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Graph 數據可視化：JS 自動布局有向無環圖

zhouzhou / 3238人閱讀

摘要：可以用于模型化許多不同種類的信息，因此將一個數據結構可視化的需求也變得非常普遍。并且由于大部分圖的數據都非常復雜甚至動態變化，所以自動可配置的可視化布局算法顯然比人為排版更為高效且可靠。

有向無環圖（DAG）布局 有向無環圖及其布局算法

有向無環圖（directed acyclic graph，以下簡稱 DAG）是一種常見的圖形，其具體定義為一種由有限個頂點和有限條帶有方向的邊組成的圖，并且其中任意一個頂點都不能沿著邊再次指向自己。

DAG 可以用于模型化許多不同種類的信息，因此將一個 DAG 數據結構可視化的需求也變得非常普遍。并且由于大部分圖的數據都非常復雜甚至動態變化，所以自動、可配置的 DAG 可視化布局算法顯然比人為排版更為高效且可靠。

為滿足筆者所在項目一個可視化功能（其邏輯可視為一個 DAG）的開發，我們需要一個可在瀏覽器端進行布局計算的 js 庫，并且基于計算結果進行渲染。經過調研，社區的一個項目 dagre 基本可以滿足我們的需求，但需要徹底掌握其計算邏輯我們還需要理解一些基本概念和對應配置項之間的關系。

基本概念

dagre 主要基于《A Technique for Drawing Directed Graphs》 的理論進行實現，因此也有以下幾類單位：

graph，即圖整體，我們可以對圖配置一些全局參數。

node，即頂點，dagre 在計算時并不關心 node 實際的形狀、樣式，只要求提供維度信息。

edge，即邊，edge 需要聲明其兩端的 node 以及本身方向。例如A -> B表示一條由 A 指向 B 的 edge。

rank，即層級，rank 是 DAG 布局中的核心邏輯單位，edge 兩端的 node 一定屬于不同的 rank，而同一 rank 中的 node 則會擁有同樣的深度坐標（例如在縱向布局的 graph 中 y 坐標相同）。下文中我們會用示例 graph 進一步解釋 rank 的作用。

label，即標簽，label 不是 DAG 中的必要元素，但 dagre 為了適用更多的場景增加了對 edge label 的布局計算。

深入 rank

接下來的示例中我們會用一種易懂的描述語言表達一個 DAG 的 node 與 edge：A -> B代表 A 和 B 兩個 node 以及一條由 A 指向 B 的 edge。

示例 1 
A->B;
B->C;

    +---+       +---+        +---+  
    | A |------>| B |------->| C |  
    +---+       +---+        +---+

在這個示例中，node A, B, C 分別屬于 3 個 rank。

示例 2 
A->B;
A->C;

                +---+
            --> | B |
    +---+--/    +---+
    | A |
    +---+--    +---+
            --> | C |
                +---+

在這個示例中，A 在 rank1 中，而 B 和 C 都比 A 低一個層級，屬于 rank2，因此 B 和 C 擁有同樣的 x 坐標（示例圖為橫行延伸，因此深度方向為 x 方向）。

示例 3 
A->B;
B->C;
A->C;

                +---+
             -->| B |---
    +---+---/   +---+    --->+---+  
    | A |                    | C |  
    +---+------------------->+---+

在這個示例中，我們發現 edge 兩端的 node 可以相差超過一個 rank。由于 edge 兩端的 node 不可屬于同樣的 rank，所以我們不能讓 B 和 C 屬于同一個 rank，進而最優的繪制結果為 A 和 C 之間相隔兩個 rank。

在這三個例子中，我們已經對 rank 的含義和規則有了更好的理解，接下來可以看看 dagre 允許我們對各類布局元素做怎樣的配置。

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