# 数组邻接表的Java实现
在图论中,数据结构用于表示图的形式有多种,其中邻接表是一种常用的表示方法。邻接表特别适用于稀疏图,因为它仅存储与每个节点直接连接的边。本文将介绍数组邻接表的概念,并展示如何在Java中实现这一结构。
## 什么是邻接表?
邻接表是一种图的存储结构,通常使用一个数组来保存图中的节点,然后为每个节点维护一个链表或数组来存储与之相连的其他节点。在稀疏图中,邻接表比邻接
图的邻接表存储与访问数组实现算法分析图的存储结构有两种,基于数组的邻接矩阵存储和基于链表的邻接表存储。邻接矩阵存储比较容易实现,但需要很大的内存来存储,访问的时间复杂度高。基于链表的邻接表时间复杂度和空间复杂度比前者要小,但是难于实现。邻接表的数组实现方法综和了以上两种存储方法的优点,在时间复杂度和空间杂度上更优,并且易于理解和实现。图的邻接矩阵存储,时间复杂度为o(n2),n是图中结点的个数,邻
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2023-11-07 01:39:37
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原文地址:http://ahalei.blog.51cto.com/4767671/1391988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。对于稀疏图来说,M要远远小于N2。先上数据,如下。 4 5
1 4 9
4 3 8
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2023-07-07 14:36:58
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概要相比于二维数组存储,邻接表占有更小的空间,且在遍历时具有较小的时间复杂度。int g[n][n];//二维数组存储在保证不超限的情况下,也可以用这种方式存图:struct node{ int num[n];//该边通向的边的编号 int cnt;//该边通向的边数量}g[n];//边的编号邻接表存储看过许多篇博客都是用指针存储,但奈何本人不怎么喜欢指针这
原创
2022-11-07 13:15:07
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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
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2023-10-30 14:54:04
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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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2023-11-06 17:00:24
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/**
* 图的边结点类
* @author liangxiamoyi
*
*/
public class Edge {
/**
* 邻接顶点序号
*/
protected int verAdj;
/**
* 边的权值
*/
protected int cost;
/**
* 下一个边结点
*/
protected Edge link;
} /**
*
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2023-08-28 16:10:33
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一、概述邻接表处理方法:用一位数组存储顶点(为何不用单链表存储?数组可以较容易获得读取顶点信息),此外,每个数据元素还存储指向第一个邻接点的指针;每个顶点Vi的所有邻接点构成一个线性表。data:数据域,存储顶点Vi的名或其他信息 firstedge:指针域,指向此顶点的第一个邻接点adjvex:邻接点域,指示与Vi连接的节点在图中的位置 info:存储边或弧的相关信息,如权值,边编号等 nex
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2024-03-02 08:30:07
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package GraphBase;import java.util.*;public class ljtable { static int n, m; // 顶点数n,边数m static ArrayList<edge>[] G = new ArrayList[100005]; /号v,边权...
原创
2022-06-29 10:06:53
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1.邻接表邻接表是一种链式存储结构。它用n个带头结点的单链表代替邻接矩阵的n行,并对图中的每个顶点v建立一个带头结点的单链表,将顶点v的相关信息存放在表头,表中的其余顶点用来存放与顶点v相关边的信息,例如其邻接点的编号、相应的边的权值。下图是相关图的邻接表形式。2.图的邻接表存储结构声明#define MAX_V 20
#define OK 1
#define ERROR 0
typedef in
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2023-06-19 18:21:47
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1. 在学习图的存储方式中,邻接矩阵和邻接表是两种比较常用的存储图的方式,下面使用的是C语言实现的邻接表2. 具体的实现过程如下:① 首先使用结构体声明图的结构体,图中顶点的结构体,以及指向下一条边的结构体,这些可以参照严蔚敏版的数据结构来写出具体的数据结构:typedef struct ArcNode{
int adjvex;//该边所指向的节点的位置
struct ArcNode *ne
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2023-09-20 06:19:07
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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。 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)。 基本思想:对图的每个顶点建立一个单链表,存储该顶点所有邻接顶点及其相关
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2024-02-03 16:05:06
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package abc.Dijkstra.pack3;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class AlGraph {
List<HeadNode> headNodes = new ArrayList<HeadNode>();
void addVertex(Hea
原创
2023-10-13 10:54:48
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1、图的父类 是一个抽象类,不能实类化对象,应具有的是抽象方法,提供一个接口,在由子类继承,实现自己的方法, 应提供的共有抽象方法和保护的数据:public:
virtual bool insertVertex(const Type &v) = 0; //插入顶点
virtual bool insertEdge(const Type &v1
图的邻接表表示和实现 7.3 图的遍历 8.3.4 构造链地址法的散列表 8.4.1 二叉排序树 10.2 实现迭代器 Vertex AdjListGraph AbstractGraph Hash......? 《数据结构(Java版)(第4版)》第7章 28 7.2.2 图的邻接表表示和实现 1. 无向图的邻接表表示 顶点顺序表 邻接表 vertexlist adjlist 0 1 2 3 4
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2023-11-07 11:39:25
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本篇博客来谈一谈图的邻接表实现的两种方式,首先我们明确一点“学会图的邻接表实现的关键点在于“:你所建立的图的邻接表的对象是什么!首先我们看一下《算法导论》中关于图的邻接表的定义:图G=(V,E)的邻接表表示有一个包含 |V| 个列表的数组Adj所组成,其中每个列表对应于V中的一个顶点,对于每一个u∈V,邻接表Adj[u]包含所有满足条件(u,v)∈E的顶点v,亦即,Adj[u]包含图G中所有和顶点
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2023-12-09 14:20:27
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邻接表实现图数据结构之前图的创建是使用邻接数组实现的,这次使用邻接表实现,一个数组中,索引对应顶点,索引的内容为一个队列,队列中存储的是这个顶点相邻的顶点,为了更具有普遍性,我们使用一个数组将索引映射为其他数据。java代码实现package mypackage;
import java.util.Iterator;
//队列类,用链表实现,后面有用
class Queue<T> i
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2023-11-27 01:20:44
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# Python 实现邻接表的科普文章
在图论中,图是一种重要的数学概念,它由顶点(节点)和边(连接节点的链接)组成。图可以是有向图,也可以是无向图。为了方便地表示图,我们常常会使用邻接表(Adjacency List)作为存储表示法。邻接表是一种高效存储稀疏图的方法,它通过为每个顶点维护一个列表,来表示从该顶点出发的所有邻接顶点。
## 邻接表的基本概念
邻接表通常由一个数组和多个链表组合
测试类publicclassTestALGraph{publicstatic<E>voidmain(String[]args){Scannerread=newScanner(System.in);ALGraphg=newALGraph();System.out.println("------------------------");System.out.printl
原创
2019-01-19 16:01:13
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static int head[] = new int[1005]; // 存放链头static edge[] e = new edge[1005];static int len; // 边的个数//添加有向边static void add(int u, int v, int w) { //添加 u指向v 这条边,权值为w e[len] = new edge(v, w, he...
原创
2021-08-27 14:31:12
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