文章目录
- 一、图形简介
- 1、图的相关概念
- （1）无向图
- （2）有向图
- 二、图的数据表示
- 1、邻接矩阵法
- 2、邻接表法
- 3、邻接矩阵法和邻接表法的demo：
一、图形简介
树状结构描述的是节点与节点之间的层次关系，但是图形结构主要是讨论两个节点之间“联通与否”的关系。
1、图的相关概念
图的定义：图是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成，通常表示为：G(V,E)，其中，G表示一个图，V是图G中顶点的集合，E是图G中边的集合。
（1）无向图
若顶点Vi到Vj之间的边没有方向，则称这条边为无向边，用无序偶对（Vi，Vj）来表示。如果图中任意两个顶点之间的边都是无向边，则称该图为无向图
。接下来介绍几个重要术语：
1. 完全图：任意两个顶点之间都存在边，则称该图为无向完全图。含有n个顶点的无向完全图有n*(n-1)/2条边。
2. 路径：对于从顶点Vi到Vj的一条路径，是指由所经过顶点组成的连续数列。
3. 简单路径：如果路径最终回到起始点则称为环，当中不重复叫简单路径。
4. 路径长度：路径上包含边的总数。
5. 相邻：如果Vi和Vj是E(G)中的一条边。
6. 关联：如果Vi和Vj相邻，则(VI,Vj)关联与Vi和Vj。
7. 连通分支：相连在一起的最大分支。
8. 度数：一个顶点拥有边的总数。
（2）有向图
若从顶点Vi到Vj的边有方向，则称这条边为有向边，也称为弧。用有序偶（Vi,Vj）来表示，Vj称为弧尾，Vj称为弧头。如果图中任意两个顶点之间的边都是有向边，则称该图为有向图。接下来介绍几个重要术语：
1. 完全图：任意两个顶点之间都存在方向互为相反的两条弧，则称该图为有向完全图。含有n个顶点的有向完全图有n*(n-1)条边。
2. 强联通：从Vi到Vj和从Vj到Vi都存在路径，则称G是强连通图。
3. 强联通分支：有向图中的极大强连通子图称作有向图的强连通分支。
4. 出度数：以v为尾的弧的数目称为v的出度数。
5. 入度数：以顶点V为头的弧的数目称为v的入度数。
二、图的数据表示
1、邻接矩阵法
邻接矩阵存储使用二维数组存储图的信息：两个顶点相邻则表示为1，否则表示为0：
（1）二维数组中的对角线为0，表示不存在顶点到自身的边。
（2）要知道某个点的出度，就是顶点Vi在第i行的元素之和，入度就是该顶点所在列的元素之和。
（3）顶点Vi的所有邻接点就是把矩阵中第i行元素扫描一遍。
（4）对于有权值的网，二维数组中的元素不再是0,1表示是否存在边，而是把元素值表示为权值。不存在的边，权值记录为∞；对角线上的权值为0。
2、邻接表法
邻接矩阵对于顶点多而边数少的稀疏图造成存储空间的大量浪费。正如线性表的预先分配可能造成存储空间浪费，因此引入链式存储结构。同样可以考虑用链表存储边或弧。邻接表法表示了出度，但是查找入度就需要遍历整个图。
（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，以便于查找该顶点的边信息。
（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，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。
3、邻接矩阵法和邻接表法的demo：
#include <iostream>
#include <vector>
#include <list>
using namespace std;
struct Link
{
int val;
Link *next;
};
//邻接矩阵表示法
void Adjacency_Matrix(int data[][2])//传参的时候要指定第二个维度
{
int a[4][4] = { 0 };
for (int i = 0; i < 10; ++i)
{
a[data[i][0] - 1][data[i][1] - 1] = 1;//起点和终点间连一条边
}
for (int i = 0; i < 4; ++i)
{
for (int j = 0; j < 4; ++j)
cout << a[i][j] << " ";
cout << endl;
}
}
//邻接表表示法
void Adjacency_Map(int data[][2])
{
Link vec[4];
Link *newnode, *ptr;
for (int i = 0; i < 4; ++i)
{
vec[i].val = i + 1;
cout << vec[i].val << " : ";//把顶点值打印出来
vec[i].next = nullptr;
ptr = &vec[i];//暂存节点ptr
for (int j = 0; j < 10; ++j)
{
if (data[j][0] - 1 == i)//如果节点值=i，加入节点到链表头
{
newnode = new Link;
newnode->val = data[j][1] - 1;
//插入节点（相当于创建链表）
newnode->next = ptr->next;
ptr->next = newnode;
cout << newnode->val+1 << " ";
}
}
cout << endl;
}
}
//邻接表，使用标准库list
void Adjacency_Map2(int data[][2])
{
Link *newnode;
vector<list<Link*>> vec;
for (int i = 0; i < 4; ++i)
{
list<Link*> lst;
for (int j = 0; j < 10; ++j)
{
if (data[j][0] - 1 == i)//如果节点值=i，加入节点到链表头
{
newnode = new Link;
newnode->val = data[j][1] - 1;
newnode->next = nullptr;
lst.push_back(newnode);
}
}
vec.push_back(lst);
for (auto l : lst)
cout << l->val+1 << " ";
cout << endl;
}
}
int main(int argc, char const *argv[])
{
//图形各边的起点值和终点值（七桥问题）
int data[10][2] =
{
{ 1, 2 },{ 1, 3 },{ 1, 4 },{ 2, 1 },{ 2, 4 },
{ 3, 1 },{ 3, 4 },{ 4, 1 },{ 4, 2 },{ 4, 3 }
};
Adjacency_Matrix(data);
cout << endl;
Adjacency_Map(data);
cout << endl;
Adjacency_Map2(data);
return 0;
}
