力导向 (Force-directed) 布局算法绘图(布点)的

描述

本文简要介绍力导向算法的原理，提供了源码和D3绘制的实验结果图。

Force-Directed Layout algorithms are graph drawing algorithms based only on information contained within the structure of the graph itself rather than relying on contextual information.

力导向布局算法是一类绘图算法，它仅仅基于图的解构本身来绘图，而不依赖于上下文信息。

力导向绘图 (Force-directed graph drawing)可以用于描述关系图的结点之间的关系，把结点分布到画布上合理的位置，比如描述企业之间的关系，社交网络中的人际关系等。

原理

斥力(Repulsive Force)

把每个节点看做一个电荷，电荷与电荷之间存在斥力，也就是库仑力，根据库仑定律( Coulomb's law)，电子之间的斥力可以这么计算：

Coulomb's law

假设每个电子的电量都是1，那就有:

F = k/r².

常数k可以根据画布大小和电子数量计算。
由于需要更新x,y坐标，可以分别计算斥力产生的正向位移。

displacementX =  distX / dist * k * k / dist * ejectFactor

*关于计算x, y偏移和常数k的方式，可能并没有特别明确的方式，这里可能并不是最优的方法。

引力(Traction Force)

一些粒子之间被一些边所牵连，这些边产生类似弹簧的胡克引力：

Fs=ks(x−x0)

牵制着边两端的粒子。斥力和引力不断作用，粒子在不断位移之后趋于平衡，逐渐不再发生相对位移，能量不断消耗，最终趋于零。

在引力和斥力地作用下不断地更新坐标，经过多次迭代达到一个稳定状态，收敛结束。参数和迭代次数需要调试。

我分别用Java和JavaScript简单实现了这个算法，并且利用D3做图形化展示，下面是一些跑出来的数据呈现出的分布图：

用Java和JavaScript简单实现了这个算法，一些数据分布如下：

Graph 1. Iteration simulation of 24 nodes. Graph 2. Randomly generated 20 nodes, each having 1~7 links. Graph 3. Simulation of 100 nodes, iterating for 200 times.

代码

代码在我的Github上。

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Refs:
https://www.ibm.com/developerworks/cn/web/0909_fudl_flashsocial/#major3
https://blog.csdn.net/newworld123made/article/details/51443603
http://philogb.github.io/blog/2009/09/30/force-directed-layouts/
https://bl.ocks.org/mbostock/4557698