The project configuration was taken from here: https://github.com/Pesc0/imgui-cmake.git

The OOP Lab1 Semester2

ImGui realtime graph visualisation tool.

demo_pc.mp4

Building process

As this project uses several external libs (ImGui, SDL), to build the project you will first need to init the git submodules:

git submodule update --init --recursive

CMake is used for the project building.

Then building for PC would be done as usual:

# Generate the CMake cache
cmake -S "." -B "./build"

# Build the sources
cmake --build "./build" --target main

Emscripten build

demo_web.mp4

General guidelines could be found and was stolen from here: https://stunlock.gg/posts/emscripten_with_cmake/

The steps for the build are:

1. Install the Emscripten compiler and setup the Env variables (follow the link above for more detailed instructions);
2. Open the terminal in admin mode and go the source dir. Now use following commands:

# Configure the build folder
emcmake cmake -S . -B ./build/emscripten_build

# Build the main target
cmake --build ./build/emscripten_build --target main

3. If there are no errors, this must be the thing. Now you could serve a Python server from a docs folder:

python -m http.server --directory ./docs 8000

Console arguments

• --wheel - by default mouse wheel event is disable, but you can use this flag to enable it back
• --light - flag to force the light theme
• --dark - flag to force the dark theme

Алгоритми роботи з графами

1. Обхід графа - пошук в ширину (10%) - code
2. Обхід графа - пошук в глибину (10%) - code
3. Алгоритм Пріма побудови мінімального кістякового дерева (10%) - code
4. Алгоритм Дейкстри пошуку найкоротших шляхів (10%) - code
5. Алгоритм A* пошуку найкоротших шляхів (10%) - code
6. Алгоритм Форда-Фалкерсона пошуку максимального потоку (10%) - code
7. Двонапрямлений алгоритм Дейкстри для пошуку потенційних друзів в соціальній мережі — тести на запропонованих даних (20%) - code
8. Двонапрямлений алгоритм A* пошуку оптимального шляху на транспортній мережі — тести на запропонованих даних (20%) - code