数据结构和算法，不知道使用何种数据结构

如何设计数据结构：
我想写一个程序计算一个图，如下。

其中每个有多个起始节点，其实节点存储着输入信号，其他每个节点存储者相关数据。数据从其实节点出发，每经过一个节点经过一次运算。其中有节点需要两个或多个输入信号才能计算。

请问如何设计数据结构。算法要是有思路也请简单描述一下。万分感谢。

从右往左构造树，子节点为前置需要计算的变量
数据结构为

class ComputNode
{
float Value;
bool HasBeenEval;
List<ComputNode> PreNode;
float Eval()
{
if (HasBeenEval) return Value;
return PreNode[0].Eval() + PreNode[1].Eval();
}
};

【以下回答由 GPT 生成】

要设计一个用于计算图结构的程序，需要定义图的数据结构和相应的算法。

首先，我们可以通过以下方式定义图的数据结构：

创建节点类：定义一个节点类，每个节点可以包含以下属性：
ID：节点的唯一标识符
输入信号：节点接收的输入信号
数据：节点存储的数据
相邻节点：节点连接的其他节点
创建图类：定义一个图类，其中包含以下属性：
节点列表：存储所有节点的集合
起始节点列表：存储所有起始节点的集合

这个图类可以包含以下方法： - 添加节点：用于向图中添加节点 - 连接节点：用于连接两个节点 - 设置起始节点：用于设置起始节点

然后，我们可以使用以下算法对图进行计算：

初始化：将所有起始节点的输入信号设置为初始输入信号。
迭代计算：从起始节点开始，遍历图中的每个节点，按顺序进行计算。 a. 对于每个节点，将输入信号传递给相邻节点，获取相邻节点的输出信号并更新当前节点的数据。 b. 如果节点需要多个输入信号，则等待所有输入信号都准备好后再进行计算。 c. 重复上述步骤，直到所有节点都完成计算。
输出结果：输出每个节点的数据。

下面是一个简单的Python代码示例，实现了上述的图数据结构和计算算法：

class Node:
    def __init__(self, ID):
        self.ID = ID
        self.inputs = []  # 输入信号列表
        self.data = None
        self.adjacent_nodes = []  # 相邻节点列表

class Graph:
    def __init__(self):
        self.nodes = []  # 节点列表
        self.start_nodes = []  # 起始节点列表

    def add_node(self, node):
        self.nodes.append(node)

    def connect_nodes(self, node1, node2):
        node1.adjacent_nodes.append(node2)

    def set_start_node(self, node):
        self.start_nodes.append(node)

    def calculate(self, initial_input):
        for node in self.start_nodes:
            node.inputs = [initial_input]

        while self.nodes:
            for node in self.nodes.copy():
                if all(input is not None for input in node.inputs):
                   outputs = [input for input in node.inputs]  # 拷贝输入信号列表
                   node.data = self.calculate_node_data(node, outputs)
                   self.nodes.remove(node)  # 从节点列表中移除已计算的节点

    def calculate_node_data(self, node, inputs):
        # 根据节点规则进行计算，这里简单示意为取输入信号的和
        return sum(inputs)

使用示例代码：

# 创建节点
node1 = Node(1)
node2 = Node(2)
node3 = Node(3)

# 添加节点到图中
graph = Graph()
graph.add_node(node1)
graph.add_node(node2)
graph.add_node(node3)

# 连接节点
graph.connect_nodes(node1, node2)
graph.connect_nodes(node1, node3)

# 设置起始节点
graph.set_start_node(node1)

# 计算图中的数据
graph.calculate(10)

# 输出结果
print(node1.data)
print(node2.data)
print(node3.data)

以上代码只是一个简单示例，实际情况下，还需要根据具体的数据和计算逻辑进行适当的修改和扩展。此外，还可以考虑使用更复杂的图算法，如拓扑排序、最短路径等，根据具体需求进行选择和实现。

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