使用 Canvas 矩形实现点击驱动的相关节点分组高亮

这个示例构建了什么

这个示例构建了一个力导布局网络查看器，使用持久化的 canvas 层矩形来标记节点邻域。图谱初始会预置三个高亮分组，每个已保存的分组都会围绕一个核心节点以及 relation-graph 返回的相关节点，绘制一个圆角半透明轮廓。

用户可以继续点击更多节点来新增一个高亮邻域，同时对比最多三个分组，并且仍然可以继续与图谱交互，因为这些覆盖层不会捕获指针输入。这个示例的重点在于，高亮是通过一个独立的 SVG 覆盖层来实现的，而不是直接修改节点和连线样式。

数据如何组织

基础图数据是一个内联的 RGJsonData 对象，其中包含 rootId、扁平的 nodes 数组和扁平的 lines 数组。内容是一个以 a 为根节点的通用分支网络，因此这个示例可复用的价值不在于领域建模，而在于叠加在普通 relation-graph 数据集之上的运行时分组模式。

在执行 setJsonData(...) 之前，唯一的预处理步骤是为每条连线对象添加 `id: line-${idx