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万网科技_网站建设活动海报_东莞有限公司seo_广告联盟平台排名

2024/10/6 20:30:12 来源:https://blog.csdn.net/2301_79188764/article/details/142135622  浏览:    关键词:万网科技_网站建设活动海报_东莞有限公司seo_广告联盟平台排名
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文章目录

  • 引言
  • 一、图的概念
  • 二、图的存储结构
    • 2.1 邻接矩阵
      • 2.1.1 成员变量与默认成员函数
      • 2.1.2 GetIndex
      • 2.1.3 AddEdge
      • 2.1.4 Print
    • 2.2 邻接表
      • 2.2.1 结点
      • 2.2.2 成员变量与默认成员函数
      • 2.2.3 GetIndex
      • 2.2.4 AddEdge
      • 2.2.5 Print
  • 总结

引言

数据结构世界——图(Graph)

一、图的概念

图是一种非线性结构,由顶点(vertex)和边(edge)组成。


有向图(directed graph)与无向图(undirected graph):在有向图中,<x,y>和<y,x>是两条不同的有向边;在无向图中,(x,y)和(y,x)指的是同一条边。

完全图(complete graph):在无向图中,任意两点有边相连,则为无向完全图;在有向图中,任意两点有两条方向相反的边相连,则为有向完全图。

度(degree):与顶点关联的边数。在有向图中,度 = 入度 + 出度;在无向图中,度 = 入度 = 出度。

权(weight):边具有的属性。带权图又称为网络(network)。

路径长度:在无权图中,路径长度是指此路径上边的条数;在有权图中,路径长度是指此路径上边的权值之和。

简单路径与回路(cycle):一条路径上各顶点均不重复,则为简单路径;一条路径上首尾顶点重合,则为回路或环。

子图(subgraph):一个图的顶点集和边集都属于另一个图,那么这个图便称为另一个图的子图。


连通图(connected graph)与连通分量(connected component):连通图是一种无向图,要求任意两点都有路径可达。连通分量是非连通图的极大连通子图。

强连通图与强连通分量:强连通图是一种有向图,要求任意两点都有双向路径可达。强连通分量是非强连通图的极大连通子图。

生成树(spanning tree):连通图的极小连通子图称为该图的生成树。

二、图的存储结构

图由顶点和边构成,而顶点用数组存储即可,唯一值得讨论的便是边的存储方式。以下介绍两种最常见的边存储方式。

2.1 邻接矩阵

2.1.1 成员变量与默认成员函数

template<class V, class W, W W_MAX = INT_MAX, bool Direction = false>
class Graph
{
public:Graph(){}Graph(const V* v, int n){_vertexs.reserve(n);for (int i = 0; i < n; ++i){_vertexs.push_back(v[i]);_indexMap[v[i]] = i;}_edges.resize(n, vector<W>(n, W_MAX));}
private:vector<V> _vertexs;map<V, int> _indexMap;vector<vector<W>> _edges;
};

细节:

  1. V代表顶点类型,W代表权值类型,W_MAX代表权值的正无穷,Direction代表图是否有向。
  2. _vertexs存储顶点,_indexMap存储顶点与下标的映射,_edges存储每两个顶点所对应边的权值。

图的创建方式:
1、IO输入——在线oj常用
2、文件写入
3、手动添加边——便于调试

2.1.2 GetIndex

int GetIndex(const V& v)
{auto it = _indexMap.find(v);if (it != _indexMap.end()){return it->second;}else{throw invalid_argument("顶点不存在");return -1;}
}

细节:获取下标额外设计一个函数,防止传入不存在的顶点,增强程序的健壮性。

2.1.3 AddEdge

void _AddEdge(int srci, int dsti, const W& w)
{_edges[srci][dsti] = w;//若为无向图if (!Direction){_edges[dsti][srci] = w;}
}void AddEdge(const V& src, const V& dst, const W& w)
{int srci = GetIndex(src);int dsti = GetIndex(dst);_AddEdge(srci, dsti, w);
}

细节:

  1. 添加边,便是在矩阵对应位置赋上权值,若为无向图则反方向也要添加。
  2. 这里拆出一个子函数,是方便后续直接通过顶点下标进行添加边。

2.1.4 Print

void Print()
{for (int i = 0; i < _vertexs.size(); ++i){cout << "[" << i << "]" << ":" << _vertexs[i] << endl;}cout << endl;for (int i = 0; i < _edges.size(); ++i){for (int j = 0; j < _edges[0].size(); ++j){if (_edges[i][j] == W_MAX){printf("%4c", '*');}else{printf("%4d", _edges[i][j]);}}cout << endl;}
}

细节:为了美观性,将W_MAX表示为*,同时用printf进行对齐控制。

2.2 邻接表

2.2.1 结点

struct EdgeNode
{int _dsti;W _w;//边的权值EdgeNode<W>* _next;EdgeNode(int dsti, const W& w): _dsti(dsti), _w(w), _next(nullptr){}
};

细节:

  1. _dsti表示目标点的下标,_w表示到达目标点的边的权值。
  2. 目标点是与当前点直接相连的。

2.2.2 成员变量与默认成员函数

template<class V, class W, bool Direction = false>
class Graph
{typedef EdgeNode<W> Node;
public:Graph(const V* v, int n){_vertexs.reserve(n);for (int i = 0; i < n; ++i){_vertexs.push_back(v[i]);_indexMap[v[i]] = i;}_edges.resize(n, nullptr);}
private:vector<V> _vertexs;map<V, int> _indexMap;vector<Node*> _edges;
};

细节:

  1. V代表顶点类型,W代表权值类型,Direction代表图是否有向。
  2. _vertexs存储顶点,_indexMap存储顶点与下标的映射,_edges存储每个顶点所连的边的信息。

2.2.3 GetIndex

int GetIndex(const V& v)
{auto it = _indexMap.find(v);if (it != _indexMap.end()){return it->second;}else{throw invalid_argument("顶点不存在");return -1;}
}

细节:获取下标额外设计一个函数,防止传入不存在的顶点,增强程序的健壮性。

2.2.4 AddEdge

void AddEdge(const V& src, const V& dst, const W& w)
{int srci = GetIndex(src);int dsti = GetIndex(dst);Node* node1 = new Node(dsti, w);node1->_next = _edges[srci];_edges[srci] = node1;//若为无向图if (!Direction){Node* node2 = new Node(srci, w);node2->_next = _edges[dsti];_edges[dsti] = node2;}
}

细节:添加边,便是在矩阵对应位置赋上权值,若为无向图则反方向也要添加。

2.2.5 Print

void Print()
{for (int i = 0; i < _vertexs.size(); ++i){cout << "[" << i << "]" << ":" << _vertexs[i] << endl;}cout << endl;for (int i = 0; i < _edges.size(); ++i){cout << "[" << i << "]" << "->";Node* cur = _edges[i];while (cur){cout << cur->_dsti << "->";cur = cur->_next;}cout << "nullptr" << endl;}
}

总结

邻接矩阵:适合处理稠密图,空间换时间

  • 查询边关系非常快速
  • 但空间效率低

邻接表:适合处理稀疏图,空间使用高效

  • 插入删除操作高效
  • 但查询性能相对较慢

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