int UF_MODL_ask_face_loops ( tag_t face, uf_loop_p_t * loop_list )如何使用

这个函数是UG NX中的一部分，用于获取给定面的循环列表。你需要传入面的标签和一个指向指针的指针，该函数将返回一个指向循环列表的指针。

以下是使用示例：

tag_t face = <your_face_tag>;
uf_loop_p_t *loop_list;

// 调用函数以获取循环列表
int result = UF_MODL_ask_face_loops(face, &loop_list);

// 确保函数调用成功
if (result == 0) {
  // 使用循环列表进行操作，例如遍历循环并执行某些操作
  for (int i = 0; i < loop_list->num_loops; i++) {
    // do something with loop_list->loops[i]
  }
  
  // 释放循环列表的内存
  UF_MODL_delete_loop_list(loop_list);
} else {
  // 处理错误
}

请注意，为了避免内存泄漏，您需要在使用循环列表之后调用`UF_MODL_delete_loop_list()`函数来释放内存。

相关问题

//获取面上loop的数量 int getFaceLooscount(tag_t tagFace) { uf_loop_t *loop_list = NULL; UF_MODL_ask_face_loops(tagFace, &loop_list); int iLoopsCount = 0; UF_MODL_ask_loop_list_count(loop_list, &iLoopsCount); UF_MODL_delete_loop_list(&loop_list); return iLoopsCount; } extern DllExport void ufusr(char *param, int *returnCode, int rle

这段代码是用于获取一个面上的 Loop 数量的函数。函数中的主要步骤如下：

1. 调用 UF_MODL_ask_face_loops 函数获取面上的 Loop 列表。
2. 调用 UF_MODL_ask_loop_list_count 函数获取 Loop 列表中 Loop 的数量。
3. 调用 UF_MODL_delete_loop_list 函数释放 Loop 列表的内存空间。
4. 返回 Loop 的数量。

这个函数可以作为一个独立的模块使用，或者集成到其他程序中。当需要获取一个面上 Loop 数量时，调用这个函数即可。

def gcn_norm(edge_index, edge_weight=None, num_nodes=None, improved=False, add_self_loops=True, flow="source_to_target", dtype=None): fill_value = 2. if improved else 1. if isinstance(edge_index, SparseTensor): assert flow in ["source_to_target"] adj_t = edge_index if not adj_t.has_value(): adj_t = adj_t.fill_value(1., dtype=dtype) if add_self_loops: adj_t = fill_diag(adj_t, fill_value) deg = sparsesum(adj_t, dim=1) deg_inv_sqrt = deg.pow_(-0.5) deg_inv_sqrt.masked_fill_(deg_inv_sqrt == float('inf'), 0.) adj_t = mul(adj_t, deg_inv_sqrt.view(-1, 1)) adj_t = mul(adj_t, deg_inv_sqrt.view(1, -1)) return adj_t else: assert flow in ["source_to_target", "target_to_source"] num_nodes = maybe_num_nodes(edge_index, num_nodes) if edge_weight is None: edge_weight = torch.ones((edge_index.size(1), ), dtype=dtype, device=edge_index.device) if add_self_loops: edge_index, tmp_edge_weight = add_remaining_self_loops( edge_index, edge_weight, fill_value, num_nodes) assert tmp_edge_weight is not None edge_weight = tmp_edge_weight row, col = edge_index[0], edge_index[1] idx = col if flow == "source_to_target" else row deg = scatter_add(edge_weight, idx, dim=0, dim_size=num_nodes) deg_inv_sqrt = deg.pow_(-0.5) deg_inv_sqrt.masked_fill_(deg_inv_sqrt == float('inf'), 0) return edge_index, deg_inv_sqrt[row] * edge_weight * deg_inv_sqrt[col]

这段代码是一个用于计算GCN中归一化邻接矩阵的函数。下面是对代码的解读：

输入参数：
- edge_index：图的边索引，可以是一个包含两行的长为2的Tensor，表示边的起点和终点的索引。也可以是一个SparseTensor对象，表示稀疏的边索引。
- edge_weight：边的权重，可选参数，默认为None。如果不提供权重，则默认为全1.
- num_nodes：节点的数量，可选参数，默认为None。如果不提供数量，则通过edge_index推断得到。
- improved：布尔值，表示是否采用改进的归一化方式，默认为False。
- add_self_loops：布尔值，表示是否添加自环，默认为True。
- flow：字符串，表示信息传播的方向，默认为"source_to_target"，即从源节点到目标节点。

函数内部逻辑：
1. 根据是否是SparseTensor对象，判断是稀疏还是稠密的边索引。
2. 对于稀疏边索引，首先判断信息传播方向是否为"source_to_target"，然后进行按行归一化的处理。具体操作包括：
- 填充值的选择根据是否采用改进的方式而定。
- 如果边索引没有值，则填充为1。
- 如果需要添加自环，则对稀疏边索引进行填充对角线操作。
- 计算每个节点的度矩阵。
- 计算度矩阵的逆平方根。
- 对邻接矩阵进行按行归一化。
3. 对于稠密边索引，首先根据信息传播方向进行处理。具体操作包括：
- 如果需要添加自环，则对边索引和权重进行添加自环操作。
- 根据信息传播方向，选择相应的索引进行节点度计算。
- 计算度矩阵的逆平方根。
- 对边索引进行按元素归一化。

最终返回归一化后的邻接矩阵或者边索引。