mbtgraph - MoonBit 图算法库

为什么选择 mbtgraph？

8 种存储结构

邻接表、矩阵、边集、CSR/CSC 等 8 种实现，覆盖所有使用场景

5 层 Trait 分层

GraphReadable → Writable → Directed → Full → BatchReadable，渐进式复杂度

~95 个算法

遍历、最短路径、MST、连通性、网络流、匹配、着色、社区检测等全覆盖

纯函数语义

深拷贝保证无副作用，便于推理和测试，符合函数式编程最佳实践

三后端支持

原生支持 native / wasm / js 三种编译目标，跨平台运行

双轨测试体系

Blackbox 功能测试 + Whitebox 内部逻辑验证，质量有保障

核心架构

mbtgraph 采用三层架构设计，通过 Trait 机制实现算法与存储的完全解耦：

┌─────────────────────────────────────────────┐
│              算法层 (algo/)                   │
│   泛型函数 + 独立类型双轨制                    │
├─────────────────────────────────────────────┤
│              存储层 (storage/)               │
│   8 种实现 × Trait 接口                       │
├─────────────────────────────────────────────┤
│              核心层 (core/)                   │
│   类型定义 + 5 层 Trait + 错误处理            │
└─────────────────────────────────────────────┘

快速上手

1. 安装 mbtgraph
2. 创建第一个图程序
3. 学习核心概念
4. 探索算法教程

技术特色

算法与存储解耦

通过 Trait 泛型机制，同一算法可适配不同存储结构：

// 模式 A: Trait 兼容型（大多数算法）
pub fn[G : @core.GraphReadable] bfs(graph : G, start : NodeId) -> BfsResult { ... }

// 可用于任何实现了 GraphReadable 的存储：AdjList、Matrix、CSR...
let result = bfs(my_adj_list_graph, start_node)

渐进式复杂度

从简单只读到完全可写，用户按需选择：

Trait 层级	方法数	适用场景
GraphReadable	12	所有存储，只读操作
GraphWritable	+5	动态存储，增删节点
GraphDirected	+6	有向图，入边查询
GraphFull	=W+D	便捷别名
GraphBatchReadable	+2	CSR/CSC 批量操作

纯函数语义

所有操作返回新实例，保证无副作用：

// 链式赋值，每次返回新的图实例
let g = @storage.new_directed()
let g = @core.GraphWritable::add_node(g, "A")
let g = @core.GraphWritable::add_edge(g, @core.NodeId(0), @core.NodeId(1), 1.0)

// 算法内部自动深拷贝，不会修改原图
let result = dijkstra(g, source)  // g 保持不变

应用场景

• 社交网络分析：关注关系图、关键人物识别、社群发现
• 推荐系统：用户-物品二分图、协同过滤、图嵌入
• 知识图谱：实体关系抽取、图谱查询、可视化展示
• 路径规划：地图导航、游戏寻路、物流优化
• 网络流问题：最大流、最小费用流、资源分配
• 生物信息学：蛋白质交互网络、基因调控网络

开始探索

💡

新手推荐路线

如果你是第一次接触图算法或 MoonBit 语言，建议按以下顺序学习：

1. 入门指南：安装环境并运行第一个示例程序
2. 基础教程：理解 Trait 系统、存储选型和数据类型
3. BFS/DFS 教程：掌握图遍历的基础和进阶技巧
4. Dijkstra 教程：学习最短路径算法的经典实现
5. 实战案例：将所学应用到真实场景中

项目状态

维度	数据	说明
Trait 分层	5 层	GraphReadable → Writable → Directed → Full → BatchReadable
存储实现	8 种	邻接表/矩阵/边集/CSR/CSC（各有有向/无向变体）
算法覆盖	~95 个	遍历/最短路径/MST/连通性/流网络/匹配/着色/社区检测等
测试体系	双轨制	Blackbox（功能测试）+ Whitebox（内部逻辑验证）
后端支持	3 种	native / wasm / js

---

准备好开始了吗？

立即开始 →