GraphWorkC是一个基于c++实现的图论分析python库,兼具高效与易用性
🔑graphworkc迭代更新很快,记得关注版本更新信息哦🔑
❗❗❗不要下载GitHub仓库上的代码来使用!!! 直接pip安装graphworkc为第三方库即可使用❗❗❗
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💬下一版本v1.2.3预计更新内容
- 最短路算法路径返回性能优化
- A*,Bellman_ford算法等
- 与gotrackit项目算法联动
GraphWorkC由杭州浙诚数据科技有限公司-数据分析团队开发,是一个基于c++开发的高效图论分析工具,作为开源的python库,采用混合编程方式,对常用的图论算法进行了高效的实现。
graphworkc支持常用的最短路搜索算法(持续更新),旨在提供一种高效的方式来处理和分析大规模图数据。
使用networkxv3.4.2版本与graphworkc在同一路网下进行最短路搜索测试,测试结果如下:
测试代码见测试数据与代码
此开源库已上传至pypi官网,使用pip安装后即可使用,目前要求python版本>=3.9
pip install graphworkc
pip install --upgrade graphworkc
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- 开源:项目完全开源,任何人都可以自由查看和贡献代码
- 跨平台:支持多种操作系统,方便用户在不同环境下使用
- 高性能:底层为c++驱动,不受python全局解释器锁GIL的限制
- 易于集成:提供简单易用的 API 接口,便于与其他系统集成
- 最短路径计算:基于给定的 OD(Origin-Destination)对,计算并返回最短路径
- 最少花费计算:考虑路网中的花费信息,计算从源点到目的点的最少花费路径
- 高效算法:使用高效的图论算法,确保即使在大规模路网数据下也能快速计算结果
- 灵活的配置:支持用户根据实际需求自定义路网结构和计算模型,便于适应各种应用场景
- 交通运输:适用于城市交通管理、道路规划等领域,帮助计算最优的行驶路线,优化交通流量
- 网络优化:可以用于计算信息传输的最短路径或最低成本路径,提升网络效率
- 智能物流:为物流公司提供路径优化方案,降低运输成本和时间