数据结构图结构_(动态PPT).ppt
数据结构 课件PPT
数据元素（Data Element）
数据元素是组成数据的基本单位,是计算机程序加工处理的基本单位，在计算机中通常 作为一个整体进行考虑和处理。
数据项（Data Item）
数据项（Data Item）是有独立含义的最小单位。一个数据元素可由一个或多个数据 项组成，此时的数据元素通常称为记录（Record）。 例如：表1.1所示，学生信息表是数据，一行表示一个学生的记录，每一条记录就是一个数据 元素，每一个数据元素都是由学号、姓名、性别、出生日期、政治面貌5个数据项组成。
设计算法
编写代码
数值问题 非数值问题
数学方程式 设计合理的数据结构（表、树、图等）
数据结构是一门研究非数值计算程序设计问题中的操作对象，以及 它们之间的关系和操作等相关问题的学科。
数据结构的3种基本结构---线性结构
线性结构
实例：学生信息管理系统
数据结构的3种基本结构---树结构
树结构
实例：八皇后问题
1.5 算法与性能分析---算法的设计要求
算法的设计要求
1.正确性 程序中不含语法错误、算法的执行结果应当满足预先规定的功能和性能要求。
2.可读性 一个好的算法首先应该便于人们理解和相互交流，其次才是机器可执行。可读 性好的算法有助于人对算法的理解，难懂的算法易于隐藏错误且难于调试和修 改。
3.健壮性 一个好的算法，当输入的数据非法时，也能适当地做出正确反应或进行相应的 处理，而不会产生一些莫名其妙的输出结果。
1.5 算法与性能分析---算法的特性
算法的特性
（1）有穷性：有限步骤之内正常结束，不能形成无穷循环，并且每一步骤在可接 受的时间内完成。这里的有穷的概念并不是纯数学意义的，而是在实际应用当 中合理的、可以接受的“有边界”。
(2024年)《数据结构》全套课件
30
树形数据结构的查找算法
二叉排序树的查找
从根节点开始，若查找值小于当前节点 值，则在左子树中查找；若大于当前节 点值，则在右子树中查找。
VS
平衡二叉树的查找
在保持二叉排序树特性的基础上，通过旋 转操作使树保持平衡，提高查找效率。
2024/3/26
31
散列表的查找算法
散列函数的设计
将关键字映射为散列表中位置的函数。
过指针来表示。
链式存储的特点
逻辑上相邻的元素在物理位置上 不一定相邻；每个元素都包含数
据域和指针域。
链式存储的优缺点
优点是插入和删除操作不需要移 动元素，只需修改指针；缺点是
存储密度小、空间利用率低。
2024/3/26
11
线性表的基本操作与实现
插入元素
在线性表的指定位 置插入一个元素。
查找元素
在线性表中查找指 定元素并返回其位 置。
自然语言处理的应用
在自然语言处理中，需要处理大量的文本数据，数据结构中的字符 串、链表、树等可以很好地支持文本的处理和分析。
41
数据结构在计算机网络中的应用
2024/3/26
路由算法的实现
计算机网络中的路由算法需要大量的数据结构支持，如最短路径 树、距离向量等。
网络流量的控制
在计算机网络中，需要对网络流量进行控制和管理，数据结构中的 队列、缓冲区等可以很好地支持流量的控制。
37
06
数据结构的应用与拓展
2024/3/26
38
数据结构在算法设计中的应用
01
作为算法设计的基 础
数据结构为算法提供了基本操作 和存储方式，是算法实现的重要 基础。
02
提高算法效率
数据结构ppt课件
数据结构的定义数据结构是计算机中存储、组织数据的方式，它定义了数据元素之间的逻辑关系以及如何在计算机中表示这些关系。
提高算法效率合适的数据结构可以显著提高算法的执行效率，降低时间复杂度和空间复杂度。
简化程序设计数据结构为程序设计提供了统一的抽象层，使得程序员可以更加专注于问题本身，而不是底层的数据表示和访问细节。
便于数据管理和维护良好的数据结构设计可以使得数据的管理和维护变得更加方便和高效。
数据结构的定义与重要性线性数据结构中的元素之间存在一对一的关系，如数组、链表、栈和队列等。
线性数据结构非线性数据结构中的元素之间存在一对多或多对多的关系，如树、图等。
非线性数据结构静态数据结构在程序运行期间不会发生改变，如数组、静态链表等。
静态数据结构动态数据结构在程序运行期间可以动态地添加或删除元素，如链表、动态数组等。
动态数据结构数据结构的分类01020304在计算机科学中，数据结构是算法设计和分析的基础，广泛应用于操作系统、编译原理、数据库等领域。
计算机科学在软件工程中，数据结构是软件设计和开发的重要组成部分，用于实现各种软件功能和性能优化。
软件工程在人工智能中，数据结构用于表示和处理各种复杂的数据和知识，如神经网络、决策树等。
人工智能在大数据处理中，数据结构用于高效地存储、管理和分析海量数据，如分布式文件系统、NoSQL 数据库等。
大数据处理数据结构的应用领域0102线性表是具有n个数据元素的有限序列创建、销毁、清空、判空、求长度、获取元素、修改元素、插入元素、删除元素等线性表的定义线性表的基本操作线性表的定义与基本操作03用一段地址连续的存储单元依次存储线性表的数据元素顺序存储结构的定义可以随机存取，即可以直接通过下标访问任意元素；存储密度高，每个节点只存储数据元素顺序存储结构的优点插入和删除操作需要移动大量元素；空间利用率不高，需要提前分配存储空间顺序存储结构的缺点链式存储结构的定义01用一组任意的存储单元存储线性表的数据元素，这组存储单元可以是连续的，也可以是不连续的链式存储结构的优点02插入和删除操作不需要移动大量元素，只需要修改指针；空间利用率高，不需要提前分配存储空间链式存储结构的缺点03不能随机存取，只能通过从头节点开始遍历的方式访问元素；存储密度低，每个节点除了存储数据元素外，还需要存储指向下一个节点的指针0102定义栈（Stack）是一种特殊的线性数据结构，其操作只能在一端（称为栈顶）进行，遵循后进先出（LIFO）的原则。
数据结构-图
出发点，访问D，标注数字序号④；
（a）无向图 G9
（b）深度优先遍历
图的遍历
3.1图的深度优先遍历
接着到G，访问G， 标注数字序号⑤；G 相邻顶点都访问过了，顺着虚线箭头方向
回退到 D，D 相邻顶点都访问过了，顺着虚线箭头方向回退到C，C 相邻顶点也都访问过
图的基本概念
1.2图的操作定义
02
PART
图的存储结构
2.1邻接矩阵
首先介绍的是数组表示法，即用两个数组分别存储顶点的信息和顶点之间的关系。
用来存放图中 n 个顶点的数组称为顶点数组。我们可将图中顶点按任意顺序保存到顶点数组中，
这样按存放次序每个顶点就对应一个位置序号（简称位序），依次为0～n-1；接着用一个 n×n 的二维
称为有向图。例如，当V={v1,v2,v3,v4,v5}，VR={<v1,v2>,
<v1,v4>,<v2,v4>,<v3,v1>,<v3,v5>,<v4,v3>,<v5,v4>}，则顶点集合
V、关系集合VR 构成有向图G1=(V,VR)，如图（a）所示。
图的基本概念
1.1图的定义与基本术语
无向图（Undirected Graph）。如果顶点间的关系是无
序号作为表结点的值，所以一条弧对应一个表结点。右图为有向图 G1
和无向图 G2的邻接表表示法存储示意图。
图的存储结构
2.2邻接表
对于有向网和无向网，由于表结点表示边或弧，因此需要对表结点扩充一个属性域，表
结点至少包含顶点序号、权值和下一表结点指针 3 个属性，由此构成网的邻接表。
数据结构- 图
7.2 图的存储表示
一、图的数组(邻接矩阵)存储表示 二、图的邻接表存储表示 三、有向图的十字链表存储表示 四、无向图的邻接多重表存储表示
28
一、图的数组(邻接矩阵)存储表示
定义:矩阵的元素为
1
aij
0
若(vi , v j )或 vi , v j E 否则
v1
v2
v3
v4
v5
无向图G2
} ArcNode;
39
顶点的结点结构
data firstarc
typedef struct VNode { VertexType data; // 顶点信息 ArcNode *firstarc; // 指向第一条依附该顶点的弧 } VNode, AdjList[MAX_VERTEX_NUM];
40
谓词 P(v,w) 定义了弧 <v,w>的意义或信息。
3
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
其中 V1={A, B, C, D, E} VR1={<A,B>, <A,E>,
<B,C>, <C,D>, <D,B>, <D,A>, <E,C> }
24
插入或删除顶点
InsertVex(&G, v); //在图G中增添新顶点v。 DeleteVex(&G, v);
// 删除G中顶点v及其相关的弧。
25
插入和删除弧 InsertArc(&G, v, w); // 在G中增添弧<v,w>，若G是无向的， //则还增添对称弧<w,v>。 DeleteArc(&G, v, w);
数据结构.ppt
2020/2/15
数据结构
17
2.1 线性表的概念及运算
一、逻辑结构 1.描述: 线性表是由n (n>=0)个数据元素(点)a1,a2,….,ai,….,an
组成的有限序列。其中，数据元素的个数n定义为表长。 当n=0时称为空表，非空的线性表(n>0)记为： (a1,a2,….,ai,…..,an)
2020/2/15
数据结构
11
第一章 概 论
1.4 算法分析
一、算法评价五要素 （1）正确性 （2）执行算法所耗费的时间 （3）执行算法所耗费的空间 （4）可读性 （5）健壮性
2020/2/15
数据结构
12
第一章 概 论
二、算法的时间复杂度
•一个算法所耗费的时间:该算法中每条语句的执行时间之和。 •每条语句的执行时间：该语句的执行次数乘以该语句执行一次 所需时间。 •频度：语句重复执行的次数 •算法的时间耗费T(n)=每条语句的执行的时间
2020/2/15
数据结构
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一、链表
2.3 线性表的链式存储
1、 链式存储：用一组任意的存储单元存储线性表, 逻辑上 相邻的结点在物理位置上不一定相邻，结点间 的逻辑关系由存储结点时附加的指针字段表示
2、链表：采用链式存储方法的线性表称为链表。
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数据结构
24
2.3.1 单链表
1、单链表的特点：每个结点只有一个链域，指向其直接后继 （尾结点除外）。
依据数据集中可能出现的最坏情况估算出的时间复杂度 称为最坏时间复杂度。
五、平均时间复杂度
在假设数据集的分布是等概率的条件下，估算出的时间 复杂度称为平均时间复杂度。
例：顺序查找
数据结构ppt课件完整版
数据结构分类
根据数据元素之间关系的不同， 数据结构可分为线性结构、树形 结构、图形结构等。
4
数据结构重要性
01
02
03
提高算法效率
合理的数据结构可以大大 提高算法的执行效率，减 少时间和空间复杂度。
33
案例三：最小生成树在通信网络优化中应用
Kruskal算法
基于并查集实现，按照边的权值从小到大依次添加边，直到生成 最小生成树。
Prim算法
从某一顶点开始，每次选择与当前生成树最近的顶点加入，直到 所有顶点都加入生成树。
通信网络优化
最小生成树算法可用于通信网络优化，通过选择最优的通信线路 和节点，降低网络建设和维护成本。
2024/1/28
简化程序设计
数据结构的设计和实现可 以简化程序设计过程，提 高代码的可读性和可维护 性。
解决实际问题
数据结构是解决实际问题 的基础，如排序、查找、 图论等问题都需要依赖于 特定的数据结构。
5
相关术语解析
数据元素
数据元素是数据的基本 单位，通常作为一个整
体进行考虑和处理。
2024/1/28
02
队列的基本操作包括入队（enqueue）、出队（ dequeue）、查看队首和队尾元素等。
03
队列的特点
2024/1/28
04
数据从队尾入队，从队首出队。
05
队列中元素的插入和删除操作分别在两端进行，因此也称 为双端操作。
06
队列中没有明显的头尾标记，通常通过计数器或循环数组 等方式实现。
15
栈和队列应用举例
数据结构详解ppt课件
“数据结构知识导入全程目标•数据结构的基本概念–逻辑结构–物理结构–运算结构•数据结构的基本实现–堆栈–队列–链表–二叉树知识讲解数据结构的基本概念•数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据的集合•数据结构是计算机存储、组织数据的方式•数据结构的选择直接影响计算机程序的运行效率(时间复杂度)和存储效率(空间复杂度)•计算机程序设计=算法+数据结构•数据结构的三个层次–抽象层——逻辑结构–结构层——物理结构–实现层——运算结构识讲解•集合结构(集)–结构中的数据元素除了同属于一个集合外没有其它关系识讲解•线性结构(表)–结构中的数据元素具有一对一的前后关系识讲解•树型结构(树)–结构中的数据元素具有一对多的父子关系知识讲解实现双向线性链表•删除节点识讲解•树形结构的最简模型，每个节点最多有两个子节点•每个子节点有且仅有一个父节点，整棵树只有一个根节点•具有递归的结构特征，用递归的方法处理，可以简化算法•三种遍历序–前序遍历：D-L-R–中序遍历：L-D-R–后序遍历：L-R-D识讲解•二叉树的一般形式–根节点、枝节点和叶节点–父节点和子节点–左子节点和右子节点–左子树和右子树–大小和高度(深度)识讲解•满二叉树–每层节点数均达到最大值–所有枝节点均有左右子树知识讲解二叉树•完全二叉树–除最下层外，各层节点数均达到最大值–最下层的节点都连续集中在左边识讲解•顺序存储–从上到下、从左到右，依次存放–非完全二叉树需用虚节点补成完全二叉树识讲解•链式存储–二叉链表，每个节点包括三个域，一个数据域和两个分别指向其左右子节点的指针域识讲解•链式存储–三叉链表，每个节点包括四个域，一个数据域、两个分别指向其左右子节点的指针域和一个指向其父节点的指针域知识讲解实现有序二叉树•有序二叉树亦称二叉搜索树，若非空树则满足：–若左子树非空，则左子树上所有节点的值均小于等于根节点的值–若右子树非空，则右子树上所有节点的值均大于等于根节点的值–左右子树亦分别为有序二叉树•基于有序二叉树的排序和查找，可获得O(logN)级的平均时间复杂度知识讲解逻辑结构•网状结构(图)–结构中的数据元素具有多对多的交叉映射关系识讲解•顺序结构–结构中的数据元素存放在一段连续的地址空间中识讲解•顺序结构–随机访问方便，空间利用率低，插入删除不方便识讲解•链式结构–结构中的数据元素存放在彼此独立的地址空间中–每个独立的地址空间称为节点–节点除保存数据外，还需要保存相关节点的地址识讲解•链式结构–插入删除方便，空间利用率高，随机访问不方便知识讲解逻辑结构与物理结构的关系•每种逻辑结构采用何种物理结构实现，并没有一定之规，通常根据实现的难易程度，以及在时间和空间复杂度方面的要求，选择最适合的物理结构，亦不排除复合多种物理结构实现一种逻辑结构的可能知识讲解运算结构•创建与销毁–分配资源、建立结构、释放资源•插入与删除–增加、减少数据元素•获取与修改–遍历、迭代、随机访问•排序与查找–算法应用知识讲解数据结构的基本实现•堆栈–基于顺序表的实现–基于链式表的实现•队列–基于顺序表的实现–基于链式表的实现•链表–双向线性链表的实现•二叉树–有序二叉树(二叉搜索树)的实现知识讲解堆栈•后进(压入/push)先出(弹出/pop)识讲解•初始化空间、栈顶指针、判空判满识讲解•动态分配、栈顶指针、注意判空知识讲解队列•先进(压入/push)先出(弹出/pop)识讲解•初始化空间、前弹后压、循环使用、判空判满识讲解•动态分配、前后指针、注意判空知识讲解链表•地址不连续的节点序列，彼此通过指针相互连接•根据不同的结构特征，将链表分为：–单向线性链表–单向循环链表–双向线性链表–双线循环链表–数组链表–链表数组–二维链表识讲解•单向线性链表识讲解•单向循环链表识讲解•双向线性链表识讲解•双向循环链表识讲解•数组链表识讲解•链表数组识讲解•二维链表识讲解•结构模型识讲解•插入节点。
数据结构严蔚敏PPT(完整版)
时间复杂度是衡量算法效率的重要指标，常见的 排序算法的时间复杂度有O(n^2)、O(nlogn)、 O(n)等。
查找的基本概念和算法
查找的基本概念
查找是指在一个已经有序或部分 有序的数据集合中，找到一个特 定的元素或一组元素的过程。
常见查找算法
常见的查找算法包括顺序查找 、二分查找、哈希查找等。
先进先出（FIFO）的数据 处理。
并行计算中的任务调度。
打印机的打印任务管理。
二叉树的层序遍历（宽度 优先搜索，BFS）。
04
树和图
树的基本概念和性质
树的基本概念
树是一种非线性数据结构，由节 点和边组成，其中节点表示实体 ，边表示实体之间的关系。
树的性质
树具有层次结构，节点按照层次 进行排列，每个节点最多只能有 一个父节点，除了根节点外。
isEmpty：判断队列是否为空。
enqueue：向队尾添加一个元素。
front 或 peek：查看队首元素。
dequeue：删除队首的元素。
栈和队列的应用
栈的应用 后进先出（LIFO）的数据处理。
括号匹配问题。
栈和队列的应用
队列的应用
深度优先搜索（DFS）。 表达式求值。
01
03 02
栈和队列的应用
数据结构严蔚敏ppt( 完整版)
contents
目录
• 绪论 • 线性表 • 栈和队列 • 树和图 • 排序和查找 • 数据结构的应用案例分析
01
绪论
数据结构的基本概念
总结词
数据结构是计算机存储和组织数据的方式，是算法和数据操 作的基础。
详细描述
数据结构是计算机科学中研究数据的组织和存储方式的学科 ，它决定了数据在计算机中的表示和关系。数据结构不仅包 括数据的逻辑结构，还涉及到数据的物理存储方式以及数据 的操作方式。
数据结构图结构(动态PPT)课件
结合实际问题
将数据结构图与实际问题相结合，通过分析问题的本质和 规律，选择合适的数据结构和算法进行求解。
创新应用方式
在传统的数据结构图应用基础上，探索新的应用方式和方 法，如基于数据结构图的机器学习模型、数据结构图在社 交网络分析中的应用等。
跨学科融合
将数据结构图与其他学科领域进行融合，如物理学、化学 、生物学等，通过借鉴其他学科的理论和方法，创新数据 结构图的应用场景和解决方案。
包括无向图、有向图、权 重图、邻接矩阵、邻接表 等。
图的遍历方法
深度优先搜索（DFS）和 广度优先搜索（BFS）的 原理和实现。
非线性数据结构图应用案例
树的应用案例
包括二叉搜索树、堆、哈夫曼树等在实际问题中的应用，如排序、优先队列、 编码等。
图的应用案例
包括最短路径问题（Dijkstra算法、Floyd算法）、最小生成树问题（Prim算法 、Kruskal算法）以及网络流问题等在实际问题中的应用，如交通网络规划、电 路设计等。
根据实际需求，选择适合的最小生 成树算法，如Prim算法、Kruskal算
法等。
B
C
D
可视化呈现结果
将算法的运行过程和结果以图形化的方式 呈现出来，方便用户直观地理解和掌握最 小生成树算法的原理和实现过程。
实现算法逻辑
编写代码实现最小生成树算法的逻辑，包 括节点的选择、边的添加和权重的计算等 。
拓展思考：如何创新应用数据结构图解决问题
作用
帮助理解复杂数据结构的组成和 关系，提高数据处理的效率。
常见类型及特点
01
02
03
04
线性数据结构图
元素之间一对一关系，如数组 、链表等。
树形数据结构图
数据结构课件PPT数组和广义表
{ q=1; for (col=1;col<=T.mu;++col) for(p=1;p<=M.tu;++p) if ( M.data[p].j==col ) { T.data[q].i=M.data[p].j; T.data[q].j=M.data[p].i; T.data[q].e=M.data[p].e; ++q; } }
(row) (col) (value)
[0] 1 4 22
[0] 1 5 91
[1] 1 7 15
[1] 2 2 11
[2] 2 2 11
[2] 3 6 28
[3] 2 [4] 3来自6 17 4 -6[3] 4 [4] 4
1 22 3 -6
[5] 4 6 39
[5] 6 2 17
[6] 5 1 91
[6] 6 4 39
cpot[1]=1 cpot[col]=cpot[col-1]+num[col-1]
稀疏矩阵的快速转置(算法5.2)
Status FastTransposeSMatrix(TSMatrix M,TSMatrix &T) { T.mu=M.nu; T.nu=M.mu; T.tu=M.tu;
if (T.tu) { for (col=1;col<=M.nu;++col) num[col]=0; for (t=1;t<=M.tu;++t) ++num[M.data[t].j]; cpot[1]=1; for ( col=2;col<=M.nu;++col) cpot[col]=cpot[col-1]+num[col-1]; for (p=1;p<=M.Tu;++p) { col=M.data[p].j; q=cpot[col]; T.data[q].i=M.data[p].j; T.data[q].j=M.data[p].i; T.data[q].e=M.data[p].e; ++cpot[col]; } }
数据结构.ppt
注意: 1.数据元素ai是一个抽象的符号 2. ai可取各种数据类型 3. 一般情况下,同一线性表中的元素具有相同的数据类型 4. i是元素的序号 (1<=i<=n)
2.逻辑特征：仅有一个开始结点和一个终端结点，并且所有结 点都最多只有一个直接前趋和一个直接后继
2019/9/18
数据结构
18
二、线性表的运算
数据结构
15
第一章 概 论
本章要求:
1、掌握数据、数据元素、数据结构等基本概念。 2、掌握数据逻辑结构和物理结构的分类。 3、学会算法分析的基本方法。
2019/9/18
数据结构
16
第二章 线性表
本章要学习的主要内容 1、线性表的逻辑结构及基本运算 2、线性表的顺序存储结构 3、线性表的链式存储结构：单链表、循环链表、双 链表、静态链表 4、顺序表和链表的比较
（1）头插法建表 （2）尾插法建表
头插法建表：将新结点插入到当前链表的表头
Head c
b
a^
2
sd
1
优点：算法简单
缺点： 链表中结点次序和输入次序相反
2019/9/18
数据结构
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Linklist *CREATLIST( )
Head c
b
a^
{ char ch;
2
sd
1
linklist *head,*s; head=NULL; ch=getchar( );
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数据结构
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2.1 线性表的概念及运算
一、逻辑结构 1.描述: 线性表是由n (n>=0)个数据元素(点)a1,a2,….,ai,….,an
组成的有限序列。其中，数据元素的个数n定义为表长。 当n=0时称为空表，非空的线性表(n>0)记为： (a1,a2,….,ai,…..,an)
数据结构图结构_(动态)ppt课件(完美版)
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5
图的术语
❖ 有向图: 对一个图G，若边集E(G)为有 向边的集合，则称该图为有向图。
① G1 ②
G1=（V，E） V={v1, v2, v3, v4} E={<v1, v2>, <v1, v3>, <v3, v4>, <v4, v1>}
③
④
其中<x, y>表示从x到y的一条弧（arc），A
) 其中， V是顶点的有穷非空集合， E是V中顶点偶对的有穷集，
这些顶点偶对称为边。通常V(G)和E(G)分别称 为图的顶点集合和边集合。 注： E(G)可以为空集。
4
7.1 图的定义和术语
❖ 图的数据结构的形式化定义 （p156）
G=(V,E) 其中 V = { x | x dataobject } E ={VR} VR={<x,y>| p(x,y) ( x , y V ) }
本章学习导读
本章主要介绍图的基本概念、图的存储结构和有关 图的一些常用算法。通过本章学习，读者应该：
1) 了解图的定义和术语 2) 掌握图的各种存储结构 3) 掌握图的深度优先搜索和广度优先搜索遍历算法 4) 理解最小生成树、最短路径、拓扑排序、关键路 径等图的常用算法
1
图（Graph）是一种较线性表和树更为复杂的非线性结构。
图的应用极为广泛，特别是近年来的迅速发展，已渗透到诸如
语言学、逻辑学、物理、化学、电讯工程、计算机科学以及数
学的其它分支中。
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第七章 图
7.1 图的定义 7.2 图的存储结构 7.3 图的遍历 7.4 图的连通性问题 7.5 有向无环图及其应用 7.6 最短路径
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7.1 图的定义和术语
❖ 图定义 图G由两个集合V和E组成，记为 G = ( V , E
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图的术语
生成树 一个连通图的生成树是一个极小连通子图
，它含有图中全部顶点，但只有足以构成一棵 树的n-1条边。
①
②
①
②
①
②
①
②
④
⑤
⑤
生成树
有向树 如果一个有向图恰有一个顶点入度为0，
其余顶点的入度均为1，则是一棵有向树。
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生成树、生成森林
生成树 一个连通图的生成树是它的极小连通子图，在n个 顶点的情形下，有n-1条边。
为弧集合，x为弧尾（tail），y为弧头
y弧（头head)
x弧尾 6
图的术语
❖ 无向图: 对一个图G，若边集E(G)为无 向边的集合，则称该图为无向图。
① G2 ②
③
④
⑤
G2=（V，E）
V={v1, v2, v3, v4, v5}
E={(v1, v2), (v1, v3), (v2, v3), (v3, v4), (v2,v5), (v3,v5)}
其中，(x, y)表示x与y之间的一条连线，称为边 （edge）
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图的术语
设n为顶点数，e为边或弧的条数
对无向图有：0 ≤ e ≤ n(n-1)/2
有向图有：0≤ e ≤ n(n-1)
证明：对有向图，每个顶点至多有n-1条边与其它的 n-1个顶点相连，则n个顶点至多有n(n-1)条边。但对 无向图，每条边连接2个顶点，故最多为n(n-1)/2
环
回路但不是环
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图的术语
• 连通图 ：任何两点都有路径的图。 无向图：若图中任意两个顶点vi,vj都是连通 的，则称该图是连通图(vi< >vj) 有向图：若图中任意两个顶点vi,vj，都存在 从vi到vj 和从 vj到vi的路径，则称 该有向图为强连通图 (vi< >vj)
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图的术语
• 连通分量： 无向图：无向图中极大连通子图，称为 连通分量 有向图：有向图中极大强连通子图，称为 强连通分量
3
4
5
非简单图
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图的术语
• 完全图 边达到最大的图 • 无向完全图：具有n(n-1)/2条边的简单图 称为无向完全图
• 有向完全图：具有n(n-1)条边的有向图。
• 稀疏图： 边或弧很少的图。
• 稠密图： 边或弧很多的图。
• 权：与图的边或弧相关的数。
• 网：边或弧上带有权值的图。
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图的术语
• 路径
非空有限点、弧交替序列， W=v0, a1,v1, … , ak,vk 使得i=1,2,…k , 弧ai的头vi , 尾为vi-1 。
路径长度：路径上边或弧的数目
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图的术语
简单路径：除首尾两点外，其他各点都不 相同的路径称为简单路径。
简单路径
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图的术语
回路:无重复边的闭路径。 环：闭的简单路径，称为环。
G1
1
2
3
4
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图的术语
无向图的度数为依附于顶点v
的边数；有向图的度数等于以
❖ 度 图中每个顶点的度是以顶该点顶v 为点弧为头一的端弧点数的与边以的顶数点目v。
记为 D(V) 。
为弧尾的弧数之和
❖ 入度和出度 对于有向图，入度为以该顶点为终点的
边的数目，出度为以该顶点为起点的边的数目。
1 G2 2
3
4
5
1 G1 2
3
4
例 D(v1)=2
例 D(v1)=3
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图的术语
❖ 子图 设有两个图G=（V，E） G’=（V’，E’）
中，若V’是V的子集， E’是E的子集，则称G’是G 子图。
①
①
④
①
①
②
③
④
⑤
③
④
⑤
① G2 ②
③
④
⑤
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图的术语
❖ 简单图 对不含多重边和自环的图。
1
2
3
4
5
简单图
1
2
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图的术语
❖ 端点和邻接点
在一个无向图中，若存在一条边<vi,vj>,
则称vi，vj为该边的两个端点，并称它们
互为邻结点。
G2
1
2
3
4
5
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图的术语
❖ 起点和终点
在一个有向图中，若存在一条边<vi,vj>, 则称该边 是顶点vi的一条出边，是vj的一条入边，称vi是起 始端点（或起点），称vj是终止端点（或终点）, 并称它们互为邻结点.
在线性结构中，结点之间的关系是线性关系，除开始结点和终 端结点外，每个结点只有一个直接前趋和直接后继。
在树形结构中，结点之间的关系实质上是层次关系，同层上的 每个结点可以和下一层的零个或多个结点（即孩子）相关，但 只能和上一层的一个结点（即双亲）相关（根结点除外）。
然而在图形结构中，对结点（图中常称为顶点）的前趋和后继 个数都是不加限制的，即结点之间的关系是任意的。图中任意 两个结点之间都可能相关。
生成树是对连通图而言的 是连通图的极小连通子图 包含图中的所有顶点 有且仅有n-1条边 非连通图的生成树则组成一个生成森林。若图中有n个顶点 ，m个连通分量，则生成森林中有n-m条边。
一个有向图的生成森林由若干棵有向树组成，含有图中