前言

我之前在几篇文章、 ，都曾提到了力导图，在关于 的文章结尾还吐槽了一番自动布局按钮的坑。在本文中我力求将这个坑填上。

生成自动布局图形的基础是 Graphviz 引擎。Graphviz（Graph Visualization Software）是一个由AT&T实验室启动的开源工具包，能够支持基于 的描述绘制图形。DOT 是一种文本图形描述语言，将生成的图形转换成多种输出格式的命令行工具，其输出格式包括PostScript，PDF，SVG，PNG，含注解的文本等。DOT 本身非常原始，提供了一种非常简单的描述图形的方法，同时意味着可以在命令行终端使用，或者被其它编程语言调用（Graphviz 就可以作为一个库使用）。这一点非常关键，基于 Graphviz 应用开发者不必掌握布局的复杂算法，而是可以把精力放在业务方面，将最后的图对象交给绘图引擎来处理即可。

有趣的是 Graphviz(Mac 版) 和 OmniGraffle 都曾获得。

在深入掌握 Graphviz 及其相关衍生应用之前，我们有必要了解一些基础理论 —— 图论(Graph theory)。

一、背景知识：图论(Graph theory)

• 柯尼斯堡七桥问题

东普鲁士柯尼斯堡（今日俄罗斯加里宁格勒）市区跨普列戈利亚河两岸，河中心有两个小岛。小岛与河的两岸有七条桥连接。在所有桥都只能走一遍的前提下，如何才能把这个地方所有的桥都走遍？

许多数学家都尝试去寻找这类问题的解决方案，后来发展成为了数学中的图论。图论史上第一篇重要文献是莱昂哈德·欧拉在1736年发表在圣彼得堡科学院的《柯尼斯堡的七桥》。该论文证明了柯尼斯堡七桥问题中，符合条件的走法并不存在，同时提出和解决了一笔画问题。过桥问题可以抽象简化为平面上的点与线组合，每一座桥视为一条线，桥所连接的地区视为点。从这个点出发的线有奇数条称为奇点，从这个点出发的线有偶数条称为偶点。任意一种河──桥图能否全部走一次的判定法则： 如果存在两个以上（不包括两个）奇顶点，路线不存在；且有n个奇顶点的图至少需要n/2笔画出。

1、经典适用场景

• 路径问题（柯尼斯堡七桥问题），最小生成树问题，斯坦纳树
• 网络流与匹配问题：最大流问题，最小割问题，最大流最小割定理，最小费用最大流问题，二分图及任意图上的最大匹配，带权二分图的最大权匹配
• 覆盖问题：最大团、最大独立集、最小覆盖集、最小支配集

2、经典算法

• 戴克斯特拉算法(D.A)
• 克鲁斯卡尔算法(K.A)
• 普里姆算法(P.A)
• 拓扑排序算法(TSA)
• 关键路径算法(CPA)
• 广度优先搜索算法(BFS)
• 深度优先搜索算法(DFS)

二、Graphviz 简明指南

1、Graphviz 布局器

总的来说，Graphviz 支持两类图：无向图（graph,用“ - - ”表示节点之间）和 有向图（digraph,用“ ->” 表示节点之间）。顶点和边都具有各自的属性，比如形状，颜色，填充模式，字体，样式等。主要的布局器如下：

• dot: 默认布局方式，主要用于有向图；
• neato：基于 sprint model 模型，又称force-based 或者 energy minimized；
• twopi：径向布局，放射状；
• circo：圆环布局；
• fdp：无向图；
• dotty：一个用于可视化与修改图形的图形用户界面程序；
• lefty：一个可以显示 DOT 图形的可编程控件，并允许用户用鼠标在图上执行操作。

2、Hello World!

$ brew install graphviz$ dot -Tpng demo.dot -o demo.png

digraph demo{  label="儿茶酚胺合成代谢路径";  酪氨酸 -> L多巴 -> 多巴胺 -> 去甲肾上腺素 -> 肾上腺素;  下丘脑 -> 多巴胺;  交感神经元 -> 去甲肾上腺素;  肾上腺髓质 -> 去甲肾上腺素,肾上腺素;  酪氨酸 [label="酪氨酸",color=green];  多巴胺 [label="多巴胺", color=red];  肾上腺素 [label="肾上腺素", color=red];  下丘脑 [shape=box];  交感神经元 [shape=box];  肾上腺髓质 [shape=box];}

3、twopi 径向布局

## 缺省为 dot 布局$ dot -Kcirco -Tpng demo.dot -o demo.png

三、应用场景

1、软件工程领域

软件工程领域的复杂系统数据结构分析和软件包依赖关系管理。例如 Linux 内核内部结构非常复杂，从概念上就由五个主要的子系统构成：进程调度器模块、内存管理模块、虚拟文件系统、网络接口模块和进程间通信模块。这些模块之间通过函数调用和共享数据结构进行数据交互，在涉及内核版本、应用程序升级等场景中，弄清楚模块之间的依赖关系非常重要。

lsmod 命令用于显示已经加载到内核中的模块的状态信息，Used by表示依赖的内容。通过 lsmod 命令获取依赖信息之后，简单处理就可以转化为图形，而且图形生成的全过程可以由程序固化。

$ lsmodModule          Used byvboxdrv         vboxnetadp,vboxnetflt,vboxpcinf_reject_ipv4  ipt_REJECTebtables        ebtable_filterip6_tables      ip6table_filterip6_udp_tunnel  vxlanudp_tunnel      vxlanxor             btrfsraid6_pq        btrfsnf_nat_masquerade_ipv4       ipt_MASQUERADExfrm_algo        xfrm_usernf_defrag_ipv4        nf_conntrack_ipv4......

digraph kernel{        vboxdrv->vboxnetadp,vboxnetflt,vboxpci;        nf_reject_ipv4->ipt_REJECT;        ebtables->ebtable_filter;        ip6_tables->ip6table_filter;        ip6_udp_tunnel->vxlan;        udp_tunnel->vxlan;        xor->btrfs;        raid6_pq->btrfs;        nf_nat_masquerade_ipv4->ipt_MASQUERADE;        xfrm_algo->xfrm_user;        nf_defrag_ipv4->nf_conntrack_ipv4;        ......}

基于 Graphviz 的一个开源项目 PlantUML 支持快速绘制各类 UML 图形：时序图、用例图、类图、活动图、组件图、状态图、对象图等。

@startumlscale 600 width[*] -> State1State1 --> State2 : SucceededState1 --> [*] : AbortedState2 --> State3 : SucceededState2 --> [*] : Abortedstate State3 {  state "Accumulate Enough Data\nLong State Name" as long1  long1 : Just a test  [*] --> long1  long1 --> long1 : New Data  long1 --> ProcessData : Enough Data}State3 --> State3 : FailedState3 --> [*] : Succeeded / Save ResultState3 --> [*] : Aborted@enduml

2、通信工程领域

• nwdiag 是一个基于 Python 的、支持 Dot 脚本生成网络图的库
• 结合 GIS 信息追踪网络路由

pip install nwdiagnwdiag simple.diagnwdiag -Tsvg simple.diag

nwdiag {  network dmz {      address = "210.x.x.x/24"      web01 [address = "210.x.x.1"];      web02 [address = "210.x.x.2"];  }  network internal {      address = "172.x.x.x/24";      web01 [address = "172.x.x.1"];      web02 [address = "172.x.x.2"];      db01;      db02;  }}

[root@li1437-101 ~]# traceroute www.google.comtraceroute to www.google.com (216.58.216.36), 30 hops max, 60 byte packets 1  23.92.24.2 (23.92.24.2)  0.704 ms  0.736 ms 23.92.24.3 (23.92.24.3)  0.575 ms 2  173.230.159.16 (173.230.159.16)  0.910 ms 173.230.159.14 (173.230.159.14)  2.265 ms 		173.230.159.0 (173.230.159.0)  0.731 ms 3  as15169.sfmix.org (206.197.187.50)  4.039 ms eqixsj-google-gige.google.com (206.223.116.21)  0.718 ms 		as15169.sfmix.org (206.197.187.50)  3.944 ms 4  108.170.242.227 (108.170.242.227)  4.902 ms 		108.170.242.226 (108.170.242.226)  3.003 ms 		108.170.243.2 (108.170.243.2)  3.064 ms 5  216.239.47.37 (216.239.47.37)  4.836 ms 64.233.174.91 (64.233.174.91)  1.476 ms  1.447 ms 6  216.239.54.22 (216.239.54.22)  12.464 ms  29.292 ms 64.233.174.204 (64.233.174.204)  9.032 ms 7  209.85.245.172 (209.85.245.172)  10.633 ms    108.170.230.130 (108.170.230.130)  20.010 ms 		108.170.230.124 (108.170.230.124)  8.988 ms10  lax02s22-in-f4.1e100.net (216.58.216.36)  10.358 ms  10.383 ms  10.301 ms

digraph {    label="Google Trace Sample";    "23.92.24.2" [label="23.92.24.2 \n Fremont,California \n location:37.5670,-121.9829"] ;    as15169 [label="as15169.sfmix.org \n San Francisco \n Metropolitan Internet Exchange"];    "108.170.242.227" [label="108.170.242.227 \n California \n location:37.4192,-122.0574"];    lax02s22 [label="ax02s22-in-f4.1e100.net \n Los_Angeles,California \n location:46.07305,-100.546"];    "23.92.24.2" -> as15169 -> "108.170.242.227"  -> lax02s22;}

3、社会工程领域

• 决策树(Decision Tree)：人群鄙视链
• 复杂人物关系链分析（《红楼梦》、《权力的游戏》）

注意: 如果需要使用分组（Group）特性，子图的名称必须以“cluster”开头，否则无法识别

digraph family {  label ="《红楼梦》人物关系谱·主要角色";  subgraph cluster_皇族{      label ="皇族";      bgcolor="mintcream";      node [ color="lightyellow", style="filled"];      北静王 [label = "北静王",shape="Mrecord"];      义忠顺王 [label = "义忠顺王",shape="Mrecord"];      贾元春 [label = "贾元春（长女）\n 凤藻宫尚书·贤德妃",shape="Mrecord"];  }  subgraph cluster_宁国公{      label ="宁国公(西府)";      bgcolor="mintcream";      node [ color="green", style="filled"];      贾演 [label = "贾演 \n 宁国公"];      贾代化[label = "贾代化 \n 爵位：一等神威将军 \n 职务（武官）：京营节度使",shape="Mrecord"];      贾演 -> 贾代化[label = "子"];      ......    }    ......}

扩展阅读：数据可视化

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