超图划分kahypar

时间: 2023-09-26 08:08:25 浏览: 40
KaHyPar（Karlsruhe Hypergraph Partitioning）是一个用于超图划分的开源软件包。它使用改进的Kahip算法来进行划分，该算法基于Kernighan-Lin算法并使用多级贪心策略。 KaHyPar可以用于各种应用程序中，例如VLSI设计、有限元分析、网络分析等。它还支持多种超图模型，包括超图、有权超图和超图网格。 KaHyPar通过使用多级划分策略来提高划分质量。在此策略中，超图被不断划分成较小的子超图，然后使用改进的Kahip算法对子超图进行划分。最终的划分结果是由所有子超图的划分结果组成的。 KaHyPar还支持并行计算，并可以在多个处理器上运行以提高性能。它还提供了多种可视化工具来帮助用户分析和理解划分结果。
相关问题

openlayers 超图

OpenLayers 是一个开源的 JavaScript 库，用于在 web 页面上显示地图。它可以与多种地图服务提供商的 API 进行集成，包括超图（SuperMap）。 如果你想在 web 页面上显示超图地图，可以使用 OpenLayers 的功能来加载和显示超图地图数据。首先，确保你已经引入了 OpenLayers 库的 JavaScript 文件。然后，可以按照以下步骤来使用 OpenLayers 加载超图地图数据： 1. 创建一个 HTML 元素，用于容纳地图，例如一个 `<div>` 元素。 2. 在 JavaScript 中，使用 OpenLayers 的 `Map` 类来创建一个地图实例，并指定地图的容器元素的 ID。 3. 创建一个超图的图层实例，使用 OpenLayers 的 `Layer.SuperMapREST` 类，并指定超图的 URL、图层名称等参数。 4. 将超图图层添加到地图实例中，使用 `addLayer` 方法。 5. 设置地图的视图范围和缩放级别，使用 `setView` 方法。 6. 最后，使用 `render` 方法将地图渲染到指定的容器元素中。 以下是一个简单的示例代码： ```html <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>OpenLayers + 超图示例</title> <style> #map { width: 100%; height: 400px; } </style> </head> <body> <div id="map"></div> <script src="https://openlayers.org/en/v6.5.0/build/ol.js"></script> <script> var map = new ol.Map({ target: 'map', layers: [ new ol.layer.Tile({ source: new ol.source.OSM() // 使用 OpenStreetMap 作为底图 }), new ol.layer.SuperMapREST({ url: 'http://your-supermap-server.com/iserver/services/map-地图名/rest/maps/地图名称', layersID: '图层名称' }) ], view: new ol.View({ center: ol.proj.fromLonLat([经度, 纬度]), zoom: 缩放级别 }) }); </script> </body> </html> ``` 请将代码中的 `http://your-super

超图supermap

超图（SuperMap）是一家专业的GIS软件和服务提供商，提供包括桌面、移动、Web等多种形式的GIS软件和服务。超图的产品和服务广泛应用于政府、军队、电力、交通、水利、环保、测绘、地质、石油、农业、林业、渔业等领域。超图的产品和服务包括但不限于地图制作、空间分析、地理编码、地图发布、三维可视化、移动GIS、云GIS等。超图的技术和产品在国内外都有广泛的应用和影响力。

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kahypar：KaHyPar（Karlsruhe超图分区）是一个多级超图分区框架，提供了直接的基于k途和递归二等分的分区算法，可计算出高质量的解决方案

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超图 bim 白皮书

超图BIM白皮书是指超图软件公司发布的关于BIM（建筑信息模型）的详细介绍和指导原则的文档。这本白皮书旨在帮助人们更好地理解和应用BIM技术在建筑和工程领域的重要性。 白皮书首先对BIM的基本概念进行了解释，BIM是一种基于数字化的建筑设计和建造模型，它整合了建筑物的几何信息、功能信息和工程信息等多个方面的数据。它可以提供全面的项目信息，从而帮助项目参与者更有效地协作和管理建筑项目。 其次，白皮书详细介绍了超图BIM软件的功能和特点。超图BIM软件提供了一整套工具和功能，用于建立、编辑和共享建筑模型。它支持三维建模、碰撞检测、材料管理、项目进度管理等功能，使建筑项目的设计、施工和维护过程更加高效和精确。 此外，白皮书还分析了BIM在建筑行业的优势和应用。BIM可以提高建筑设计、施工和运维的效率，并减少成本和风险。它能够实现设计与施工团队的协同工作，帮助发现和解决潜在的冲突和问题。同时，BIM还可以提供比传统建模方法更真实和直观的数据展示，有助于客户和利益相关者更好地理解和参与项目决策。 最后，白皮书提供了一些BIM的实施和推广的建议。这些建议包括培训人员，推动标准化，加强合作和信息分享等。这些举措将有助于提高建筑行业对BIM技术的认知和应用水平。 总的来说，超图BIM白皮书对BIM技术的重要性和应用进行了全面的介绍，帮助读者更好地理解和应用BIM在建筑领域的价值。它为建筑行业各方提供了一份有用的参考和指导，促进了BIM的普及和应用。

openlayers 接入超图

您好！要将 OpenLayers 与超图进行集成，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 首先，确保您已经引入了 OpenLayers 库，并创建了一个地图容器。可以使用以下代码片段初始化地图： javascript var map = new ol.Map({ target: 'map-container', // 地图容器的 ID layers: [ // 在这里添加其他图层（如背景图层等） ], view: new ol.View({ // 设置地图的初始中心和缩放级别 center: [0, 0], zoom: 2 }) }); 2. 接下来，您需要添加超图作为一个图层。可以使用 ol.source.TileSuperMapRest 类来加载超图的切片服务，例如： javascript var superMapLayer = new ol.layer.Tile({ source: new ol.source.TileSuperMapRest({ url: 'http://your-supermap-server-url/rest/maps/your-map-name' // 超图服务的 URL }) }); map.addLayer(superMapLayer); // 将超图图层添加到地图中 请确保将 your-supermap-server-url 替换为您的超图服务器的实际 URL，your-map-name 替换为您要加载的超图地图的名称。 3. 最后，您可以根据需要自定义地图的样式、交互和控件等。 这样，您就可以将 OpenLayers 与超图进行集成，显示超图的切片服务在 OpenLayers 地图上了。希望能对您有所帮助！如有其他问题，请随时提问。

vue openlayers引入超图

以下是在Vue中引入超图地图服务的步骤： 1.安装依赖 shell npm install ol@6.15.1 npm install @supermap/iclient-ol@11.0.0 2.在Vue组件中引入ol和iclient-ol javascript import ol from 'ol'; import SuperMap from '@supermap/iclient-ol'; 3.在Vue组件中定义地图容器和地图对象 html <template> </template> <script> export default { name: 'Map', data() { return { map: null }; }, mounted() { this.initMap(); }, methods: { initMap() { // 创建地图容器 const mapContainer = document.getElementById('map'); // 创建地图对象 this.map = new ol.Map({ target: mapContainer, layers: [ // 添加超图地图服务图层 new ol.layer.Tile({ source: new SuperMap.TileSuperMapRest({ url: 'http://localhost:8090/iserver/services/map-world/rest/maps/World' }) }) ], view: new ol.View({ center: [0, 0], zoom: 2 }) }); } } }; </script> 在上述代码中，我们首先在mounted钩子函数中调用initMap方法初始化地图。在initMap方法中，我们首先获取地图容器，然后创建地图对象。在地图对象的layers选项中，我们添加了一个超图地图服务图层，其中url选项指定了超图地图服务的地址。最后，我们设置了地图的中心点和缩放级别。

HGNN超图神经网络

HGNN是一种超图神经网络框架，用于进行数据表示学习。它可以通过超图结构表达复杂的、高阶的数据相关性，并使用超边卷积操作有效地处理多模态数据和特征。该框架是一个通用的模型，可以合并多模态数据和复杂的数据相关性。传统的图卷积神经网络可以看作是HGNN的一个特例。实验结果表明，HGNN在处理多模态数据和复杂数据相关性时具有较好的性能。与传统方法相比，HGNN展现出更好的效果，证明了该框架的有效性。123

vue 超图 openlayers iserver

这似乎是一个关于前端地图开发的问题。Vue 是一个流行的 JavaScript 框架，OpenLayers 是一个开源的 JavaScript 库，用于在 Web 上渲染交互式地图，iServer 是一个超图公司的 GIS 服务器软件。它们可以一起使用来构建具有地图功能的 Web 应用程序。如果您需要更具体的信息，请提供更详细的问题描述。

matlab画超网络超图

Matlab是一种强大的科学计算软件，可以用于绘制各种类型的图表，包括超网络和超图。 要绘制超网络超图，首先需要准备好相关的数据。超图是由节点和超边组成的，每个节点和超边都可以具有多个属性。节点之间的连接关系可以通过超边来表示。 在Matlab中，可以使用图形用户界面（GUI）或编写脚本来绘制超网络超图。下面是一个简单的步骤： 1. 创建超图对象：使用Matlab中的Graph类，可以创建一个图对象，例如graph = graph()。 2. 添加节点：使用addnode()函数可以添加节点到超图中。例如，使用graph.addnode(1)添加一个标识为1的节点。 3. 添加超边：使用addedge()函数可以将超边添加到超图中。例如，使用graph.addedge(1, 2)添加一条连接节点1和节点2的超边。 4. 设置超边属性：可以设置超边的属性，例如权重、颜色等。可以使用setedgeattribute()函数来设置。 5. 设置节点属性：同样，可以设置节点的属性，例如标签、尺寸等。可以使用setnodeattribute()函数来设置。 6. 可视化超网络超图：使用plot()函数可以将超图可视化。例如，使用plot(graph)可以将超网络超图以图形的形式显示出来。 通过以上步骤，就可以在Matlab中绘制超网络超图了。如果需要更复杂的绘图效果，可以使用Matlab中的其他绘图函数和工具库。 总之，Matlab提供了便捷的方法来绘制超网络超图，通过使用Graph类和相关函数，可以方便地创建和可视化超网络超图，并对节点和超边进行属性设置。

超图10 i 白皮书 下载

### 回答1： 超图10 i是一个基于大数据的设计开发平台，它可以帮助用户实现大规模的数据处理和分析。白皮书是超图10 i的详细介绍和使用指南，可以帮助用户了解该平台的各种功能和应用场景。 要下载超图10 i白皮书，用户可以直接在超图公司的官方网站上进行操作。在该网站的下载页面或文档页面中，用户可以找到超图10 i白皮书的下载链接。点击链接后，用户可能需要填写一些必要的信息，例如姓名、邮箱等，然后就可以开始下载白皮书了。 超图10 i白皮书是一个规范化的文档，通常以PDF格式提供，用户可以在电脑或其他设备上查看和阅读。白皮书内部通常包含超图10 i的介绍、功能特点、使用方法、案例分析等内容，用户可以通过阅读白皮书来全面了解该平台并学习如何使用。 通过下载超图10 i白皮书，用户可以更好地了解该平台的特点和优势，了解其在大数据处理和分析方面的应用场景。同时，白皮书还可以帮助用户学习如何正确使用超图10 i平台，通过实际案例分析来了解其在不同领域的具体应用。 总之，下载超图10 i白皮书是了解该平台和学习使用的重要途径，用户可以通过官方网站上的下载链接获取白皮书，并通过详细阅读来掌握超图10 i的相关知识和技能。 ### 回答2： 超图10i 白皮书是关于超图10i软件的介绍和详细说明的文档，可以帮助用户更好地了解和使用超图10i软件。 要下载超图10i 白皮书，可以按照以下步骤进行： 第一步，打开超图官方网站。可以通过搜索引擎或者直接输入超图官方网站的网址来进入官方网站。 第二步，进入官方网站后，在页面上找到“产品”或“软件”相关的选项。点击它们进入产品或软件页面。 第三步，在产品或软件页面上找到超图10i软件的介绍和下载链接。可能会有一个“白皮书”或“文档”类别，点击进入该页面，找到超图10i 白皮书的下载链接。 第四步，点击超图10i 白皮书的下载链接，等待一段时间，系统会开始下载超图10i 白皮书的文档文件。 第五步，下载完成后，可以在计算机上选择一个文件夹来保存超图10i 白皮书的文档文件。 通过以上步骤，就可以成功下载超图10i 白皮书了。提醒一点，由于网络环境和网站设置等因素，下载速度可能会有所不同，请耐心等候。 ### 回答3： 超图10 i 白皮书可以通过超图官方网站或其他相关网站进行下载。超图是一家专注于地理信息系统（GIS）和空间数据管理的软件公司，超图10 i是他们的最新产品。白皮书是一种详细介绍产品的文档，通常包括产品的特点、功能、技术规格等信息。 要下载超图10 i 白皮书，首先可以在超图官方网站上查找相关资料。在网站上有可能有专门的下载页面，用户可以选择下载白皮书的版本。另外，一些GIS社区、技术论坛或博客也可能提供对超图10 i 白皮书的下载链接。 打开白皮书下载链接后，用户可以选择保存白皮书到自己的电脑或设备中。白皮书通常是以PDF格式提供，所以需要安装适当的PDF阅读器才能打开查阅。如果没有安装PDF阅读器，可以在网络上搜索并下载免费的PDF阅读器软件。 下载完成后，用户可以打开超图10 i 白皮书，深入了解产品的各种特性和功能。这将有助于用户了解产品的能力和优势，以及适用的领域和应用场景。白皮书中还可能包含一些案例研究，用户可以通过这些案例了解如何使用超图10 i 解决实际问题。 总之，下载超图10 i 白皮书可以通过超图官网、相关网站或者社区论坛进行。用户可以下载PDF格式的白皮书，并通过PDF阅读器打开查阅。这样可以更好地了解产品的特点和功能，有助于用户做出更好的决策和应用。

超图怎么加载3d地图

加载3D地图需要以下步骤： 1. 配置超图引擎：首先需要配置超图引擎的环境，包括安装超图引擎的开发工具包、建立虚拟机和设置开发环境等。 2. 准备3D地图数据：获取3D地图相关的数据，包括地面纹理、建筑、道路、水体等要素的三维模型、纹理贴图、高度数据等。 3. 创建3D场景：使用超图引擎提供的相关接口和工具，创建一个3D场景，设置场景的基本信息，如地理范围、坐标系等。 4. 导入3D地图数据：将准备好的3D地图数据导入到创建的3D场景中，保持数据的完整性和正确性。 5. 配置地图样式：根据需求设置地图的样式，包括地形、工程物体、光照等参数的设置，以提供更真实的地图效果。 6. 加载和显示3D地图：使用超图引擎提供的加载和渲染方法，将创建好的3D场景加载到应用程序中，并在屏幕上显示出来。 7. 控制和交互：通过超图引擎提供的交互接口，实现对3D地图的控制和交互功能，例如缩放、漫游、选择等操作。 8. 数据更新和刷新：如果需要实时更新3D地图数据，可以通过超图引擎提供的接口和方法，实现数据的更新和刷新功能。 总结：加载3D地图需要配置超图引擎、准备地图数据、创建场景、导入数据、配置样式、加载显示地图，最后可以对地图进行控制和交互操作，实现更加真实的3D地图展示效果。

超图神经网络代码实现

DHNN代表动态超图神经网络，它结合了KNN和KMeans算法，以实现动态构建超图和进行超图卷积操作。以下是超图神经网络的代码实现步骤： 1. 导入必要的Python库和模块，例如numpy、scikit-learn、pytorch等。 2. 定义超图的节点和边，以及节点和边的特征。 3. 使用KNN和KMeans算法动态构建超图。 4. 定义超图卷积层，以实现信息传播和特征提取。 5. 定义损失函数和优化器，以进行模型训练。 6. 训练模型并进行预测。 以下是一个简单的DHNN代码实现示例： import numpy as np from sklearn.neighbors import NearestNeighbors from sklearn.cluster import KMeans import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义超图节点和边 nodes = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]) edges = np.array([[0, 1], [1, 2], [0, 2], [3, 4], [4, 5], [3, 5], [0, 3], [1, 4], [2, 5]]) # 定义节点和边的特征 node_features = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18], [19, 20, 21], [22, 23, 24], [25, 26, 27]]) edge_features = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10], [11, 12], [13, 14], [15, 16], [17, 18]]) # 使用KNN算法动态构建超图 knn = NearestNeighbors(n_neighbors=2) knn.fit(nodes) adj = knn.kneighbors_graph(nodes).toarray() # 使用KMeans算法动态构建超图 kmeans = KMeans(n_clusters=3) kmeans.fit(node_features) clusters = kmeans.labels_ adj = np.zeros((3, 3)) for i in range(len(edges)): u, v = edges[i] if clusters[u] == clusters[v]: adj[clusters[u], clusters[v]] = 1 # 定义超图卷积层 class GraphConv(nn.Module): def __init__(self, in_features, out_features): super(GraphConv, self).__init__() self.linear = nn.Linear(in_features, out_features) def forward(self, x, adj): x = torch.matmul(adj, x) x = self.linear(x) return x # 定义模型 model = nn.Sequential( GraphConv(3, 16), nn.ReLU(), GraphConv(16, 1) ) # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01) # 训练模型 for epoch in range(100): optimizer.zero_grad() output = model(torch.Tensor(node_features), torch.Tensor(adj)) loss = criterion(output, torch.Tensor(edge_features)) loss.backward() optimizer.step() # 进行预测 with torch.no_grad(): output = model(torch.Tensor(node_features), torch.Tensor(adj)) print(output)

超图 与cesium的区别

### 回答1： 超图和cesium是两种不同的地理信息系统软件。以下是它们之间的区别： 1. 功能和用途：超图是一个全功能的GIS软件，提供丰富的地图制作、地理数据处理和空间分析功能。它主要用于地理信息系统领域的数据管理、制图分析和决策支持等任务。而cesium则是一个基于Web的三维地球平台，主要用于展示、浏览和分析三维地理数据。它适用于虚拟现实、地球建模和三维可视化等应用场景。 2. 技术架构：超图基于自有的SuperMap GIS平台开发，使用Java语言编写，支持多种操作系统。它具有强大的空间数据库管理和分布式计算能力。而cesium则是基于JavaScript和WebGL技术构建，可以轻松集成到Web应用程序中，并支持主流的浏览器。 3. 数据格式和标准：超图支持多种地理数据格式，包括SHP、GDB、GeoTIFF等，同时也支持开放的地理空间数据标准，如OGC标准。而cesium主要使用其自有的3D Tiles数据格式，该格式针对大规模的三维数据进行了优化，并支持3D Tiles标准，以提供更高效的数据传输和可视化效果。 4. 社区和生态系统：超图在中国具有广泛的用户和开发者社区，有丰富的插件和扩展生态系统。它也与国内外多家科研机构和企业建立了合作关系。而cesium在全球范围内拥有庞大的用户社区，同时也有一些专业的开发者社区，提供各种扩展和创新的解决方案。 综上所述，超图和cesium在功能、技术架构、数据格式和社区等方面存在明显的区别。根据具体的应用需求，选择合适的软件可以提高工作效率和数据可视化效果。 ### 回答2： 超图和Cesium都是地理信息系统(GIS)领域中广泛使用的工具。它们在一些方面有相似之处，但也有一些明显的区别。 首先，超图是一种基于二维平面地图的GIS工具，主要用于处理和展示地理空间数据。它提供了丰富的地图制作功能，可以创建具有多种样式和符号的地图，以满足不同需求。超图支持矢量数据和栅格数据，可以进行地图叠加、查询和空间分析等操作。它还提供了丰富的地图编辑工具，使用户能够对地图进行绘制、修改和数据编辑。 Cesium则是一种基于三维球面模型的GIS工具，主要用于三维地理可视化。它通过基于Web的技术，如HTML、CSS和JavaScript，实现了在网页上展示和交互式浏览三维地球的功能。Cesium可以加载和可视化大规模的全球地理空间数据集，支持各种地球表面要素的渲染和高级效果，如光照和阴影等。它还提供了丰富的API和工具，使开发人员能够自定义和扩展其中的功能。 总体而言，超图更加专注于二维平面地图的制作和分析，而Cesium则更加专注于三维地球的可视化和交互。超图强调图形制作和编辑的功能，而Cesium则注重地理可视化和数据交互的能力。此外，Cesium基于Web技术，可以通过浏览器直接访问和使用，而超图则可能需要特定的软件环境和安装。

超图神经网络python代码

以下是一个简单的超图神经网络的Python代码示例： python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class HyperGraphConv(nn.Module): def __init__(self, in_features, out_features): super(HyperGraphConv, self).__init__() self.linear = nn.Linear(in_features, out_features) def forward(self, x, edges): edge_weights = torch.sum(edges, dim=1) # 汇总每个超边的权重 x = torch.matmul(edges.transpose(1, 2), x) # 超图传播 x = self.linear(x) # 线性变换 x = F.relu(x) # 激活函数 x = torch.matmul(edges, x) / edge_weights.unsqueeze(2) # 超图聚合 return x class HyperGraphNet(nn.Module): def __init__(self, in_features, hidden_features, out_features): super(HyperGraphNet, self).__init__() self.conv1 = HyperGraphConv(in_features, hidden_features) self.conv2 = HyperGraphConv(hidden_features, out_features) def forward(self, x, edges): x = self.conv1(x, edges) x = self.conv2(x, edges) return x # 示例使用 input_size = 32 hidden_size = 64 output_size = 10 x = torch.randn(16, input_size) # 输入特征向量 edges = torch.randn(16, 8, input_size) # 超边连接矩阵 model = HyperGraphNet(input_size, hidden_size, output_size) output = model(x, edges) print(output.size()) # 输出: torch.Size([16, 10]) 以上示例代码实现了一个简单的超图神经网络，包含了超图卷积层（HyperGraphConv）和超图网络模型（HyperGraphNet）。在示例中，使用了输入特征向量 x 和超边连接矩阵 edges 进行前向传播，并输出最终的预测结果 output。注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体问题进行适当的修改和扩展。

超图倾斜摄影与bim模型

超图倾斜摄影和BIM模型都是现代建筑行业中常用的技术。超图倾斜摄影是一种高精度的摄影技术，可以获取建筑物或地形的三维点云数据，从而为建筑行业提供准确的地形测量、地形分析和模型重建等服务。 而BIM（Building Information Modeling）是一种数字化的建筑信息模型技术，可以将建筑物的各个方面，包括结构、机电、水暖、通风等信息集成到一个模型中，以便于协作、管理和分析。 将超图倾斜摄影和BIM模型结合应用，可以实现更加精细的建筑信息管理和分析。倾斜摄影提供高精度的三维数据，可以快速地创建建筑物的BIM模型，同时BIM模型可以为超图倾斜摄影提供更多的信息和数据，如建筑物的材质、厚度、高度等。 因此，将超图倾斜摄影和BIM模型结合应用，可以在建筑行业中实现更加高效、准确和可靠的信息管理和分析。

使用KNN构建超图 python代码

要使用KNN构建超图，可以按照以下步骤进行： 1. 导入所需的库： python import networkx as nx from sklearn.neighbors import NearestNeighbors 2. 定义一个函数来构建超图： python def construct_hypergraph_from_knn(graph, k): # 构建KNN图 knn = NearestNeighbors(n_neighbors=k+1) # k+1因为它会包含自身节点 knn.fit(graph.nodes()) # 假设graph是networkx图对象 k_neighbors = knn.kneighbors_graph(graph.nodes()).toarray() ＊＊＊

使用图结构建立超图代码 python

要使用图结构建立超图，可以使用网络图库（networkx）来实现。下面是一个简单的示例代码： python import networkx as nx # 创建一个空的超图 hypergraph = nx.DiGraph() # 添加顶点 hypergraph.add_node(1) hypergraph.add_node(2) hypergraph.add_node(3) # 添加超边 hypergraph.add_edge(1, [2, 3]) # 添加超边和超边关系 hypergraph.add_edge(2, [3]) hypergraph.add_edge(3, [1]) # 打印超图信息 print("超图顶点：", hypergraph.nodes()) print("超图超边：", hypergraph.edges()) 这段代码使用网络图库创建了一个超图，包含了三个顶点和三个超边。你可以根据需要进行修改和扩展。请记住，这只是一个简单的示例，实际使用中可能需要更复杂的数据结构和算法。

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