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如何查看网站开发单位,seo网站排名优化教程,图书类网站建设策划书,CMS网站建设优势图的存储 邻接矩阵法 邻接矩阵存储不带权图 0 - 表示两个顶点不邻接 1 - 表示两个顶点邻接 在无向图中,每条边在矩阵中对应两个1 在有向图中,每条边在矩阵中对应一个1 //不带权图的邻接矩阵存储 #define MaxVertexNum 100 //顶点数目的最大值 typed…

图的存储

邻接矩阵法

邻接矩阵存储不带权图

0 - 表示两个顶点不邻接

1 - 表示两个顶点邻接

在无向图中,每条边在矩阵中对应两个1

在有向图中,每条边在矩阵中对应一个1

//不带权图的邻接矩阵存储
#define MaxVertexNum 100		//顶点数目的最大值
typedef struct{char Vex[MaxVertexNum];int Edge[MaxVertexNum][MaxVertexNum];		//邻接矩阵,边表int vexnum,arcnum;			//图当前顶点数和边数/弧数
}MGraph;

因为矩阵中只需要存放0和1,所以也可以将Edge(二维数组)定义为bool类型或枚举类型,让矩阵变得更小,节省存储空间

求顶点的度、入度、出度

无向图:第i个顶点的度 = 第i行(或第i列)的非零元素个数 时间复杂度O(|V|)

有向图:第i个顶点的入度 = 第i行的非零元素个数 时间复杂度O(|V|)

​ 第i个顶点的出度 = 第i列的非零元素个数 时间复杂度O(|V|)

​ 第i个顶点的度 = 第i行和第i列的非零元素个数之和 时间复杂度O(|V|)

邻接矩阵存储带权图(网)
//邻接矩阵存储带权图(网)
#define MaxVertexNum 100		//顶点数目的最大值
#define INFINITY 最大的int//宏定义常量“无穷”		使用int的上限值表示“无穷”
typedef char VertexType;		//顶点的数据类型
typedef int EdgeType;			//带权图中边上权值的数据类型
typedef struct{VertexType Vex[MaxVertexNum];			//顶点EdgeType Edge[MaxVertexNum][MaxVertexNum];		//边的权int vexnum,arcnum;			//图的当前定点数和弧数
}

若两个顶点间没有边,则权值为无穷

也有一些教材将一个顶点与自身的权值记作0,所以在使用邻接矩阵表示带权图(网)时,如果两个点之间权值为0或∞,则代表这两个顶点间没有边

邻接矩阵法的性能分析

空间复杂度:O(|V|2) – 只和顶点数相关,和实际边数无关

当边数较少时,有大量的空间被浪费,所以邻接矩阵法适用于存储稠密图

无向图的邻接矩阵是对称矩阵,可以进行压缩存储(只存储上三角区/下三角区)

邻接矩阵的性质

设图G的邻接矩阵为A(矩阵元素为0/1),则An的元素An[i][j]等于由顶点i到顶点j的长度为n的路径的数目

邻接表法(顺序+链式存储)

//用邻接表存储的图
typedef struct{AdjList vertices;int vexnum,arcnum;
}ALGraph;
//顶点
typedef struct VNode{VertexType data;	//顶点信息ArcNode *first;		//第一条边/弧    
}VNode,AdjList[MaxVertexNum];
//“边/弧”
typedef struct ArcNode{int adjvex;		//边/弧指向哪个结点struct ArcNode *next;		//指向下一条弧的指针//InfoType info			//边权值
}ArcNode;//与树的孩子表示法相同

空间复杂度

无向图:边结点的数量为2|E|,整体的空间复杂度为O(|V|+2|E|)

有向图:边结点的数量为|E|,整体的空间复杂度为O(|V|+|E|)

求顶点的度、入度、出度

无向图:度 = 顶点指向的边链表中结点的数量

有向图:度 = 入度 + 出度

​ 出度 = 顶点指向的边链表中结点的数量

​ 入度 = 指向当前结点的弧的数量(需要遍历所有结点的边链表)

同一个图的邻接表表示方式不唯一(边链表各结点的顺序是任意的)

邻接表和邻接矩阵
邻接表邻接矩阵
空间复杂度无向图:O(|V|+2|E|);有向图:O(|V|+|E|)O(|V|2)
适用于存储稀疏图存储稠密图
表示方式不唯一唯一
计算度/入度/出度计算有向图的度和入度不方便,其余很方便必须遍历对应的行和列
找相邻的边找有向图的入边不方便,其余很方便必须遍历对应的行和列

十字链表法、邻接多重表

十字链表法(存储有向图)

【有向图存储】

邻接表:入度、入边寻找计算不方便

邻接矩阵:空间复杂度高

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

空间复杂度:O(|V|+|E|)

找出边:顺着绿色线路找

找入边:顺着橙色路线找

注意:十字链表法只能用于存储有向图

邻接多重表(存储无向图)

【存储无向图】

邻接表:每条边对应两份冗余信息,删除顶点、删除边时间复杂度高

邻接矩阵:空间复杂度高

在这里插入图片描述

空间复杂度:O(|V|+|E|)

删除边、删除节点等操作很方便

注意:邻接多重表只适用于存储无向图

小结
邻接表邻接矩阵十字链表法邻接多重表
空间复杂度无向图:O(|V|+2|E|);有向图:O(|V|+|E|)O(|V|2)O(|V|+|E|)O(|V|+|E|)
适用于存储稀疏图存储稠密图只能存有向图只能存无向图
表示方式不唯一唯一不唯一不唯一
删除边或顶点无向图中删除边或删除顶点都不方便删除边很方便,删除顶点需要大量移动数据很方便很方便
找相邻的边找有向图的入边必须遍历整个邻接表遍历对应行或列,时间复杂度O(|V|)很方便很方便
http://www.dtcms.com/wzjs/216911.html

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