance_combine(combine_min<double>()).
distance_compare(compare_less_than<double>()) );
...
}
我衷心希望这有帮助! 我在这里的尝试是展示如何访问算法可用的所有主要“功能”。
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