Алгоритмы визуализации графов, откуда взять информацию? Итак, нужно найти алгоритм, такой чтобы на входе была двумерная матрица смежности графа, а на выходе получалось корректное расположение его на плоскости, т.е. координаты всех вершин. Знаю что для этой цели существуют силовые алгоритмы, в которых каждую вершину представляют как заряд, а ребра - связь между ними и ищут точку равновесия для такой системы, но проблема в том, что единственный источник, который я нашел (ссылку не дам, так как до сих пор не смог понять, как местная модерация к ним относится и какие можно, а какие нет) довольно большой давности и во первых описывает проблему скорее с теоретической точки зрения (программная реализация обсуждается крайне мельком и поверхностно), а во вторых практически все формулы там были представлены видимо в картиночном виде и сейчас большинство благополучно умерли, оставив на своем месте надпись "Формула". Подскажите откуда можно почерпнуть информацию по данному вопросу. (Если знаете какой либо другой, не силовой алгоритм, буду все равно рад. Но "круговой" (где все вершины располагаются по кругу) не предлагать)
Существует множество алгоритмов для визуализации графов, включая не только силовые методы, но и различные другие подходы.
Один из таких методов - алгоритм Фрихсена (Fruchterman Reingold algorithm), который основан на силовой модели, но отличается от классического силового метода. В этом алгоритме вершины графа представляются как магниты, которые отталкиваются друг от друга, чтобы уменьшить пересечения рёбер. Этот метод широко используется для визуализации графов в различных программах и библиотеках, таких как NetworkX в Python.
Для более подробной информации и программной реализации алгоритмов визуализации графов рекомендуется обратиться к специализированным книгам, статьям и ресурсам по компьютерной графике и алгоритмам. Некоторые из них могут содержать подробные описания и примеры реализации различных методов визуализации графов, включая алгоритмы расположения вершин.
Существует множество алгоритмов для визуализации графов, включая не только силовые методы, но и различные другие подходы.
Один из таких методов - алгоритм Фрихсена (Fruchterman Reingold algorithm), который основан на силовой модели, но отличается от классического силового метода. В этом алгоритме вершины графа представляются как магниты, которые отталкиваются друг от друга, чтобы уменьшить пересечения рёбер. Этот метод широко используется для визуализации графов в различных программах и библиотеках, таких как NetworkX в Python.
Для более подробной информации и программной реализации алгоритмов визуализации графов рекомендуется обратиться к специализированным книгам, статьям и ресурсам по компьютерной графике и алгоритмам. Некоторые из них могут содержать подробные описания и примеры реализации различных методов визуализации графов, включая алгоритмы расположения вершин.