Rust图算法库graaf的使用，graaf提供高效图数据结构和算法实现，支持有向无向图的常见操作

以下是基于您提供内容整理的Rust graaf库使用示例，包含基础图操作和Dijkstra算法实现：

基础有向图操作示例

use graaf::{
    repr::AdjacencyList,
    op::{
        AddArc,
        HasArc,
        Order,
        Size,
        Vertices,
    },
};

fn main() {
    // 创建空有向图(邻接表表示)
    let mut digraph = AdjacencyList::new();

    // 添加边(弧)
    digraph.add_arc(0, 1);  // 0 → 1
    digraph.add_arc(0, 2);  // 0 → 2
    digraph.add_arc(1, 2);  // 1 → 2
    digraph.add_arc(2, 0);  // 2 → 0 (形成环)
    digraph.add_arc(2, 3);  // 2 → 3

    // 检查边存在性
    println!("边 0->1 存在? {}", digraph.has_arc(0, 1)); // true
    println!("边 1->0 存在? {}", digraph.has_arc(1, 0)); // false

    // 图的基本属性
    println!("顶点数量: {}", digraph.order());  // 4
    println!("边数量: {}", digraph.size());     // 5

    // 遍历所有顶点
    println!("顶点列表:");
    for v in digraph.vertices() {
        println!("- {}", v);
    }
}

带权图与Dijkstra算法示例

use graaf::{
    repr::AdjacencyListWeighted,
    algo::dijkstra::Dijkstra,
};

fn main() {
    // 创建带权有向图
    let mut digraph = AdjacencyListWeighted::new();

    // 添加带权边
    digraph.add_arc_weighted(0, 1, 4);   // 0 → 1 (权重4)
    digraph.add_arc_weighted(0, 2, 2);   // 0 → 2 (权重2)
    digraph.add_arc_weighted(1, 2, 5);   // 1 → 2 (权重5)
    digraph.add_arc_weighted(1, 3, 10);  // 1 → 3 (权重10)
    digraph.add_arc_weighted(2, 3, 3);   // 2 → 3 (权重3)

    // 计算从顶点0出发的最短路径
    let distances = Dijkstra::distances(&digraph, 0);

    println!("从顶点0出发的最短距离:");
    for (vertex, distance) in distances.iter() {
        println!("- 到达顶点 {}: {}", vertex, distance);
    }
}

示例说明

  1. 基础图操作展示：

    • 创建邻接表表示的有向图
    • 添加边/弧
    • 检查边的存在性
    • 获取图的阶(顶点数)和大小(边数)
    • 遍历所有顶点

  2. Dijkstra算法展示：

    • 创建带权有向图
    • 添加带权边
    • 计算单源最短路径
    • 输出源点到各顶点的最短距离

graaf库支持的其他算法：

  • 广度优先搜索(BFS)
  • 深度优先搜索(DFS)
  • Floyd-Warshall全源最短路径算法
  • Tarjan强连通分量算法
  • 特殊图生成(完全图/星图/轮图等)

这两个示例覆盖了graaf库的基础用法，您可以通过组合这些操作实现更复杂的图算法应用。


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Rust图算法库graaf的使用指南

graaf是一个高效的Rust图算法库，提供了多种图数据结构和常用算法的实现，支持有向图和无向图的操作。

安装

在Cargo.toml中添加依赖：

[dependencies]
graaf = "0.1"

基本使用

创建图

use graaf::Graph;

// 创建有向图
let mut directed_graph = Graph::new_directed();

// 创建无向图
let mut undirected_graph = Graph::new_undirected();

添加顶点和边

// 添加顶点
directed_graph.add_vertex("A");
directed_graph.add_vertex("B");
directed_graph.add_vertex("C");

// 添加边
directed_graph.add_edge("A", "B", 1);  // A -> B 权重1
directed_graph.add_edge("B", "C", 2);  // B -> C 权重2
directed_graph.add_edge("C", "A", 3);  // C -> A 权重3

常用操作

遍历图

// 深度优先搜索(DFS)
let dfs_order = directed_graph.dfs("A");
println!("DFS order: {:?}", dfs_order);

// 广度优先搜索(BFS)
let bfs_order = directed_graph.bfs("A");
println!("BFS order: {:?}", bfs_order);

最短路径

use graaf::algo::dijkstra;

// 使用Dijkstra算法计算最短路径
if let Some((path, cost)) = dijkstra(&directed_graph, "A", "C") {
    println!("Shortest path from A to C: {:?}, cost: {}", path, cost);
} else {
    println!("No path found from A to C");
}

拓扑排序

if let Ok(order) = directed_graph.topological_sort() {
    println!("Topological order: {:?}", order);
} else {
    println!("Graph contains cycles");
}

高级功能

最小生成树(Kruskal算法)

use graaf::algo::kruskal;

let mst = kruskal(&undirected_graph);
println!("Minimum spanning tree edges: {:?}", mst);

强连通分量

use graaf::algo::kosaraju;

let sccs = kosaraju(&directed_graph);
println!("Strongly connected components: {:?}", sccs);

性能提示

  1. 对于大型图，考虑使用Graph::with_capacity预先分配空间
  2. 频繁查询邻居时，邻接表表现更好
  3. 需要快速判断边是否存在时，邻接矩阵更合适

graaf库提供了灵活而高效的图操作接口，适合各种图论算法的实现和应用场景。

完整示例代码

use graaf::{Graph, algo::{dijkstra, kruskal, kosaraju}};

fn main() {
    // 1. 创建有向图
    let mut directed_graph = Graph::new_directed();
    
    // 添加顶点
    directed_graph.add_vertex("A");
    directed_graph.add_vertex("B");
    directed_graph.add_vertex("C");
    directed_graph.add_vertex("D");
    
    // 添加边
    directed_graph.add_edge("A", "B", 1);  // A -> B 权重1
    directed_graph.add_edge("B", "C", 2);  // B -> C 权重2
    directed_graph.add_edge("C", "A", 3);  // C -> A 权重3
    directed_graph.add_edge("A", "D", 4);  // A -> D 权重4
    
    // 2. 图遍历
    println!("DFS from A: {:?}", directed_graph.dfs("A"));
    println!("BFS from A: {:?}", directed_graph.bfs("A"));
    
    // 3. 最短路径
    match dijkstra(&directed_graph, "A", "C") {
        Some((path, cost)) => println!("最短路径 A->C: {:?}, 权重: {}", path, cost),
        None => println!("未找到路径 A->C"),
    }
    
    // 4. 拓扑排序
    match directed_graph.topological_sort() {
        Ok(order) => println!("拓扑排序: {:?}", order),
        Err(_) => println!("图中存在环"),
    }
    
    // 5. 创建无向图
    let mut undirected_graph = Graph::new_undirected();
    undirected_graph.add_vertex("A");
    undirected_graph.add_vertex("B");
    undirected_graph.add_vertex("C");
    undirected_graph.add_edge("A", "B", 1);
    undirected_graph.add_edge("B", "C", 2);
    undirected_graph.add_edge("C", "A", 3);
    
    // 6. 最小生成树
    println!("最小生成树边: {:?}", kruskal(&undirected_graph));
    
    // 7. 强连通分量
    println!("强连通分量: {:?}", kosaraju(&directed_graph));
}
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