echarts实现人物关系力导向图
时间: 2023-12-07 07:05:48 浏览: 50
人物关系力导向图是一种图表形式，用于展示多个人物之间的关系。它可以用于社交网络分析、组织架构分析、知识图谱等领域。在echarts中，可以使用graph组件实现人物关系力导向图。
以下是实现人物关系力导向图的步骤：
1. 引入echarts库和graph组件
```html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>人物关系力导向图</title>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts@5.2.2/dist/echarts.min.js"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts-gl@1.1.4/dist/echarts-gl.min.js"></script>
</head>
<body>
<div id="main" style="width: 100%;height: 800px;"></div>
<script>
// 引入graph组件
echarts.use([require('echarts/chart/graph'), require('echarts/chart/lines')]);
</script>
</body>
</html>
```
2. 准备数据
```javascript
var data = {
nodes: [
{ name: '张三', category: 0 },
{ name: '李四', category: 1 },
{ name: '王五', category: 1 },
{ name: '赵六', category: 2 },
{ name: '钱七', category: 2 },
{ name: '孙八', category: 2 },
],
links: [
{ source: 0, target: 1 },
{ source: 0, target: 2 },
{ source: 1, target: 3 },
{ source: 1, target: 4 },
{ source: 2, target: 5 },
]
};
```
nodes数组表示每个人物，包括姓名和所属类别（用于分类显示）。links数组表示人物之间的关系，每个关系由source和target表示，分别指向源节点和目标节点。
3. 配置echarts选项
```javascript
var option = {
tooltip: {},
legend: {
data: ['同事', '朋友', '亲戚']
},
series: [
{
type: 'graph',
layout: 'force',
symbolSize: 50,
roam: true,
label: {
show: true,
position: 'right',
formatter: '{b}'
},
force: {
repulsion: 100
},
data: data.nodes,
links: data.links,
categories: [
{ name: '同事' },
{ name: '朋友' },
{ name: '亲戚' }
]
}
]
};
```
其中，type为graph表示使用graph组件，layout为force表示使用力导向布局。symbolSize表示节点大小，roam表示是否开启拖拽和缩放。label表示节点标签，formatter为标签格式化函数。force表示力导向布局的参数，repulsion表示节点之间的斥力大小。categories用于分类显示，每个类别包括名称和对应的索引。
4. 渲染echarts图表
```javascript
var chart = echarts.init(document.getElementById('main'));
chart.setOption(option);
```
最终效果如下图所示：
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3. **算法设计思想**：采用模块化编程策略，将排序算法拆分为独立的子程序，比如`direct`和`bubble_sort`，分别处理直接插入排序和冒泡排序。每个子程序根据特定的数据结构和算法逻辑进行实现。整体上，算法设计强调的是功能的分块和预想功能的顺序组合。
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1. 压缩过程：
- 首先，程序统计文件中每个字符出现的频率，构建哈夫曼树。频率高的字符对应较短的编码，反之则对应较长的编码。这样可以使得频繁出现的字符用较少的位来表示，从而降低存储空间。
- 接着，使用哈夫曼编码将原始文件中的字符转换为对应的编码序列，完成压缩。
2. 解压缩过程：
- 在解压缩时，程序需要重建哈夫曼树，并根据编码序列还原出原来的字符序列。这涉及到索引编码和解码，通过递归函数如`indexSearch`和`makeIndex`实现。
- 为了提高效率，程序采用了二级缓冲技术，它能减少磁盘I/O次数，提高读写速度。
3. 软件架构：
- 项目包含了两个可执行文件，`DosHfm.exe`适用于DOS系统，体积小巧，运行速度快；而`WinHfm.exe`则为Windows环境设计，提供了更友好的图形界面。
- 程序支持最大4GB的文件压缩，这是Fat32文件系统的限制。
4. 性能特点：
- 除了基本的压缩和解压缩功能外，软件还提供了一些额外的特性，如显示压缩进度、文件一致性检查等。
- 哈夫曼编码的使用提高了压缩率，而二级缓冲技术使压缩速度提升了75%以上。
这个项目不仅展示了数据结构在实际问题中的应用，还体现了软件工程的实践，包括需求分析、概要设计以及关键算法的实现。通过这样的课程设计，学生可以深入理解数据结构和算法的重要性，并掌握实际编程技能。