graph_ai 是一个用于 Flutter 的图形分析与智能处理插件，它可以帮助开发者在 Flutter 应用中实现图形数据的分析、处理和可视化。以下是如何使用 graph_ai 插件的基本步骤和示例。

1. 添加依赖

首先，你需要在 pubspec.yaml 文件中添加 graph_ai 插件的依赖：

dependencies:
  flutter:
    sdk: flutter
  graph_ai: ^0.1.0  # 请使用最新版本

然后运行 flutter pub get 来安装依赖。

2. 导入插件

在你的 Dart 文件中导入 graph_ai 插件：

import 'package:graph_ai/graph_ai.dart';

3. 创建图形数据

graph_ai 插件通常需要你提供图形数据。你可以创建一个简单的图形数据结构：

List<Map<String, dynamic>> graphData = [
  {'source': 'A', 'target': 'B', 'weight': 1},
  {'source': 'B', 'target': 'C', 'weight': 2},
  {'source': 'C', 'target': 'D', 'weight': 3},
  {'source': 'D', 'target': 'A', 'weight': 4},
];

4. 初始化 GraphAI

使用 GraphAI 类来初始化图形分析器：

GraphAI graphAI = GraphAI(graphData);

5. 执行图形分析

你可以使用 GraphAI 提供的各种方法来分析图形数据。例如，计算最短路径：

String startNode = 'A';
String endNode = 'D';
List<String> shortestPath = graphAI.shortestPath(startNode, endNode);

print('Shortest path from $startNode to $endNode: $shortestPath');

6. 可视化图形

graph_ai 插件可能还提供了图形可视化的功能。你可以使用 GraphVisualizer 来绘制图形：

GraphVisualizer visualizer = GraphVisualizer(graphData);
visualizer.drawGraph();

7. 处理图形数据

你还可以使用 GraphAI 提供的其他方法来处理图形数据，例如计算图的中心性、检测社区等：

Map<String, double> centrality = graphAI.calculateCentrality();
print('Centrality: $centrality');

List<List<String>> communities = graphAI.detectCommunities();
print('Communities: $communities');

8. 完整示例

以下是一个完整的示例，展示了如何使用 graph_ai 插件进行图形分析和可视化：

import 'package:flutter/material.dart';
import 'package:graph_ai/graph_ai.dart';

void main() {
  runApp(MyApp());
}

class MyApp extends StatelessWidget {
  [@override](/user/override)
  Widget build(BuildContext context) {
    return MaterialApp(
      home: GraphAIPage(),
    );
  }
}

class GraphAIPage extends StatelessWidget {
  final List<Map<String, dynamic>> graphData = [
    {'source': 'A', 'target': 'B', 'weight': 1},
    {'source': 'B', 'target': 'C', 'weight': 2},
    {'source': 'C', 'target': 'D', 'weight': 3},
    {'source': 'D', 'target': 'A', 'weight': 4},
  ];

  [@override](/user/override)
  Widget build(BuildContext context) {
    GraphAI graphAI = GraphAI(graphData);

    String startNode = 'A';
    String endNode = 'D';
    List<String> shortestPath = graphAI.shortestPath(startNode, endNode);

    Map<String, double> centrality = graphAI.calculateCentrality();
    List<List<String>> communities = graphAI.detectCommunities();

    return Scaffold(
      appBar: AppBar(
        title: Text('Graph AI Example'),
      ),
      body: Padding(
        padding: const EdgeInsets.all(16.0),
        child: Column(
          crossAxisAlignment: CrossAxisAlignment.start,
          children: [
            Text('Shortest path from $startNode to $endNode: $shortestPath'),
            SizedBox(height: 16),
            Text('Centrality: $centrality'),
            SizedBox(height: 16),
            Text('Communities: $communities'),
            SizedBox(height: 16),
            // 这里可以添加图形可视化的代码
          ],
        ),
      ),
    );
  }
}