最近在研究涉及到网络中的算路问题，自然会涉及到图相关的知识。经验表明好的数据结构往往比算法本身更为重要。 JUNG (Java Universal Network/Graph Framework) 是一个通用的可扩展的，用来创建图表的类库。一个用Java来建模、分析和做可视化图表的框架。官网：http://jung.sourceforge.net/site/jung-samples/source

前言：     Jung有一套让Graph实现可视化的API，可是在网络上的使用文档少之又少。故在此记下几个使用方法，来源于http://jung.sourceforge.net/doc/index.html及网上部分使用博客。 一、下载jung api     http://jung.sourceforge.net/download.html

JUNG是很强大的工具，可以可视化很多种类型的图，可以对如何进行可视化进行很多自定义的设置。笔者仅介绍最基础的用法，方便大家入门。下面给出一个例子： 假设你要建立的图是这个样子。 然后你建一个GraphPoet的类来保存这个图： package helper;import edge.Edge;//笔者自己建立的保存Edge类，用来保存图的边import edu.uci.ic

本文介绍利用Java的第三方API JUNG 实现图的可视化 通过对示例代码分析，解析可视化方法。         JUNG 下载地址 https://sourceforge.net/projects/jung/files/ JUNG api参考文档：   http://jung.sourceforge.net/doc/api/overview-summary.html     预处理

本文介绍利用Java的第三方API JUNG 计算图中： closeness centrality；// 图中某节点的 接近中心性/亲密中心性 betweenness centrality；// 图中某节点的 中介中心性/介数中心性 distance;  // 图中两节点的最短距离 eccentricity;  // 图中某节点的 偏心率/离心率 radius;   //  半径 diamete

预测有机反应的结果是化学领域的一个基本问题。当前对有机反应结果的预测主要依赖于化学家在实验中积累的经验。为了推进化学领域的数字化，进一步加快合成路线的设计，开发精度更高的预测有机反应结果智能体势在必行。目前用于预测有机反应结果的机器学习模型可以分为基于模板的方法和无模板方法两种，但两种方法都有一定的局限性。无模板方法通过机械地翻译化学语言或编辑分子图预测反应结果，相比于知识渊博的化学家通过确定

JUNG http://jung.sourceforge.net/ Java Universal Network/Graph Framework：提供有向图，无向图，混合网络，以及各种展现接口，只要不是绘制特别巨大的图，效过还可以。   构造一个图： 写道 Graph<Integer, String> g2 = new SparseMultigraph<Integer, String>();

为什么80%的码农都做不了架构师？>>>    最近要搞路径算法，找到了这么个库: JUNG（Java Universal Network/Graph framework）是一个Java开源项目，其目的在于为开发关于图或网络结构的应用程序提供一个易用、通用的基础架构。使用JUNG功能调用，可以方 便的构造图或网络的数据结构，应用经典算法（如聚类、最短路径，最大流量等），编写和测试用户自己的算

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 不知道对点本身面积很大的图可视化问题能不能解决。 转载于:https://my.oschina.net/jingshishengxu/blog/36160