提出一种直接以AOV(Activity On Vertex)图存储PLC(Programmable Logic Controller)梯形图的方法。编辑梯形图的同时，修改AOV图，然后根据AOV图的拓扑结构更新梯形图图符坐标，最后进行绘制显示。该方法无需进行梯形图向AOV图的转换，通过操作规则的约束来替代语法的检查，使梯形图的编辑更加便捷和规范。详细介绍了AOV图的编辑过程和坐标的更新算法。对AOV图向二叉树的转换算法进行修改，使其能适应于所有AOV图，并给出了相应的实例。 《基于AOV图存储PLC梯形图的方法》 PLC（Programmable Logic Controller）梯形图是一种广泛应用于工业自动化领域的编程语言，它通过图形化的符号和布局，直观地展示了逻辑控制电路的工作原理。然而，梯形图本身并不能直接被PLC执行，需要转化为机器可理解的代码。本文提出了一种创新的存储方法，即直接使用AOV（Activity On Vertex）图来存储和编辑梯形图，从而简化编辑过程并保证程序的规范性。 AOV图是一种有向图，其中每个顶点代表一个活动，有向边(i, j)表示活动i必须在活动j之前完成。在PLC梯形图中，每个逻辑元素（如输入、输出、定时器等）可以视为一个活动，而它们之间的逻辑关系（如串联、并联）则对应于AOV图的拓扑结构。由于梯形图的执行顺序是从上到下、从左到右，这种顺序与AOV图的前驱后继关系吻合，因此可以直接以AOV图的形式存储梯形图。 在具体实现中，文章详细阐述了如何构建AOV图的数据结构。横线在存储时不占节点，竖线则表示为虚节点，每个图符有行和列坐标，而虚节点有三个坐标，分别表示其列、起始行和结束行。所有的顶点存储在一个链表中，便于遍历访问。 梯形图的修改操作（如添加、删除节点或分支）对应于AOV图的更新。传统方法可能需要针对每种操作处理复杂的坐标更新，但本文提出了一种新的算法，通过AOV图的拓扑结构直接生成顶点坐标，简化了处理流程。这个算法使用一个指针堆栈和几个变量来跟踪当前列和行坐标，以及处理未更新的节点。当梯形图被修改时，只需对新形成的AOV图重新计算坐标，而无需关注具体的操作细节。 具体步骤如下： 1. 初始化一个指向入度为0的顶点的指针堆栈，设置当前列和行坐标，以及一些临时变量。 2. 循环处理直到遇到最后一列，期间更新图符和虚节点的坐标，对于虚节点，若其有多个出度，将指针压入堆栈。 3. 从堆栈中取出指针，处理虚节点的后继节点，更新行坐标，并处理同一行上的其他节点。 这种方法优化了梯形图的编辑过程，避免了语法检查，使得编辑更为便捷且减少了错误的可能性。同时，通过对AOV图向二叉树转换算法的改进，确保了该方法能够适应各种AOV图的结构。 该方法为PLC梯形图的存储和编辑提供了一种高效、直观的途径，有助于提高编程效率，降低调试难度，对于工业自动化领域具有重要的实践价值。通过直接操作AOV图，不仅简化了编程逻辑，还增强了程序的可读性和可维护性。

/* 1、实现图的邻接矩阵和邻接表存储结构； 2、完成基于邻接矩阵或邻接表的深度优先搜索遍历及广度优先搜索遍历； 3、实现从键盘输入任意一对顶点，求出顶点间的最短路径。*/

有向图存储和遍历-java实现，纯java代码，一共两个文件，有mian方法，导入新建java工程即可用。包含有向图的存储和遍历。

布雷特·克罗姆坎普 (Brett Kromkamp) 的 TopicDB TopicDB 是一个基于主题图的图库（使用进行持久化）。 主题图提供了一种描述抽象概念和现实世界（信息）资源之间复杂关系的方法。 带有主题、关联和事件的主题地图 要更深入地介绍主题地图，我建议阅读 MSDN 上关于主题地图的优秀介绍性文章：。 话虽如此，虽然 TopicDB 的灵感来自主题地图范式，但它不是（也永远不会） 数据模型标准的实现。 TopicDB 旨在供其他 Python 应用程序使用，并且不向 API 提供自己的用户界面。 目前正在积极开发中，将为 TopicDB 提供一个完整的基于 Web 的用户界面。 为什么？ 我构建（故事）世界和知识管理系统。 TopicDB 在这两项工作中都发挥着至关重要的作用。 功能支持 待办的 安装 TopicDB 正式支持 Python 3.6-3.9。 要安装

西南科技大学学生使用

通过改造神经网络图像的画方法，和生成gif的方法将原来的代码兼容性更好，同时还可以单独使用gif生成方法

邻接表与边表之间的转换

实验项目：图型结构的建立与搜索 实验题目：图的存储结构的建立与搜索 实验内容 1： 图的搜索（遍历）算法是图型结构相关算法的基础，本实验要求编写程序 演示无向图典型存储结构的建立和搜索（遍历）过程。 实验要求： 1．分别实现无向图的邻接矩阵和邻接表存储结构的建立算法，分析和比较各建 立算法的时间复杂度以及存储结构的空间占用情况； 2．实现无向图的邻接矩阵和邻接表两种存储结构的相互转换算法； 3．在上述两种存储结构上，分别实现无向图的深度优先搜索（递归和非递归) 和广度优先搜索算法。并以适当的方式存储和显示相应的搜索结果（深度优先或 广度优先生成森林（或生成树）、深度优先或广度优先序列和编号）； 4．分析搜索算法的时间复杂度和空间复杂度； 5．以文件形式输入图的顶点和边，并显示相应的结果。要求顶点不少于 10 个边 数不少于 15 条； 6．软件功能结构安排合理，界面友好，便于使用。