一、图的存储结构

1.1 邻接矩阵

    图的邻接矩阵存储方式是用两个数组来表示图。一个一维数组存储图中顶点信息,一个二维数组(邻接矩阵)存储图中的边或弧的信息。

    设图G有n个顶点,则邻接矩阵是数据结构之图(存储结构、遍历)_权值一个n*n的方阵,定义为:

    

    看一个实例,下图左就是一个无向图。

    数据结构之图(存储结构、遍历)_i++_02

    从上面可以看出,无向图的边数组是一个对称矩阵。所谓对称矩阵就是n阶矩阵的元满足aij = aji。即从矩阵的左上角到右下角的主对角线为轴,右上角的元和左下角相对应的元全都是相等的。

    从这个矩阵中,很容易知道图中的信息。

    (1)要判断任意两顶点是否有边无边就很容易了;

    (2)要知道某个顶点的度,其实就是这个顶点vi在邻接矩阵中第i行或(第i列)的元素之和;

    (3)求顶点vi的所有邻接点就是将矩阵中第i行元素扫描一遍,arc[i][j]为1就是邻接点;

    而有向图讲究入度和出度,顶点vi的入度为1,正好是第i列各数之和。顶点vi的出度为2,即第i行的各数之和。

    若图G是网图,有n个顶点,则邻接矩阵是一个n*n的方阵,定义为:

    数据结构之图(存储结构、遍历)_邻接矩阵_03

    这里的wij表示(vi,vj)上的权值。无穷大表示一个计算机允许的、大于所有边上权值的值,也就是一个不可能的极限值。下面左图就是一个有向网图,右图就是它的邻接矩阵。

    数据结构之图(存储结构、遍历)_结点_04

    那么邻接矩阵是如何实现图的创建的呢?代码如下。

 




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​#include <stdio.h>​


​#include <stdlib.h>​


​#include <curses.h>​


 


​typedef​​ ​​char​​ ​​VertexType;                ​​​​//顶点类型应由用户定义​


​typedef​​ ​​int​​ ​​EdgeType;                   ​​​​//边上的权值类型应由用户定义​


 


​#define MAXVEX  100             //最大顶点数,应由用户定义​


​#define INFINITY    65535               //用65535来代表无穷大​


​#define DEBUG​


 


​typedef​​ ​​struct​


​{​


​VertexType vexs[MAXVEX];            ​​​​//顶点表​


​EdgeType   arc[MAXVEX][MAXVEX];         ​​​​//邻接矩阵,可看作边​


​int​​ ​​numVertexes, numEdges;      ​​​​//图中当前的顶点数和边数​


​}Graph;​


 


​//定位​


​int​​ ​​locates(Graph *g, ​​​​char​​ ​​ch)​


​{​


​int​​ ​​i = 0;​


​for​​​​(i = 0; i < g->numVertexes; i++)​


​{​


​if​​​​(g->vexs[i] == ch)​


​{​


​break​​​​;​


​}​


​}​


​if​​​​(i >= g->numVertexes)​


​{​


​return​​ ​​-1;​


​}​


 


​return​​ ​​i;​


​}​


 


​//建立一个无向网图的邻接矩阵表示​


​void​​ ​​CreateGraph(Graph *g)​


​{​


​int​​ ​​i, j, k, w;​


​printf​​​​(​​​​"输入顶点数和边数:\n"​​​​);​


​scanf​​​​(​​​​"%d,%d"​​​​, &(g->numVertexes), &(g->numEdges));​


 


​#ifdef DEBUG​


​printf​​​​(​​​​"%d %d\n"​​​​, g->numVertexes, g->numEdges);​


​#endif​


 


​for​​​​(i = 0; i < g->numVertexes; i++)​


​{​


​g->vexs[i] = ​​​​getchar​​​​();​


​while​​​​(g->vexs[i] == ​​​​'\n'​​​​)​


​{​


​g->vexs[i] = ​​​​getchar​​​​();​


​}​


​}​


 


​#ifdef DEBUG​


​for​​​​(i = 0; i < g->numVertexes; i++)​


​{​


​printf​​​​(​​​​"%c "​​​​, g->vexs[i]);​


​}​


​printf​​​​(​​​​"\n"​​​​);​


​#endif​


 


 


​for​​​​(i = 0; i < g->numEdges; i++)​


​{​


​for​​​​(j = 0; j < g->numEdges; j++)​


​{​


​g->arc[i][j] = INFINITY; ​​​​//邻接矩阵初始化​


​}​


​}​


​for​​​​(k = 0; k < g->numEdges; k++)​


​{​


​char​​ ​​p, q;​


​printf​​​​(​​​​"输入边(vi,vj)上的下标i,下标j和权值:\n"​​​​);​


 


​p = ​​​​getchar​​​​();​


​while​​​​(p == ​​​​'\n'​​​​)​


​{​


​p = ​​​​getchar​​​​();​


​}​


​q = ​​​​getchar​​​​();​


​while​​​​(q == ​​​​'\n'​​​​)​


​{​


​q = ​​​​getchar​​​​();​


​}​


​scanf​​​​(​​​​"%d"​​​​, &w);    ​


 


​int​​ ​​m = -1;​


​int​​ ​​n = -1;​


​m = locates(g, p);​


​n = locates(g, q);​


​if​​​​(n == -1 || m == -1)​


​{​


​fprintf​​​​(stderr, ​​​​"there is no this vertex.\n"​​​​);​


​return​​​​;​


​}​


​//getchar();​


​g->arc[m][n] = w;​


​g->arc[n][m] = g->arc[m][n];  ​​​​//因为是无向图,矩阵对称​


​}​


​}​


 


​//打印图​


​void​​ ​​printGraph(Graph g)​


​{​


​int​​ ​​i, j;​


​for​​​​(i = 0; i < g.numVertexes; i++)​


​{​


​for​​​​(j = 0; j < g.numVertexes; j++)​


​{​


​printf​​​​(​​​​"%d  "​​​​, g.arc[i][j]);​


​}​


​printf​​​​(​​​​"\n"​​​​);​


​}​


​}​


 


​int​​ ​​main(​​​​int​​ ​​argc, ​​​​char​​ ​​**argv)​


​{​


​Graph g;​


 


​//邻接矩阵创建图​


​CreateGraph(&g);​


​printGraph(g);​


​return​​ ​​0;​


​}​


​</curses.h></stdlib.h></stdio.h>​



     从代码中可以得到,n个顶点和e条边的无向网图的创建,时间复杂度为O(n + n2 + e),其中对邻接矩阵Grc的初始化耗费了O(n2)的时间。

1.2 邻接表

    邻接矩阵是不错的一种图存储结构,但是,对于边数相对顶点较少的图,这种结构存在对存储空间的极大浪费。因此,找到一种数组与链表相结合的存储方法称为邻接表。

    邻接表的处理方法是这样的:

    (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,数组可以较容易的读取顶点的信息,更加方便。

    (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,无向图称为顶点vi的边表,有向图则称为顶点vi作为弧尾的出边表。

    例如,下图就是一个无向图的邻接表的结构。

    数据结构之图(存储结构、遍历)_邻接表_05

    从图中可以看出,顶点表的各个结点由data和firstedge两个域表示,data是数据域,存储顶点的信息,firstedge是指针域,指向边表 的第一个结点,即此顶点的第一个邻接点。边表结点由adjvex和next两个域组成。adjvex是邻接点域,存储某顶点的邻接点在顶点表中的下 标,next则存储指向边表中下一个结点的指针。

    对于带权值的网图,可以在边表结点定义中再增加一个weight的数据域,存储权值信息即可。如下图所示。

    数据结构之图(存储结构、遍历)_结点_06

    对于邻接表结构,图的建立代码如下。

 




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​/* 邻接表表示的图结构 */​


​#include <stdio.h>​


​#include<stdlib.h>​


 


​#define DEBUG​


​#define MAXVEX 1000         //最大顶点数​


​typedef​​ ​​char​​ ​​VertexType;        ​​​​//顶点类型应由用户定义​


​typedef​​ ​​int​​ ​​EdgeType;           ​​​​//边上的权值类型应由用户定义​


 


​typedef​​ ​​struct​​ ​​EdgeNode         ​​​​//边表结点​


​{​


​int​​ ​​adjvex;         ​​​​//邻接点域,存储该顶点对应的下标​


​EdgeType weigth;        ​​​​//用于存储权值,对于非网图可以不需要​


​struct​​ ​​EdgeNode *next;      ​​​​//链域,指向下一个邻接点​


​}EdgeNode;​


 


​typedef​​ ​​struct​​ ​​VertexNode       ​​​​//顶点表结构​


​{​


​VertexType data;        ​​​​//顶点域,存储顶点信息​


​EdgeNode *firstedge;        ​​​​//边表头指针​


​}VertexNode, AdjList[MAXVEX];​


 


​typedef​​ ​​struct​


​{​


​AdjList adjList;​


​int​​ ​​numVertexes, numEdges;  ​​​​//图中当前顶点数和边数​


​}GraphList;​


 


​int​​ ​​Locate(GraphList *g, ​​​​char​​ ​​ch)​


​{​


​int​​ ​​i;​


​for​​​​(i = 0; i < MAXVEX; i++)​


​{​


​if​​​​(ch == g->adjList[i].data)​


​{​


​break​​​​;​


​}​


​}​


​if​​​​(i >= MAXVEX)​


​{​


​fprintf​​​​(stderr,​​​​"there is no vertex.\n"​​​​);​


​return​​ ​​-1;​


​}​


​return​​ ​​i;​


​}​


 


​//建立图的邻接表结构​


​void​​ ​​CreateGraph(GraphList *g)​


​{​


​int​​ ​​i, j, k;​


​EdgeNode *e;​


​EdgeNode *f;​


​printf​​​​(​​​​"输入顶点数和边数:\n"​​​​);​


​scanf​​​​(​​​​"%d,%d"​​​​, &g->numVertexes, &g->numEdges);​


 


​#ifdef DEBUG​


​printf​​​​(​​​​"%d,%d\n"​​​​, g->numVertexes, g->numEdges);​


​#endif​


 


​for​​​​(i = 0; i < g->numVertexes; i++)​


​{​


​printf​​​​(​​​​"请输入顶点%d:\n"​​​​, i);​


​g->adjList[i].data = ​​​​getchar​​​​();          ​​​​//输入顶点信息​


​g->adjList[i].firstedge = NULL;          ​​​​//将边表置为空表​


​while​​​​(g->adjList[i].data == ​​​​'\n'​​​​)​


​{​


​g->adjList[i].data = ​​​​getchar​​​​();​


​}​


​}​


​//建立边表​


​for​​​​(k = 0; k < g->numEdges; k++)​


​{​


​printf​​​​(​​​​"输入边(vi,vj)上的顶点序号:\n"​​​​);​


​char​​ ​​p, q;​


​p = ​​​​getchar​​​​();​


​while​​​​(p == ​​​​'\n'​​​​)​


​{​


​p = ​​​​getchar​​​​();​


​}​


​q = ​​​​getchar​​​​();​


​while​​​​(q == ​​​​'\n'​​​​)​


​{​


​q = ​​​​getchar​​​​();​


​}​


​int​​ ​​m, n;​


​m = Locate(g, p);​


​n = Locate(g, q);​


​if​​​​(m == -1 || n == -1)​


​{​


​return​​​​;​


​}​


​#ifdef DEBUG​


​printf​​​​(​​​​"p = %c\n"​​​​, p);​


​printf​​​​(​​​​"q = %c\n"​​​​, q);​


​printf​​​​(​​​​"m = %d\n"​​​​, m);​


​printf​​​​(​​​​"n = %d\n"​​​​, n);​


​#endif​


 


​//向内存申请空间,生成边表结点​


​e = (EdgeNode *)​​​​malloc​​​​(​​​​sizeof​​​​(EdgeNode));​


​if​​​​(e == NULL)​


​{​


​fprintf​​​​(stderr, ​​​​"malloc() error.\n"​​​​);​


​return​​​​;​


​}​


​//邻接序号为j​


​e->adjvex = n;​


​//将e指针指向当前顶点指向的结构​


​e->next = g->adjList[m].firstedge;​


​//将当前顶点的指针指向e​


​g->adjList[m].firstedge = e;​


 


​f = (EdgeNode *)​​​​malloc​​​​(​​​​sizeof​​​​(EdgeNode));​


​if​​​​(f == NULL)​


​{​


​fprintf​​​​(stderr, ​​​​"malloc() error.\n"​​​​);​


​return​​​​;​


​}​


​f->adjvex = m;​


​f->next = g->adjList[n].firstedge;​


​g->adjList[n].firstedge = f;​


​}​


​}​


 


 


​void​​ ​​printGraph(GraphList *g)​


​{​


​int​​ ​​i = 0;​


​#ifdef DEBUG​


​printf​​​​(​​​​"printGraph() start.\n"​​​​);​


​#endif​


 


​while​​​​(g->adjList[i].firstedge != NULL && i < MAXVEX)​


​{​


​printf​​​​(​​​​"顶点:%c  "​​​​, g->adjList[i].data);​


​EdgeNode *e = NULL;​


​e = g->adjList[i].firstedge;​


​while​​​​(e != NULL)​


​{​


​printf​​​​(​​​​"%d  "​​​​, e->adjvex);​


​e = e->next;​


​}​


​i++;​


​printf​​​​(​​​​"\n"​​​​);​


​}​


​}​


 


​int​​ ​​main(​​​​int​​ ​​argc, ​​​​char​​ ​​**argv)​


​{​


​GraphList g;​


​CreateGraph(&g);​


​printGraph(&g);​


​return​​ ​​0;​


​}​


​</stdlib.h></stdio.h>​



     对于无向图,一条边对应都是两个顶点,所以,在循环中,一次就针对i和j分布进行插入。

    本算法的时间复杂度,对于n个顶点e条边来说,很容易得出是O(n+e)。

1.3 十字链表

    对于有向图来说,邻接表是有缺陷的。关心了出度问题,想了解入度就必须要遍历整个图才知道,反之,逆邻接表解决了入度却不了解出度情况。下面介绍的这种有向图的存储方法:十字链表,就是把邻接表和逆邻接表结合起来的。

    重新定义顶点表结点结构,如下所示。

    数据结构之图(存储结构、遍历)_权值_07

    其中firstin表示入边表头指针,指向该顶点的入边表中第一个结点,firstout表示出边表头指针,指向该顶点的出边表中的第一个结点。

    重新定义边表结构,如下所示。

    数据结构之图(存储结构、遍历)_邻接矩阵_08

    其中,tailvex是指弧起点在顶点表的下表,headvex是指弧终点在顶点表的下标,headlink是指入边表指针域,指向终点相同的下一条 边,taillink是指边表指针域,指向起点相同的下一条边。如果是网,还可以增加一个weight域来存储权值。

    比如下图,顶点依然是存入一个一维数组,实线箭头指针的图示完全与邻接表相同。就以顶点v0来说,firstout指向的是出边表中的第一个结点v3。所以,v0边表结点hearvex = 3,而tailvex其实就是当前顶点v0的下标0,由于v0只有一个出边顶点,所有headlink和taillink都是空的。

    数据结构之图(存储结构、遍历)_邻接表_09

    重点需要解释虚线箭头的含义。它其实就是此图的逆邻接表的表示。对于v0来说,它有两个顶点v1和v2的入边。因此的firstin指向顶点v1的边表结点中headvex为0的结点,如上图圆圈1。接着由入边结点的headlink指向下一个入边顶点v2,如上图圆圈2。对于顶点v1,它有一个入边顶点v2,所以它的firstin指向顶点v2的边表结点中headvex为1的结点,如上图圆圈3。

    十字链表的好处就是因为把邻接表和逆邻接表整合在一起,这样既容易找到以v为尾的弧,也容易找到以v为头的弧,因而比较容易求得顶点的出度和入度。

    而且除了结构复杂一点外,其实创建图算法的时间复杂度是和邻接表相同的,因此,在有向图应用中,十字链表是非常好的数据结构模型。

    这里就介绍以上三种存储结构,除了第三种存储结构外,其他的两种存储结构比较简单。

二、图的遍历

    图的遍历和树的遍历类似,希望从图中某一顶点出发访遍图中其余顶点,且使每一个顶点仅被访问一次,这一过程就叫图的遍历。

    对于图的遍历来说,如何避免因回路陷入死循环,就需要科学地设计遍历方案,通过有两种遍历次序方案:深度优先遍历和广度优先遍历。

2.1 深度优先遍历

    深度优先遍历,也有称为深度优先搜索,简称DFS。其实,就像是一棵树的前序遍历。

    它从图中某个结点v出发,访问此顶点,然后从v的未被访问的邻接点出发深度优先遍历图,直至图中所有和v有路径相通的顶点都被访问到。若图中尚有顶点未被访问,则另选图中一个未曾被访问的顶点作起始点,重复上述过程,直至图中的所有顶点都被访问到为止。

    我们用邻接矩阵的方式,则代码如下所示。

 




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​#define MAXVEX  100     //最大顶点数​


​typedef​​ ​​int​​ ​​Boolean;            ​​​​//Boolean 是布尔类型,其值是TRUE 或FALSE​


​Boolean visited[MAXVEX];        ​​​​//访问标志数组​


​#define TRUE 1​


​#define FALSE 0​


 


​//邻接矩阵的深度优先递归算法​


​void​​ ​​DFS(Graph g, ​​​​int​​ ​​i)​


​{​


​int​​ ​​j;​


​visited[i] = TRUE;​


​printf​​​​(​​​​"%c "​​​​, g.vexs[i]);                           ​​​​//打印顶点,也可以其他操作​


​for​​​​(j = 0; j < g.numVertexes; j++)​


​{​


​if​​​​(g.arc[i][j] == 1 && !visited[j])​


​{​


​DFS(g, j);                  ​​​​//对为访问的邻接顶点递归调用​


​}​


​}​


​}​


 


​//邻接矩阵的深度遍历操作​


​void​​ ​​DFSTraverse(Graph g)​


​{​


​int​​ ​​i;​


​for​​​​(i = 0; i < g.numVertexes; i++)​


​{​


​visited[i] = FALSE;         ​​​​//初始化所有顶点状态都是未访问过状态​


​}​


​for​​​​(i = 0; i < g.numVertexes; i++)​


​{​


​if​​​​(!visited[i])             ​​​​//对未访问的顶点调用DFS,若是连通图,只会执行一次​


​{​


​DFS(g,i);​


​}​


​}​


​}​



    如果使用的是邻接表存储结构,其DFSTraverse函数的代码几乎是相同的,只是在递归函数中因为将数组换成了链表而有不同,代码如下。

 




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​//邻接表的深度递归算法​


​void​​ ​​DFS(GraphList g, ​​​​int​​ ​​i)​


​{​


​EdgeNode *p;​


​visited[i] = TRUE;​


​printf​​​​(​​​​"%c "​​​​, g->adjList[i].data);   ​​​​//打印顶点,也可以其他操作​


​p = g->adjList[i].firstedge;​


​while​​​​(p)​


​{​


​if​​​​(!visited[p->adjvex])​


​{​


​DFS(g, p->adjvex);           ​​​​//对访问的邻接顶点递归调用​


​}​


​p = p->next;​


​}​


​}​


 


​//邻接表的深度遍历操作​


​void​​ ​​DFSTraverse(GraphList g)​


​{​


​int​​ ​​i;​


​for​​​​(i = 0; i < g.numVertexes; i++)​


​{​


​visited[i] = FALSE;​


​}​


​for​​​​(i = 0; i < g.numVertexes; i++)​


​{​


​if​​​​(!visited[i])​


​{​


​DFS(g, i);​


​}​


​}​


​}​



     对比两个不同的存储结构的深度优先遍历算法,对于n个顶点e条边的图来说,邻接矩阵由于是二维数组,要查找某个顶点的邻接点需要访问矩阵中的所有元素,因为需要O(n2)的时间。而邻接表做存储结构时,找邻接点所需的时间取决于顶点和边的数量,所以是O(n+e)。显然对于点多边少的稀疏图来说,邻接表结构使得算法在时间效率上大大提高。

2.2 广度优先遍历

    广度优先遍历,又称为广度优先搜索,简称BFS。图的广度优先遍历就类似于树的层序遍历了。

    邻接矩阵做存储结构时,广度优先搜索的代码如下。

 




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​//邻接矩阵的广度遍历算法​


​void​​ ​​BFSTraverse(Graph g)​


​{​


​int​​ ​​i, j;​


​Queue q;​


​for​​​​(i = 0; i < g.numVertexes; i++)​


​{​


​visited[i] = FALSE;​


​}​


​InitQueue(&q);​


​for​​​​(i = 0; i < g.numVertexes; i++)​​​​//对每个顶点做循环​


​{​


​if​​​​(!visited[i])               ​​​​//若是未访问过​


​{​


​visited[i] = TRUE;​


​printf​​​​(​​​​"%c "​​​​, g.vexs[i]); ​​​​//打印结点,也可以其他操作​


​EnQueue(&q, i);           ​​​​//将此结点入队列​


​while​​​​(!QueueEmpty(q))     ​​​​//将队中元素出队列,赋值给​


​{​


​int​​ ​​m;​


​DeQueue(&q, &m);        ​


​for​​​​(j = 0; j < g.numVertexes; j++)​


​{​


​//判断其他顶点若与当前顶点存在边且未访问过​


​if​​​​(g.arc[m][j] == 1 && !visited[j])​


​{​


​visited[j] = TRUE;​


​printf​​​​(​​​​"%c "​​​​, g.vexs[j]);​


​EnQueue(&q, j);​


​}​


​}​


​}​


​}​


​}​


​} <span style=​​​​"line-height:2;font-family:'sans serif', tahoma, verdana, helvetica;"​​​​>  </span>​





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    对于邻接表的广度优先遍历,代码与邻接矩阵差异不大, 代码如下。

 




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​//邻接表的广度遍历算法​


​void​​ ​​BFSTraverse(GraphList g)​


​{​


​int​​ ​​i;​


​EdgeNode *p;​


​Queue q;​


​for​​​​(i = 0; i < g.numVertexes; i++)​


​{​


​visited[i] = FALSE;​


​}​


​InitQueue(&q);​


​for​​​​(i = 0; i < g.numVertexes; i++)​


​{​


​if​​​​(!visited[i])​


​{​


​visited[i] = TRUE;​


​printf​​​​(​​​​"%c "​​​​, g.adjList[i].data);   ​​​​//打印顶点,也可以其他操作​


​EnQueue(&q, i);​


​while​​​​(!QueueEmpty(q))​


​{​


​int​​ ​​m;​


​DeQueue(&q, &m);​


​p = g.adjList[m].firstedge;     找到当前顶点边表链表头指针​


​while​​​​(p)​


​{​


​if​​​​(!visited[p->adjvex])​


​{​


​visited[p->adjvex] = TRUE;​


​printf​​​​(​​​​"%c "​​​​, g.adjList[p->adjvex].data);​


​EnQueue(&q, p->adjvex);​


​}​


​p = p->next;​


​}​


​}​


​}​


​}​


​}<span style=​​​​"font-family:'sans serif', tahoma, verdana, helvetica;line-height:1.5;"​​​​>   </span>​





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      对比图的深度优先遍历与广度优先遍历算法,会发现,它们在时间复杂度上是一样的,不同之处仅仅在于对顶点的访问顺序不同。可见两者在全图遍历上是没有优劣之分的,只是不同的情况选择不同的算法。