构建的图表可能是一个非重复的中心行动方案，其中没有两个相邻的中心共享相同的价值。每个中心代表一个独特的价值，连接边连接中心而不重复价值。该图表体现了多样性和独特性优先的设计，确保相邻的中心之间始终不同。通过遵循这个规则，图表培养了一个专注和视觉上独特的表示，可以在组织规划、信息可视化或资源分配等不同领域中具有相关性。它的结构避免了枯燥的群集，并促进了中心之间的动态和多样化的联系，为更具教育性和吸引力的图形表示做出贡献。

使用的方法

• 递归构造

递归构建

在此技术中，图表是利用递归功能构建的。正在运行的中心、其价值以及价值列表都作为功能的边界传递。该功能致力于在每一步向任何当前集线器添加具有替代值的边缘。如果确实如此，它会增加优势并递归地要求随后的值。如果它无法与合适的集线器连接，它会返回主集线器并尝试其他值。

算法

• 首先绘制清晰的图表，并列出图表中每个中心所需的值。

• 开发一个名为“constructGraph”的递归功能，它具有三个边界：当前中心、其价值以及剩余质量的列表。

• 保存在“constructGraph”功能中：

• a-记住正在进行的中心和与图表相关的激励

• b-强调通过图表的持续中心来查看其中是否有任何值与持续中心的值不同。

• a-如果我们找到具有替代值的集线器，则在当前集线器和当前集线器之间添加一条边。

• 将持续的中心作为起始中心，对于列表中仍然存在的每个值，重复调用"constructGraph"功能

示例

#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;

const int N = 5; // Number of nodes in the graph

class Graph {
public:
   vector<int> graph[N];

   void constructGraph(int currentNode, int currentValue, vector<int>& 
remainingValues) {
      graph[currentNode].push_back(currentValue);
      for (int i = 0; i < N; ++i) {
         if (i != currentNode) {
            for (int j = 0; j < remainingValues.size(); ++j) {
               int nextValue = remainingValues[j];
               remainingValues.erase(remainingValues.begin() + j);
               constructGraph(i, nextValue, remainingValues);
               remainingValues.insert(remainingValues.begin() + j, nextValue);
            }
         }
      }
   }
};

int main() {
   Graph g;
   vector<int> values = {1, 2, 3};
   g.constructGraph(0, 0, values);

   for (int i = 0; i < N; ++i) {
      cout << "Node " << i << ": ";
      for (int neighbor : g.graph[i]) {
         cout << neighbor << " ";
      }
      cout << endl;
   }

   return 0;
}

输出

Node 0: 0 2 3 3 2 3 2 3 2 1 3 3 1 3 1 3 1 1 2 2 1 2 1 2 1 2 3 3 2 3 2 3 2 1 3 
3 1 3 1 3 1 1 2 2 1 2 1 2 1 2 3 3 2 3 2 3 2 1 3 3 1 3 1 3 1 1 2 2 1 2 1 2 1 2 
3 3 2 3 2 3 2 1 3 3 1 3 1 3 1 1 2 2 1 2 1 2 1 
Node 1: 1 3 2 3 2 3 2 3 2 2 3 1 3 1 3 1 3 1 3 2 1 2 1 2 1 2 1 3 2 2 3 3 2 3 2 
3 1 1 3 3 1 3 1 2 1 1 2 2 1 2 1 3 2 2 3 3 2 3 2 3 1 1 3 3 1 3 1 2 1 1 2 2 1 2 
1 3 2 2 3 3 2 3 2 3 1 1 3 3 1 3 1 2 1 1 2 2 1 2 1 
Node 2: 3 2 2 3 3 2 3 2 3 1 1 3 3 1 3 1 2 1 1 2 2 1 2 1 1 3 2 3 2 3 2 3 2 2 3 
1 3 1 3 1 3 1 3 2 1 2 1 2 1 2 1 3 2 3 2 2 3 3 2 3 1 3 1 1 3 3 1 2 1 2 1 1 2 2 
1 3 2 3 2 2 3 3 2 3 1 3 1 1 3 3 1 2 1 2 1 1 2 2 1 
Node 3: 3 2 3 2 2 3 3 2 3 1 3 1 1 3 3 1 2 1 2 1 1 2 2 1 3 2 3 2 2 3 3 2 3 1 3 
1 1 3 3 1 2 1 2 1 1 2 2 1 1 3 2 3 2 3 2 3 2 2 3 1 3 1 3 1 3 1 3 2 1 2 1 2 1 2 
1 3 2 3 2 3 2 2 3 3 1 3 1 3 1 1 3 2 1 2 1 2 1 1 2 
Node 4: 3 2 3 2 3 2 2 3 3 1 3 1 3 1 1 3 2 1 2 1 2 1 1 2 3 2 3 2 3 2 2 3 3 1 3 
1 3 1 1 3 2 1 2 1 2 1 1 2 3 2 3 2 3 2 2 3 3 1 3 1 3 1 1 3 2 1 2 1 2 1 1 2 1 3 
2 3 2 3 2 3 2 2 3 1 3 1 3 1 3 1 3 2 1 2 1 2 1 2 1 

结论

可以利用这三种策略中的任何一种来制作不具有任何具有相同值的相邻中心的图表。所选择的方法取决于特定的先决条件、开放的信息结构以及即将出现的图表的复杂性。每种方法都提供了制作此类图表的实用技巧，并且可以扩展以解决更复杂的情况。