数据结构-图的基本概念和存储结构
数据结构(C语言版)

比较
Prim算法适用于稠密图, Kruskal算法适用于稀疏图;
两者时间复杂度相近,但 Kruskal算法需额外处理并查
集数据结构。
最短路径算法设计思想及实现方法比较
1 2
Dijkstra算法
从源点出发,每次找到距离源点最近的顶点并更 新距离值,直至所有顶点距离确定。适用于不含 负权边的图。
Floyd算法
特殊二叉树
满二叉树、完全二叉树等。
二叉树的遍历与线索化
二叉树的遍历
前序遍历、中序遍历、后序遍历和层 次遍历是二叉树的四种基本遍历方法 。
线索化二叉树
为了方便查找二叉树节点的前驱和后 继,可以对二叉树进行线索化处理, 即在节点的空指针域中存放指向前驱 或后继的指针。
树和森林的遍历与转换
树的遍历
01
串的顺序存储结构
01
02
03
串的顺序存储结构是用 一组地址连续的存储单 元来存储串中的字符序
列的。
按照预定义的大小,为 每个定义的串变量分配 一个固定长度的存储区 ,一般是用定长数组来
定义。
串值的存储:将实际串 长度值保存在数组的0下 标位置,串的字符序列 依次存放在从1开始的数
组元素中。
串的链式存储结构
03
比较
DFS空间复杂度较低,适用于递 归实现;BFS可找到最短路径, 适用于非递归实现。
最小生成树算法设计思想及实现方法比较
Prim算法
从某一顶点开始,每次选择当 前生成树与外界最近的边加入 生成树中,直至所有顶点加入
。
Kruskal算法
按边权值从小到大排序,依次 选择边加入生成树中,保证不
形成环路。
数据结构(C语言版)
数据结构第七章:图

例
a c G1
b d
vexdata firstarc adjvex next 1 4 ^ a 2 3 4 b c d 1 1 3 ^ ^ ^
19
7.3 图的遍历
深度优先遍历(DFS) 深度优先遍历
方法:从图的某一顶点 出发,访问此顶点; 方法:从图的某一顶点V0出发,访问此顶点;然后依 次从V 的未被访问的邻接点出发,深度优先遍历图, 次从 0的未被访问的邻接点出发,深度优先遍历图, 直至图中所有和V 相通的顶点都被访问到; 直至图中所有和 0相通的顶点都被访问到;若此时图 中尚有顶点未被访问, 中尚有顶点未被访问,则另选图中一个未被访问的顶 点作起点,重复上述过程, 点作起点,重复上述过程,直至图中所有顶点都被访 问为止。 问为止。
ω ij , 若(v i , v j )或 < v i , v j >∈ E(G) A[i, j ] = 0,其它
11
例
1 3
5
2
8 4 7 5 1 6 3 4 2
0 5 7 0 3
5 0 0 4 8
7 0 0 2 1
0 4 2 0 6
3 8 1 6 0
12
关联矩阵——表示顶点与边的关联关系的矩阵 表示顶点与边的关联关系的矩阵 关联矩阵
1
7.1 图的定义和术语
是由两个集合V(G)和E(G)组成的 组成的, 图(Graph)——图G是由两个集合 图 是由两个集合 和 组成的 记为G=(V,E) 记为
其中: 其中:V(G)是顶点的非空有限集 是顶点的非空有限集 E(G)是边的有限集合,边是顶点的无序对或有序对 是边的有限集合, 是边的有限集合
有向图——有向图 是由两个集合 有向图G是由两个集合 有向图 有向图 是由两个集合V(G)和E(G)组成的 和 组成的
计算机中图的名词解释

计算机中图的名词解释在计算机领域中,图(Graph)是一种常见的数据结构,用于描述对象之间的关系和相互作用。
图的概念最早由数学家欧拉提出,并且在计算机科学中得到广泛运用。
本文将从图的基本概念和操作开始,逐步介绍计算机中图的相关术语和应用。
1. 图的基本概念图由节点(Node)和边(Edge)组成。
节点表示对象或实体,边表示节点之间的连接关系。
图可以分为有向图(Directed Graph)和无向图(Undirected Graph)。
在有向图中,边具有方向性,表示从一个节点流向另一个节点;而在无向图中,边没有方向性,表示两个节点之间的相互关系。
2. 图的存储方式为了在计算机中表示和处理图,常见的存储方式有邻接矩阵(Adjacency Matrix)和邻接表(Adjacency List)。
邻接矩阵是一个二维数组,其中行和列表示节点,矩阵的值表示节点之间是否有边相连。
邻接表则使用链表的形式来表示节点之间的连接关系,每个节点对应一个链表,链表中存储了与该节点相连的其他节点。
3. 图的遍历图的遍历是指沿着图中的路径,依次访问所有节点的过程。
常见的图遍历算法有深度优先搜索(Depth-First Search)和广度优先搜索(Breadth-First Search)。
深度优先搜索先选择一个起始节点,沿着路径一直深入直到无法继续,然后回溯到其他未访问的节点,继续深入;而广度优先搜索则是从起始节点开始,并逐层扩展,逐层访问。
4. 最短路径算法最短路径算法用于计算两个节点之间的最短路径,即路径上边的权值之和最小。
其中,最常用的最短路径算法是狄克斯特拉算法(Dijkstra Algorithm)。
该算法通过逐步更新节点到其他节点的距离,找到起始节点到目标节点的最短路径。
5. 拓扑排序拓扑排序(Topological Sorting)是一种对有向无环图进行排序的算法。
在有向图中,如果节点 A 的边指向节点 B,那么 B 必须在 A 之后才能出现在排序结果中。
软件设计师必背知识点

软件设计师必背知识点一、计算机组成与体系结构。
1. 数据的表示。
- 进制转换:- 二进制、八进制、十进制、十六进制之间的相互转换。
例如,十进制转二进制可以采用除2取余法,将十进制数不断除以2,取余数,直到商为0,然后将余数从右到左排列得到二进制数。
- 二进制数的运算,包括算术运算(加、减、乘、除)和逻辑运算(与、或、非、异或)。
- 原码、反码、补码:- 原码:最高位为符号位,0表示正数,1表示负数,其余位表示数值的绝对值。
- 反码:正数的反码与原码相同,负数的反码是在原码的基础上,符号位不变,其余位取反。
- 补码:正数的补码与原码相同,负数的补码是其反码加1。
计算机中通常采用补码来表示和运算数据,因为补码可以简化减法运算,将减法转换为加法。
2. 计算机的基本组成。
- 冯·诺依曼结构:由运算器、控制器、存储器、输入设备和输出设备五大部分组成。
- 运算器:进行算术和逻辑运算的部件,如加法器、乘法器等。
- 控制器:指挥计算机各部件协调工作的部件,它从存储器中取出指令,分析指令并产生相应的控制信号,控制计算机各部件执行指令。
- 存储器:用于存储程序和数据。
分为内存储器(主存)和外存储器(辅存)。
内存储器包括随机存取存储器(RAM)和只读存储器(ROM)。
RAM是可读可写的存储器,断电后数据丢失;ROM是只读存储器,断电后数据不丢失,常用于存储BIOS等基本系统程序。
- 输入设备:如键盘、鼠标等,用于向计算机输入数据和指令。
- 输出设备:如显示器、打印机等,用于将计算机处理的结果输出。
3. 指令系统。
- 指令的格式:一般包括操作码和操作数两部分。
操作码表示指令要执行的操作,操作数表示操作的对象。
- 指令的寻址方式:- 立即寻址:操作数直接包含在指令中。
- 直接寻址:操作数的地址直接包含在指令中。
- 间接寻址:指令中给出的是操作数地址的地址。
- 寄存器寻址:操作数存放在寄存器中,指令中给出寄存器编号。
数据结构图

所以:对于点多边少的稀疏图来说,采用邻接表 结构使得算法在时间效 率上大大提高。
16
3/12
广度优先搜索(Breadth First Search,简称BFS ) BFS类似于树的层序遍历; 用一个数组用于标志已访问与否,还需要一个工作队列。
【例】一个无向图的BFS
8
6
CD
4
7
HG
BA
邻接多重表(Adjacency Multilist)
9
边表
• 在某些应用中,有时主要考察图中边的权值以及所依附的 两个顶点,即图的结构主要由边来表示,称为边表存储结 构。
• 边表结构采用顺序存储,用2个一维数组构成,一个存储 顶点信息,一个存储边的信息。边数组的每个元素由三部 分组成:
– 边的起点下标 – 边的终点下标 – 边的权值
1
A [i][
j]
0
如果 (vi , v j ) 或 vi , v j G的边 其它
无权图的邻接矩阵表示示例
V1
V2
V0
3
V3
4 12/15
带权图的邻接矩阵的定义
A [i][ j] wij
如果 (vi , vj ) 或 vi , v j G的边 其它
带图权的图邻的接邻矩接阵矩表阵示表示示例示[例例6.9]
1
第一部分 图的定义和术语
2
图的定义
“图” G可以表示为两个集合:G =(V, E)。每条 边是一个顶点对(v, w) E ,并且 v, w V。
通常:用 |V| 表示顶点的数量(|V| ≥ 1), 用 |E| 表示边的数量(|E| ≥ 0)。
(1) 无向图(完全有向图边数与顶点数之间的 关系) (2) 有向图(完全有向图弧数与顶点数之间的 关系) (3) 简单图:没有重边和自回路的图 (4) 邻接 (5) 路径,路径长度 (6) 无环(有向)图:没有任何回路的(有向)图 (7) 度,入度,出度 (8) 无向图的顶点连通、连通图、连通分量 (9) 有向图的顶点强连通,强连通图、连通分量
数据结构-图及其存储结构

for (j=0;j<G.vexnum;+ +j ) adj Info G.arcs[i][j]={∞,NULL}; //Arccell的形式为: for (k=0;k<G.arcnum;+ +i ) { //二维数组存放各边上的信息 scanf(v1,v2,w); i=locatevex(G,v1); j=locatevex(G,v2); //求顶点v1,v2在图中的位置 G.arcs[i][j].adj=w; G.arcs[j][i].adj=w; //无向网的邻接矩阵是对称的 if (IncInfo) Input (*G.arcs[i][j].info); //将弧上的信息存储在指针info
case UDN: return CreateUDN(G);
default : return ERROR; }//CreateGraph
二、存储结构
2.数组表示法前提下图的输入
*以无向网为例,即当用户输入图的类型标志为UDN时,有:
Status CreateUDN(MGraph &G){ scanf(G.vexnum,G.arcnum,IncInfo); //IncInfo 为0时表示各弧
v2 6 5
v1 5 1 5 v3 3 6 4 2 v4
一个连通无向图的生成树是该图的一个连通分量,它 包含有该图的所有n个顶点以及连接这n个顶点的(n-1) 条边。 边或弧上带权值的图称为带权图或网(分为无向网和 有向网)。 一个无向图的所有生成树中,边上的权值之和最小的 生成树称为该图的最小生成树或最小代价生成树。
《数据结构》第 7 章 图

v3
v4 v5 v4
v3
v5 v4
v3
v5 v4
v3
v5 v4
v3
v5
注
一个图可以有许多棵不同的生成树。 所有生成树具有以下共同特点: 生成树的顶点个数与图的顶点个数相同; 生成树是图的极小连通子图; 一个有 n 个顶点的连通图的生成树有 n-1 条边; 生成树中任意两个顶点间的路径是唯一的; 在生成树中再加一条边必然形成回路。 含 n 个顶点 n-1 条边的图不一定是生成树。
A1 = {< v1, v2>, < v1, v3>, < v3, v4>, < v4, v1>} v1 v2
有向图
v3
v4
制作:计算机科学与技术学院 徐振中
数据结构 边:若 <v, w>∈VR 必有<w, v>∈VR,则以 无序对 (v, w) 代表这两个有序对,表示 v 和 w 之 间的一条边,此时的图称为无向图。 G2 = (V2, E2) V2 = {v1, v2, v3, v4, v5}
第七章 图
E2 = {(v1, v2), (v1, v4), (v2, v3), (v2, v5) , (v3, v4), (v3, v5)} v1
G2
v3
v2
无向图
v4
v5
制作:计算机科学与技术学院 徐振中
数据结构
第七章 图
例:两个城市 A 和 B ,如果 A 和 B 之间的连线的涵义是 表示两个城市的距离,则<A, B> 和 <B, A> 是相同的, 用 (A, B) 表示。 如果 A 和 B 之间的连线的涵义是表示两城市之 间人口流动的情况,则 <A, B> 和 <B, A> 是不同的。 北京 <北京,上海> (北京,上海) <上海,北京> <北京,上海> 北京 上海 上海
数据结构复习要点(整理版)

第一章数据结构概述基本概念与术语1.数据:数据是对客观事物的符号表示,在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并被计算机程序所处理的符号的总称。
2。
数据元素:数据元素是数据的基本单位,是数据这个集合中的个体,也称之为元素,结点,顶点记录。
(补充:一个数据元素可由若干个数据项组成。
数据项是数据的不可分割的最小单位。
)3.数据对象:数据对象是具有相同性质的数据元素的集合,是数据的一个子集。
(有时候也叫做属性。
)4.数据结构:数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。
(1)数据的逻辑结构:数据的逻辑结构是指数据元素之间存在的固有逻辑关系,常称为数据结构。
数据的逻辑结构是从数据元素之间存在的逻辑关系上描述数据与数据的存储无关,是独立于计算机的。
依据数据元素之间的关系,可以把数据的逻辑结构分成以下几种:1.集合:数据中的数据元素之间除了“同属于一个集合“的关系以外,没有其他关系.2.线性结构:结构中的数据元素之间存在“一对一“的关系。
若结构为非空集合,则除了第一个元素之外,和最后一个元素之外,其他每个元素都只有一个直接前驱和一个直接后继。
3。
树形结构:结构中的数据元素之间存在“一对多“的关系.若数据为非空集,则除了第一个元素(根)之外,其它每个数据元素都只有一个直接前驱,以及多个或零个直接后继。
4.图状结构:结构中的数据元素存在“多对多"的关系.若结构为非空集,折每个数据可有多个(或零个)直接后继.(2)数据的存储结构:数据元素及其关系在计算机内的表示称为数据的存储结构。
想要计算机处理数据,就必须把数据的逻辑结构映射为数据的存储结构。
逻辑结构可以映射为以下两种存储结构:1.顺序存储结构:把逻辑上相邻的数据元素存储在物理位置也相邻的存储单元中,借助元素在存储器中的相对位置来表示数据之间的逻辑关系.2.链式存储结构:借助指针表达数据元素之间的逻辑关系。
不要求逻辑上相邻的数据元素物理位置上也相邻。
数据结构笔记

数据结构笔记基础:数据结构与算法(一)数据结构基本概念数据(data):是对客观事物的符号表示,在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号总称数据元素(data element):是数据的基本单位,在计算机中通常被当做一个整体进行考虑和处理数据对象(data object):性质相同的数据元素的集合,是数据的一个子集数据结构(data structure):相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合4类基本结构:集合、线性结构、树形结构、图形(网状)结构数据结构的形式定义为数据结构是一个二元组Data Structure = (D,S),其中D是数据元素的有限集,S是D上关系的有限集数据结构定义中的“关系”描述的是数据元素之间的逻辑关系,因此又称为数据的逻辑结构数据结构在计算机中的表示(映像)称为物理结构(存储结构)计算机中表示信息的最小单位是二进制中的一位,叫做位(bit),一到若干位组成一个位串表示一个数据元素,这个位串称为元素或结点数据结构之间关系在计算机中的表示有两种:顺序映像、非顺序映像,并由此得到两种存储结构:顺序存储、链式存储,前者运用相对位置表示数据元素间的逻辑结构,后者借助指针任何一个算法的设计取决于数据(逻辑)结构,而实现依赖于存储结构数据类型是一个值的集合和定义在这个值集上的一组操作的总称数据类型分两种:原子类型、结构类型,前者不可分解(例如int、char、float、void ),后者结构类型由若干成分按某种结构组成,可分解,成分既可以是非结构的也可以是结构的(例:数组)抽象数据类型(Abstract Data Type ):是指一个数学模型及定义在该模型上的一组操作(P8)抽象数据类型格式如下:ADT抽象数据类型名{数据对象:<数据对象的定义>数据关系:<数据关系的定义>数据操作:<数据操作的定义>}ADT抽象数据类型名基本操作格式如下:基本操作名(参数表)初始条件:<初始条件描述>操作结果:<操作结果描述>多形数据类型(polymorphic data type):是指其值得成分不确定的数据类型(P9)抽象数据类型可由固有数据类型来表示和实现(二)算法(概念)和算法分析(时、空性能)算法(algorithm):对特定问题求解步骤的一种描述算法5特性:有穷、确定、可行、输入、输出1、有穷性:算法必须在可接受的时间内执行有穷步后结束2、确定性:每条指令必须要有确切含义,无二义性,并且只有唯一执行路径,即对相同的输入只能得相同输出3、可行性:算法中的操作都可通过已实现的基本运算执行有限次来完成4、输入:一个算法有一到多个输入,并取自某个特定对象合集5、输出:一个算法有一到多个输出,这些输出与输入有着某些特定关系的量算法设计要求(好算法):正确性、可读性、健壮性、效率与低存储需求健壮性是指对于规范要求以外的输入能够判断出这个输入不符合规范要求,并能有合理的处理方式。
数据结构(C++)--图

一、图的概念 二、图的应用 三、图的基本术语 四、图的存储结构
难点
1
一、图的概念
(Graph) Graph)
定义:图是由顶点集合(vertex)及边的集合 定义:图是由顶点集合 及边的集合 组成的一种数据结构: 组成的一种数据结构: Graph= Graph=( V, R ) 其中: 某个数据对象} 其中: V = { x | x ∈ 某个数据对象} 是顶点的有穷非空集合; 是顶点的有穷非空集合; R = {(u, v) | u, v ∈ V } {(u 是顶点之间关系的有穷集合, 是顶点之间关系的有穷集合,也叫做 (edge)集合 集合。 边(edge)集合。
1, 如果 < i , j >∈ E 或者 (i , j ) ∈ E Matrix[i ][ j ] = 0, 否则
1 7 3 4 2 8 3 1 6 5 5 4 2
最小(生成 树 最小 生成)树 生成 也称为 最小(支撑 树 最小 支撑)树 支撑
5
二、图的应用举例
例2: 最短路问题(SPP-Shortest Path Problem) : 最短路问题( ) 一名货柜车司机奉命在最短的时间内将一车货物从 甲地运往乙地。从甲地到乙地的公路网纵横交错, 甲地运往乙地。从甲地到乙地的公路网纵横交错, 因此有多种行车路线,这名司机应选择哪条线路呢? 因此有多种行车路线,这名司机应选择哪条线路呢? 假设货柜车的运行速度是恒定的, 假设货柜车的运行速度是恒定的,那么这一问题相 当于需要找到一条从甲地到乙地的最短路。 当于需要找到一条从甲地到乙地的最短路。 5 A 7 C 4 B 6 4 F 5 3 E 1
5 (开始) A 开始) 7 4
数据结构图结构-(动态PPT)

3
1
*
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。
*
图的术语
路径长度:路径上边或弧的数目
路径 非空有限点、弧交替序列,
1.无向图邻接表
2
5
3
4
1
1 2 3 4 5
G2
1
2
3
4
5
adjvex nextarc
vexdata firstarc
*
2.有向图邻接表
2
3
4
1
4
3
1
2
1 2 3 4
如图G1的邻接表为:
G1
1
2
3
4
*
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。
设图中有 n 个顶点,e 条边,则用邻接表表示无向图时,需要 n 个顶点结点,2e 个边结点;用邻接表表示有向图时,若不考虑逆邻接表,只需 n 个顶点结点,e 个边结点。
04
03
G2
*
图的术语
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
02
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)
回路:无重复边的闭路径。
回路但不是环
*
图的术语
01
数据结构的三大概念逻辑结构、存储结构和运算

数据结构的三大概念逻辑结构、存储结构和运算数据结构的三大概念:逻辑结构、存储结构和运算数据结构是计算机科学中非常重要的一个概念,它是指数据元素之间的关系以及对这些数据元素进行操作的方法。
在数据结构中,有三个核心概念,分别是逻辑结构、存储结构和运算。
这三个概念相互联系、相互作用,共同构成了数据结构的基本框架。
下面将分别对这三个概念进行详细介绍。
逻辑结构逻辑结构是指数据元素之间的逻辑关系,它独立于数据元素的存储结构。
在数据结构中,常见的逻辑结构包括线性结构、树形结构和图形结构。
1. 线性结构线性结构是最简单、最基本的逻辑结构,数据元素之间是一对一的关系。
线性结构包括线性表、栈、队列等。
其中,线性表是最为常见的线性结构,它包括顺序表和链表两种存储结构。
顺序表中的数据元素在内存中是连续存储的,而链表中的数据元素在内存中是不连续存储的,通过指针来连接各个节点。
2. 树形结构树形结构是一种重要的非线性结构,它包括二叉树、二叉搜索树、平衡二叉树等。
在树形结构中,每个节点可以有零个或多个子节点,节点之间通过边相连。
树形结构常用于表示具有层次关系的数据,如文件系统、组织结构等。
3. 图形结构图形结构是最为复杂的逻辑结构,它包括有向图和无向图。
在图形结构中,节点之间的关系是任意的,可以是一对一、一对多或多对多的关系。
图形结构常用于描述网络、社交关系等复杂系统。
存储结构存储结构是指数据结构在计算机内存中的表示方式,它决定了数据元素在内存中的存储位置以及数据元素之间的物理关系。
常见的存储结构包括顺序存储结构和链式存储结构。
1. 顺序存储结构顺序存储结构是将数据元素存储在一块连续的内存空间中,数据元素之间的物理关系与其逻辑关系一致。
顺序存储结构适合于对数据元素的随机访问,但插入和删除操作效率较低。
2. 链式存储结构链式存储结构是通过指针将数据元素存储在不连续的内存空间中,数据元素之间通过指针相连。
链式存储结构适合于频繁的插入和删除操作,但访问效率较低。
数据结构与算法-第6章

如果 e=(u, v) 是 E(G) 中的一条边,则称 u 与 v
互为邻接点或相邻点;称边e与顶点u,v关联;
如果 a=<u, v> 是 E(G) 中的一条弧,则称u邻接到v
或v邻接于u,也称弧a与顶点u,v关联.
9
6.1 图的基本概念
顶点的度(与树中结点的度不同): –无向图中,顶点的度是与每个顶点关联的边数, 记作TD(v) –有向图中,顶点的度分成入度与出度 •入度:以该顶点为终头的弧的数目,记为ID(v) •出度:以该顶点为始点的弧的数目,记为OD(v) 一个顶点的度等于该顶点的入度与出度之和,即 TD(v)=OD(v)+ID(v)
20
带权图的邻接矩阵
wij 若(vi,vj)∈E或<vi,vj>∈E
A[i][j]= ∞ 其它 0 i=j
21
用邻接矩阵表示的图的类的定义
class AdjMatrix { int n; int matrix[MaxSize][ MaxSize]; public: AdjMatrix(int m) { n=m; } }; // AdjMatrix class AdjMatrix { const int INFINITE=∞; int n; float matrix[MaxSize][MaxSize]; public: AdjMatrix(int m) { n=m;} }; // AdjMatrix // 非带权图 // 顶点的个数 // 邻接矩阵
回路——第一个顶点和最后一个顶点相同的路径。
简单回路——除了第一个顶点和最后一个顶点外,其
余顶点不重复出现的回路。
11
6.1 图的基本概念
V0V1V3V2
V0V1V3V0V1V2
第1.5章 数据结构——非线性结构(图形结构)

邻接矩阵表示法
根据图的定义可知,一个图的逻辑结构分两部分,一 根据图的定义可知,一个图的逻辑结构分两部分, 部分是组成图的顶点的集合;另一部分是顶点之间的联系, 部分是组成图的顶点的集合;另一部分是顶点之间的联系, 即边或弧的集合。因此, 即边或弧的集合。因此,在计算机中存储图只要解决对这 两部分的存储表示即可。 两部分的存储表示即可。 可用一个一维数组存放图中所有顶点的信息; 可用一个一维数组存放图中所有顶点的信息;用一个 二维数组来存放数据元素之间的关系的信息(即边或弧的 二维数组来存放数据元素之间的关系的信息 即边或弧的 集合E)。这个二维数组称之为邻接矩阵 邻接矩阵。 集合 。这个二维数组称之为邻接矩阵。
The College of Computer Science and Technology
1
1 2 3 3
1 2 3 4
2 1 1 1 (b)
3 3 2 2
4 4 4 3
2
4 (a)
4
The College of Computer Science and Technology
5.3 图的遍历
和树的遍历类似, 和树的遍历类似,从图中某一顶点出发访问图中其余 的顶点,使每个顶点都被访问且仅被访问一次, 的顶点,使每个顶点都被访问且仅被访问一次,这个过程 就叫做图的遍历(traversing graph)。图的遍历算法 就叫做图的遍历 。 是求解图的连通性问题、 是求解图的连通性问题、拓扑排序和求关键路径等算法的 基础。 基础。 然而,图的遍历要比树的遍历复杂得多, 然而,图的遍历要比树的遍历复杂得多,因为图中任 一顶点都可能和其余的顶点相邻接, 一顶点都可能和其余的顶点相邻接,所以在访问了某个顶 点之后,可能沿着某条路径搜索之后,又回到该顶点上。 点之后,可能沿着某条路径搜索之后,又回到该顶点上。 为避免同一顶点被访问多次,在遍历图的过程中, 为避免同一顶点被访问多次,在遍历图的过程中,必须记 下每个已访问过的顶点。为此,设一个辅助数组 下每个已访问过的顶点。为此,设一个辅助数组 visited[n],它的初值为“ 或者零, visited[n],它的初值为“假”或者零,一旦访问了顶点 Vi,便置 便置visited[i]为“真”或者为被访问时的次序号。 或者为被访问时的次序号。 为
2024版《数据结构图》ppt课件

良好的数据结构可以带来更高的运 行或存储效率,是算法设计的基础, 对程序设计的成败起到关键作用。
常见数据结构类型介绍
线性数据结构
如数组、链表、栈、队 列等,数据元素之间存
在一对一的关系。
树形数据结构
如二叉树、多叉树、森 林等,数据元素之间存
在一对多的关系。
图形数据结构
由顶点和边组成,数据 元素之间存在多对多的
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
最短路径问题 求解图中两个顶点之间的最短路径,即路径上边 的权值之和最小。
3
算法介绍 Prim算法、Kruskal算法、Dijkstra算法、Floyd 算法等。
拓扑排序和关键路径问题探讨
拓扑排序
对有向无环图(DAG)进行排序, 使得对每一条有向边(u,v),均有
u在v之前。
关键路径问题
求解有向无环图中从源点到汇点 的最长路径,即关键路径,它决
遍历二叉树和线索二叉树
遍历二叉树
先序遍历、中序遍历和后序遍历。遍历算 法可以采用递归或非递归方式实现。
VS
线索二叉树
利用二叉链表中的空指针来存放其前驱结 点和后继结点的信息,使得在遍历二叉树 时可以利用这些线索得到前驱和后继结点, 从而方便地遍历二叉树。
树、森林与二叉树转换技巧
树转换为二叉树
加线、去线、层次调整。将树中的每个结点的所有孩子结点用线连接起来,再去掉与原结点相连的线,最后 将整棵树的层次进行调整,使得每个结点的左子树为其第一个孩子,右子树为其兄弟结点。
数据结构笔记

数据结构笔记基础:数据结构与算法(一)数据结构基本概念数据(data):是对客观事物的符号表示,在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号总称数据元素(data element):是数据的基本单位,在计算机中通常被当做一个整体进行考虑和处理数据对象(data object):性质相同的数据元素的集合,是数据的一个子集数据结构(data structure):相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合4类基本结构:集合、线性结构、树形结构、图形(网状)结构数据结构的形式定义为数据结构是一个二元组Data Structure = (D,S),其中D是数据元素的有限集,S是D上关系的有限集数据结构定义中的“关系”描述的是数据元素之间的逻辑关系,因此又称为数据的逻辑结构数据结构在计算机中的表示(映像)称为物理结构(存储结构)计算机中表示信息的最小单位是二进制中的一位,叫做位(bit),一到若干位组成一个位串表示一个数据元素,这个位串称为元素或结点数据结构之间关系在计算机中的表示有两种:顺序映像、非顺序映像,并由此得到两种存储结构:顺序存储、链式存储,前者运用相对位置表示数据元素间的逻辑结构,后者借助指针任何一个算法的设计取决于数据(逻辑)结构,而实现依赖于存储结构数据类型是一个值的集合和定义在这个值集上的一组操作的总称数据类型分两种:原子类型、结构类型,前者不可分解(例如int、char、float、void ),后者结构类型由若干成分按某种结构组成,可分解,成分既可以是非结构的也可以是结构的(例:数组)抽象数据类型(Abstract Data Type ):是指一个数学模型及定义在该模型上的一组操作(P8)抽象数据类型格式如下:ADT抽象数据类型名{数据对象:<数据对象的定义>数据关系:<数据关系的定义>数据操作:<数据操作的定义>}ADT抽象数据类型名基本操作格式如下:基本操作名(参数表)初始条件:<初始条件描述>操作结果:<操作结果描述>多形数据类型(polymorphic data type):是指其值得成分不确定的数据类型(P9)抽象数据类型可由固有数据类型来表示和实现(二)算法(概念)和算法分析(时、空性能)算法(algorithm):对特定问题求解步骤的一种描述算法5特性:有穷、确定、可行、输入、输出1、有穷性:算法必须在可接受的时间内执行有穷步后结束2、确定性:每条指令必须要有确切含义,无二义性,并且只有唯一执行路径,即对相同的输入只能得相同输出3、可行性:算法中的操作都可通过已实现的基本运算执行有限次来完成4、输入:一个算法有一到多个输入,并取自某个特定对象合集5、输出:一个算法有一到多个输出,这些输出与输入有着某些特定关系的量算法设计要求(好算法):正确性、可读性、健壮性、效率与低存储需求健壮性是指对于规范要求以外的输入能够判断出这个输入不符合规范要求,并能有合理的处理方式。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
0 A 1 B 2 C
∧
0 1
0 2∧∧
2 1∧
2 0∧∧
图的存储表示--有向图的十字链表
弧的结点结构
tailvex headvex hlink tlink
指向下一个 有相同弧头 的结点
info
弧尾顶点位置 弧头顶点位置
弧的相关信息
指向下一个 有相同弧尾 的结点
图的存储表示--有向图的十字链表
弧的结点结构表示
图的存储表示--有向图的十字链表
十字链表
typedef struct { VexNode xlist[MAX_VERTEX_NUM];
// 顶点结点(表头向量)
int vexnum, arcnum;
//有向图的当前顶点数和弧数
} OLGraph;
无向图的邻接多重表存储表示
例 a c d 1 2 3 4 5 e b
顶点的出度: 以顶点v 为弧 尾的弧的数目;记为OD(v)
名词和术语
3)邻接点、度、入度、出度 顶点的入度: 以顶点v为弧头 的弧的数目,记为ID(v) 顶点的度(TD)= B C TD(B) = 3 D A E
出度(OD)+入度(ID)
OD(B) = 1 ID(B) = 2
名词和术语
4)路径、路径长度、简单路径、简单回路 A 路径:设图G=(V,{R})中的一个
基本操作
6.遍历
DFSTraverse(G, v, Visit());
//从顶点v起深度优先遍历图G,并对每
//个顶点调用函数Visit一次且仅一次。 BFSTraverse(G, v, Visit()); //从顶点v起广度优先遍历图G,并对每 //个顶点调用函数Visit一次且仅一次。
图的存储表示
B A
C
D
F
B
E
C
D
A
F E
名词和术语
6)生成树、生成森林 生成森林: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。 A B E C A C B D
F F D
E
基本操作
1.结构的建立和销毁 2.对顶点的访问操作
3.插入或删除顶点 4.插入和删除弧 5.对邻接点的操作
6.遍历
基本操作
1.结构的建立和销毁 CreatGraph(&G, V, R): // 按定义(V, R) 构造图 DestroyGraph(&G): // 销毁图
基本操作
2.对顶点的访问操作
LocateVex(G, u); // 若G中存在顶点u,则返回该顶点在 // 图中“位置” ;否则返回其它信息。 GetVex(G, v); // 返回 v 的值。 PutVex(&G, v, value);// 对 v 赋值value。
2)有向图的邻接表--每个顶点链接的是以该顶点 为弧尾的弧 A 1 4 0 A B E 2 1 B 3 2 C C D 0 1 3 D 但是,在有向图的邻 2 4 E 接表中不易找到指向 该顶点的弧
图的存储表示--邻接表
3)有向图的逆邻接表--每个顶点链接的是指向该
顶点的弧
0 A 1 B 2 C 3 D 4 E
图和图的存储结构
图的定义和术语 图的存储表示 课堂练习 创建图 小结和作业
图和图的存储结构
1. 图的结构定义
2. 图的名词和术语 3. 图的基本操作
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 ) R={<v,w>| v,w∈V 且 P(v,w)} <v,w>表示从 v 到 w 的一条弧(Arc), 称 v 为弧尾(tail),w 为弧头(head)。 谓词 P(v,w) 定义了弧 <v,w>的意义或信息。
基本操作
5.对邻接点的操作
FirstAdjVex(G, v);
// 返回 v 的“第一个邻接点” 。若该顶点 //在 G 中没有邻接点,则返回“空”。
NextAdjVex(G, v, w);
// 返回 v 的(相对于 w 的) “下一个邻接 // 点”。若 w 是 v 的最后一个邻接点,则 // 返回“空”。
// 弧的信息 int vexnum, arcnum; // 顶点数,弧数
GraphKind kind;
// 图的种类标志
} MGraph;
图的存储表示--邻接表
1)无向图的邻接表 0 A 1 B 2 C 3 D
1 4 4 5 5
B A
F
3
C
D E
0
3
2
0 1
5
1
4 E 5 F
2
图的存储表示--邻接表
// 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。
InfoType *info; // 该弧相关信息的指针 } ArcCell
图的存储表示--邻接矩阵
typedef struct { // 图的定义 VertexType vexs[MAX_VERTEX_NUM]; // 顶点信息 ArcCell arcs[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM];
数据域(存放权值等)
头结点:
data
顶点结点
数据域 链域,指向链表中第一个结点
图的存储表示--邻接表
图的邻接表:
1、容易找到任意顶点的一个邻接点
2、但是要判定任意两个顶点(vi,vj)之间是 否有边或者弧相连,需要搜索第i个或者第j个 链表,不如邻接矩阵方便。
图的存储表示--有向图的十字链表
A B C
3 0 3 4
A B C D E
1
2 0
图的存储表示--邻接表
邻接表:图的链式存储结构 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顶点Vi的边。
对有向图来说,是指以顶点Vi的为弧尾的弧。
图的存储表示--邻接表
邻接表:图的链式存储结构
表结点: 弧结点
邻接点域 链域
firstarc adjvex nextarc info
1 0 0 0 1 1
0 0 0 1 0 1
0 0 1 0 0 1
1 1 0 0 0 0
0 1 1 1 0 0
图的存储表示--邻接矩阵
有向图的邻接矩阵为非对称矩阵
A B C D E
A B C D E
A B C D E
0 0 0 1 0
1 0 0 1 0
0 1 0 0 1
0 0 1 0 0
1 0 0 0 0
15
A
7 21 2
9
B
3
11
E
C
D
名词和术语
2)完全图、稀疏图、稠密图 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; 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。
名词和术语
3)邻接点、度、入度、出度 邻接点: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 B C D
4)路径、路径长度、简单路径、简单回路 5)连通图、连通分量、强连通图、强连 通分量 6)生成树、生成森林
名词和术语
1)子图 设图G=(V,{R}) 和图 B G=(V,R), C 且 VV, RR, 则称 G 为 G 的子图。 B
A
E
D
A B C D E
名词和术语
1)网 弧或边带权的图分别称作有向网或无向网。
typedef struct ArcBox { // 弧的结构表示 int tailvex, headvex; InfoType *info; struct ArcBox *hlink, *tlink; } ArcBox;
图的存储表示--有向图的十字链表
顶点的结点结构表示
typedef struct VexNode { // 顶点的结构表示 VertexType data; ArcBox *firstin, *firstout; } VexNode;
无向图的邻接多重表存储表示
顶点的结构表示
typedef struct VexBox { VertexType data; EBox *firstedge; // 指向第一条依附该顶点的边 } VexBox;
无向图的邻接多重表存储表示
无向图的结构表示
typedef struct { // 邻接多重表 VexBox adjmulist[MAX_VERTEX_NUM]; int vexnum, edgenum; } AMLGraph;
基本操作
3.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。
基本操作
4.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); //在G中删除弧<v,w>,若G是无向的, //则还删除对称弧<w,v>。
图的存储表示--邻接矩阵
#define INFINITY INT_MAX //最大值∞ #define MAX_VERTEX_NUM 20 //最大顶点个数
Typedef enum{DG,DN,UDG,UDN} GraphKind
//有向图,有向网,无向图,无向网