#include <iostream>using namespace std;typedef struct ArcNode{	int adjvex;	int weight;	ArcNode *next;}ArcNode;typedef struct VertexNode{	int vertex;	ArcNode *firstarc;}VertexNode,Adj...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Java实现邻接表的定义与应用
## 引言
图是一种重要的数据结构,广泛应用于网络、社会关系、地图等领域。为了在计算机中有效地表示图,常用的两种数据结构是邻接矩阵和邻接表。本文将着重介绍如何在Java中实现邻接表,包括定义结构、添加边和遍历图的基本实现,同时提供相关的代码示例。
## 什么是邻接表
邻接表是用于表示图的一种数据结构,它由数组和链表组成。每个数组的元素代表一个顶点,而链表            
                
         
            
            
            
            存图的方式有两种:一.邻接矩阵法(或关联矩阵)		 就是一个简单的 整数型 二维数组。二.邻接表法 (重点讲解)		它是一种顺序存储(结构体数组)和链式存储(链表)结合的存储方法,它由顶点表(结构体数组)和边表(链表)两个相结合组成。顶点表 结构体定义typedef struct Vnode
{
 PtrToAdjVNode FirstEdge; //	存 边表表头 的指针
 int Date;            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、介绍邻接表的思想是,对于图中的每一个顶点,用一个数组来记录这个点和哪些点相连。由于相邻的点会动态的添加,所以对于每个点,我们需要用vector来记录。二、邻接表(vector实现)5 80 10 22 11 33 03 23 44 3#include <cstdio>#include <vector>using namespace s...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            一、介绍邻接表的思想是,对于图中的每一个顶点,用一个数组来记录这个点和哪些点相连。由于相邻的点会动态的添加,所以对于每个点,我们需要用vector来记录。二、邻接表(vector实现)5 80 10 22 11 33 03 23 44 3#include <cstdio>#include <vector>using namespace s...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            邻接表基本概念当图比较稀疏并且用邻接矩阵表示时,邻接矩阵的利用率太低,造成一定的资源浪费。邻接表就是为了节省图的存储空间而提出来的一种链式存储结构。该链式结构中,为图中的每一个顶点Vertex建立一个单链表。在该单链表中,各个结点由3个链域组成:adjvex邻接点、指向下一个边的nextarc和该边对应的信息info。如下图所示:另外,为了表示图中的所有的顶点,邻接表结构中采用了一个结构体数组Ad            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            邻接表(无向图)邻接矩阵看上去是个不错的选择,首先是容易理解,第二是索引和编排都很舒服~但是我们也发现,对于边数相对顶点较少的图,这种结构无疑是存在对存储空间的极大浪费。邻接表(有向图) 因此我们可以考虑另外一种存储结构方式,例如把数组与链表结合一起来存储,这种方式在图结构也适用,我们称为邻接表(AdjacencyList)。 邻接表的处理方法是这样:图中顶点用一个一维数组存储            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            图论这块挺不好理解的,建图+最短路,代码不容易理解,尤其是建图过程。以下是转的写的很好地一篇博文,图文并茂:邻接表建图法1
极大的节省了空间和时间 是建图非常棒的一种方式
它利用数组模拟出边与边之间的关系  
图示解析(数据为代码中的测试数据):#include<iostream>
  #define Maxn 200
  using namespace std;
  str            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            一.邻接表我们把数组与链表相结合的存储方法称为邻接表(Adjacency List)。邻接表的处理办法是这样的:1.图中顶点用一个一维数组存储,当然顶点也可以用单链表来存储,不过数组可以较容易地读取顶点信息,更加方便。另外,对于顶点数组中,每个数据元素还需要存储指向第一个邻接点的指针,以便以查找该顶点的信息。 2.图中每个顶点Vi的所有邻接点构成一个线性表,由于邻接点的个数不定,所以用单链表存储,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            采用邻接表的方式存储图     分析:         采用邻接表相对于邻接矩阵来说更节省存储空间,这里我们需要两个数据结构:         ①顶点表结构:包括顶点信息及指向第一个邻接点的头指针      &            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                                               邻接表的学习之前我们介绍过图的邻接矩阵存储法,它的空间和时间复杂度都是N2,现在我来介绍另外一种存储图的方法:邻接表,这样空间和时间复杂度就都是M。对            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            确定比赛名次Time Limit : 2000/1000ms (Java/Other)Memory Limit : 65536/32768K (Java/Other)Total Submission(s) : 40Accepted Submission(s) : 31Problem Descript...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            #include <iostream>using namespace std;const int inf = 99999999;int arr[100][100];typedef struct ArcNode{	int adjvex;	int weight;	ArcNode *next;}ArcNode;typedef struct VertexNode{	...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            #include <iostream>using namespace std;const int inf = 99999999;int arr[100][100];typedef struct ArcNode{	int adjvex;	int weight;	ArcNode *next;}ArcNode;typedef struct VertexNode{	...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            邻接表和邻接矩阵是图的两种常用存储表示方式,用于记录图中任意两个顶点之间的连通关系,包括权值。对于图而言,其中V表示顶点集合, E表示边集合。对于无向图 graph,图的顶点集合和边集合如下: ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            邻接矩阵和邻接表 邻接矩阵: 优点:简单清楚,适合小图 缺点:矩阵中许多空值,浪费内存,点多边少避免使用 // 带权有向图 int mp[maxn][maxn]; for(int i = 0; i < n; i++) { int u, v, cost; cin >> u >> v >> cost;  ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录图论——邻接表邻接表表示代码复杂度分析图论——邻接表邻接表表示对于上图的邻接表如下0:1->2  意思是顶点0保持着一个链表,链表里存放顶点0的邻接顶点1:0->3  意思是顶点1保持着一个链表,链表里存放顶点1的邻接顶点2:0->33:1->2代码public class AdjList {    private int V;//顶点数 ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2021-07-12 11:09:50
                            
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