探索 Gliph:PHP 图形库的魅力
2024-06-04 17:20:37作者:董斯意
项目简介
Gliph 是一个专为 PHP 设计的图形库,提供了一系列构建块和数据结构,供其他 PHP 应用程序在内存中处理图形时使用。虽然它不直接与如 Cayley 或 Neo4J 这样的图数据库交互,但它可以作为建立这种连接的辅助工具。
Gliph 的目标是创建既易于使用的接口,又尽可能高效的实现方式,以满足用户对图形操作的需求。这要求用户对图形理论有一定的了解,但为了简化选择过程,项目也提供了许多辅助功能。
快速上手
使用 Gliph 非常简单,只需选择合适的图形实现,然后添加边和顶点即可(目前 Gliph 只支持对象顶点)。以下是一个快速示例:
<?php
use Gliph\Graph\DirectedAdjacencyList;
class Vertex {
public $val;
public function __construct($val) {
$this->val = $val;
}
}
// 创建顶点
$vertices = array(
'a' => new Vertex('a'),
'b' => new Vertex('b'),
'c' => new Vertex('c'),
'd' => new Vertex('d'),
'e' => new Vertex('e'),
'f' => new Vertex('f'),
);
// 初始化有向邻接列表
$g = new DirectedAdjacencyList();
// 添加顶点和边
foreach ($vertices as $vertex) {
$g->ensureVertex($vertex);
}
$g->ensureArc($vertices['a'], $vertices['b']);
$g->ensureArc($vertices['b'], $vertices['c']);
$g->ensureArc($vertices['a'], $vertices['c']);
$g->ensureArc($vertices['d'], $vertices['a']);
$g->ensureArc($vertices['d'], $vertices['e']);
这段代码将构建出一个简单的有向图,你可以通过 doc/base.dot.png 查看图形表示。
核心概念
图形
Gliph 提供了多种图形接口,算法和访问者组件严格依赖于这些接口,而不是具体实现。目前仅提供了有向和无向的邻接列表实现。
算法
Gliph 提供了一组可应用于图对象的算法,它们主要通过调用图形接口中的方法进行交互。自定义的图形实现能够确保与 Gliph 算法兼容,同时算法的效率会由图形实现的效率决定。
访问者
算法通常需要一个访问者对象,该对象遵循算法指定的接口。算法在执行过程中会在特定节点调用访问者,使得算法保持高度通用性,而访问者的功能则可以根据具体需求进行定制。
应用场景
Gliph 可用于各种图形应用,包括但不限于:
- 社交网络中的关系网络分析
- 数据流分析和路径查找
- 优化问题,如最小生成树或最短路径
- 代码依赖性分析
- 复杂系统模型
项目特点
- 基于接口的设计,允许自定义图形实现并保证与其他 Gliph 组件的兼容性。
- 提供高效的数据结构,如邻接列表,适应内存中图形操作。
- 使用访问者模式,使算法高度可扩展和灵活。
- 具备良好的测试覆盖率和清晰的文档,便于理解和使用。
总而言之,无论你是图形理论爱好者还是正在寻找用于复杂数据处理的工具,Gliph 都是一个值得尝试的开源项目。立即加入社区,探索 Gliph 能为你带来哪些可能性!
登录后查看全文
热门项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
538
3.76 K
暂无简介
Dart
775
192
Ascend Extension for PyTorch
Python
343
407
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.34 K
757
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
1.07 K
97
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
356
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
337
180
AscendNPU-IR
C++
86
142
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
987
250