vertex = vtk.vtkVertexGlyphFilter() vertex.SetInputData(self.polydata_show) mapper = vtk.vtkPolyDataMapper() mapper.SetInputConnection(vertex.GetOutputPort())

这段代码也是在使用 VTK 库构建 3D 可视化场景。首先，创建了一个 vtkVertexGlyphFilter 类型的对象 vertex，并将 polydata_show 设置为其输入数据。vtkVertexGlyphFilter 用于将点数据转换为图元数据，例如将点转换为小正方形或小圆点，方便在可视化场景中显示。接着，创建了一个 vtkPolyDataMapper 类型的对象 mapper，并将 vertex 的输出端口设置为其输入数据。vtkPolyDataMapper 用于将 vtkPolyData 数据转换为图形渲染器可以接受的格式。这里的作用是将 vertex 处理后的数据传递给 mapper，用于后续的可视化展示。

相关问题

# self.actor = vtk.vtkLODActor() self.actor = vtk.vtkActor() self.actor.SetMapper(mapper) # self.actor.SetNumberOfCloudPoints(1000) self.actor.GetProperty().SetPointSize(self.PointSize) # self.actor.PickableOff() outline = vtk.vtkOutlineFilter() outline.SetInputConnection(vertex.GetOutputPort()) mapper2 = vtk.vtkPolyDataMapper() mapper2.SetInputConnection(outline.GetOutputPort())

vtkLODActor和vtkActor都是VTK中的可视化对象，可以用于渲染vtk数据。vtkLODActor是vtkActor的一个特殊子类，可以根据距离调整渲染的细节，从而提高渲染速度。而vtkActor是最常用的可视化对象，它可以渲染任何类型的vtk数据。

vtkOutlineFilter是将vtk数据集转换为表示其边界的多边形数据集的过程。mapper2则是将vtkPolyData转换为可供渲染的图形元素的过程，与之前的mapper类似。在这段代码中，vtkOutlineFilter用于创建一个边框，以便在渲染时更好地显示数据的范围。mapper2则将vtkOutlineFilter的输出连接到vtkActor中，以便vtkActor可以渲染边框。

class adjMatrixGraph: # 构造方法，n个顶点m条边 def init(self,n,m): self.verNum = n #顶点数 self.edgeNum = m #边数 self.vertex = [0] * n #顶点列表 self.edge = [[0 for i in range(self.verNum)] \ for j in range(self.verNum)] #邻接矩阵二维列表 self.vis = [False] * n #顶点的访问列表，默认没访问过 def addVertex(self,ls): #添加顶点列表 self.vertex = ls def addEdge(self,fr,to):#添加边(fr,to) ifr = self.vertex.index(fr) #起点下标 ito = self.vertex.index(to) #终点下标 self.edge[ifr][ito] = self.edge[ito][ifr] = 1 #邻接矩阵 #邻接矩阵建图 def createGraph(): n,m = map(int,input().split()) #输入n个顶点和m条边 g = adjMatrixGraph(n,m) #创建无向图G g.addVertex(list(input().split())) #输入顶点列表 for i in range(m): #输入m条边 fr,to = input().split() g.addEdge(fr,to) return g 根绝上面代码编写一个广度优先搜索得函数

以下是基于邻接矩阵的广度优先搜索算法实现：

from queue import Queue

class adjMatrixGraph:
    # 构造方法，n个顶点m条边
    def __init__(self, n, m):
        self.verNum = n  # 顶点数
        self.edgeNum = m  # 边数
        self.vertex = [0] * n  # 顶点列表
        self.edge = [[0 for i in range(self.verNum)] for j in range(self.verNum)]  # 邻接矩阵二维列表
        self.vis = [False] * n  # 顶点的访问列表，默认没访问过

    def addVertex(self, ls):
        # 添加顶点列表
        self.vertex = ls

    def addEdge(self, fr, to):
        # 添加边(fr,to)
        ifr = self.vertex.index(fr)  # 起点下标
        ito = self.vertex.index(to)  # 终点下标
        self.edge[ifr][ito] = self.edge[ito][ifr] = 1  # 邻接矩阵

    # 广度优先搜索
    def BFS(self, start):
        if start not in self.vertex:
            return None
        start_index = self.vertex.index(start)
        q = Queue()
        q.put(start_index)
        self.vis[start_index] = True
        while not q.empty():
            cur = q.get()
            print(self.vertex[cur], end=' ')
            for i in range(self.verNum):
                if self.edge[cur][i] and not self.vis[i]:
                    q.put(i)
                    self.vis[i] = True

其中，BFS方法为广度优先搜索算法实现。它首先判断起始顶点是否存在于顶点列表中，然后初始化队列并将起始顶点加入队列，将其标记为已访问。接下来，开始循环处理队列，取出队首元素，输出其对应的顶点，然后遍历该顶点的所有邻接点，将其加入队列，并标记为已访问。直到队列为空，搜索结束。