数据结构无向图
数据结构——图思维导图-高清简单脑图模板-知犀思维导图
数据结构——图图的定义和基本术语
定义是由一个顶点集V和一个顶点间的关系集合组成的数据结构
分类
有向图
无向图
基本术语
有(无)向网弧或边带权的图
子图
完全图含有e=n(n-1)/2条边的无向图
有向完全图含有e=n(n-1)条弧的有向图
稀疏图边或弧的个数<nlogn
稠密图边或弧的个数>=nlogn
度(入度+出度)
入度以顶点v为弧尾的弧的数目
出度以顶点v为弧头的弧的数目
路径长度路径上边的数目
连通图图中任意两个顶点之间都有路径相通
图的遍历
深度优先搜索DPS
类似于先序遍历
实质对每个顶点查找其邻接点的过程
广度优先搜索BFS实质通过边或弧找邻接点的过程
图的存储结构
邻接矩阵
有向图:对称统计第i行1的个数可得顶点i的出度
无向图:不对称统计第j列1的个数可得顶点j的入度
邻接表只存储图中已有的弧或边的信息
有向图的十字链表将有向图的邻接表和逆邻接表结合起来的一种链
图的应用
最小生成树
普里姆(Prim)算法
贪心算法
最短路径
Dijkstra算法
Floyd算法
拓扑排序
关键路径。
算法与数据结构课设(有向图,无向图,有向网,无向网)
算法与数据结构课程设计报告系(院):计算机科学学院专业班级:教技1001姓名:李##学号: ******### 指导教师:***设计时间:2012.6.16 - 2012.6.24设计地点:4号楼2号机房目录一、设计方案 (1)二、实现过程以及代码 (2)三、测试 (20)四、结论和分析 (23)五、难点和收获 (23)一、 设计方案1.程序设计基本过程:拿到课程设计任务书,按照要求,需要设计有向图、有向网、无向图 、无向网四种图,以及邻接矩阵、邻接表两种数据存储结构,三层以上的显示菜单。
图的操作中又包含了有关线性表、栈和队列的基本操作。
由于显示菜单已给出,剩下的任务就是把函数写入其中。
2.程序流程图:预定义 定义结构体 定义变量 各种函数3.程序设计的原理:图的操作都是以两种存储结构为基础的:邻接矩阵存储结构和邻接表存储结构,如有向图,有向网,无向图,无向网的创建,其他的操作都是在四种图创建后才开始进行的。
所以,首先必须理解两种存储结构的定义。
图的邻接矩阵存储结构即图的数组表示法。
用两个数组分别存储数据元素(如顶点)的信息和数据元素之间的关系(如边或弧)的信息。
用邻接矩阵存储结构的图具有以下几点特征:(一):顶点数:vexnum ,边(弧)数:arcnum ,图的种类:kind ;(二):邻接矩阵:arcs(1顶点关系类型:adj 2相关信息:*info);(三):顶点向量(顶点名):vexs[];其优点是以二维数组表示有n 个顶点的图时,需存放n 个顶点的信息和n*n 条弧的信息存储量。
借助邻接矩阵容易判定任意两个顶点之间是否有边或弧相连,并容易求出各个顶点的度。
缺点是时间复杂度是O (n*n ),例如,构造一个具有n 个顶点和e 条边的无向网的时间复杂度为O (n*n+e*n )。
图的邻接表存储结构是图的一种链式存储结构。
对图中的每个顶点建立一个单链表,每个结点由三个域组成,邻接点域adjvex (弧尾在邻接表链表中的位序),链域nextarc (下一条弧),数据域info(权值)。
无向图最短路径算法设计
无向图最短路径算法设计在图论中,最短路径算法是解决图中两个顶点之间最短路径问题的关键算法。
无向图是一种由顶点和边组成的数据结构,其中边没有方向。
本文将介绍几种常用的无向图最短路径算法的设计与实现。
一、Dijkstra算法Dijkstra算法是解决单源最短路径问题的一种贪心算法。
它通过逐步确定起点到各个顶点的最短距离,从起点开始,每次选择最短距离的顶点,并更新与该顶点相邻的顶点的最短距离。
直到所有顶点都被访问过,得到起点到各个顶点的最短路径。
该算法的步骤如下:1. 初始化起点到各个顶点的距离为无穷大,起点到自身的距离为0。
2. 选择起点作为当前顶点,标记该顶点已被访问。
3. 更新当前顶点的邻居顶点的最短距离,如果经过当前顶点到达邻居顶点的距离小于邻居顶点当前已有的最短距离,则更新邻居顶点的最短距离。
4. 从未被访问的顶点中选择距离起点最近的顶点作为新的当前顶点,并标记该顶点已被访问。
5. 重复步骤3和步骤4,直到所有顶点都被访问过。
二、Floyd-Warshall算法Floyd-Warshall算法是解决任意两点最短路径问题的一种动态规划算法。
它通过逐步更新所有顶点之间的最短路径长度,得到任意两点之间的最短路径。
该算法的步骤如下:1. 初始化距离矩阵,其中顶点之间的距离已知的用实际距离表示,未知的用无穷大表示。
2. 逐步更新距离矩阵,对于每个顶点k,判断通过顶点k是否可以使得顶点i到顶点j的距离变小,如果可以,则更新距离矩阵中的对应值。
3. 重复步骤2,直到所有顶点之间的最短路径长度都得到更新。
三、Bellman-Ford算法Bellman-Ford算法是解决单源最短路径问题的一种动态规划算法。
它通过逐步更新起点到各个顶点的最短距离,得到起点到其他顶点的最短路径。
该算法的步骤如下:1. 初始化起点到各个顶点的距离为无穷大,起点到自身的距离为0。
2. 逐步更新起点到各个顶点的最短距离,对于每条边(u, v),如果通过边(u, v)的距离小于起点到顶点v的当前最短距离,则更新起点到顶点v的最短距离。
数据结构第六章图理解练习知识题及答案解析详细解析(精华版)
图1. 填空题⑴设无向图G中顶点数为n,则图G至少有()条边,至多有()条边;若G为有向图,则至少有()条边,至多有()条边。
【解答】0,n(n-1)/2,0,n(n-1)【分析】图的顶点集合是有穷非空的,而边集可以是空集;边数达到最多的图称为完全图,在完全图中,任意两个顶点之间都存在边。
⑵任何连通图的连通分量只有一个,即是()。
【解答】其自身⑶图的存储结构主要有两种,分别是()和()。
【解答】邻接矩阵,邻接表【分析】这是最常用的两种存储结构,此外,还有十字链表、邻接多重表、边集数组等。
⑷已知无向图G的顶点数为n,边数为e,其邻接表表示的空间复杂度为()。
【解答】O(n+e)【分析】在无向图的邻接表中,顶点表有n个结点,边表有2e个结点,共有n+2e个结点,其空间复杂度为O(n+2e)=O(n+e)。
⑸已知一个有向图的邻接矩阵表示,计算第j个顶点的入度的方法是()。
【解答】求第j列的所有元素之和⑹有向图G用邻接矩阵A[n][n]存储,其第i行的所有元素之和等于顶点i的()。
【解答】出度⑺图的深度优先遍历类似于树的()遍历,它所用到的数据结构是();图的广度优先遍历类似于树的()遍历,它所用到的数据结构是()。
【解答】前序,栈,层序,队列⑻对于含有n个顶点e条边的连通图,利用Prim算法求最小生成树的时间复杂度为(),利用Kruskal 算法求最小生成树的时间复杂度为()。
【解答】O(n2),O(elog2e)【分析】Prim算法采用邻接矩阵做存储结构,适合于求稠密图的最小生成树;Kruskal算法采用边集数组做存储结构,适合于求稀疏图的最小生成树。
⑼如果一个有向图不存在(),则该图的全部顶点可以排列成一个拓扑序列。
【解答】回路⑽在一个有向图中,若存在弧、、,则在其拓扑序列中,顶点vi, vj, vk的相对次序为()。
【解答】vi, vj, vk【分析】对由顶点vi, vj, vk组成的图进行拓扑排序。
图论基本知识
图的若干概念
• 权 (weight) :在某些图的应用中,边(弧)上具 有与它相关的系数,称之为权。这些权可以表示 从一个顶点到另一个顶点的距离、花费的代价、 所需的时间、次数等。这种带权图也被称为网络 (network)。
• 顶点的度(degree):在无向图中,一个顶点v的度 是依附于顶点v的边的条数,记作TD(v)。在有向 图中,以顶点v为始点的有向边的条数称为顶点v 的出度,记作OD(v);以顶点v为终点的有向边的 条数称为顶点v的入度,记作ID(v)。有向图中顶 点v的度等于该顶点的入度与出度之和:TD(v)= ID(v)十OD(v)。
无向图ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ有向图
在图中如果顶点对(v、w)是无序的,则称此图为无 向图(undirected graph),顶点对(v、w)称为与顶点v和 顶点w相关联的一条边。由于这条边没有方向,所以(v、 w)与(w、v)是同一条边; 在图中如果顶点对<v、w>是有序的,则称此图 为有向图(directed graph),顶点对<v、w>称为从顶 点v到顶点w的一条有向边(又称为弧),其中v称为有 向边<v、w>的始点(弧尾);w称为有向边<v、w >的终点(弧头)。显然<v、w>与<w、v>是两条 不同的弧。
图的存储结构
• 邻接矩阵 • 邻接表
拓扑排序
拓扑排序算法可以描述如下: (1)建立入度为零的顶点栈; (2)当入度为零的顶点栈为空时算法转步骤 (6),否则继续步骤(3); (3)入度为零的顶点栈中栈顶元素v出栈,并输出 之顶点v; (4)从AOV网络中删去顶点v和所有从顶点v发出 的弧<v、j>,并将顶点j的入度减一; (5)如果顶点j入度减至0,则将该顶点进入入度 为零的顶点栈;转步骤(2); (6)如果输出顶点个数少于AOV网络的顶点个数, 则输出网络中存在有向环的信息;算法结束。
《数据结构之图》相关知识点总结
第5章图●图的定义①图由顶点集V和边集E组成,记为G=(V,E),V(G)是图G中顶点的有穷非空集合,E(G)是图G中顶点之间变得关系集合,|V|表示顶点个数,也称图的阶,|E|表示边数(线性表和树都可以是空的,但图可以只有一个顶点没有边)②有向图:弧是顶点的有序对,记为<v,w>,v,w是顶点,v是弧尾,w是弧头,从顶点v到顶点w的弧。
无向图:边是顶点的无序对,记为(v,w)③简单图:一个图满足:不存在重复边;不存在顶点到自身的边。
多重图相对于简单图定义④完全图:无向图中,任意两顶点之间存在边,称为完全无向图。
N个顶点的无向完全图有n(n-1)/2条边。
在有向图中,任意两顶点之间存在方向相反的两条弧,称为有向完全图,N 个顶点的有向完全图有n(n-1)条边。
⑤连通图:在无向图中任意两顶点都是连通的。
无向图中的极大连通子图称为连通分量。
极大要求连通子图包含其所有的边和顶点,极小连通子图既要保持图连通,又要保持边数最少⑥在有向图中任意两顶点v,w,存在从顶点v到顶点w和从顶点w到顶点v两条路径,这种图称为强连通图。
有向图的极大强连通子图称为有向图的强连通分量。
⑦生成树:①包含图中所有顶点n,②生成树有n-1条边, ③任意两点连通。
对生成树而言,砍去一条边变成非连通图,加上一条边形成一个回路。
在非连通图中,连通分量的生成树构成了非连通图的生成森林。
⑧顶点的度:以该顶点为端点的边的数目。
无向图的全部顶点的度之和等于边数的两倍。
有向图的度等于出度和入度之和,入度是以该顶点为终点的有向边的数目,出度是以该顶点为起点的有向边的数目。
有向图的全部顶点的入度之和和出度之和相等且等于边数。
⑨图中每条边可以标上具有某种含义的数值,该数值称为边的权值。
带有权值的图称为网。
○10对于无向图G=(V, {E}),如果边(v,v’)∈E,则称顶点v,v’互为邻接点,即v,v’相邻接。
边(v,v’)依附于顶点v 和v’,或者说边(v, v’)与顶点v 和v’相关联。
离散数学中的图论基础知识讲解
离散数学中的图论基础知识讲解图论是离散数学中的一个重要分支,研究的是图的性质和图中的关系。
图论在计算机科学、网络科学、运筹学等领域有着广泛的应用。
本文将从图的基本概念、图的表示方法、图的遍历算法以及一些常见的图论问题等方面进行讲解。
一、图的基本概念图是由顶点和边组成的一种数学结构。
顶点表示图中的元素,边表示元素之间的关系。
图可以分为有向图和无向图两种类型。
1. 无向图:无向图中的边没有方向,表示的是两个顶点之间的无序关系。
如果两个顶点之间存在一条边,那么它们之间是相邻的。
无向图可以用一个集合V表示顶点的集合,用一个集合E表示边的集合。
2. 有向图:有向图中的边有方向,表示的是两个顶点之间的有序关系。
如果从顶点A到顶点B存在一条有向边,那么A指向B。
有向图可以用一个集合V表示顶点的集合,用一个集合E表示有向边的集合。
二、图的表示方法图可以用多种方式进行表示,常见的有邻接矩阵和邻接表两种方法。
1. 邻接矩阵:邻接矩阵是一个二维数组,其中的元素表示两个顶点之间是否存在边。
如果顶点i和顶点j之间存在边,那么矩阵的第i行第j列的元素为1;否则为0。
邻接矩阵适用于表示稠密图,但对于稀疏图来说,会造成空间浪费。
2. 邻接表:邻接表是一种链表的数据结构,用来表示图中的顶点和边。
每个顶点对应一个链表,链表中存储与该顶点相邻的顶点。
邻接表适用于表示稀疏图,节省了存储空间。
三、图的遍历算法图的遍历是指按照某一规则访问图中的所有顶点。
常见的图的遍历算法有深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。
1. 深度优先搜索:深度优先搜索是一种递归的搜索算法。
从某个顶点出发,首先访问该顶点,然后递归地访问与它相邻的未访问过的顶点,直到所有的顶点都被访问过。
2. 广度优先搜索:广度优先搜索是一种迭代的搜索算法。
从某个顶点出发,首先访问该顶点,然后依次访问与它相邻的所有未访问过的顶点,再依次访问与这些顶点相邻的未访问过的顶点,直到所有的顶点都被访问过。
数据结构实验报告-无向图的邻接矩阵存储结构
数学与计算机学院课程设计说明书课程名称: 数据结构与算法课程设计课程代码: 6014389 题目: 无向图的邻接矩阵存储结构年级/专业/班: 2010级软件4班学生姓名: 吴超学号: 312010*********开始时间: 2011 年 12 月 9 日完成时间: 2011 年 12 月 30 日课程设计成绩:指导教师签名:年月日数据结构课程设计任务书学院名称:数学与计算机学院课程代码:__6014389______ 专业:软件工程年级:2010一、设计题目无向图的邻接矩阵存储结构二、主要内容图是无向带权图,对下列各题,要求写一算法实现。
1)能从键盘上输入各条边和边上的权值;2)构造图的邻接矩阵和顶点集。
3)输出图的各顶点和邻接矩阵4)插入一条边5)删除一条边6)求出各顶点的度7)判断该图是否是连通图,若是,返回1;否则返回0.8)使用深度遍历算法,输出遍历序列。
三、具体要求及应提交的材料用C/C++语言编程实现上述内容,对每个问题写出一个算法实现,并按数学与计算机学院对课程设计说明书规范化要求,写出课程设计说明书,并提交下列材料:1)课程设计说明书打印稿一份2)课程设计说明书电子稿一份;3)源程序电子文档一份。
四、主要技术路线提示用一维数组存放图的顶点信息,二维数组存放各边信息。
五、进度安排按教学计划规定,数据结构课程设计为2周,其进度及时间大致分配如下:六、推荐参考资料[1] 严蔚敏,吴伟民.数据结构.清华大学出版社出版。
[2] 严蔚敏,吴伟民. 数据结构题集(C语言版) .清华大学出版社.2003年5月。
[3]唐策善,李龙澎.数据结构(作C语言描述) .高等教育出版社.2001年9月[4] 朱战立.数据结构(C++语言描述)(第二版本).高等出版社出版.2004年4月[5]胡学钢.数据结构(C语言版) .高等教育出版社.2004年8月指导教师签名日期年月日系主任审核日期年月日目录引言 (7)1 需求分析 (7)1.1任务与分析 (7)1.2测试数据 (8)2 概要设计 (8)2.1 ADT描述 (8)2.2程序模块结构 (9)2.3各功能模块 (11)3详细设计 (11)3.1类的定义 (11)3.2 初始化 (12)3.3 图的构建操作 (13)3.4 输出操作 (13)3.5 get操作 (14)3.6 插入操作 (14)3.7 删除操作 (15)3.8 求顶点的度操作 (15)3.10 判断连通操作 (17)3.11 主函数 (17)4 调试分析 (17)4.1 测试数据 (20)4.2调试问题 (20)4.3 算法时间复杂度 (20)4.4 经验和心得体会 (21)5用户使用说明 (21)6测试结果 (21)6.1 创建图 (21)6.2插入节点 (22)6.3 深度优先遍历 (22)6.4 求各顶点的度 (22)6.5 输出图 (23)6.6 判断是否连通 (23)6.7 求边的权值 (24)6.8 插入边 (24)6.9 删除边 (25)结论 (26)致谢 (27)摘要随着计算机的普及,涉及计算机相关的科目也越来越普遍,其中数据结构是计算机专业重要的专业基础课程与核心课程之一,为适应我国计算机科学技术的发展和应用,学好数据结构非常必要,然而要掌握数据结构的知识非常难,所以对“数据结构”的课程设计比不可少。
数据结构_图_采用邻接矩阵存储,构造无向图
1.采用邻接矩阵(邻接表)存储,构造无向图(网)输入:顶点数、边数、顶点信息、边信息输出:图的顶点,图的边邻接矩阵(数组表示法)处理方法:用一个一维数组存储图中顶点的信息,用一个二维数组(称为邻接矩阵)存储图中各顶点之间的邻接关系。
假设图G=(V,E)有n个顶点,则邻接矩阵是一个n×n 的方阵,定义为:如果(vi,vj)属于边集,则edges[i][j]=1,否则edges[i][j]=0。
邻接表存储的处理方法:对于图的每个顶点vi,将所有邻接于vi的顶点链成一个单链表,称为顶点vi的边表(对于有向图则称为出边表),所有边表的头指针和存储顶点信息的一维数组构成了顶点表。
程序代码:#include<iostream>using namespace std;#define MAX_VERTEX_NUM 20 //最大顶点个数#define OK 1typedef int Status;//图的数组(邻接矩阵)存储表示typedef struct ArcCell { // 弧的定义int adj; // VRType是顶点关系类型。
// 对无权图,用1或0表示相邻否;// 对带权图,则为权值类型。
int *info; // 该弧相关信息的指针} ArcCell, AdjMatrix[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM];typedef struct { // 图的定义char vexs[MAX_VERTEX_NUM];//顶点向量AdjMatrix arcs; // 邻接矩阵int vexnum, arcnum; // 图的当前顶点数、弧数} MGraph;int LocateV ex(MGraph G, char v){int a;for (int i = 0; i <= G.vexnum; i++){if (G.vexs[i] == v)a= i;}return a;}Status CreateUDN(MGraph &G) { //采用邻接矩阵表示法,构造无向网Gint i, j, k, w;char v1, v2;cout <<"输入顶点数,边数:"<< endl;cin >> G.vexnum >> G.arcnum;//IncInfo为0,表示各弧无信息cout <<"各顶点分别为:"<< endl;for (i = 0; i<G.vexnum; i++)cin >> G.vexs[i]; //构造顶点向量for (i = 0; i<G.vexnum; i++) //初始化邻接矩阵for (j = 0; j<G.vexnum; j++){G.arcs[i][j].adj =NULL;}cout <<"顶点信息、边信息:"<< endl;for (k = 0; k<G.arcnum; k++) { //构造邻接矩阵cin >> v1 >> v2 >> w; //输入一条边依附的顶点及权值i = LocateV ex(G, v1); j = LocateV ex(G, v2);G.arcs[i][j].adj = w;G.arcs[j][i] = G.arcs[i][j];} return OK;} //CreateUDN (p162 算法7.2)Status printf1(MGraph G){cout <<"该图的顶点分别为:";for (int i = 0; i<G.vexnum; i++)cout << G.vexs[i] <<"";return OK;}Status printf2(MGraph G){cout <<"该图的边为:";for (int i = 1; i<G.vexnum; i++) //初始化邻接矩阵for (int j = 0; j<i; j++){if (G.arcs[i][j].adj !=NULL)cout << G.vexs[j]<< G.vexs[i] <<"," ;}return OK;}int main(){MGraph G;CreateUDN(G);printf1(G);cout << endl;printf2(G);cout << endl;system("pause");return 0;}。
有向图及无向图的比较研究
V2
V3
8
异同点
① 完全有向图有n(n-1)条边。
1
4
证明:若是完全有向图,则n个顶点中
的每个顶点都有一条弧指向其它n-1个 2
3
顶点, 因此总边数=n(n-1)
② 完全无向图有n(n-1)/2 条边。
1
证明:从①可以直接推论出无向完全图的 边数——因为无方向,两弧合并为一边,
2
3
所以边数减半,总边数为n(n-1)/2。
4
精选课件
9
图的邻接表表示
图的邻接表存储方法是一种顺序分配与链式分配相结合 的存储方法,它包括两部分:边表和顶点表。 ➢边表是单链表,用来存放边的信息; ➢顶点表是数组,主要用来存放顶点本身的数据信息和 该顶点邻接点的位置。
边结点
adjvex weight next
顶点结点
v ertex n ex t
m-1
精选课件
11
2 有向图的邻接表和逆邻接表 1)有向图的邻接表 顶点:用一维数组存储(按编号顺序) 以同一顶点为起点的弧:用线性链表存储
例
下标 编号 link
0 V0 1 V1 2 V2 3 V3
1
2
3 0
类似于无向图的邻接表, 所不同的是:
以同一顶点为起点的弧: 用线性链表存储
V0
V1
m-1
例
G1=(V1,E1) V1={v0 ,v1,v2,v3,v4} E1={(v0,v1),(v0,v3),(v1,v2),(v1,v4),(v2,v3)(v2,v4)}
无序对(vi,vj): 用连接顶点vi、vj的线段
表示,称为无向边;
精选课件
V0
V1
V2
数据结构:第7章 图3-最小生成树
• 按照生成树的定义,n 个顶点的连通网络的生成树有 n
个顶点、n-1 条边。
即有权图
目标:
在网络的多个生成树中,寻找一个各边权值之和最小的
生成树。
构造最小生成树的准则 ❖ 必须只使用该网络中的边来构造最小生成树;
❖ 必须使用且仅使用n-1条边来联结网络中的n个顶点;
❖ 不能使用产生回路的边。
典型用途:
(b) u={1} w={2,3,4,5,6}
0 6 1 5
6
0
5
3
1 5 0 7 5 4
5
7
0
2
3 5 0 6
4 2 6 0
i
1234
closest[i] 1 1 1 1
lowcost[i] 0 6 1 5
56 11 ∞∞
closest用于存放顶点序号 lowest存放权值
15 4 6
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}
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
v3 v1
成
树 v4 v2
v1
0^ 1^ 0^ 1^
2.生成森林
若一个图是非连通图或非强连通图,但有若 干个连通分量或若干个强连通分量,则通过 深度优先搜索遍历或广度优先搜索遍历,不 可以得到生成树,但可以得到生成森林,且 若非连通图有 n 个顶点,m 个连通分量或强 连通分量,则可以遍历得到m棵生成树,合 起来为生成森林,森林中包含n-m条树边。
数据结构_第六章_图_练习题与答案详细解析(精华版)
图1. 填空题⑴ 设无向图G中顶点数为n,则图G至少有()条边,至多有()条边;若G为有向图,则至少有()条边,至多有()条边。
【解答】0,n(n-1)/2,0,n(n-1)【分析】图的顶点集合是有穷非空的,而边集可以是空集;边数达到最多的图称为完全图,在完全图中,任意两个顶点之间都存在边。
⑵ 任何连通图的连通分量只有一个,即是()。
【解答】其自身⑶ 图的存储结构主要有两种,分别是()和()。
【解答】邻接矩阵,邻接表【分析】这是最常用的两种存储结构,此外,还有十字链表、邻接多重表、边集数组等。
⑷ 已知无向图G的顶点数为n,边数为e,其邻接表表示的空间复杂度为()。
【解答】O(n+e)【分析】在无向图的邻接表中,顶点表有n个结点,边表有2e个结点,共有n+2e个结点,其空间复杂度为O(n+2e)=O(n+e)。
⑸ 已知一个有向图的邻接矩阵表示,计算第j个顶点的入度的方法是()。
【解答】求第j列的所有元素之和⑹ 有向图G用邻接矩阵A[n][n]存储,其第i行的所有元素之和等于顶点i的()。
【解答】出度⑺ 图的深度优先遍历类似于树的()遍历,它所用到的数据结构是();图的广度优先遍历类似于树的()遍历,它所用到的数据结构是()。
【解答】前序,栈,层序,队列⑻ 对于含有n个顶点e条边的连通图,利用Prim算法求最小生成树的时间复杂度为(),利用Kruskal 算法求最小生成树的时间复杂度为()。
【解答】O(n2),O(elog2e)【分析】Prim算法采用邻接矩阵做存储结构,适合于求稠密图的最小生成树;Kruskal算法采用边集数组做存储结构,适合于求稀疏图的最小生成树。
⑼ 如果一个有向图不存在(),则该图的全部顶点可以排列成一个拓扑序列。
【解答】回路⑽ 在一个有向图中,若存在弧、、,则在其拓扑序列中,顶点vi, vj, vk的相对次序为()。
【解答】vi, vj, vk【分析】对由顶点vi, vj, vk组成的图进行拓扑排序。
数据结构考研讲义 第五章 图
第四章图4.1图的概念1.图的定义图是由一个顶点集V和一个弧集R构成的数据结构。
2.图的重要术语;(1)无向图:在一个图中,如果任意两个顶点构成的偶对(v,w)∈E是无序的,即顶点之间的连线是没有方向的,则称该图为无向图。
(2)有向图:在一个图中,如果任意两个顶点构成的偶对(v,w)∈E是有序的,即顶点之间的连线是有方向的,则称该图为有向图。
(3)无向完全图:在一个无向图中,如果任意两顶点都有一条直接边相连接,则称该图为无向完全图。
在一个含有n个顶点的无向完全图中,有n(n-1)/2条边。
(4)有向完全图:在一个有向图中,如果任意两顶点之间都有方向互为相反的两条弧相连接,则称该图为有向完全图。
在一个含有n个顶点的有向完全图中,有n(n-1)条边。
(5)稠密图、稀疏图:若一个图接近完全图,称为稠密图;称边数很少(e<nlogn)的图为稀疏图。
(6)顶点的度、入度、出度:顶点的度(degree)是指依附于某顶点v的边数,通常记为TD(v)。
在有向图中,要区别顶点的入度与出度的概念。
顶点v的入度是指以顶点为终点的弧的数目,记为ID(v);顶点v出度是指以顶点v为始点的弧的数目,记为OD(v)。
TD(v)=ID(v)+OD(v)。
(7)边的权、网图:与边有关的数据信息称为权(weight)。
在实际应用中,权值可以有某种含义。
边上带权的图称为网图或网络(network)。
如果边是有方向的带权图,则就是一个有向网图。
(8)路径、路径长度:顶点vp到顶点vq之间的路径(path)是指顶点序列vp,vi1,vi2,…,vim,vq.。
其中,(vp,vi1),(vi1,vi2),…,(vim,.vq)分别为图中的边。
路径上边的数目称为路径长度。
(9)简单路径、简单回路:序列中顶点不重复出现的路径称为简单路径。
除第一个顶点与最后一个顶点之外,其他顶点不重复出现的回路称为简单回路,或者简单环。
(10)子图:对于图G=(V,E),G’=(V’,E’),若存在V’是V的子集,E’是E的子集,则称图G’是G的一个子图。
数据结构设计无向图
数据结构课程设计——无向图学校专业班级姓名学号任课教师题目3:以邻接链表的方式确定一个无向网,完成:⑴建立并显示出它的邻接矩阵;⑵对该图进行广度优先遍历,显示遍历的结果,(并随时显示队列的入、出情况);⑶普里姆算法构造其最小生成树,随时显示其构造的过程;⑷用克鲁斯卡尔算法构造其最小生成树,随时显示其构造的过程。
一、需求分析1.运行环境:Microsoft Visual Studio 20122.程序所实现的功能:a)建立并显示图的邻接矩阵;b)广度优先遍历该图,显示遍历结果;c)用普里姆算法构造该图的最小生成树,显示构造过程;d)用克鲁斯卡尔算法构造该图的最小生成树,显示构造过程。
3.程序的输入,包含输入的数据格式和说明:a)输入顶点数,及各顶点信息(数据格式为整形);b)输入弧以及其权值(数据格式为整形)。
1.程序的输出,程序输出的形式:a)输出图的邻接矩阵;b)广度优先遍历结果;c)普里姆算法构造最小生成树的结果;d)克鲁斯卡尔算法构造最小生成树的结果。
2.测试数据,如果输入的数据量较大,需要给出测试数据:a)顶点个数:5b)各个顶点为:A B C D Ec)输入所有的弧(格式为“顶点顶点权值”)为:A B 10 A C 4 B D 3 C D 5 B E 6 D E 9二、设计说明算法设计的思想:建立图类,建立相关成员函数。
最后在主函数中实现。
具体成员函数的实现请参看源程序。
在本次的设计中,我采用的是多文件的编程方式。
每个类写成了一个头文件。
这样有助于阅读和查看源程序。
1.邻接链表:邻接链表是一种链式存储结构。
在邻接链表中,对图中每个顶点建立一个单链表,第i个单链表中的结点表示依附于顶点Vi的边(对有向图是以顶点Vi为尾的弧)。
每个结点由3个域组成,其中邻接点域指示与顶点Vi邻接的点在图中的位置,链域指示下一条边或弧的结点;数据域存储和边或弧相关的信息,如权值等。
所以一开始必须先定义邻接链表的边结点类型以及邻接链表类型,并对邻接链表进行初始化,然后根据所输入的相关信息,包括图的顶点数、边数、是否为有向,以及各条边的起点与终点序号,建立图的邻接链表。
一个含有n个顶点的连通且无环的简单无向图
一个含有n个顶点的连通且无环的简单无向图简单无向图是一种由顶点和边组成的图,图中的每一条边都不具有方向性,并且无环,每个顶点只有一条边与之相连。
一个含有n个顶点的连通且无环的简单无向图,被用来表示一种特定的结构,可以为我们提供重要的结构性数据。
无向图是由一组顶点和一组边组成的。
顶点是图的基础,用于存储具体信息,如顶点的位置、颜色等。
边是用于连接顶点的线段,表示两个顶点之间有某种关系。
一个含有n个顶点的无环连通图,表示的是节点之间存在的连通性,它可以用来描述社会网络或交通系统等复杂的数据结构。
一个含有n个顶点的连通且无环的简单无向图,它的边的数量可以通过组合数学的统计推理来获得。
按照这种推理,首先要确定给定的图是一个连通图,其次,由于边不能重复出现,所以要满足简单无向图的假设,那么,在n个顶点的情况下,该图的边数应为n(n-1)/2,因为每个顶点只有一条边,所以它们之间不会出现环。
在现实世界中,一个含有n个顶点的连通且无环的简单无向图可以用来描述一些自然现象或社会现象,比如政治投票的关系,银行的交易系统,社会群体的影响力,物流的运输网络等。
这些图的数据可以用来推断出人们之间的关系、分析社会影响力等。
此外,一个含有n个顶点的连通且无环的简单无向图也可以用来解决一些算法问题。
通过分析图中各顶点之间的关系,我们可以发现某些规律或解决某些未知的问题。
例如,图的最短路径算法可以用来查找两个结点之间最短的路径,可以用来解决路由设计问题。
此外,还有一些贪心算法可以用来解决某些具有挑战性的最优化问题,如最小生成树算法,可以用来找出最小路径。
总之,一个含有n个顶点的连通且无环的简单无向图具有重要的意义,它可以用来表示一种特定的结构,并可以用于解决许多实际问题。
其中,还包括解决复杂数据结构、社会网络等问题以及路由设计、最小生成树算法等最优化问题。
有了它,我们可以将繁琐的数据结构可视化,并基于此更好地分析和解决实际问题。
无向图g=(v,e)
无向图g=(v,e)
无向图g=(v,e)的应用非常广泛,用它可以表示各种复杂
的关系。
例如,在社交媒体上,每个用户可以看作一个节点,而他们之间的关系则可以用边来表示,形成一个无向图。
此外,在机器研究领域,无向图g=(v,e)也可以用来表示概率分布,
如贝叶斯网络等。
无向图g=(v,e)还可以用来表示城市交通网络,每个节点
表示一个交通站,而每条边表示两个节点之间的连接。
这样,通过无向图,我们可以清晰地看到城市的交通网络结构,并可以利用这种结构来优化交通系统。
此外,无向图g=(v,e)还可以用来表示电源网络、银行网
络等,这些网络结构中的每个节点都是一个实体,而每条边则表示它们之间的关系。
因此,通过无向图可以清楚地看到这些网络结构中的每个节点和每条边,从而可以更好地管理这些网络。
总之,无向图g=(v,e)是一种非常有用的数据结构,它可
以用来表示各种复杂的关系,并可以用来清楚地看到社会、城市、电源网络及银行网络等网络结构中的每个节点和每条边,从而可以更好地管理这些网络。
无向图g=(v,e)在社会和科学
研究中非常有用,并将继续在未来发挥重要作用。
无向图顶点的度数
无向图顶点的度数图论是计算机科学中的一个重要分支,它是一种用来进行可视化处理的数据结构。
在图论中,无向图是一种重要的抽象,它由节点和边组成,可以用来表示特定的系统或场景。
无向图中的每个节点都有一个属性叫顶点的度数,该度数表明该节点的接近程度。
顶点的度数定义为图中与该顶点相连的边的数量,即该顶点的出度和入度之和。
在无向图中,每个顶点的入度等于它的出度,因此顶点的度数可以用其出度来表示。
例如,如果一个节点有3条指向它的边,那么它的度数就是3。
顶点的度数是一个重要的概念,因为它可以用来表示在网络中的影响力,即一个顶点与自己连接的顶点越多,它的影响力越大。
因此,在网络分析中,顶点度数也被称为中心性,它可以用来评估网络结构中的节点在整体网络中的重要性。
除了顶点的度数,图论中还有其他概念,比如图的连通性,它表示一个图中任意两个顶点之间是否存在一条路径。
如果图中任意两个顶点之间都存在一条路径,那么该图就是连通的。
此外,图的路径长度也是一个重要的概念,它表示从一个顶点到另一个顶点的最短路径的距离。
无向图的应用非常广泛,它可以用来模拟和分析社会网络、社会组织、信息传播等复杂系统。
例如,借助无向图,可以研究社会网络中的影响力是如何流动的,以及个人是如何影响社会网络的。
此外,无向图还可以用来模拟和分析物理网络,例如电路、物流系统等,以识别其中的优势和不足,从而改进其设计。
总之,无向图是计算机科学中一个重要的抽象,它的应用广泛,可以用来模拟和分析各种复杂的系统。
在无向图中,每个节点都有一个重要的属性顶点的度数,它可以用来衡量节点在整个图中的影响力和重要性。
因此,顶点的度数是图论中一个重要的概念,也是实际应用中的一个经常被用到的概念。
dag名词解释
dag名词解释
DAG(Direct Acyclic Graph) 是一种无向图,其中每个节点都只有一个父节点,并且每个节点都与至少一个子节点相连。
在 dag 中,每个节点只能有一个父节点,这个父节点可以是节点本身,也可以是它的任何祖先节点。
这种结构使得 dag 非常适合表示有向或有终点的数据传输管道,例如在分布式系统中的节点之间的通信。
DAG 的一个主要优点是它可以支持并行处理。
由于每个节点只能有一个父节点,因此可以并行地处理多个子节点,直到它们都需要进一步处理时才会将结果汇总。
这种并行处理方式可以提高系统的效率并加速数据处理。
另外,DAG 还可以用于优化算法,例如贪心算法和动态规划算法。
在这些算法中,节点之间的关系可以是有向的或无向的,因此 DAG 可以作为一种表示算法复杂度的有效方法。
总结起来,DAG 是一种强大的数据结构,可以用于优化并行处理、算法复杂度表示和数据流处理等领域。
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#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#define INFINITY 100000 //最大值∞
#define MAX_VERTEX_NUM 20 //最大顶点个数
typedef struct mygraph{
char vexs[MAX_VERTEX_NUM]; //顶点向量
int arcs[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM]; //邻接矩阵
int vexnum, arcnum; //图的当前顶点和弧数
}MGraph;
typedef struct myedge{
int adjvex;
int endvex;
int lowcost;
} closedge[MAX_VERTEX_NUM];
void CreateUDN(MGraph &G) ; //创建无向网络
int LocateVex(MGraph G, char v); //结点的在顶点向量中的下标
void PrintUDN(MGraph G); //输出存储结构示意图
void MiniSpanTree_PRIM(MGraph G,closedge &minedge);//求最小生成树的算法void PrintMinEdge(MGraph G,closedge minedge); //输出最小生成树的边
int main()
{
MGraph G;//定义一个图的变量
closedge minedge;
CreateUDN(G);
printf("该图的邻接矩阵存储示意图如下:\n");
PrintUDN(G);
printf("\n");
MiniSpanTree_PRIM(G,minedge);
printf("该图生成树的边如下:\n");
PrintMinEdge(G,minedge);
printf("\n");
return 0;
}
void CreateUDN(MGraph &G)
{ int i,j,k,m;
char v1,v2;
char ch;
printf("请输入G.vexnum 和 G.arcnum:\n" );
scanf("%d %d",&G.vexnum,&G.arcnum);
while ((ch=getchar())!='\n'); /*** 为了去掉后面的回车符好 ***/ for (i=0; i<G.vexnum; i++ ) //输入所有的顶点,一行一个顶点
{
scanf("%c",&G.vexs[i]);
} // 构造顶点向量
while ((ch=getchar())!='\n') ;
for (i=0; i<G.vexnum; ++i ) // 初始化所有边之间的距离都是无穷for (j=0; j<G.vexnum; ++j )
{
G.arcs[i][j] = INFINITY;
}
for (k=0; k<G.arcnum; ++k )
{ // 构造邻接矩阵
scanf("%c%c %d", &v1,&v2,&m);
while ((ch=getchar())!='\n') ;
// 确定v1和v2在G中位置
i = LocateVex(G, v1);
j = LocateVex(G, v2);
G.arcs[i][j]=m; // 在矩阵中设置边(v1,v2),想通则值为1
G.arcs[j][i]=m; // 置(v1,v2)的对称边(v2,v1)
}
for(i=0;i<G.arcnum; ++i)
G.arcs[i][i]=0;
} // End_CreateUDN
int LocateVex(MGraph G, char v)
{int i;
for(i=0;i<G.vexnum;i++)
if(v==G.vexs[i])break;
return(i);
}
void PrintUDN(MGraph G)
{int i,j;
printf(" ");
for(i=0;i<G.vexnum;i++)
printf(" %c ",G.vexs[i]);
printf("\n");
for(i=0;i<G.vexnum;i++)
{printf("%c",G.vexs[i]);
for(j=0;j<G.vexnum;j++)
if(G.arcs[i][j] == INFINITY) printf(" *"); else printf(" %2d",G.arcs[i][j]);
printf("\n");
}
}
void MiniSpanTree_PRIM(MGraph G,closedge &minedge) {
int i,j,k,z;
int temp;
int currentmin;
k=0;
for ( j=1; j<G.vexnum; ++j )// 辅助数组初始化
{
minedge[j-1].adjvex=k;
minedge[j-1].endvex =j;
minedge[j-1].lowcost=G.arcs[k][j];
}
for (i=0; i<G.vexnum-1; ++i)
{ currentmin=minedge[i].lowcost;
k=i;
for(j=i+1;j<G.vexnum-1;j++)//选择最小的边
{
if(minedge[j].lowcost<currentmin)
{
currentmin=minedge[j].lowcost;
k=j;
}
}
{//第k个元素与第i个进行交换
temp=minedge[i].adjvex;
minedge[i].adjvex=minedge[k].adjvex;
minedge[k].adjvex=temp;
temp=minedge[i].endvex;
minedge[i].endvex=minedge[k].endvex;
minedge[k].endvex=temp;
temp=minedge[i].lowcost;
minedge[i].lowcost=minedge[k].lowcost;
minedge[k].lowcost=temp;
}
for (j=i+1; j<G.vexnum-1; ++j)
{
z=minedge[i].endvex ;//z为找到的新顶点
k=minedge[j].endvex;
if(k!=z)
{
if (G.arcs[z][k] < minedge[j].lowcost)
{
minedge[j].adjvex=z;
minedge[j].lowcost=G.arcs[z][k];
}
}
}
}
} // MiniSpanTree
void PrintMinEdge(MGraph G,closedge minedge)
{int i,j,k;
for(i=0;i<G.vexnum-1;i++)
{ j=minedge[i].adjvex;
k= minedge[i].endvex;
printf("%c%c %d",G.vexs[j],G.vexs[k],minedge[i].lowcost); printf("\n");
}
}。