数据结构-图1PPT课件

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(2024年)《数据结构》全套课件

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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

《数据结构图论部分》PPT课件

《数据结构图论部分》PPT课件

Page 4
2020/11/24
哥尼斯堡七桥问题
能否从某个地方出发,穿过所有的桥仅一次 后再回到出发点?
Page 5
2020/11/24
七桥问题的图模型
欧拉回路的判定规则:
1.如果通奇数桥的地方多于
C
两个,则不存在欧拉回路;
2.如果只有两个地方通奇数
桥,可以从这两个地方之一
A
B 出发,找到欧拉回路;
V4 是有向边,则称该图为有向图。
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2020/11/24
简单图:在图中,若不存在顶点到其自身的边,且同 一条边不重复出现。
V1
V2
V3
V4
V5
非简单图
V1
V2
V3
V4
V5
非简单图
V1
V2
V3
V4
V5
简单图
❖ 数据结构中讨论的都是简单图。
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2020/11/24
图的基本术语
邻接、依附
DeleteVex(&G, v); 初始条件:图 G 存在,v 是 G 中某个顶点。 操作结果:删除 G 中顶点 v 及其相关的弧。
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2020/11/24
InsertArc(&G, v, w); 初始条件:图 G 存在,v 和 w 是 G 中两个顶点。 操作结果:在 G 中增添弧<v,w>,若 G 是无向的,则还
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2020/11/24
• 知识点
– 图的类型定义 – 图的存储表示 – 图的深度优先搜索遍历和广度优先搜索遍历 – 无向网的最小生成树 – 拓扑排序 – 关键路径 – 最短路径
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数据结构ppt课件

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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。

数据结构第01章概论.ppt

数据结构第01章概论.ppt
高等学校精品课程
(第2版)
李云清 杨庆红 揭安全
人民邮电出版社
1
第一章 概述
什么是数据结构 数据类型和抽象数据类型
算法和算法分析
退出
第一章 概述
瑞士著名的计算机科学家Nicklaus Wirth在1976 年出版了一本书,书名为《算法+数据结构 = 程序设 计》,它正说明了数据结构在程序设计中的作用。程序 设计的实质即为计算机处理问题编制一组"指令",首先 需要解决两个问题:即算法和数据结构。算法即处理问 题的策略,而数据结构即为问题的数学模型。
退出
1.1.4数据的运算集合
对于一批数据,数据的运算是定义在数据的逻 辑结构之上的,而运算的具体实现就依赖于数据的 存储结构。
数据的运算集合要视情况而定,一般而言,数据的 运算包括插入、删除、检索、输出、排序等。
插入:在一个结构中增加一个新的结点。
删除:在一个结构删除一个结点。
检索:在一个结构中查找满足条件的结点。
98
I 79
F
(a)城市距离图
A
34
12
B
H9
8
C
G
31
21
E 10
D
I 79
F
(b)联通各城市最小生成树
退出
以上所举例子中的数学模型正是数据结构要讨论 的问题。因此,简单地说,数据结构是一门讨论"描述 现实世界实体的数学模型(非数值计算)及其上的操作 在计算机中如何表示和实现"的学科。
退出
综上所述
对于一个数据结构B=(K,R),必须建立从结点 集合到计算机某个存储区域M的一个映象,这个映象 要直接或间接地表达结点之间的关系R。数据在计算 机中的存储方式称为数据的存储结构。

数据结构ppt课件完整版

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针对有序数据集合,每次通过中间元素将 待查找区间缩小为之前的一半,直到找到 元素或区间为空。
哈希查找
树形查找
通过哈希函数将数据映射到哈希表中,实 现快速查找。
如二叉搜索树、平衡树等,通过树形结构实 现高效查找。
排序算法分类及实现原理
插入排序
将待排序元素逐个插入到已排序序列中,直到所有元素均插入完毕。
由n(n>=0)个具有相同类型 的数据元素(结点)a1,a2,
...,an组成的有序序列。
同一性
每个元素必须是同一类型的数 据。
有序性
元素之间具有一对一的前驱和 后继关系,即除首尾元素外, 每个元素都有一个前驱和一个 后继。
可变性
线性表的长度可变,即可以插 入或删除元素。
顺序存储结构与链式存储结构比较
定义
用一段连续的存储单元依次存储线性 表的数据元素。
优点
可以随机存取表中任一元素,且存取 时间复杂度为O(1)。
顺序存储结构与链式存储结构比较
• 缺点:插入和删除操作需要移动大量元素,时间 复杂度高;需要预先分配存储空间,容易造成空 间浪费。
顺序存储结构与链式存储结构比较
定义
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
查找操作
查找指定元素的位置。
遍历操作
访问线性表中的每个元素。
销毁操作
释放线性表占用的存储空间。
03
栈和队列
栈定义及特点
栈(Stack)是一种特殊的线性数据结构,其数据的存 取遵循后进先出(LIFO, Last In First Out)的原则。 栈的特点
具有记忆功能,能保存数据的状态。
栈的基本操作包括入栈(push)、出栈(pop)、查 看栈顶元素(top)等。 只能在栈顶进行数据的插入和删除操作。

《数据结构》课件

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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
线性表的链式存储结构使用链表来存储元素, 支持动态扩展和插入删除操作。
第三章 栈与队列
栈的定义和实现
栈是一种特殊的线性表,只能在一 端进行插入和删除操作,遵循后进 先出的原则。
队列的定义和实现
队列是一种特殊的线性表,只能在 一端进行插入操作,在另一端进行 删除操作,遵循先进先出的原则。
栈和队列的应用场景和操作
哈希表是一种高效的查找数据结构, 通过哈希函数将关键字映射到数组 中,实现快速查找。
排序算法包括冒泡排序、插入排序 和快速排序等,可以根据数据规模 和性能要求选择合适的算法。
结语
数据结构的学习心得 总结
学习数据结构需要掌握基本概念 和常见操作,通过实践和练习加 深理解和熟练度。
下一步学习计划的安 排
在掌握基本数据结构的基础上, 可以进一步学习高级数据结构和 算法,提升编程技能。
相关学习资源推荐
推荐一些经典的数据结构教材和 在线学习资源,如《算法导论》 和LeetCode等。
栈和队列在计算机科学中有许多应 用,如函数调用、表达式求值和作 业调度等。
第四章 树与二叉树
树的定义和性质
树是由节点和边组成的一种非线性数据结构,每个 节点可以有多个子节点。
二叉树的遍历方式
二叉树的遍历方式包括前序遍历、中序遍历和后序 遍历,可以按不同顺序输出节点的值。

数据结构严蔚敏(全部章节814张PPT)-(课件)

数据结构严蔚敏(全部章节814张PPT)-(课件)
① 集合:结构中的数据元素除了“同属于一个集合” 外,没有其它关系。
② 线性结构:结构中的数据元素之间存在一对一的 关系。
③ 树型结构:结构中的数据元素之间存在一对多的 关系。
④ 图状结构或网状结构:结构中的数据元素之间存 在多对多的关系。
图1-3 四类基本结构图
1.1.3 数据结构的形式定义
数据结构的形式定义是一个二元组: Data-Structure=(D,S)
计算机求解问题的一般步骤
编写解决实际问题的程序的一般过程:
– 如何用数据形式描述问题?—即由问题抽象出一个 适当的数学模型; – 问题所涉及的数据量大小及数据之间的关系; – 如何在计算机中存储数据及体现数据之间的关系? – 处理问题时需要对数据作何种运算? – 所编写的程序的性能是否良好? 上面所列举的问题基本上由数据结构这门课程来回答。
其中:D是数据元素的有限集,S是D上关系的有限集。 例2:设数据逻辑结构B=(K,R)
K={k1, k2, …, k9} R={ <k1, k3>,<k1, k8>,<k2, k3>,<k2, k4>,<k2, k5>,<k3, k9>, <k5, k6>,<k8, k9>,<k9, k7>,<k4, k7>,<k4, k6> } 画出这逻辑结构的图示,并确定那些是起点,那些是终点
<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>
– 初始条件:描述操作执行之前数据结构和参数应 满足的条件;若不满足,则操作失败,返回相应的出 错信息。

《数据结构说课》课件

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05 数据结构课程设计建议
实践项目选择
综合性项目
实际应用背景
选择一个涉及多种数据结构的项目,如“ 最小生成树算法”、“图的最短路径问题 ”等,以便学生全面掌握数据结构知识。
确保项目与实际应用紧密相关,如搜索引 擎、社交网络等,以提高学生对数据结构 的兴趣和认识。
难度适中
团队合作
选择难度适中的项目,既不过于简单也不 过于复杂,以便学生在实践中学习和掌握 数据结构知识。
链表
总结词
动态分配存储结构
详细描述
链表是一种非连续的数据结构,通过指针链接各个节点。链表中的节点可以动态 分配和释放,适用于需要频繁插入和删除的场景。

总结词
后进先出(LIFO)数据结构
详细描述
栈是一种具有后进先出特性的数据结构,只能在一端进行插入和删除操作。栈常用于实现函数调用、括号匹配等 功能。
构理论的理解。
B
C
D
反思与总结
鼓励学生对自己的学习过程进行反思和总 结,找出自己的不足之处,制定针对性的 改进计划。
刻意练习
引导学生进行刻意练习,通过大量练习提 高自己的编程能力和数据结构应用能力。
感谢您的观看
THANKS
效率和检索速度。
数据库系统
总结词
高效数据管理
VS
详细描述
数据库系统是用于存储和管理大量数据的 系统。数据库系统通常使用数据结构来组 织和管理数据,如B树、哈希表等。这些 数据结构有助于提高数据库系统的查询速 度和数据管理效率。
人工智能与机器学习
总结词:算法基础
详细描述:人工智能和机器学习领域中的许多算法都基于数据结构。例如,决策树、神经网络等算法 都涉及到数据结构的运用。这些算法在自然语言处理、图像识别、推荐系统等领域都有广泛的应用。

数据结构严蔚敏PPT(完整版)

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排序算法的时间复杂度
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
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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。

数据结构课件

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while (i>0)
{
/*读入顶点对号,建立边表*/
e++;
/*合计边数 */
p = (pointer)malloc(size(struct node));/*生成新旳邻接点序号为j旳表结点*/
p-> vertex = j;
p->next = ga->adlist[i].first;
ga->adlist[i].first = p;
三个强连通分量
第七章 图
权:图旳边具有与它有关旳数, 称之为权。这种带 权图叫做网络。
10
1
6
15
27 5
12
3 76
9
8
6 3
4
16
7
有向权图
60
AB 40 80 C源自307535
D
E
45
无向权图
第七章 图
生成树:连通图G旳一种子图假如是一棵包 括G旳全部顶点旳树,则该子图称为G旳生成
树;显然,n个顶点旳生成树具有n-1条边
scanf (“%d”, &(ga->n));
for (i =1; i<= ga->n; i++)
{
/*读入顶点信息,建立顶点表*/
scanf (“ \n %c”, &( ga->adlist[i].data) )

ga->adlist[i].first = NULL; }
e = 0; /*开始建邻接表时,边数为0*/
ga->edges[i][j] = 0;
for (k = 0;k<ga->e;k++) /*读入边旳顶点编号和权值,建立邻接矩阵*/

2024版《数据结构图》ppt课件

2024版《数据结构图》ppt课件
重要性
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。
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弧的数目。
.
9
图基本术语(续)
回路:第一个顶点和最后一个顶点相
同的路径称为回路或环。
简单路径:序列中顶点不重复出现
的路径称为简单路径。
简单回路:除了第一顶点和最后一
个顶点之外,其余顶点不重复出现的 回路,称为简单回路或简单环。
.
10

路径:1,2,3,5,6,3 路径长度:5
245
简单路径:1,2,3,5
图6.3 无向图及其连通分量
.
13
图基本术语(续)
强连通图: 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。
强连通分量:有向图中的极大强连通
子图称作有向图的强连通分量。
.
14
图基本术语(续)
1
2
4
3
(a)
1
2
1
2
3
4
45 3
如果边(v,v’)∈E,则称顶点v和v’互为邻接点,即v 和v'相邻接。边(v,v')依附(incident)于顶点v和v',或 者说边(v,v')和顶点v,v'相关联。
.
6
图基本术语(续)
度:顶点v的度是和v相关联的边的数目。记作TD(V)。
例如G2中顶点v3的度是3。
入度:有向图中,以顶点v为头的弧的数目称为v的
回路:1,2,3,5,6,3,1
1
3
6
简单回路:3,5,6,3
G1
例 1
57
32
46
G2
路径:1,2,5,7,6,5,2,3 路径长度:7 简单路径:1,2,5,7,6 回路:1,2,5,7,6,5,2,1 简单回路:1,2,3,1
.
11
图基本术语(续)
连通:在无向图G中, 如果从顶点v到
顶点v'有路径,则称v和v'是连通的。
连通图:如果对于图中任意两个顶点
vi,vj∈V,vi,vj都是连通的,则称G 是连通图。(图6.1中的G2句是一个连 通图)
.
12
图基本术语(续)
连通分量:指的是无向图中的极大连通
子图。
2
A
BA
B
3
4
5
CD E
C
6
7
8
F
DE
7
GH
FGH
9
10
11
J
10
I
K
I
J
K
L
M
L
M 13
(a)
(b)
(a)无向图G3 (b)G3的三个连通分量
.
3
图基本术语
有向图( digraph ):
若图中代表一条边的顶点偶对是有序的,记 作<x,y>,称x为弧尾(tail)或初始点(initial node), 称y为弧头(head)或终端点(terminal node),<x, y>表示从x到y的一条弧(arc),此时的图称为有 向图。
无向图(undigraph) :
图6.4 G1的两个强连通分量 (b)
.
15
例 245
1
3
连通图 6

5
3
6
强连通图

245
非连通图
1
3
连通分量 6
.
16
图基本术语(续)
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。
2
A
A
3
C3
B A2
B
4
5
BA
D4 E
5
C
D
E
B
7
FC6
(a) 有向图G1
(b)无向图G2
(a) 图 6.1 图的示例
(b)
V1={v1,v2,v3,v4} E1={<v1,v2>,< v3 ,v1>,< v4 , v3>,< v1 v4>}
G2=(V2,E2) 其中:
V2={v1,v2,v3,v4,v5} E2={(v1,v2),(v1,v4),(v2,v3),(v2,v5),(v3, v4),(v3,v5)}
入度,记为ID(V);
出度:有向图中,以顶点v为尾的弧的数目称为v的
出度,记为OD(v);
例 顶点v的度为: TD(v)=例ID(v)+OD(v)
1
57
245
32
46
G2
顶点5的度:3 顶点2的度:4
1
3
6
G1
顶点2入度:1 出度:3
顶点4入. 度:1 出度:0
7

图基本术语(续) 2 4 5
1
3
6
5
3
6
子图(subgraph): 假 1
图与子图
1
1
1
2
设有两个图G=(V,E), G'=(V',E')。如果V'包 含于V,E'包含于E,则
3
3
4
3
4
(a)
称G'是G的子图。
1
1
2
1
2
1
2
3
3
4
5
5
4
5
(b)
1
2
1
2
4
3
3
4
5
(a)G1的子图 (b)G2的子图 图6.2 子图示例
(a)
(b)
.
5

2
2
图基本术语(续) 1 3 有向完备图
1
3
无向完备图
完全图(completed graph) :
对于无向图,e的取值范围是0到n(n-1)/2,有n(n-1)/2 条边的无向图称为完全图。
对于有向图,e的取值范围是0到n(n-1)。具有n(n-1) 条弧的有向图称为有向完全图。
邻接点(adjacent):对于无向图G=(V,E),
D 7
8
G
H
E
F
CG
H
96
FI
10 7
11
J GK
8 L
H
J
FI
M
10
K
A
D
E
C
7
G
FH
B
L
9
10
M 1131
J
10
I
KJ
I
J
K
L
M
L
(a)
M 13
(b)
L
M
图6.5 G3的最大连通分量的一棵生成树
– 图的概念 – 图的存储结构 – 图的遍历方法 – 求生成树 – 找最短路径 – 关键路径 – 拓扑排序
.
2
7.1图的定义与术语
图(graph)
图是一种数据结构,它的形式化定 义为G=(V,E),其中:
V是一个非空有限集合,它的元素称为 顶点(vertex)。
顶点的偶对(x,y) (x∈V,y∈V)叫做 边(edge),E是边的集合。
第七章 图
图形结构是一种比树形结构更复杂的非线 性结构。在图形结构中,任意两个结点之间都 可能相关,即结点之间的邻接关系可以是任意 的。就是说,图是一种多对多的结构关系,每 个元素可以有零个或多个直接前趋;零个或多 个直接后继。因此图形结构被用于描述各种复 杂的数据对象。应用领域非常广泛。
[内容提要]
图中代表一条边的顶点偶对(x,y)是无序的, 则称其为无向图。这时(x,y),(y,x)是同一条 边。
.
4
图基本术语(续)
用有以连无接v序序i顶为对对点起<(vvv点iii、,,、vvvjj>jv)的j:为:线终段点的 1
2
有表向示,线称段为表无示向,边。称为有向
边或弧。
4
3
1
2
3
4
5
G1=(V1,E1) 其中:
.
8
Байду номын сангаас
图基本术语(续)
路径:无向图G=(V,E)中从顶点v到
顶点v‘的路径是一个顶点序列(v=vi0, vi1,vi2,...,vin=v’),其中(vi,j-1, vij)∈E,1≤j≤n。如果G是有向图,则 路径也是有向的,顶点序列应满足<vi, j-1,vij>∈E,1≤j≤n。
路径的长度:是指路径上的边的或
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