第六章图-创新互联
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- 笔记来源:本系列所有笔记均整理自 B站·王道考研·数据结构 视频教程。
- 参考书籍:《2021年数据结构考研复习指导》,王道论坛所著,电子工业出版社出版,ISBN :9787121379819。
目录
1 图的概念图G,由顶点集V和边集E组成,记作G(V,E)
- 顶点集V 不能为空,一个图至少得有一个顶点,图不可以是空图;图中的顶点个数称为图的阶。
- 边集E可以为空
顶点就好比火车站,边就好比火车站间的铁路。
有向图与无向图
简单图与多重图
图的逻辑结构应用
顶点的度
顶点与钉钉之间的关系
连通图与强连通图
子图
无向图的连通分量
有向图的强连通分量
连通图的生成树
边的权值与带权图
完全图
顶点为 n 的无向完全图,边数为 n * (n-1) / 2
顶点为 n 的有向完全图,边数为 n * (n-1)
2 图的存储结构 2.1 领接矩阵树与有向树
领接矩阵:使用一个一维数组存储顶点信息,使用一个二维数组存储边的信息(顶点间的邻接关系),这个二维数组称为邻接矩阵。
#define MAX_V_NUM 100
typedef char V; // 顶点的数据类型
typedef int E; // 边上权值的数据类型
// 邻接矩阵结构
struct MGraph{V vertex[MAX_V_NUM]; // 顶点
E edge[MAX_V_NUM][MAX_V_NUM]; // 邻接矩阵,边表
int v_num; // 图的当前定点数
int arc_num; // 图的当前边数/弧数
};
当邻接矩阵中的元素只表示对应的边是否存在时,可以将其定义为0表示边不存在,1表示边存在。
无向图的邻接矩阵是一个对称矩阵,对于规模较大的对称矩阵可以采用压缩存储。
顶点数为n的图,邻接矩阵表示法的空间复杂度为O(n^2)
2.2 邻接表邻接表:对每个顶点建立一个单链表,单链表中存储依附于这个顶点的边,结合顺序存储和链式存储。
#define MAX_V_NUM 100
typedef char V; // 顶点数据类型
// 边表结点
struct ArcNode{int adjvex; // 这条弧所指向的顶点位置
ArcNode* next; // 指向下一条弧的指针
};
// 顶点表结点
struct VNode {V data; // 顶点信息
ArcNode* first; // 指向依附于该顶点的第一条弧的指针
};
// 邻接表
typedef VNode AdjList[MAX_V_NUM] ;
struct ALGraph{AdjList vertices; // 邻接表
int vexnum; // 顶点数
int arcnum; // 弧数
};
邻接表中:
- 对于无向图,所需的存储空间为
|V| + 2*|E|
,|V|
为顶点数,|E|
为边数,因为一条边的信息会存储两次 - 对于有向图,所需的存储空间为
|V| + |E|
,|V|
为顶点数,|E|
为边数 - 图的邻接表的表示方式并不唯一
图的基本操作独立于图的存储结构,不同的存储结构,同一操作算法的不同实现会有不同的性能。下面针对邻接矩阵和邻接表两种存储结构进行分析:
判断图中是否存在边(x,y)或者弧
求图中与顶点x邻接的边
图的遍历是指,从图的某一个顶点出发,按某种搜索方式,沿着图中的边对其他顶点访问一次(仅仅访问一次)。为避免同一顶点被访问多次,在遍历的过程中,需记下每个已经访问过的顶点,可以使用一个数组来存储这些已经访问过的顶点。
图的遍历算法主要有两种:广度优先和深度优先。
4.1 广度优先遍历 算法思想广度优先搜索(Breadth-First-Search,BFS)。类似于二叉树的层序遍历。
算法思想:找到与一个顶点相邻的所有顶点,标记哪些顶点被访问过,借助一个辅助数组,为了实现逐层访问,还需要借助一个辅助队列,用来存储正在访问的顶点的下一层顶点。
算法实现深度优先(Depth-First-Search,DFS),类似于树的先序遍历。
基本思想:从一个顶点v1开始,访问与其邻接且未被访问的任意顶点w1,再访问与w1邻接且未被访问的任意顶点,重复直到不能继续向下访问时,依次退回到最近被访问的顶点,若其还有未被访问过的顶点,以同样的搜索方式继续,直到所有的顶点都被访问过为止。
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