数据结构图

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数据结构 图

数据结构 图
数据结构
7 图
7图 1
主要内容
• 图的定义和术语 • 图的存储结构
– 邻接矩阵、邻接表、十字链表、多重邻接表
• 图的遍历
– 深度优先、广度优先
• 图的连通性问题
– 连通分量、生成树、最小生成树
• 有向无环图的应用
– 拓扑排序、关键路径
• 最短路径问题
– Dijkstra算法、Floyd算法
7图 2
V1 V3 V4 V5 V2
• v1,v2互为邻接点
• 边(v1,v2)依附于顶点v1和v2
• 边(v1,v2)和顶点v1, v2相关联
7图 9
图的定义和术语
• 顶点的度
– 顶点v的度TD(V)=和v相关联的边的数目
• TD(V1)=2
V1 V3 V4 V5 V2
• TD(V2)=3
• TD(V3)=3
v3 v1 v1 5 v3 3 2 v2 4 v4
v2
v1
v4
v2 v3
7
0 1 1 1
1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0
0 1 0 1 0 1 0 0 0
3 2 4 5 7
7图 41
图的邻接矩阵表示法的特点
对于无向图:
邻接矩阵一定是一个对称矩阵

数据结构图

数据结构图
有向图G,如果从顶点 v 到顶点 v’ 有路径 或 从顶点 v’ 到顶点
v 有路径,则称 v 和 v’ 是连通的。 在有向图 G 中,如果对于每一对 vi, vj ∈V,vi≠vj ,从 vi 到 vj 和 从 vj 到 vi 都存在路径,则称 G 是强连通图。 v1 v2
是否为强连通图
v3
v4
18
v3
v4 v5
v4
v5
3
4
如何获取顶点的度? 顶点 vi 的度为第 i 条链表中的结点数。
需要多少存储空间?
n + 2e
31
邻接表
v1
e2
e1
e4 e3
v2
0
v1 v2 ∧
2 e2 3 e3 ∧ 0 e4 ∧
1 e1 ∧
1
2
v3
v4
v3
v4
3
如何获取顶点的度?
顶点 vi 的出度为第 i 条链表中的结点数。 需要多少存储空间? n+e
v8 深度优先搜索是类似于树的一种先序遍历 深度优先搜索顺序:v1 v2 v4 v8 v5 v3 v6 v7
35
深度优先搜索
1. 从图中某个顶点 v 出发,访问此顶点; 2. 然后依次从 v 的未被访问的邻接点出发进行深度优先遍历; 3. 直至图中所有和 v 有路径相通的顶点都被访问到。 4. 若此时图中尚有顶点未被访问,则另选图中一个未曾被访 问的顶点做起始点,重复上述过程,直至图中所有顶点都被

数据结构图的实验报告

数据结构图的实验报告

数据结构图的实验报告

数据结构图的实验报告

引言:

数据结构图是计算机科学中重要的概念之一。它是一种用图形表示数据元素之间关系的数据结构,广泛应用于算法设计、程序开发和系统优化等领域。本实验报告旨在介绍数据结构图的基本原理、实验过程和结果分析。

一、实验目的

本次实验的主要目的是掌握数据结构图的基本概念和操作方法,以及通过实验验证其在解决实际问题中的有效性。具体而言,我们将通过构建一个社交网络关系图,实现对用户关系的管理和分析。

二、实验方法

1. 确定数据结构

在本次实验中,我们选择了无向图作为数据结构图的基础。无向图由顶点集和边集组成,每条边连接两个顶点,且没有方向性。

2. 数据输入

为了模拟真实的社交网络,我们首先需要输入一组用户的基本信息,如姓名、年龄、性别等。然后,根据用户之间的关系建立边,表示用户之间的交流和联系。

3. 数据操作

基于构建好的数据结构图,我们可以进行多种操作,如添加用户、删除用户、查询用户关系等。这些操作将通过图的遍历、搜索和排序等算法实现。

三、实验过程

1. 数据输入

我们首先创建一个空的无向图,并通过用户输入的方式逐步添加用户和用户关系。例如,我们可以输入用户A和用户B的姓名、年龄和性别,并建立一条边

连接这两个用户。

2. 数据操作

在构建好数据结构图后,我们可以进行多种操作。例如,我们可以通过深度优

先搜索算法遍历整个图,查找与某个用户具有特定关系的用户。我们也可以通

过广度优先搜索算法计算某个用户的社交网络影响力,即与该用户直接或间接

相连的其他用户数量。

3. 结果分析

通过实验,我们可以观察到数据结构图在管理和分析用户关系方面的优势。它

数据结构图

数据结构图

C 2 D
3
指向该顶点的弧。
E
2
有向图的逆邻接表
B
A E
在有向图的邻接表
中,对每个顶点,
C
0 A
3
3 4 2 0
D
0
链接的是指向该顶
点的弧。
1 B
2 C
3 D
4 E
弧的结点结构
adjvex nextarc info
typedef struct ArcNode { int adjvex; // 该弧所指向的顶点的位置 struct ArcNode *nextarc; // 指向下一条弧的指针 InfoType *info; // 该弧相关信息的指针 } ArcNode;
顶点的结点结构
顶点信息数据
指向该顶点的 第一条入弧 指向该顶点的 第一条出弧
typedef struct VexNode { // 顶点的结构表示
VertexType data; ArcBox *firstin, *firstout; } VexNode;
C
F
C
F
假设一个连通图有 n 个顶点和 e 条边, 其中 n-1 条边和 n 个顶点构成一个极小 连通子图,称该极小连通子图为此连通图 的生成树。 B A F E C D
对非连通图,则 称由各个连通分 量的生成树的集 合为此非连通图 的生成森林。

数据结构图

数据结构图

V1
V2
V0
3
V3
7 14/15
邻接表与逆邻接表
无向图中有n 个顶点和e条边,则它的邻接表需n个头结点和2e个表 边结点。显然,在边稀疏 ( e << n(n-1)/2 ) 的情况下,用邻接表表示 图比邻接矩阵节省存储空间; 无向图的邻接表,顶点vi的度恰为第i个链表中的结点数;而在有向 图中,第i个链表中的结点个数只是顶点vi的出度,为便于确定顶点vi 的入度,可以建立一个有向图的逆邻接表,即对每个顶点vi 建立一个 链接以vi为头的弧的链表。 例如:
3 3/15
图的存储结构
图的常用的存储结构有:邻接矩阵、邻接链表、十字链表、邻接多重表和边表。
邻接矩阵(Adjacency Matrix)
顶点信息:有n个顶点的图G(V, E) 用一维数组D [ n ] 表示;
边的信息:用邻接矩阵A [ n ] [ n ] (二维数组)表示为:
无权图的邻接矩阵定义
B、请列出应用广度优先搜索BFS遍历,从顶点a出发得到的搜索序列(邻结点 到哪的访问次序以字母表顺序为准)。
C 、当递归调用深度优先搜索遍历函数DFS(x)返回时,结点x才算终止。请 依次列出各顶点终止的先后次序(该次序和各顶点被访问的次序不同,被访问 指的是调用DFS(x),而终止指的是DFS(x)执行结束返回。 D 、应用克鲁斯卡尔Knuscal算法添加边到最小生成树中,请按添加的先后顺 序列出各条边。

《数据结构图》课件

《数据结构图》课件
在绘制数据结构图时, 应确保数据的准确性, 避免出现错误或遗漏。
关系清晰
数据结构图中的关系应 清晰明了,能够准确表
达数据之间的关系。
命名规范
在绘制数据结构图时, 应使用规范的命名方式 ,以便于理解和识别。
版本控制
对于需要频繁修改的数 据结构图,应进行版本 控制,以便追踪更改和
避免冲突。
PART 03
感谢观看
REPORTING
2023 WORK SUMMARY
《数据结构图》ppt 课件
REPORTING
目录
• 数据结构图简介 • 数据结构图的绘制方法 • 数据结构图的应用场景 • 数据结构图与其他工具的结合使用 • 数据结构图的优缺点分析 • 数据结构图的发展趋势和未来展望
PART 01
数据结构图简介
数据结构图的定义
流程改进
通过数据结构图对业务流程进行改进和优化,提高企业的运营效率 和客户满意度。
流程可视化
使用数据结构图将业务流程进行可视化表示,帮助企业更好地理解 和改进业务流程。
PART 04
数据结构图与其他工具的 结合使用
数据结构图与流程图的结合
总结词
流程图和数据结构图都是用于描述系统或流程的工具,将两 者结合使用可以更全面地展示系统的结构和运作过程。
数据库设计工具
专业的数据库设计工具(如ERDPlus、MySQL Workbench等)可以方便地创建和编辑数据结构图,支 持多种数据模型和关系。

数据结构图(1)

数据结构图(1)

3.2.4 处理逻辑表达方式(8)
条件越复杂,组成的规则越多的加工逻辑,越适于用判定表的方式来描 述。如果需要,在不引起误解的情况下,可在判定表中加上结构化语言, 或在结构化语言的说明中插进判定表。如上例用兼有结构化语言的判定表 表示如下:
规则 条件 职 工 动作 务 龄 1 技 2 助 3 工 <10年 4 高 5 技 6 助
数据结构图(1)
对于含有数据库的软件系统,除了用DFD和数据字典进行数据描述 外,还可以用数据结构图(DSD,data structure diagram)来说明文 件之间的联系。 单个文件的组成与组织,很容易用字典来定义。但用条目的形式 来描述文件之间的相互联系,就不及图形直观方便。使用数据结构 图,可以弥补字典在这方面的不足。 以前面介绍的“教材销售系统”为例,其中提到了“学生用书表”这 个文件。在审查购书单的有效性时,需要查询该文件。查询内容应 该包括每个系、每个专业、每个年级和每个班所选用的教材情况。 因此它的组成是: 学生用书表={系编号+专业和班的编号+年级+{书号}} 它定义了一个包含各班各年级全部教材的单一文件。对于某些查 1 询或检索不都是很方便的。
5
3.2.4 处理逻辑表达方式(2)
2.结构化语言的基本语句 类型 祈使 语句 结构化汉语
指出要做什么事,包括一个 动词和一个宾语。要求语句 精炼、不使用形容词和副词, 名词在数据字典中有定义。 如果 则 否则 条件 动作A (条件不成立) 动作B IF THEN ELSE 条件描述(成立) 动作A (条件不成立) 动作B REPEAT 重复处理部分 UNTIL

考研数据结构5 图

考研数据结构5 图

26 E
F
25
17
C
D
(d
(e)
(f)
图 6-29 Kruskal 方法构造最小生成树的过程
8
DotNetWalker 计算机考研资料 - 图解数据结构
B
A
C
10
B 50
A 30
C 10
E
D
(a) 有向图
100
20
E
D
60
(b) 有向网
图 6-30 网图和非网图中最短路径的含义

Biblioteka Baidu
vk

Sv
集 合 vi V-S
C
D
17
(d) U={A, F, C, D}
(e) U={A, F, C, D, E}
(f) U={A, F, C, D, E, B}
cost={(A, B)34, (F, E)26}
cost={(E, B)12}
cost={ }
图 6-27 Prim 算法构造最小生成树的过程示意
7
DotNetWalker 计算机考研资料 - 图解数据结构
v2
v1
v3
v4
v5
v3
v4
(a) 图 G1 的一个子图
(b) 图 G2 的一个子图
图 6-4 子图的例子

经典:数据结构图

经典:数据结构图

4
5
B
A
D
C
E
0 1 1 1 1
arcs
0 0
0 0
0 0
0 0
0 1
0
1
0
0
0
0 0 0 0 0
A
vexs
B C
D
E
2
20
1
40
5
70
4
30
50
3
80
6
20 30
20
40
arcs
30
40
50
50
70
80
பைடு நூலகம்
70
80
路径长度:路径上边的数目。
完全图 对有n个顶点的图,若为无向图且边数为 n(n-1)/2,则称其为无向完全图;若为有向图且边数 为n(n-1) ,则称其为有向完全图。
子图 设有两个图 G=(V, E) 和 G′=(V ′, E′ )。若
V′ V 且 E ′ E, 则称 图G ′ 是 图G 的子图。
顶点数n 与边数关系:
边数
n 1,
=
n -1,
> n - 1 .
非连通图
最小连通图,树或表 非连通图
具有回路的图, 当达到最大边数时, 为完全图
✓ 图的基本概念 ✓ 图的存储结构 ✓ 图的遍历 ✓ 生成树和最小生成树 ✓ 最短路径 ✓ 拓扑排序

数据结构 图

数据结构 图

数据结构图

数据结构图

1·概述

数据结构是计算机科学中的重要概念之一,用于组织和管理

数据的方式。图是一种常见的数据结构,它由节点和边组成,用来

表示不同实体之间的关系。本文将详细介绍图的基本概念、表示方

法以及常见的图算法。

2·图的基本概念

2·1 节点(顶点)

节点是图的基本单元,用来表示实体或对象。每个节点

可以有一个或多个相连的边。

2·2 边

边是节点之间的连接线,用来表示不同节点之间的关系。边可以是有向的或无向的。

2·3 有向图与无向图

有向图中的边有方向性,表示一个节点到另一个节点的

单向连接关系。无向图中的边没有方向性,表示两个节点之间的双

向连接关系。

2·4 权重

图中的边可以带有权重,用来表示节点之间的距离或代价。

3·图的表示方法

3·1 邻接矩阵

邻接矩阵是使用二维数组表示图的方法。数组的行与列表示节点,矩阵中的元素表示节点之间的连接关系或权重。

3·2 邻接表

邻接表是使用链表表示图的方法。每个节点使用一个链表存储与之相连的节点。

4·常见的图算法

4·1 深度优先搜索(DFS)

深度优先搜索是一种遍历图的方法,从一个起始节点开始,沿着一条路径一直深入到没有未访问过的节点,然后返回并尝试其他路径。

4·2 广度优先搜索(BFS)

始,首先访问其相邻节点,然后依次访问相邻节点的相邻节点,以

此类推,直到访问完所有节点。

4·3 最短路径算法

最短路径算法用于查找图中两个节点之间的最短路径。

常见的最短路径算法有迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法。

4·4 最小树算法

最小树算法用于在连通图中找到一棵包含所有节点的树,并且树的边权重之和最小。常见的最小树算法有普里姆算法和克鲁

数据结构图实验报告

数据结构图实验报告

数据结构图实验报告

一、实验目的

本次实验的主要目的是深入理解和掌握数据结构图的基本概念、原

理和操作方法,通过实际编程和操作,提高对数据结构的应用能力和

解决问题的能力。

二、实验环境

本次实验使用的编程语言为C++,开发环境为Visual Studio 2019。

三、实验内容

(一)线性表

1、顺序表

实现顺序表的创建、插入、删除、查找等基本操作。

分析顺序表在不同操作下的时间复杂度。

2、链表

实现单链表、双向链表的创建、插入、删除、查找等基本操作。

比较单链表和双向链表在操作上的优缺点。

(二)栈和队列

1、栈

实现顺序栈和链式栈。

用栈解决表达式求值问题。

2、队列

实现顺序队列和链式队列。

用队列模拟银行排队问题。

(三)树

1、二叉树

实现二叉树的创建、遍历(前序、中序、后序)。计算二叉树的深度和节点数。

2、二叉搜索树

实现二叉搜索树的插入、删除、查找操作。

分析二叉搜索树的性能。

(四)图

1、图的存储

实现邻接矩阵和邻接表两种图的存储方式。

比较两种存储方式的优缺点。

2、图的遍历

实现深度优先遍历和广度优先遍历算法。

用图的遍历解决最短路径问题。

四、实验步骤

(一)线性表

1、顺序表

定义一个数组来存储顺序表的元素,并使用一个变量记录当前表的长度。

插入操作时,需要判断插入位置是否合法,如果合法则将插入位置后的元素依次向后移动一位,然后将新元素插入指定位置。

删除操作时,先判断删除位置是否合法,合法则将删除位置后的元素依次向前移动一位,并更新表的长度。

查找操作通过遍历数组来实现。

分析不同操作的时间复杂度,插入和删除操作在最坏情况下为

O(n),查找操作在平均情况下为 O(n/2)。

2024版《数据结构图》ppt课件

2024版《数据结构图》ppt课件

基本术语
结点的度、树的度、叶子结点、 分支结点、孩子结点、双亲结点、 兄弟结点、结点的层次、树的深 度等。
树的性质
树中的结点数等于所有结点的度 数加1;度为m的树中第i层上至 多有mi-1个结点;高度为h的m 叉树至多有(mh-1)/(m-1)个结点 等。
二叉树定义、性质和存储结构
二叉树(Binary Tree)定义
队列定义、特点及应用场景
队列的特点 只能在队尾进行插入操作,队头进行删除操作。
队列是一种双端开口的线性结构。
队列定义、特点及应用场景
应用场景 操作系统的任务调度。 缓冲区的实现,如打印机缓冲区。
队列定义、特点及应用场景
广度优先搜索(BFS)。
消息队列和事件驱动模型。
串定义、基本操作及实现方法
表达式求值
栈可以用于将中缀表达式转换为后缀 表达式,并进行求值。
栈、队列和串在实际问题中应用
• 函数调用和递归实现:函数调用时,系统会在内存中开辟一个栈帧来保存局部变量和返回地址,递归本质上也是通过栈来 实现的。
栈、队列和串在实际问题中应用
要点一
广度优先搜索(BFS)
要点二
操作系统的任务调度
在图的遍历中,队列用于存储待访问的节点,以实现广度优 先搜索。
定了整个工程的完成时间。
算法应用
项目管理、任务调度、资源分配 等。
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7.1 抽象数据类型图的定义 7.2 图的存储表示
7.3 图的遍历 7.4 最小生成树
7.5 重(双)连通图和关节点 7.6 两点之间的最短路径问题
7.7 拓扑排序 7.8 关键路径
图的基本概念
图定义 图是由顶点集合(vertex)及顶点间的 关系集合组成的一种数据结构:
Graph=( V, E ) 其中 V = { x | x 某个数据对象}
由于“弧”是有方向的,因此称由顶点集 和弧集构成的图为有向图。
例如: G1 = (V1, VR1)
A
B
E
CD
其中 V1={A, B, C, D, E} VR1={<A,B>, <A,E>,
<B,C>, <C,D>, <D,B>, <D,A>, <E,C> }
若<v, w>VR 必有<w, v>VR, 则称 (v,w) 为顶点v 和顶点 w 之间存在一条边。
生成树 一个连通图的生成树是其极小连通子 图,在 n 个顶点的情形下,有 n-1 条边。
图的结构定义:
图是由一个顶点集 V 和一个弧集 R构成 的数据结构。
Graph = (V , R ) 其中,VR={<v,w>| v,w∈V 且 P(v,w)}
<v,w>表示从 v 到 w 的一条弧,并称 v 为 弧头,w 为弧尾。 谓词 P(v,w) 定义了弧 <v,w>的意义或信息。
0
0
0
0
子图
12
1
12
2
3
3
3
3
权 某些图的边具有与它相关的数, 称之为权。 这种带权图叫做网络。
顶点的度 一个顶点v的度是与它相关联的边的 条数。记作TD(v)。在有向图中, 顶点的度等于 该顶点的入度与出度之和。
顶点 v 的入度是以 v 为终点的有向边的条数, 记作 ID(v); 顶点 v 的出度是以 v 为始点的有向 边的条数, 记作 OD(v)。
是顶点的有穷非空集合; E = {(x, y) | x, y V }
或 E = {<x, y> | x, y V && Path (x, y)} 是顶点之间关系的有穷集合,也叫做边(edge) 集合。Path (x, y)表示从 x 到 y 的一条单向通 路, 它是有方向的。
有向图与无向图 在有向图中,顶点对 <x, y> 是有序的。在无向图中,顶点对(x, y)是无序 的。
完全图 若有 n 个顶点的无向图有 n(n-1)/2 条 边, 则此图为完全无向图。有 n 个顶点的有向 图有n(n-1) 条边, 则此图为完全有向图。
0
0
1
21
2
3
34 56
00
1
1
2
2
邻接顶点 如果 (u, v) 是 E(G) 中的一条边, 则称 u 与 v 互为邻接顶点。
子图 设有两个图G=(V, E) 和G'=(V', E')。 若V ' V 且E'E, 则称图G'是图G的子图。
由顶点集和边 集构成的图称
作无向图。
例如: G2=(V2,VR2)
wk.baidu.com
V2={A, B, C, D, E, F}
B
VR2={<A,B>, <A,E>,
<B,E>, <C,D>, <D,F>, A
<B,F>, <C,F> }
F
C D
E
名词和术语
网、子图 完全图、稀疏图、稠密图 邻接点、度、入度、出度 路径、路径长度、简单路径、简单回路
路径上边的数目称作路径长度。
如:长度为3的路径 简单路径:序列中顶点
{A,B,C,F}
不重复出现的路径。
A
简单回路:序列中第一
B
E 个顶点和最后一个顶
CF
点相同的路径。
若图G中任意两个顶
B
点之间都有路径相通,
则称此图为连通图; A
C D
B A
F
C
F
E
D E
若无向图为非连通图, 则图中各个极大连通 子图称作此图的连通 分量。
3
1
2
3
1
2
3
连通图与连通分量 在无向图中, 若从顶点v1 到顶点v2有路径, 则称顶点v1与v2是连通的。 如果图中任意一对顶点都是连通的, 则称此图 是连通图。非连通图的极大连通子图叫做连 通分量。
强连通图与强连通分量 在有向图中, 若对于 每一对顶点vi和vj, 都存在一条从vi到vj和从vj到 vi的路径, 则称此图是强连通图。非强连通图 的极大强连通子图叫做强连通分量。
路径长度 非带权图的路径长度是指此路径上 边的条数。带权图的路径长度是指路径上各边 的权之和。 简单路径 若路径上各顶点 v1, v2, ..., vm 均不 互相重复, 则称这样的路径为简单路径。 回路 若路径上第一个顶点 v1 与最后一个顶 点vm 重合, 则称这样的路径为回路或环。
0
0
0
1
2
含有 e=n(n-1) 条弧的有向图称作 有 向完全图;
若边或弧的个数 e<nlogn,则称作 稀疏图,否则称作稠密图。
假若顶点v 和顶点w 之间存在一条边, 则称顶点v 和w 互为邻接点, 边(v,w) 和顶点v 和w 相关联。
和顶点v 关联的边的数目定义为边的度。
例如:
B
C
ID(B) = 3 ID(A) = 2
对有向图,若任意两个顶点之间都存在
路径 在图 G=(V, E) 中, 若从顶点 vi 出发, 沿 一些边经过一些顶点 vp1, vp2, …, vpm,到达顶 点vj。则称顶点序列 (vi vp1 vp2 ... vpm vj) 为从顶 点vi 到顶点 vj 的路径。它经过的边(vi, vp1)、 (vp1, vp2)、...、(vpm, vj) 应是属于E的边。
A F
D E
对有向图来说,
A
B
E
CF 例如:
OD(B) = 1 ID(B) = 2
TD(B) = 3
顶点的出度: 以顶点v 为弧尾的弧的数目;
顶点的入度: 以顶点v 为弧头的弧的数目。
顶点的度(TD)= 出度(OD)+入度(ID)
设图G=(V,{VR})中的一个顶点序列
{ u=vi,0,vi,1, …, vi,m=w}中,(vi,j-1,vi,j)VR 1≤j≤m, 则称从顶点u 到顶点w 之间存在一条路径。
连通图、连通分量、 强连通图、强连通分量 生成树、生成森林
15 A 9
11
B 7 21
E
3
C2 F
弧或边带权的图 分别称作有向网或 无向网。
设图G=(V,{VR}) 和 图 G=(V,{VR}), 且 VV, VRVR, 则称 G 为 G 的子图。
B B
C
A E
A
假设图中有 n 个顶点,e 条边,则 含有 e=n(n-1)/2 条边的无向图称作完 全图;
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