Программное обеспечение оптимального разделения графа на подграфы, ВКР по программированию
Получите бесплатно демо-версию Демо-версия - дипломная работа, в котрой удалена часть текста, рисунков, таблиц.Посмотреть все услуги дипломной работы на электронную почту.
Введите адрес электронной почты и нажмите "Отправить"
Разработка автоматизированной системы учета товаров и продаж для торговой компании11 040 ₽
Разработка информационной системы учета трафика в ЛВС компании, Диплом по информатике8 748 ₽
Разработка автоматизированной системы учета товаров малого предприятия8 748 ₽
Информационная система обслуживания заявок сотрудников строительной компании, диплом по информатике в экономике8 900 ₽Описание
ТОлько программное обеспечение!
Так как по условию задачи графы должны быть достаточно объемными, это накладывает определенные ограничения на выделение и использование ресурсов системы. Подход к построению классов проекта основан на жесткой экономии оперативной памяти.
Модель графа реализует класс «TGraph», который объединяет в себе множество функций необходимых для проектирования графов и вычисления кластеризации. В этот перечень входят следующие функции:
управлением вершинами графа (создание, удаление);
управление ребрами графа (создание, удаление);
операции с файлами (сохранение, загрузка графа в файл);
генерация случайных графов для тестирования;
расчет характеристик графов (коэффициент связности, матрица смежности по текущему состоянию графа);
восстановление графа по матрице смежности;
вычисление кластеров.
Вершины графа описываются классом «TGraphNode». Данный класс содержит такие поля как:
идентификатор вершины;
координаты вершины на плоскости;
код кластера;
список связей вершины с другими вершинами;
Данный класс также реализует методы для управления связями, такие как: добавление, удаление.
Связи графа описывает класс «TGraphNodeLink». Связь представляет собой ссылку на вершину графа и мощность связи (число).
Для отображения графа на форме используется класс «TGraphPainter». Необходимо отметить, что для обхода графов больших объемов использование рекурсии неприемлемо (т.к. это будет приводить к переполнению стека приложения из-за того, что стек вызовов приложения ограничен), потому, для реализации алгоритма обхода графа был разработан класс «TStack» который реализует модель стека.
Класс «TPartitionizer» - является базовым классом, для реализации алгоритмов кластеризации в данном проекте, реализует базовые механизмы и подготовку данных. Класс «TPartitionizerData» - служит для хранения данных по текущей кластеризации (исходные и выходные данные).
Класс «TSimplePartitionizer» - реализует линейный алгоритм.
Класс «TParallelPartitionizer» - реализует параллельный алгоритм.
Класс « TParallelPartitionizerThread» - Реализует задачу параллельного алгоритма.
Класс «TDictionary» - словарь для вычисления распределений вершин по кластерам.
Характеристики
Файлы схем | да |
Год | 2022 |
Программа с исходниками | да, С# |
Заказывал доработку диплома по базам данных. Сделали всё качественно и в срок, объяснили все правки. Сервис устроил, рекомендую для сложных технических задач.
Вы буквально спасли меня! За неделю до защиты обнаружился косяк в коде, сам бы не успел. Ребята всё оперативно исправили и даже проконсультировали. Защитился на отлично! Огромное человеческое спасибо!
Обращался с опаской, но выбор был небольшой. Удивительно, но работу сделали действительно хорошо, без плагиата и нареканий от научника. Цены, конечно, кусаются, но за качество приходится платить.
Качественно, быстро, без лишних вопросов. Всё понятно и прозрачно. Сделали даже чуть раньше дедлайна.
Подруга посоветовала ваш сайт, и теперь я понимаю почему! Сделали буквально все: от написания теории до настройки базы данных. Никакой воды, все четко и по существу. Защитилась на «отлично»! Огромное спасибо!
