数据结构讲义7
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数据结构严蔚敏7章图ppt课件
若序列中的顶点都不相同,则称为简单路径。
0
(v0, v1, v2 , v4,v1, v5 , v6 )
是v0到v6的一条有向路径
21 5
(v0, v1, v5 , v6)
简单路径
3 4 6 也是v0到v6的一条有向路径
返回
路径和回路 若有向图G中k+1个顶点之间都有弧存在(即
<v0,v1>,<v1,v2>,…, <vk-1,vk>是图G中的弧),则这个顶点的 序列(v0,v1,..., vk)为从顶点v0到顶点vk的一条有向路径,路 径中弧的数目定义为路径长度。
graph),反之则称为稠密图(dense graph)。 子图 假设有两个图G=(V,E)和G'=(V',E'),如果
V' V且E' E,则称G'是G的子图。
A
A
C
CB F
B F DE
DE G
返回
2 几个常用术语 可以证明,对于具有n个顶点的无向图的边和具有n个
顶点的有向图的弧的最大数目分别为n(n-1)/2和n(n-1)。 称具有n(n-1)/2条边的无向图为完全图(completed
返回
(2)无向图的邻接矩阵
1
v0 v1 v2 v3 v4
v0 0 1 0 1 1
0
(v0, v1, v2 , v4,v1, v5 , v6 )
是v0到v6的一条有向路径
21 5
(v0, v1, v5 , v6)
简单路径
3 4 6 也是v0到v6的一条有向路径
返回
路径和回路 若有向图G中k+1个顶点之间都有弧存在(即
<v0,v1>,<v1,v2>,…, <vk-1,vk>是图G中的弧),则这个顶点的 序列(v0,v1,..., vk)为从顶点v0到顶点vk的一条有向路径,路 径中弧的数目定义为路径长度。
graph),反之则称为稠密图(dense graph)。 子图 假设有两个图G=(V,E)和G'=(V',E'),如果
V' V且E' E,则称G'是G的子图。
A
A
C
CB F
B F DE
DE G
返回
2 几个常用术语 可以证明,对于具有n个顶点的无向图的边和具有n个
顶点的有向图的弧的最大数目分别为n(n-1)/2和n(n-1)。 称具有n(n-1)/2条边的无向图为完全图(completed
返回
(2)无向图的邻接矩阵
1
v0 v1 v2 v3 v4
v0 0 1 0 1 1
第7章图(上)-数据结构简明教程(第2版)-微课版-李春葆-清华大学出版社
对于一个图G,若边集E(G)为有向边的集合,则称该图为有向图。
图 例如,图7.1(b)中的图就是一个有向图。
的
基
本
概
念
0
0
4
4
1
1
3
3
2
2
(2)端点和相邻点
在一个无向图中,若存在一条边(i,j),则称顶点i、j为该 边的两个端点,并称它们互为相邻点(或者邻接点)。
例如,图7.1(a)中,顶点0和顶点1是两个端点,它们互为 相邻点。
7.1.1 图的定义
7.1
无论多么复杂的图都是由顶点和边构成的。
图 的
采用形式化的定义,图G(Graph)由两个集合V(Vertex)和
基
E(Edge)组成,记为G=(V,E),其中V是顶点的有限集合,记
本 概
为V(G),E是连接V中两个不同顶点(顶点对)的边的有限集
念
合,记为E(G)。
7.1
对于含有n个顶点的图,百度文库常用字母或自然数来唯一标识图 中顶点(顶点的编号)。
本 概 念
n=n4+n3+n2+n1+n0=7+n2+n1,即n2+n1=n-7。 度之和=4×3+3×4+2×n2+n1=24+2n2+n1≤24+2(n2+n1)
《数据结构》课件
《数据结构》PPT课件
# 数据结构 PPT课件
第一章 数据结构概述
什么是数据结构
数据结构是研究数据组织、存储和操作的一门学科,它关注数据ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ间的关系和逻辑。
常见数据结构的分类
常见的数据结构包括线性表、栈与队列、树与二叉树、图等,它们针对不同的应用场景。
数据结构的应用场景
数据结构在计算机科学领域的应用非常广泛,包括数据库、编译器、图形图像处理等。
二叉树的常见操作
二叉树支持常见的操作,如插入、删除、查找等, 可以灵活地操作其中的节点。
第五章 图
1
图的存储结构
2
图的存储结构包括邻接矩阵和邻接表两种方
式,可以根据实际情况选择适合的存储结构。
3
最短路径算法
4
最短路径算法用于寻找图中两个节点之间的 最短路径,常见的算法有Dijkstra算法和 Floyd-Warshall算法。
第二章 线性表
1
线性表的顺序存储结构
2
线性表的顺序存储结构使用数组来存储元素,
可以快速随机访问元素。
3
线性表的常见操作
4
线性表支持常见的操作,包括插入、删除、 查找等,可以灵活地操作其中的元素。
线性表的定义和实现
线性表是一种数据结构,它包含一组有序的 元素,可以通过数组和链表来实现。
线性表的链式存储结构
# 数据结构 PPT课件
第一章 数据结构概述
什么是数据结构
数据结构是研究数据组织、存储和操作的一门学科,它关注数据ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ间的关系和逻辑。
常见数据结构的分类
常见的数据结构包括线性表、栈与队列、树与二叉树、图等,它们针对不同的应用场景。
数据结构的应用场景
数据结构在计算机科学领域的应用非常广泛,包括数据库、编译器、图形图像处理等。
二叉树的常见操作
二叉树支持常见的操作,如插入、删除、查找等, 可以灵活地操作其中的节点。
第五章 图
1
图的存储结构
2
图的存储结构包括邻接矩阵和邻接表两种方
式,可以根据实际情况选择适合的存储结构。
3
最短路径算法
4
最短路径算法用于寻找图中两个节点之间的 最短路径,常见的算法有Dijkstra算法和 Floyd-Warshall算法。
第二章 线性表
1
线性表的顺序存储结构
2
线性表的顺序存储结构使用数组来存储元素,
可以快速随机访问元素。
3
线性表的常见操作
4
线性表支持常见的操作,包括插入、删除、 查找等,可以灵活地操作其中的元素。
线性表的定义和实现
线性表是一种数据结构,它包含一组有序的 元素,可以通过数组和链表来实现。
线性表的链式存储结构
数据结构(C语言版)_第7章 图及其应用
(3)无向图中,第i个链表中的表结点数是顶点vi的度,有向图中,第i个 链表中的表结点是顶点vi的出度。
(4)在邻接链表中,要确定两个顶点vi和vj之间是否有边或弧相连,需要 遍历第i个或第j个单链表,不像邻接矩阵那样能方便的对顶点进行随机访问。
7.3.2 邻接表
3.创建有向图和无向图邻接表的算法实现
下面分别介绍图的两种遍历方法:深度优先搜索和广度优先 搜索,这两种方法既适用于无向图也适用于有向图。
7.4.1 深度优先遍历
1.深度优先遍历的基本思想 深度优先遍历的思想类似于树的先序遍历,简称为DFS (Depth-First-Search)。其遍历过程基本思路如下:初始时 将图中的所有顶点标记为未被访问,从图中任选一个顶点vi出 发,访问该顶点并标记为已访问,然后访问任一个与vi邻接且 未被访问的邻接点vj,并标记vj为已访问,再从vj出发继续深 度优先遍历图中的其余顶点,重复这一过程,若到达某顶点不 存在未被访问过的邻接顶点时,则一直退回到最近被访问过的 且存在未被访问过的邻接顶点的那个顶点再进行深度优先遍历, 直至图中所有与vi有路径相通的顶点都被访问完为止。若此时 图中仍有未被访问的顶点,则另外选择一个未被访问的顶点, 从它出发,再进行深度优先遍历。直到图中的所有顶点都被访 问为止。可以看出,深度优先遍历是一个递归的过程,其特点 是尽可能地向纵深方向进行搜索。
7.4.1 深度优先遍历
(4)在邻接链表中,要确定两个顶点vi和vj之间是否有边或弧相连,需要 遍历第i个或第j个单链表,不像邻接矩阵那样能方便的对顶点进行随机访问。
7.3.2 邻接表
3.创建有向图和无向图邻接表的算法实现
下面分别介绍图的两种遍历方法:深度优先搜索和广度优先 搜索,这两种方法既适用于无向图也适用于有向图。
7.4.1 深度优先遍历
1.深度优先遍历的基本思想 深度优先遍历的思想类似于树的先序遍历,简称为DFS (Depth-First-Search)。其遍历过程基本思路如下:初始时 将图中的所有顶点标记为未被访问,从图中任选一个顶点vi出 发,访问该顶点并标记为已访问,然后访问任一个与vi邻接且 未被访问的邻接点vj,并标记vj为已访问,再从vj出发继续深 度优先遍历图中的其余顶点,重复这一过程,若到达某顶点不 存在未被访问过的邻接顶点时,则一直退回到最近被访问过的 且存在未被访问过的邻接顶点的那个顶点再进行深度优先遍历, 直至图中所有与vi有路径相通的顶点都被访问完为止。若此时 图中仍有未被访问的顶点,则另外选择一个未被访问的顶点, 从它出发,再进行深度优先遍历。直到图中的所有顶点都被访 问为止。可以看出,深度优先遍历是一个递归的过程,其特点 是尽可能地向纵深方向进行搜索。
7.4.1 深度优先遍历
数据结构第7章排序
7.1.4 希尔排序
• 算法评价 – 算法效率依赖于增量序列的选择 – 时间复杂度 在O(n3/2)到O(n7/6)之间 • 增量序列的取法 – 最后一个增量必须为1 – 其他增量间保持“互质”
7.2 分划类排序
• 分划类排序 – 通过一趟划分确定一个元素在序列中的位臵,保证在 它之前的一组元素不比它大,之后的不比它小,接着 对两组元素继续分划,直至待排序列有序。 • 应用分划类排序思想的算法 – 冒泡排序 – 快速排序
希尔排序例
34 28 81 79 22 16 55 24 99 64 46
设增量d=5
16 28 24 79 22 34 55 81 99 64 46
设增量d=3
16 22 24 55 28 34 64 46 99 79 81
设增量d=1
16 22 24 28 34 46 55 64 79 81 99
7.1.4 希尔排序
• 希尔排序算法
template<class ElemType> void ShellSort(ElemType data[], int increments[] , int n, int incrementsLength){ int i, j, k; ElemType tmp; for ( k = 0; k < incrementsLength; k++){ // 进行以increments[k]为增量的排序 for ( i = increments[k]; i < n; i++){ tmp = data[i]; for ( j = i; j >= increments[k]; j -= increments[k]){ if ( tmp >= data[j - increments[k]]) break; data[j] = data[j - increments[k]]; } data[j] = tmp; } } }
数据结构第七章 排序
结果
直接选择排序算法
void SelectSort(DataType R[ ],int N) { int i,j,small; 循环n-1次 DataType temp; /* 做 n-1 趟选择排序 */ for (i=1;i<N-1;i++) { small=i; /* 在无序区选关键字最小的记录R[small] */ for (j=i+1;j<N;j++) 寻找最小 if (R[j].key<R[small].key) small=j; 记录下标 if (small!=i) /*交换 R[i] 和 R[small] */ {temp=R[i];R[i]=R[small]; R[small]=temp;} } } 记录交换
希尔排序
基本思想:把待排序的数据元素分成若干个小 组,对同一小组内的数据元素用直接插入法排 序;小组的个数逐次缩小,当完成了所有数据 元素都在一个组内的排序后排序过程结束。 希尔排序是一种不稳定的排序方法。
直接选择排序
基本原理:将待排序的结点分为已排序( 初始 为空) 和未排序两组,依次将未排序的结点中 值最小的结点插入已排序的组中。 直接选择排序是一种不稳定的排序方法。
08 08
16 16
第三次
08
16
21
25* 25
49
《数据结构》第 7 章 图
A
B E
C D F E
A B
D
C
F
制作:计算机科学与技术学院 徐振中
▲
数据结构 7.2 图的存储结构 多重链表 v1
第七章 图
G1
v2 v4 ^
v1
v2 ^ ^
v1
v3
v2
v4
v1 v3
v2 v4
v1
v3
v2 v4
v4
v5
v4
v5
强连通图: 任意两个顶点都连通的有向图。 强连通分量:有向图的极大强连通子图;任何强连通 图的强连通分量只有一个,即其本身;非强连通图有多个 强连通分量。
制作:计算机科学与技术学院 徐振中
数据结构
第七章 图
生成树:所有顶点均由边连接在一起但不存在回路的图。 v1 v2 v1 v2 v1 v2 v1 v2 v1 v2
制作:计算机科学与技术学院 徐振中
数据结构 {引用型操作} LocateVex(G, u); 初始条件:图 G 存在,u 和 G 中顶点有相同特征。
第七章 图
操作结果:若 G 中存在和 u 相同的顶点,则返回该顶点 在图中的位置;否则返回其它信息。 若<v,w>∈G,则 GetVex(G, v); 称 w 为 v 的邻接点, 顶点在图中的“位置”指 初始条件:图 G 存在,v 是 G 中某个顶点。 若(v,w)∈G,则称 w 操作结果:返回 v 的值。 的是,在图的存储结构中顶 和 v 互为邻接点。 点之间自然形成的相对位置。 FirstAdjVex(G, v); 初始条件:图 G 存在,v 是 G 中某个顶点。
数据结构第7章图3有向无环图及其应用ppt课件51页PPT
while (!StackEmpty(S)) { Pop(S,i); printf(i,G.vertices[i].data); ++count; //输出i号顶点并计数
§7.5 有向无环图及其应用
G.ver4ti号ces顶[0]点v的1 入度减13
2
1^
G.vertices[1] v2 ^
s
打印G.vertices[3].data
G.vertices[2] v3
4
1^
G.vertices[3] v4
4^
G.vertices[4] v5 ^
3
G.vertices[5] v6
对一个有向无环图中的顶点排成一个具有前后 次序的线性序列。
拓扑排序算法:重复选择没有直接前驱的顶点。
§7.5 有向无环图及其应用
拓扑排序
1. 输入AOV网络。令 n 为顶点个数。 2. 在AOV网络中选一个没有直接前驱的顶点, 并输出之; 3. 从图中删去该顶点, 同时删去所有它发出的有向边; 4. 重复以上 2、3 步, 直到:
G.vertices[2] v3
4
1^
G.vertices[3] v4
4^
G.vertices[4] v5 ^
1
G.vertices[5] v6
4
3^
1^
s
0 V1 3 V4
§7.5 有向无环图及其应用
G.ver4ti号ces顶[0]点v的1 入度减13
2
1^
G.vertices[1] v2 ^
s
打印G.vertices[3].data
G.vertices[2] v3
4
1^
G.vertices[3] v4
4^
G.vertices[4] v5 ^
3
G.vertices[5] v6
对一个有向无环图中的顶点排成一个具有前后 次序的线性序列。
拓扑排序算法:重复选择没有直接前驱的顶点。
§7.5 有向无环图及其应用
拓扑排序
1. 输入AOV网络。令 n 为顶点个数。 2. 在AOV网络中选一个没有直接前驱的顶点, 并输出之; 3. 从图中删去该顶点, 同时删去所有它发出的有向边; 4. 重复以上 2、3 步, 直到:
G.vertices[2] v3
4
1^
G.vertices[3] v4
4^
G.vertices[4] v5 ^
1
G.vertices[5] v6
4
3^
1^
s
0 V1 3 V4
数据结构:第7章 图3-最小生成树
lowcost[i] 0 5 0 2 5 0
4
1
6
1 25 3 2
54
5
6
4 1
6
25 3
1 32
4
5
6
(e) u={1,3,6,4} w={2,5} (f) u={1,3,6,4,2} w={5}
i
1234 5 6
closest[i] 1 3 1 6 3 3
lowcost[i] 0 5 0 0 5 0
1 25
3
54
5
6
(c ) u={1,3} w={2,4,5,6}
1
1
4
25
6
32
54
5
6
(d) u={1,3,6} w={2,4,5}
wk.baidu.com
i
1234 5 6
closest[i] 1 3 1 1 3 3
lowcost[i] 0 5 0 5 5 4
i
1234 5 6
closest[i] 1 3 1 6 3 3
生成森林可以利用非连通图的深度优先搜 索遍历或非连通图的广度优先搜索遍历算 法得到。
例2:画出下图的生成森林(或极小连通子图)
A
B
CDE
这是一个无向非连通图 (参见教材P170-171例)
F
GH
数据结构(C语言版CHAP7(1)
1)无向图邻接矩阵是对称矩阵,同一条边表示了两次; 2)顶点v的度:等于二维数组对应行(或列)中1的个数; 3)判断两顶点v、u是否为邻接点:只需判二维数组对应分量是否为1; 4)顶点不变,在图中增加、删除边:只需对二维数组对应分量赋值1或 清0; 5)设存储顶点的一维数组大小为m(m图的顶点数n), G占用存储空间: m+m2;G占用存储空间只与它的顶点数有关,与边数无关;适用于边稠密 的图; 对有向图的数组表示法可做类似的讨论
V2
V5
V5
V4
V5
图1
图2
图3
结束
第 15 页
7.1
6 连通分图(强连通分量)
图的基本概念
无向图G的极大连通子图称为G的连通分量 极大连通子图意思是:该子图是G连通子图,将G的任何不在该子图 中的顶点加入,子图不再连通; 有向图D的极大强连通子图称为D的强连通分量 极大强连通子图意思是:该子图是D强连通子图,将D的任何不在该 子图中的顶点加入,子图不再是强连通的; 连通分图 V1 V2 V5
1 0 1
0
1
3 4 3 2 2
4
wenku.baidu.com结束
第 25 页
7.2
图的存储结构
图的邻接表类型定义 #define MAX_VERTEX_NUM 20 typedef struct ArcNode{ //边(弧)结点的类型定义 int adjvex; //边(弧)的另一顶点的在数组中的位置 struct ArcNode *nextarc; //指向下一条边(弧)结点的指针 }ArcNode; typedef struct Vnode { //顶点结点和数组的类型定义 VertexType data; //顶点信息 ArcNode * finrstarc; //指向关联该顶点的边(弧)链表 }Vnode, AjList[MAX_VERTEX_NUM]; typedef struct { AdjList vertices; int vexnum, arcnum; //图的当前顶点数和弧数 int kind; //图的种类标志 }ALGraph;
数据结构 -第13周内排序第7讲-内排序的比较.pdf
考虑2:k2选择直接插入排序还是简单选择排序 ? 稳定性
例如:
标识
k1
k2
1
80
90
2
70
90
3
80
72
4
70
72
标识
k1
k2
k2直接插入排序
3
80
72
4
70
72
1
80
90
2
70
90
标识
k1
k2
2
70
90
4
70
72
1
80
90
3
80
72
k1简单选择排序
相对次序改变
相对次序改变
标识
k1
k2
Baidu Nhomakorabea
1
80
则采用的排序方法可能是
。
A. 冒泡排序 C. 二路归并排序
B. 希尔排序 D. 基数排序
说明:本题为2010年全国考研题
━━本章完━━
满足这种要求的排序方法是
。
A.先按k1值进行直接插入排序,再按k2值进行简单选择排序 B.先按k2值进行直接插入排序,再按k1值进行简单选择排序 C.先按k1值进行简单选择排序,再按k2值进行直接插入排序 D.先按k2值进行简单选择排序,再按k1值进行直接插入排序
数据结构导论 第七章 文件
10
二、顺序文件的检索方法
当需要对磁带顺序文件进行检索时,一般是采用顺序扫描的 方式来检索满足查询条件的记录。例如,若要检索第i个记录,则 必须先检索前面的i-1个记录。为了提高平均检索效率,可采用批 量处理技术。如果将对文件的多个检索请求加以积累和排序,则 形成一个称为待办文件(或事务文件)的文件。如果将被查询的 文件称为主文件,则批量检索就是按照待办文件的要求成批地检 索主文件。批量检索对于实时应用来说是不适宜的,因为实时查 询要求响应时间快,而在很短的时间间隔内,积累的批处理文件 规模太小,不能表现出它的优越性。
9
7.2 顺序文件
一、顺序文件
——指按记录进入文件的先后顺序存放、其逻辑顺序 和物理顺序一致的文件。 即
顺序文件是物理结构最简单的文件,也是数据处理历史上最早使 用的文件结构。顺序文件的各个记录按输入的先后次序存放在外存中 的连续存储区。为了便于检索和修改文件,文件中的记录通常按关键 字的大小次序排列,成为按关键字排序的顺序文件。 顺序文件的基本优点是在连续存取时速度较快。例如,如果文件 中的第i个记录刚被存取过,而下一个要存取的记录就是第i+1个记录, 则此次存取将会很快完成。磁带是比较适用于这种应用的外存设备。 存放于磁带上的文件也只能是顺序文件,这是由磁带的物理特性决定 的。存放于磁盘上的文件,既可以是顺序文件,也可以是索引结构或 其它结构类型的文件。
二、顺序文件的检索方法
当需要对磁带顺序文件进行检索时,一般是采用顺序扫描的 方式来检索满足查询条件的记录。例如,若要检索第i个记录,则 必须先检索前面的i-1个记录。为了提高平均检索效率,可采用批 量处理技术。如果将对文件的多个检索请求加以积累和排序,则 形成一个称为待办文件(或事务文件)的文件。如果将被查询的 文件称为主文件,则批量检索就是按照待办文件的要求成批地检 索主文件。批量检索对于实时应用来说是不适宜的,因为实时查 询要求响应时间快,而在很短的时间间隔内,积累的批处理文件 规模太小,不能表现出它的优越性。
9
7.2 顺序文件
一、顺序文件
——指按记录进入文件的先后顺序存放、其逻辑顺序 和物理顺序一致的文件。 即
顺序文件是物理结构最简单的文件,也是数据处理历史上最早使 用的文件结构。顺序文件的各个记录按输入的先后次序存放在外存中 的连续存储区。为了便于检索和修改文件,文件中的记录通常按关键 字的大小次序排列,成为按关键字排序的顺序文件。 顺序文件的基本优点是在连续存取时速度较快。例如,如果文件 中的第i个记录刚被存取过,而下一个要存取的记录就是第i+1个记录, 则此次存取将会很快完成。磁带是比较适用于这种应用的外存设备。 存放于磁带上的文件也只能是顺序文件,这是由磁带的物理特性决定 的。存放于磁盘上的文件,既可以是顺序文件,也可以是索引结构或 其它结构类型的文件。
数据结构:第7章 图4-拓扑排序和关键路径
数据结构讲义
第7章 图
- 拓扑排序和关键路径
7.5 有向无环图及其应用
7.5.1 AOV网与拓扑排序的概念 一、AOV网的概念 1.AOV网定义 在一个有向图中,若用顶点表示活动,有向边 表示活动间先后关系,称该有向图叫做顶点表 示活动的网络(Activity On Vertex network)简称 为AOV网。 在AOV网中,若从顶点i到顶点j之间存在一条有 向路径,称顶点i是顶点j的前驱,或者称顶点j 是顶点i的后继。若<i,j>是图中的边,则称顶点i 是顶点j的直接前驱,顶点j是顶点i的直接后继。
课程
课程名称
先修课程
C1
高等数学
C2
程序设计基础
C3
离散数学
C1,C2
C4
数据结构
C2,C3
C5
高级语言程序设计
C2
C6
编译方法
C5,C4
C7
操作系统
C4,C9
C8
普遍物理
C1
C9
计算机原理
C8
C8
C1 C3
C9 C7
C4 C6
(a)课程开设
学生课程开设工程图
C2
C5
(b)课程开设优先关系的有向图
2.AOV网实际意义
现代化管理中, 通常我们把计划、施工过程、生产流程、 程序流程等都当成一个工程,一个大的工程常常被划分 成许多较小的子工程,这些子工程称为活动。在整个工 程实施过程中,有些活动开始是以它的所有前序活动的 结束为先决条件的,必须在其它有关活动完成之后才能 开始,有些活动没有先决条件,可以 安排在任意时间开 始。AOV网就是一种可以形象地反映出整个工程中各个 活动之间前后关系的有向图。例如,计算机专业学生的 课程开设可看成是一个工程,每一门课程就是工程中的 活动,下页图给出了若干门所开设的课程,其中有些课 程的开设有先后关系,有些则没有先后关系,有先后关 系的课程必须按先后关系开设,如开设数据结构课程之 前必须先学完程序设计基础及离散数学,而开设离散数 学则必须先并行学完数学、程序设计基础课程。
第7章 图
- 拓扑排序和关键路径
7.5 有向无环图及其应用
7.5.1 AOV网与拓扑排序的概念 一、AOV网的概念 1.AOV网定义 在一个有向图中,若用顶点表示活动,有向边 表示活动间先后关系,称该有向图叫做顶点表 示活动的网络(Activity On Vertex network)简称 为AOV网。 在AOV网中,若从顶点i到顶点j之间存在一条有 向路径,称顶点i是顶点j的前驱,或者称顶点j 是顶点i的后继。若<i,j>是图中的边,则称顶点i 是顶点j的直接前驱,顶点j是顶点i的直接后继。
课程
课程名称
先修课程
C1
高等数学
C2
程序设计基础
C3
离散数学
C1,C2
C4
数据结构
C2,C3
C5
高级语言程序设计
C2
C6
编译方法
C5,C4
C7
操作系统
C4,C9
C8
普遍物理
C1
C9
计算机原理
C8
C8
C1 C3
C9 C7
C4 C6
(a)课程开设
学生课程开设工程图
C2
C5
(b)课程开设优先关系的有向图
2.AOV网实际意义
现代化管理中, 通常我们把计划、施工过程、生产流程、 程序流程等都当成一个工程,一个大的工程常常被划分 成许多较小的子工程,这些子工程称为活动。在整个工 程实施过程中,有些活动开始是以它的所有前序活动的 结束为先决条件的,必须在其它有关活动完成之后才能 开始,有些活动没有先决条件,可以 安排在任意时间开 始。AOV网就是一种可以形象地反映出整个工程中各个 活动之间前后关系的有向图。例如,计算机专业学生的 课程开设可看成是一个工程,每一门课程就是工程中的 活动,下页图给出了若干门所开设的课程,其中有些课 程的开设有先后关系,有些则没有先后关系,有先后关 系的课程必须按先后关系开设,如开设数据结构课程之 前必须先学完程序设计基础及离散数学,而开设离散数 学则必须先并行学完数学、程序设计基础课程。
C与数据结构 第7次课--函数的定义、声明和调用
《C语言与数据结构》
第7次课----函数的定义、声明和调用
第3章
函数的全面认识
在C语言中,函数有两种:标准库函数、用户自 定义函数。 C语言中的标准库函数是系统提供的,主要提供 一些基本的功能。比如前面提到的输入输出函数、 数学函数等。 在使用这些库函数的时候,必须包含该函数声明 所在的头文件。 例如,使用scanf和printf时,要在程序开始处加下 面一行。 #include “stdio.h”
《C语言与数据结构》
第7次课----函数的定义、声明和调用
第3章
参数传递规则
在实参向形参传送参数的过程中,遵循如下的规则: ① 数目一致、类型兼容。 ② 实参可以是常量、变量或表达式,但它们应有确定的值; 形参只能是变量,而且形参随着函数被调用而占有内存单元, 函数调用结束时,其所占内存单元也释放。 ③ 如同时有多个实参,实参的求值顺序有的系统是自左而 右,有的系统是自右而左。Turbo c 和 MS c 是自右而左顺 序求值。
第3章
函数的声明
函数声明的一般格式:
不可少
类型标识符 函数名(类型 形参,„„,类型 形参);
例如: double max(double a, double b ); 注意 ① 函数声明(函数首部加一个分号)和函数定义 (对函数功能的确立)的不同。 ② 在函数声明中可以不写形参名,而只写形参的类 型。 例如: double max(double, double );
数据结构:第7章 图2-图的遍历
7
11
10
8 DFS1(来自百度文库)
9
邻接表深度优先搜索示意图
3. 非连通图的深度优先搜索
在每个连通分量或每个强连通分量中都选一个顶点, 进行深度优先搜索遍历,最后将每个连通分量或每个 强连通分量的遍历结果合起来,则得到整个非连通图 的遍历结果。
遍历算法实现与连通图的只有一点不同,即对所有顶 点进行循环,反复调用连通图的深度优先搜索遍历算 法即可。具体实现如下:
w=NEXTADJ(G,v,w);//找下一邻接点 } }
1. 用邻接矩阵实现图的深度优先搜索
1
2
4
5
3
6 7
8 无向图 G7
01100000 10011000 10000110 01000001 01000001 00100001 00100001 00011110
邻接矩阵的深度优先搜索演示
无向图 G7 的邻接矩阵
7.3.1深度优先搜索遍历
1. 深度优先搜索思想
(1)首先访问顶点i,并将其访问标记置为访问过, 即visited[i] =1; (2) 然后搜索与顶点i有边相连的下一个顶点j, 若j未被访问过,则访问它,并将j的访问标记置 为访问过,visited[j]=1,然后从j开始重复此过 程,若j已访问,再看与i有边相连的其它顶点; (3) 若与i有边相连的顶点都被访问过,则退回 到前一个访问顶点并重复刚才过程,直到图中 所有顶点都被访问完为止。
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int
vexnum;
//顶点数
int
arcnum;
//边数
GraphKind
kind;
//图的类型
} Mgraph;
7.2 图的存储结构
▪ 算法7.1(P162)是在邻接矩阵存储结构MGraph上 对图的构造操作的实现框架,它根据图G的种类调 用具体构造算法。 若G是无向网,则调用算法7. 2(P162) ▪ 构造一个具有n个顶点和e条边的无向网G的时间复
▪ 顶点表:用数组的形式存放所有的顶点及对应的边链表
的头指针。
▪ 边链表:每条边用一个结点进行表示。同一个结点的所
有的边形成它的边结点单链表。
▪ 在邻接表的边链表中,各个边结点的链入顺序任意,视
边结点输入次序而定。
7.2 图的存储结构
VNode
顶点数组
ArcNode
data firstarc
adjvex
7.1 图的定义和术
语
有向图 G1
A
B
无向图 G2
A
B
E
C
D
• 顶点:
A
B
• 有向边(弧)、弧尾或初 始结点、弧头或终止结点
A
B
• 有向图:G1 =(V1,A1) V1 = {A,B,C,D} A1 = {<A,B>, <A,C>, <C,D>, <D,A>}
C
• 顶点:
D
A
B
• 无向边或边
A
B
•无向图:G2 =(V2,A2) V2 = {A,B,C,D,E} A2 = {(A,B), (A,C),(B,D), (B,E),(C,E),(D,E)}
A
B
有向图G的两个强连通分量
A
B
C
D
C
D
7.1 图的定义和术语
生成树 一个连通图的生成树是它的极小连通子图,包含 连通图的全部n个顶点,但只有构成一棵树的n-1条边。
无向图G
A
B
E
H
无向图G的生成树
A
B
E
H
M
C
D
M
C
D
7.2 图的存储结构
7.2.1 邻接矩阵 (数组表示法)
❖ 在图的邻接矩阵表示中,有一个记录各个顶点信 息的顶点表,还有一个表示各个顶点之间关系的 邻接矩阵。
#define INFINITY
INT_MAX
#define MAX
20 //最大顶点数
typedef enum{ DG, DN, UDG, UDN} GraphKind;
typedef struct{
VertexType vexs[MAX];
//顶点数组
int
Edge[MAX][MAX]; //邻接矩阵
列 1 的个数可得顶点 j 的入度。
7.2 图的存储结构
▪ 网(带权的图)的邻接矩阵
W (i,j), 如i果 !j且 <i,j E或 (i,j) E A .Ed[i]gj[]e = , 否但 则i是 !, =j
0, 对角 i=线 j=
7.2 图的存储结构
▪ 用邻接矩阵表示图时,除了存储用于表示顶点间相邻关系 的邻接矩阵外,还需要一个数组存储顶点。表示形式为:
❖ 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。
7.1 图的定义和术语
❖ 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。 ❖ 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。
❖ 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)。
❖ 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。
无向图G
A
B
EFG
H
IJ
K M
C
L D
无向图G的三个连通分量
Aቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
B
FG
E
H
IJ
K
L
M
C
D
7.1 图的定义和术语
❖ 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。
有向图G
7.1 图的定义和术 语
❖ 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。
❖ 权 某些图的边具有与它相关的数, 称之为权。带权图叫做网。
7.1 图的定义和术语
❖ 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。
❖ 设图 A = (V, E)是一个有 n 个顶点的图,则图的邻 接矩阵是一个二维数组 A.edge[n][n],定义:
A .Ed [i]jg [ ] e 1 0 ,, 否 如 < i,则 果 j> E 或(i,者 j) E
❖ 无向图的邻接矩阵是对称的,有向图的邻接矩阵 可能是不对称的。
❖ 在无向图的邻接矩阵中, 统计第 i 行 (列) 1 的个数可得顶点i 的度。 ❖ 在有向图的邻接矩阵中, 统计第 i 行 1 的个数可得顶点 i 的出度,统计第 j
杂度是O(n2+e·n), 其中对邻接矩阵G.arcs的初始 化耗费了O(n2)的时间。
7.2 图的存储结构
7.2.2 邻接表 (Adjacency List)
❖ 无向图的邻接表: 把同一个顶点发出的边链接在同一个边链表中,链表
的每一个结点代表一条边,叫做边结点,结点中保存有 与该边相关联的另一顶点的顶点下标 adjvex 和指向同 一链表中下一个边结点的指针 nextarc。
边链表 nextarc
7.2 图的存储结构
❖ 有向图可以建立邻接表和逆邻接表: 1)在有向图的邻接表中,第 i 个边链表链接的边都是 顶点 i 发出的边。也叫做出边表。 2)在有向图的逆邻接表中,第 i 个边链表链接的边都 是进入顶点 i 的边。也叫做入边表。
7.1 图的定义和术
语
❖ 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。