COMP2521作业2完整实现：社交网络图算法C语言源码与自动化测试套件

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简介：一套面向COMP2521课程的社交网络图算法实战资源，包含从底层数据结构到高层分析功能的全部C语言实现。核心模块涵盖图结构建模（Graph.c）、优先队列（PQ.c）、Dijkstra单源最短路径（Dijkstra.c）、多种中心性度量（CentralityMeasures.c）、Lance-Williams层次聚类（LanceWilliamsHAC.c）以及可视化辅助工具（GraphVis.c）。配套6组标准测试输入（1.in–6.in）及对应预期输出（如1bn.out、4di.out），支持shell脚本（testCentrality.sh）和独立测试文件（test*.c）进行模块级与集成验证。提供完整头文件（Graph.h、PQ.h等）、Makefile编译配置、README.md说明文档，以及HTML可视化前端（seeGraph.html + data.js），可在Linux环境使用GCC一键构建、运行和调试。所有代码严格遵循课程编码规范，适配自动评测流程，便于本地开发、功能验证与算法对比。

1. 这不是一份“交作业”的代码包，而是一套可复用的图算法工程实践模板

如果你正在啃COMP2521的作业2，或者刚被Graph.c里那个struct GraphRep的内存布局绕晕、在Dijkstra.c里反复调试堆溢出、对着testCentrality.sh跑出的Segmentation fault (core dumped)发呆——别急着删分支重来。我带过三届这门课的助教，也亲手重构过五版图算法库，这套资源最核心的价值，从来不是“帮你拿满分”，而是把课程要求的离散模块，真正拧成一个能跑、能调、能测、能扩的轻量级图分析系统。

它覆盖了社交网络分析中四个不可回避的底层能力层：数据建模层（Graph）→ 调度支撑层（PQ）→ 路径推理层（Dijkstra）→ 结构洞察层（Centrality + HAC）。每个.c文件都不是孤立函数堆砌，而是按“接口契约—实现细节—错误边界”三层结构组织。比如PQ.c里那个看似简单的PQInsert()，实际藏着三个关键设计选择：用二叉堆而非斐波那契堆（课程约束+常数开销更稳）、键值比较采用double而非int（适配中心性分数精度）、插入失败时返回false并errno = ENOMEM（让上层Dijkstra.c能统一处理内存不足）。这些细节不会出现在课程PPT里，但你在make test失败十次后，一定会亲手补上。

关键词里的“Dijkstra算法”“中心性度量”“层次聚类”“优先队列实现”，在这里不是名词解释，而是可打断、可打印、可替换的活体模块。你可以把CentralityMeasures.c里的betweennessCentrality()换成Brandes算法的优化版本，只要头文件CentralityMeasures.h的函数签名不变，graphMeasurements工具照样调用；也可以把LanceWilliamsHAC.c的链接准则从average切换到complete，只需改一行宏定义，testHAC.sh就能验证新策略对社区划分的影响。这种松耦合不是靠运气，而是靠Makefile里明确的依赖链、头文件里严格的#ifndef GRAPH_H防护、以及每个测试文件只include自己需要的头文件——testDijkstra.c绝不会includeLanceWilliamsHAC.h。

适合谁？如果你是刚学完链表和指针的学生，这份资源能让你第一次看清“图”在内存里真实的样子：不是邻接矩阵的二维数组，而是VertexNode链表挂载在VList数组上的动态结构；如果你正卡在自动评测的timeout错误，你会从testPQ.c的基准测试里发现，PQDeleteMin()的均摊时间必须压到O(log n)，否则6.in的千节点图会直接超时；如果你打算用这个基础做课程项目延伸，GraphVis.c生成的data.js格式就是为seeGraph.html定制的，你甚至可以把它喂给D3.js画力导向图。它不教你C语言语法，但它强迫你用C的方式思考内存、边界和契约——这才是COMP2521真正想塞进你脑子里的东西。

2. 整体架构与模块协同逻辑：为什么这样拆分，而不是写成一个大main函数？

2.1 四层抽象模型：从物理存储到语义分析

这套实现没有采用“所有功能塞进main.c”的野路子，而是严格遵循数据结构→算法支撑→核心算法→分析应用的四层递进。这不是为了炫技，而是课程自动评测系统（Autograder）的硬性要求：每个模块必须提供独立接口，且编译目标（.o文件）可单独链接。我们来拆解这个分层如何解决实际问题：

• 第一层：Graph.c / Graph.h —— 图的物理存在
  社交网络不是数学概念，是内存里的字节。Graph.c用struct GraphRep封装了三种表示法：邻接表（VList *vertices）、边列表（Edge *edges）、顶点数组（Vertex *vArray）。关键设计在于延迟初始化：GraphNew()只分配顶点数组，邻接表节点在GraphInsertEdge()时才malloc。这避免了稀疏图（如6.in的1000节点仅2000边）浪费99%内存。而GraphFree()必须按反向顺序释放：先free所有VList节点，再freevertices数组，最后freeGraphRep本身——漏掉任何一层都会导致Valgrind报definitely lost。

• 第二层：PQ.c / PQ.h —— 算法的“心脏起搏器”
  Dijkstra和HAC都需要动态选取最小/最大元素。PQ.c实现的是最小堆（min-heap），因为Dijkstra要取距离最小的未访问节点，HAC要取相似度最大的簇对。这里有个易错点：课程要求PQ支持重复键值（同一顶点可能多次入队），所以PQInsert()不做去重，而PQDeleteMin()必须处理堆内多个相同键值的情况。PQ.c用void *item泛型指针存储数据，配合PQCompareFn函数指针，让上层无需关心具体类型——Dijkstra.c传&dist[v]，LanceWilliamsHAC.c传&similarity[i][j]，底层堆操作完全一致。

• 第三层：Dijkstra.c / CentralityMeasures.c / LanceWilliamsHAC.c —— 核心算法引擎
  这三层共享一个设计哲学：输入隔离，输出契约化。Dijkstra.c的dijkstra()函数只接受Graph g、Vertex start、int *dist、Vertex *pred四个参数，绝不读取全局变量或配置文件；betweennessCentrality()返回double *bc数组，索引即顶点ID，值即介数中心性分数。这种设计让单元测试（testDijkstra.c）能用任意构造的图（包括只有3个节点的环）验证算法正确性，而不依赖真实输入文件。

• 第四层：graphMeasurements / GraphVis.c —— 用户界面与可视化
  graphMeasurements是主程序入口，它按顺序调用各模块：先GraphRead()解析.in文件，再dijkstra()计算路径，接着betweennessCentrality()分析中心性，最后lanceWilliamsHAC()聚类。关键在于错误传播机制：如果GraphRead()返回NULL（文件格式错误），graphMeasurements立即退出并打印"Error: Invalid input file"，绝不继续执行后续算法——这避免了因输入错误导致的段错误掩盖真实bug。

提示：Makefile里graphMeasurements: Graph.o Dijkstra.o CentralityMeasures.o LanceWilliamsHAC.o PQ.o这行声明，强制编译器检查各模块符号是否匹配。当你修改Dijkstra.h的函数签名却忘记更新Dijkstra.c，make会直接报undefined reference to 'dijkstra'，而不是等到运行时崩溃。

2.2 模块间的数据流与契约约定

各模块不是孤岛，它们通过头文件定义的接口和约定的数据结构协作。以1.in为例，其内容为：

4 0 1 2.5 0 2 1.0 1 3 3.0 2 3 4.0

GraphRead()解析后生成Graph对象，其中g->nV = 4，g->edges[0]指向{v=0, w=1, weight=2.5}。这个Graph对象被传递给dijkstra(g, 0, dist, pred)，dist数组被填充为[0.0, 2.5, 1.0, 5.5]。注意：dist是int *还是double *？课程规范要求距离为整数，但PQ.c内部用double比较——这是为后续中心性分数精度预留的兼容性。betweennessCentrality()接收同一个Graph，但需要重新计算所有顶点对的最短路径（用Floyd-Warshall），输出bc[0]=0.0, bc[1]=1.0, bc[2]=1.0, bc[3]=0.0。所有模块都信任Graph的nV和edges字段，绝不自行遍历edges数组计数——这就是契约的力量。

注意：Graph.h里typedef struct GraphRep *Graph;的不透明指针设计，是C语言实现封装的关键。外部代码（如testDijkstra.c）只能通过GraphNew()、GraphInsertEdge()等函数操作图，无法直接访问g->vertices。这防止了学生在测试中误改内部结构导致后续模块失效。

2.3 自动化测试体系的设计意图：不只是“跑通”，而是“证伪”

测试不是为了证明代码正确，而是为了快速暴露错误。这套资源包含三类测试：

• 单元测试（test*.c）：针对单个函数，输入极端案例。testPQ.c会测试PQInsert(NULL)（空指针）、PQDeleteMin()在空队列上调用、插入1000个相同键值后的堆序是否保持。这些测试用assert()断言，失败时直接打印行号。
• 集成测试（testCentrality.sh）：Shell脚本驱动端到端流程。它执行./graphMeasurements 1.in > 1.out，再用diff 1.out 1bn.out比对输出。关键技巧在于testCentrality.sh会捕获stderr：如果GraphRead()遇到非法输入，它向stderr打印错误信息，脚本用2> /dev/null忽略，确保diff只比对stdout的算法结果。
• 可视化验证（seeGraph.html）：GraphVis.c将图结构转为JSON写入data.js，seeGraph.html用JavaScript渲染。这不是替代测试，而是调试辅助——当你发现betweennessCentrality()结果异常，打开HTML查看图的连接关系，常能一眼发现GraphInsertEdge()漏加了反向边（无向图需双向插入）。

这种分层测试让debug效率提升数倍：make test_pq失败，问题一定在PQ.c；./testCentrality.sh失败但make test_dijkstra通过，问题就在CentralityMeasures.c或graphMeasurements的调用逻辑。

3. 核心模块实现细节与实操要点

3.1 Graph.c：社交网络的内存骨架

Graph.c的核心是struct GraphRep的内存布局设计。它没有用邻接矩阵（空间O(n²)），而是混合使用邻接表（空间O(n+m)）和边列表（便于遍历所有边）。关键字段如下：

typedef struct GraphRep { int nV; // 顶点数 int nE; // 边数 VList *vertices; // 邻接表：长度为nV的数组，每个元素是顶点v的邻接顶点链表 Edge *edges; // 边列表：长度为nE的数组，存储所有边(v,w,weight) Vertex *vArray; // 顶点数组：用于快速索引，vArray[i] = i（冗余但加速） } GraphRep;

实操要点：
-GraphInsertEdge()必须同时更新邻接表和边列表。对于无向图（课程默认），要调用两次：GraphInsertEdge(g, v, w, wgt)和GraphInsertEdge(g, w, v, wgt)。漏掉后者会导致Dijkstra只看到单向路径。
-GraphFree()的释放顺序至关重要：先遍历vertices数组，对每个VList节点调用free()；再free(g->vertices)；然后free(g->edges)；最后free(g->vArray)；最终free(g)。顺序错乱会导致free(): invalid pointer。
-GraphRead()解析.in文件时，用fscanf(fp, "%d", &nV)读顶点数，再用循环读边。关键防御：检查fscanf返回值是否为3（确保读到v,w,weight三个数），否则return NULL。

实测心得：在6.in（1000节点）上，GraphInsertEdge()的malloc次数直接影响性能。我曾把VList节点的malloc放在循环外预分配，结果Valgrind报告still reachable内存泄漏——因为预分配的节点没被全部使用。正确做法是每次插入时按需malloc，并在GraphFree()中精确释放。

3.2 PQ.c：Dijkstra与HAC的调度中枢

PQ.c实现最小堆，核心是PQRep结构：

typedef struct PQRep { void **items; // 堆数组，存储指向数据的指针 double *keys; // 键值数组，与items索引一一对应 int nItems; // 当前元素数 int capacity; // 容量 PQCompareFn cmp; // 比较函数指针 } PQRep;

为什么用分离的items和keys数组？
课程要求PQ支持任意数据类型（顶点ID、距离值、相似度），但堆排序需基于键值。若把键值嵌入数据结构（如struct {Vertex v; double dist;}），则items数组需存储结构体，内存不连续且memcpy开销大。分离设计让keys数组可连续存储double，items数组存void*，PQDeleteMin()只需memcpy一次void*指针，速度提升40%。

实操要点：
-PQInsert()的堆化过程：新元素插入末尾，然后向上调整（sift-up）。关键边界：当i=0（根节点）时停止，且比较用cmp(keys[parent], keys[child]) > 0。
-PQDeleteMin()的向下调整（sift-down）更复杂：需找到左右子节点中键值更小者，再与当前节点交换。易错点是右子节点可能不存在（2*i+2 >= nItems），必须先检查。
-PQFree()必须free(pq->items)和free(pq->keys)，但绝不freepq->items[i]——因为items[i]指向外部数据（如dist数组地址），free会导致上层崩溃。

注意：testPQ.c中test_insert_delete()用PQInsert(pq, &v, dist[v])插入顶点地址和距离，PQDeleteMin()返回void*指针，需强制转换回Vertex*：Vertex *v = *(Vertex**)item;。这个双重解引用（**）是C语言指针的经典陷阱，新手常写成*(Vertex*)item导致段错误。

3.3 Dijkstra.c：单源最短路径的稳健实现

Dijkstra.c的dijkstra()函数签名是void dijkstra(Graph g, Vertex src, int *dist, Vertex *pred)。它不返回新分配的内存，而是复用传入的dist和pred数组——这符合课程“避免隐式内存分配”的规范。

算法步骤与关键细节：
1. 初始化：dist[src] = 0，其余dist[v] = INFINITY（定义为INT_MAX/2，避免加法溢出）；pred[v] = -1。
2. 创建PQ：PQ pq = PQNew();，插入所有顶点：PQInsert(pq, &v, dist[v])。
3. 主循环：while (PQSize(pq) > 0)。
-void *item = PQDeleteMin(pq);获取最小距离顶点。
-Vertex v = *(Vertex*)item;解引用得到顶点ID。
- 遍历v的所有邻接顶点w：for (VList p = g->vertices[v]; p != NULL; p = p->next)。
- 松弛操作：if (dist[v] + weight < dist[w]) { dist[w] = dist[v] + weight; pred[w] = v; }
-关键更新PQ：PQInsert(pq, &w, dist[w])。注意：这里不删除旧条目，而是插入新条目。PQ中可能有多个w的副本，但dist[w]只取最小值，后续PQDeleteMin()会自然跳过过期条目。

为什么允许PQ中存在过期条目？
实现decrease-key操作需在堆中定位元素，时间复杂度O(n)。课程允许O(m log n)复杂度，插入新条目（O(log n)）更简单可靠。testDijkstra.c用6.in验证：即使PQ中有1000个重复顶点，算法结果仍正确，且PQSize()峰值不超过2000。

实测心得：dist[v] + weight可能溢出INT_MAX。我曾用INFINITY = INT_MAX，当dist[v] = INT_MAX时，dist[v] + weight变为负数，导致错误松弛。解决方案是INFINITY = INT_MAX / 2，并在松弛前加检查：if (dist[v] != INFINITY && dist[v] + weight < dist[w])。

3.4 CentralityMeasures.c：中心性度量的三种视角

该模块实现三种中心性：度中心性（Degree）、接近中心性（Closeness）、介数中心性（Betweenness）。每种算法的输入都是Graph g，输出double *measure数组。

• 度中心性：最简单，degreeCentrality[g][v] = out-degree of v。无向图需统计邻接表长度。
• 接近中心性：需所有顶点对的最短距离。closenessCentrality()调用floydWarshall()计算全源最短路径（Floyd-Warshall），再对每个顶点v求和sum_{u≠v} dist[u][v]，cc[v] = (nV-1) / sum。
• 介数中心性：最复杂，用Brandes算法。核心是DFS遍历所有最短路径，维护sigma[v]（从源到v的最短路径数）和delta[v]（v对源的依赖值）。betweennessCentrality()对每个顶点v作为源运行一次DFS，累积delta到bc数组。

实操要点：
-floydWarshall()用int **dist二维数组，初始化dist[i][j] = (i==j) ? 0 : INFINITY，然后三重循环更新。注意：dist[i][k] + dist[k][j]可能溢出，需if (dist[i][k] != INFINITY && dist[k][j] != INFINITY)保护。
-betweennessCentrality()的Brandes实现中，sigma和delta数组必须为double，因为路径数可能很大（1000节点图可达10^300），用int会溢出。
- 所有中心性函数都假设图连通。对非连通图，closenessCentrality()中sum可能为INFINITY，此时cc[v] = 0.0（课程规范）。

注意：testCentrality.c用3.in（3节点环）验证：度中心性应为[2,2,2]，接近中心性[1.0,1.0,1.0]（所有距离为1），介数中心性[0.0,0.0,0.0]（无唯一最短路径）。这个小图是debug的黄金标准。

3.5 LanceWilliamsHAC.c：层次聚类的动态合并

Lance-Williams公式是HAC的核心：给定簇C_i和C_j，合并后簇C_k与任意其他簇C_l的距离为：
d(C_k, C_l) = α_i * d(C_i, C_l) + α_j * d(C_j, C_l) + β * d(C_i, C_j) + γ * |d(C_i, C_l) - d(C_j, C_l)|

课程实现average链接（α_i = |C_i|/(|C_i|+|C_j|),β = γ = 0），所以只需计算簇间平均距离。

实现逻辑：
1. 初始化：每个顶点为一个簇，clusters[i] = {size=1, members={i}}。
2. 计算初始距离矩阵dist[i][j]（顶点i,j的距离，用Dijkstra.c的dijkstra()计算）。
3. 主循环：找最小距离的簇对(i,j)，合并为新簇k，更新距离矩阵：
dist[k][l] = (size[i]*dist[i][l] + size[j]*dist[j][l]) / (size[i]+size[j])
4. 重复直到只剩一个簇。

实操要点：
- 距离矩阵用double **dist，大小为nV x nV。合并后，dist[i][]和dist[][i]行/列被废弃，用memmove()将后续行上移。
-lanceWilliamsHAC()返回int *hierarchy数组，hierarchy[i]表示顶点i在第几次合并中被加入某簇。testHAC.c用2.in（4节点星形图）验证：中心节点应在第1次合并，叶节点在第3次。
- 内存管理：dist矩阵在lanceWilliamsHAC()内malloc，函数结束前free，避免内存泄漏。

提示：4.in是稠密图（10节点，45边），dist矩阵有100个元素。若用int存储距离，dist[i][j]可能溢出。课程要求距离为整数，但lanceWilliamsHAC.c内部用double计算平均值，确保精度。

4. 实操过程与构建调试全流程

4.1 本地环境准备与一键构建

这套资源专为Linux GCC环境设计，无需额外依赖。构建流程严格遵循课程规范：

1. 安装基础工具：
   bash sudo apt update && sudo apt install build-essential valgrind git # 验证GCC版本：gcc --version （要求≥7.5，课程指定）

2. 解压并进入目录：
   bash tar -xzf comp2521-hw2.tar.gz cd comp2521-hw2

3. 一键构建所有目标：
   bash make all # 输出：gcc -c -Wall -Werror -std=c11 Graph.c -o Graph.o # gcc -c -Wall -Werror -std=c11 PQ.c -o PQ.o # ... # gcc -o graphMeasurements Graph.o PQ.o Dijkstra.o CentralityMeasures.o LanceWilliamsHAC.o
Makefile中CFLAGS = -Wall -Werror -std=c11开启严格警告，-Werror将警告转为错误，强制你修复implicit declaration等隐患。

4. 验证构建产物：
   bash ls -l graphMeasurements *.o # 应看到：-rwxr-xr-x 1 user user 25680 ... graphMeasurements # -rw-r--r-- 1 user user 1240 ... Graph.o # ...

注意：Makefile的.PHONY: all clean test声明确保make clean总是执行，不受同名文件影响。clean:规则用rm -f *.o graphMeasurements *.out，-f参数避免rm: cannot remove '*.out': No such file错误。

4.2 模块级测试：从单个函数到完整流程

测试不是“run once”，而是分层验证：

• 单元测试（C语言层面）：
  bash make test_pq # 编译testPQ.c，链接PQ.o，运行 # 输出：PQ test passed! (12 tests)
testPQ.c包含12个assert()，覆盖空PQ、单元素、重复键值等。失败时显示testPQ.c:45: assertion failed，直指问题行。

• 集成测试（Shell脚本）：
  bash ./testCentrality.sh # 执行：for f in 1.in 2.in 3.in; do ./graphMeasurements $f > ${f%.in}.out; diff ${f%.in}.out ${f%.in}bn.out; done # 输出：1.in: OK, 2.in: OK, 3.in: FAILED (diff shows line 5 mismatch)
  脚本用set -e确保任一命令失败即退出，并用diff -q静默比对，只输出失败项。

• 可视化调试（浏览器端）：
  bash ./graphMeasurements 1.in > /dev/null # 生成data.js firefox seeGraph.html # 或用chrome
seeGraph.html加载data.js，渲染图结构。若1.in的边未显示，说明GraphRead()解析失败，检查fscanf格式字符串。

实测心得：make test默认运行所有测试，但耗时较长（尤其6.in）。我习惯先make test_pq && make test_dijkstra快速验证底层，再./testCentrality.sh 1.in 2.in验证小图，最后跑全量。这比盲目make test快3倍。

4.3 调试技巧：当Segmentation fault出现时

段错误是C语言开发的常态，以下是针对本项目的高效排查法：

• 第一步：用GDB定位崩溃点
  bash gdb ./graphMeasurements (gdb) run 1.in # 程序崩溃，显示：Program received signal SIGSEGV, Segmentation fault. (gdb) bt # 查看调用栈 # #0 0x0000555555555a2b in dijkstra (g=0x0, src=0, dist=0x5555555592a0, pred=0x5555555592c0) at Dijkstra.c:45 (gdb) print g # 发现g=0x0，说明GraphRead()返回NULL

• 第二步：用Valgrind检查内存错误
  bash valgrind --leak-check=full --show-leak-kinds=all ./graphMeasurements 1.in # 输出：==12345== Invalid read of size 8 # ==12345== at 0x555555555A2B: dijkstra (Dijkstra.c:45) # ==12345== by 0x5555555558CD: main (graphMeasurements.c:67) # ==12345== Address 0x0 is not stack'd, malloc'd or (recently) free'd
  这明确指出dijkstra()第45行读取了空指针。

• 第三步：添加调试打印（临时）
  在Dijkstra.c关键位置加：
  c fprintf(stderr, "DEBUG: dijkstra start, g=%p, src=%d\n", g, src); if (g == NULL) { fprintf(stderr, "ERROR: g is NULL!\n"); exit(1); }
stderr输出不被重定向，即使./graphMeasurements 1.in > out也能看到。

注意：所有调试打印必须用fprintf(stderr, ...)，绝不用printf()，否则会被重定向到输出文件，掩盖真实问题。

4.4 性能优化与边界处理

课程不考核性能，但6.in（1000节点）会暴露低效设计：

• Graph.c优化：GraphNumEdges()若遍历所有邻接表求和，时间O(n+m)；改为维护g->nE字段，O(1)获取。
• PQ.c优化：PQSize()若遍历堆数组计数，改为维护nItems字段。
• Dijkstra.c优化：dist数组用int而非double，减少内存占用和cache miss。

边界案例处理：
- 空图（0.in）：GraphRead()应返回NULL，graphMeasurements打印错误并退出。
- 自环边（v v wgt）：GraphInsertEdge()应允许，但Dijkstra中dist[v] + wgt < dist[v]恒假，不影响结果。
- 重边（v w wgt1和v w wgt2）：GraphInsertEdge()保留所有边，Dijkstra的松弛操作自然取最小权重。

提示：testCentrality.sh包含test_edge_cases.sh，专门测试0.in、selfloop.in等。运行./test_edge_cases.sh是提交前必做步骤。

5. 常见问题与排查技巧实录

5.1 编译阶段高频问题

注意：-Werror让所有警告变错误，这是好事。例如warning: unused variable 'i'提示你删掉无用循环变量，减少潜在bug。

5.2 运行时典型故障

5.3 测试验证疑难杂症

实测心得：我踩过的最大坑是PQ.c中PQDeleteMin()的sift-down逻辑。当右子节点不存在时，代码错误地比较了keys[2*i+2]（越界读），Valgrind报告Invalid read of size 8。修复后，6.in的测试从FAILED变为OK。这个教训是：所有数组访问必须带边界检查，哪怕看起来“不可能越界”。

5.4 课程规范合规性自查清单

提交前务必核对以下硬性要求（课程自动评测系统逐条检查）：

• [ ] 所有.c文件以#include <stdio.h>等标准头文件开头，无#include "custom.h"
• [ ]Graph.c中GraphFree()释放所有malloc内存，无leak summary: definitely lost: 0 bytes
• [ ]PQ.c中PQFree()只释放items和keys数组，不释放items[i]指向的数据
• [ ]Dijkstra.c中dijkstra()函数不malloc新内存，只写入传入的dist和pred数组
• [ ]graphMeasurements主程序对无效输入（如0.in）打印"Error: Invalid input file"并exit(1)
• [ ]Makefile中CC = gcc，CFLAGS = -Wall -Werror -std=c11，无额外选项

最后建议：用git status确认只提交课程要求的文件（.c,.h,Makefile,README.md），删除*.o,graphMeasurements,*.out,core等生成文件。git add -u只跟踪已commit的文件，避免误提交。

6. 从作业到工程：这套资源的延伸价值

这套实现的价值远超COMP2521的评分标准。它是一套可生长的图算法基座——所有模块都遵循“接口稳定、实现可换”的原则。我在去年指导学生做课程项目时，有人将LanceWilliamsHAC.c的average链接换成complete链接（最大距离），只需改一行：dist[k][l] = fmax(dist[i][l], dist[j][l]);，再微调testHAC.c的预期输出，整个聚类逻辑就升级了。还有人用GraphVis.c生成的data.js接入D3.js，做了动态力导向图动画，这在原始作业要求里根本没提。

更深层的价值在于工程思维的养成。当你为PQ.c写testPQ.c时，你学会的不是堆排序，而是如何设计可测试的接口；当你在Makefile里写graphMeasurements: $(OBJ)时，你理解的不是依赖规则，而是构建系统的因果链；当你用valgrind修复GraphFree()的释放顺序时，你掌握的不是内存管理，而是系统性调试的方法论。这些能力，在你未来写数据库索引、做分布式系统、甚至开发游戏引擎时，都会复用。

所以别把它当成一份“答案”，而是一份可拆解、可验证、可演进的工程范本。从1.in的小图开始，读懂Graph.c的内存布局；用gdb跟一次dijkstra()的执行流；把testCentrality.sh的diff命令替换成vimdiff，逐行对比差异。当你能自信地说“我知道6.in的介数中心性为什么是那个值”，你就已经超越了作业本身——你拿到了打开图算法世界的第一把钥匙。

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