《数据结构图》课件
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(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
最新数据结构图结构(动态PPT)教学课件
哈希查找
通过哈希函数将元素映射到哈搜索树、平衡树等,通 过树形结构实现高效查找。
排序算法设计思想及实现方法
冒泡排序
选择排序
插入排序
快速排序
通过相邻元素比较和交换,使 得每一趟循环都能将最大(或 最小)元素放到正确位置。
每次从未排序序列中选出最小 (或最大)元素,放到已排序 序列的末尾。
加线
在兄弟之间加一连线。
去线
对每个结点,只保留它与第一个孩子结点的连线,而与其 它孩子结点的连线全部去掉。
层次调整
以树的根结点为轴心,将整棵树顺时针转动一定的角度, 使之结构层次分明。注意第一个孩子是二叉树结点的左孩 子,兄弟转换过来的孩子是结点的右孩子。
森林转换为二叉树
把每棵树转换为二叉树;第一棵二叉树不动,从第二棵二 叉树开始,依次把后一棵二叉树的根结点作为前一棵二叉 树的根结点的右孩子,用线连接起来。当所有的二叉树连 接起来后得到的二叉树就是由森林转换得到的二叉树。
,并且称为根的子树(SubTree)。
树基本概念及术语
结点的度
01
结点拥有的子树数称为结点的度(Degree)。
树的度
02
树中所有结点的度的最大值。
叶子(Leaf)或终端结点
03
度为0的结点。
树基本概念及术语
非终端结点或分支结点
度不为0的结点。
双亲结点或父结点
若一个结点含有子结点,则称该结点为子结点的双亲结点或父结点 。
图的遍历算法实现
深度优先遍历(Depth-First Search,…
从某个顶点出发,尽可能深地访问图中的顶点,直到访问完所有可达的顶点。
广度优先遍历(Breadth-First Searc…
《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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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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• 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
Page 3
数据结构-图1PPT课件
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
例
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
.
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
例
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。
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图基本术语(续)
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(a)
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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
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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
北京理工大学数据结构图课件
A
B C D
第 5 页
E
7.1 图的定义与术语
3、无向图——无向图G是由两个集合V(G)和 E(G)组成的。 其中:V(G)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,记为 (v,w) 或 (w,v),并且 (v,w)=(w,v)。
第 6 页
7.1 图的定义与术语
例如:
G2 = <V2,E2> V2 = { v0 ,v1,v2,v3,v4 } E2 = { (v0,v1), (v0,v3), (v1,v2), (v1,v4), (v2,v3), (v2,v4) }
V5
第 15 页
7.1 图的定义与术语
非 连 通 图
V0
V1
V2
V3
V0
V1 V3
V2
强连通分量
第 16 页
7.1 图的定义与术语
7、生成树
包含无向图 G 所有顶点的极小连通子图称为G生 成树。 极小连通子图意思是:该子图是G的连通子图, 在该子图中删除任何一条边,子图不再连通。
V0 V2 V3 V4 V3 连通图G1 V1 V0 V1 连通 所有顶点 V4 无回路
第 22 页
7.2 图的存储结构 3、有向图的逆邻接表 顶点:用一维数组存储(按编号顺序) 以同一顶点为终点的弧:用线性链表存储。
vexdata V0 V1 0 1 v0 v1 v2
v3
firstarc 3 0 0 ^ ^
V2
V3
2 3
^
^
2
章 类似于有向图的邻接表,所不同的是: 以同一顶点为终点弧:用线性链表存储
Boolean visited[MAX]; // 访问标志数组
B C D
第 5 页
E
7.1 图的定义与术语
3、无向图——无向图G是由两个集合V(G)和 E(G)组成的。 其中:V(G)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,记为 (v,w) 或 (w,v),并且 (v,w)=(w,v)。
第 6 页
7.1 图的定义与术语
例如:
G2 = <V2,E2> V2 = { v0 ,v1,v2,v3,v4 } E2 = { (v0,v1), (v0,v3), (v1,v2), (v1,v4), (v2,v3), (v2,v4) }
V5
第 15 页
7.1 图的定义与术语
非 连 通 图
V0
V1
V2
V3
V0
V1 V3
V2
强连通分量
第 16 页
7.1 图的定义与术语
7、生成树
包含无向图 G 所有顶点的极小连通子图称为G生 成树。 极小连通子图意思是:该子图是G的连通子图, 在该子图中删除任何一条边,子图不再连通。
V0 V2 V3 V4 V3 连通图G1 V1 V0 V1 连通 所有顶点 V4 无回路
第 22 页
7.2 图的存储结构 3、有向图的逆邻接表 顶点:用一维数组存储(按编号顺序) 以同一顶点为终点的弧:用线性链表存储。
vexdata V0 V1 0 1 v0 v1 v2
v3
firstarc 3 0 0 ^ ^
V2
V3
2 3
^
^
2
章 类似于有向图的邻接表,所不同的是: 以同一顶点为终点弧:用线性链表存储
Boolean visited[MAX]; // 访问标志数组
数据结构-图PPT
已知一棵树边的集合为{<I,M>,<I,N>,<E,I>,<B,E>,<B,D>,<A,B>, <G,J>,<G,K>,<C,G>,<C,F>,<H,L>,<C,H>,<A,C>},请画出这棵树, 并回答下列问题: 1.哪个是根结点 1.A 2.哪些是叶子结点 2.D F J K L M N 3.哪个是结点G的双亲 3.C 4.哪些是结点G的祖先 4.A C 5.哪些是结点G的孩子 5.J K 6.哪些是结点E的子孙 6. I M N 7.哪些是结点E的兄弟?哪些是结点F的兄弟? 7.D 8.结点B和N的层次号分别是多少 GH 9.树的深度是多少 8.2 5 10.以结点C为根的子树的深度是多少 9. 5
中序遍历二叉树算法的框架是: 若二叉树为空,则空操作; 否则
中序遍历左子树
(L); 访问根结点 (D); 中序遍历右子树 (R)。 遍历结果(中缀表达式)
a+b*c-d-e/f
表达式语法树
中序遍历二叉树的递归算法
void InOrderTraverse(BiTree T){ if (T) { InOrderTraverse(T->lchild); printf("%c",T->data); InOrderTraverse(T->rchild); } }
性质3 对任何一棵二叉树, 如果其叶结点个数为 n0, 度为2的非叶结点个数为 n2, 则有 n0=n2+1
证明:若设度为1的结点有n1个,总结点个 数为n,总边数为e,则根据二叉树的定义, n = n0 + n1 + n2 e = 2n2 + n1 = n - 1 因此,有 2n2 + n1 = n0 + n1 + n2 - 1 n2 = n0 - 1 n0 = n 2 + 1
《数据结构图》课件
层次分明
02
通过节点和边的关系,数据结构图能够清晰地表示数据的层次
结构,有助于理解数据的组织方式。
易于修改
03
相比文本或表格,数据结构图更易于修改和更新,能够快速适
应数据的变化。
数据结构图的缺点
制作难度大
制作一份高质量的数据结构图需要花费较多的时间和精力,特别 是在处理复杂的数据结构时。
表达能力有限
解数据结构。
辅助设计数据结构
在设计复杂的数据结构时,可以使 用数据结构图来辅助设计,使设计 过程更加清晰和有条理。
方便交流和讨论
数据结构图是一种可视化的表达方 式,可以方便地展示给其他人,有 助于团队成员之间的交流和讨论。
数据结构图的分类
01
02
03
树形结构图
树形结构图是一种层次结 构的数据结构图,它通过 节点和子节点的关系来表 示数据的层次关系。
随着用户需求的多样化,未来 的数据结构图将更加注重个性 化定制,满足不同用户对数据 可视化的需求和偏好。
为了提高数据可视化的可解释 性和透明度,未来的数据结构 图将更加注重对数据的处理和 分析过程的可视化呈现,使用 户能够更好地理解数据的来源 和含义。
2023 WORK SUMMARY
THANKS
未来的数据结构图将更加注重用户的交互 性,使用户能够更深入地探索数据,提高 数据理解的效率和准确性。
动态数据的实时呈现
多维度的数据呈现
随着大数据和实时数据处理技术的发展, 数据结构图将能够实时呈现动态数据的变 化,帮助用户更好地理解和分析数据。
未来的数据结构图将能够呈现多维度的数 据,包括时间序列数据、空间数据等,满 足用户对不同类型数据的可视化需求。
详细描述
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
《数据结构图》课件
《数据结构图》PPT课件
欢迎来到《数据结构图》PPT课件!本课程将带您深入了解数据结构的定义、 常见类型以及应用领域。让我们一起开始探索这个精彩的主题吧!
概述
通过本节课,您将了解到数据结构的基本概念和作用。我们将探讨如何存储 和组织数据以及优化数据访问和操作的方法。
数据结构的定义
在这一节中,我们将介绍数据结构的定义,并探讨数据的抽象和表示方法。 了解数据结构的定义将有助于您理解数据在计算机中的常重要,因为不同的数据结构适用于不同的场景和数据操作需求。本节将深入 研究线性结构、树形结构和图形结构。
线性结构
线性结构是最简单且最常见的数据结构类型之一。我们将研究数组、链表和 栈等线性结构的特点、优点和缺点,并了解它们在实际应用中的使用情况。
树形结构
树形结构是一种层次化的数据结构,常用于表示层级关系。本节我们将探讨 二叉树、堆和AVL树等树形结构,并讨论它们在数据处理和搜索中的应用。
图形结构
图形结构是一种包含节点和边的数据结构,用于表示复杂的关联关系。本节我们将深入研究图的定义、遍历算 法和最短路径算法,并讨论图形结构在社交网络和地图导航中的应用。
数据结构的应用
数据结构是计算机科学领域中的核心概念,几乎应用于所有的软件开发领域。 本节我们将探讨数据结构在数据库、图形处理和算法设计中的实际应用。
数据结构图的设计原则
了解数据结构图的设计原则有助于我们创建清晰、易于理解的数据结构图。 本节我们将讨论数据结构图的设计原则,例如模块化、抽象和简洁性。
欢迎来到《数据结构图》PPT课件!本课程将带您深入了解数据结构的定义、 常见类型以及应用领域。让我们一起开始探索这个精彩的主题吧!
概述
通过本节课,您将了解到数据结构的基本概念和作用。我们将探讨如何存储 和组织数据以及优化数据访问和操作的方法。
数据结构的定义
在这一节中,我们将介绍数据结构的定义,并探讨数据的抽象和表示方法。 了解数据结构的定义将有助于您理解数据在计算机中的常重要,因为不同的数据结构适用于不同的场景和数据操作需求。本节将深入 研究线性结构、树形结构和图形结构。
线性结构
线性结构是最简单且最常见的数据结构类型之一。我们将研究数组、链表和 栈等线性结构的特点、优点和缺点,并了解它们在实际应用中的使用情况。
树形结构
树形结构是一种层次化的数据结构,常用于表示层级关系。本节我们将探讨 二叉树、堆和AVL树等树形结构,并讨论它们在数据处理和搜索中的应用。
图形结构
图形结构是一种包含节点和边的数据结构,用于表示复杂的关联关系。本节我们将深入研究图的定义、遍历算 法和最短路径算法,并讨论图形结构在社交网络和地图导航中的应用。
数据结构的应用
数据结构是计算机科学领域中的核心概念,几乎应用于所有的软件开发领域。 本节我们将探讨数据结构在数据库、图形处理和算法设计中的实际应用。
数据结构图的设计原则
了解数据结构图的设计原则有助于我们创建清晰、易于理解的数据结构图。 本节我们将讨论数据结构图的设计原则,例如模块化、抽象和简洁性。
数据结构图资料课件
哈夫曼树的构建算法
根据给定的权值集合构建哈夫曼树的详细步骤和代码实现。
PART 04
图形结构图资料
图的基本概念和术语解释
图(Graph)
无向图和有向图
由顶点(Vertex)和边(Edge)组成的数据结构, 用于表示对象及其之间的关系。
根据边是否有方向,图可分为无向图和有 向图。无向图中的边没有方向,而有向图 中的边有方向。
ONE
KEEP VIEW
数据结构图资料课件
目 录
• 数据结构图基本概念 • 线性结构图资料
• 查找与排序相关知识点 • 数据结构图在实际问题中应用
PART 01
数据结构图基本概念
数据结构定义与分类
数据结构定义
数据结构是计算机存储、组织数 据的方式,包括数据的逻辑结构、 存储结构和运算三部分。
数据结构分类
常见查找排序算法代码示例
二分查找代码示例
通过不断缩小查找 范围,快速定位元 素位置。
插入排序代码示例
通过构建有序序列, 逐个插入元素并保 持有序性。
顺序查找代码示例
通过循环遍历数组, 逐个比较元素值。
哈希查找代码示例
设计哈希函数计算 关键字存储位置, 处理哈希冲突。
快速排序代码示例
选取基准元素,将 序列划分为两部分 并递归排序。
PART 06
数据结构图在实际问题中 应用
实际问题中数据结构选择策略
选择合适的数据结构
01
根据问题的特点,选择合适的数据结构,如数组、链表、栈、
队列、树、图等。
考虑数据规模
02
针对数据规模的大小,选择合适的数据结构以优化时间和空间
复杂度。
利用数据结构特性
03
根据给定的权值集合构建哈夫曼树的详细步骤和代码实现。
PART 04
图形结构图资料
图的基本概念和术语解释
图(Graph)
无向图和有向图
由顶点(Vertex)和边(Edge)组成的数据结构, 用于表示对象及其之间的关系。
根据边是否有方向,图可分为无向图和有 向图。无向图中的边没有方向,而有向图 中的边有方向。
ONE
KEEP VIEW
数据结构图资料课件
目 录
• 数据结构图基本概念 • 线性结构图资料
• 查找与排序相关知识点 • 数据结构图在实际问题中应用
PART 01
数据结构图基本概念
数据结构定义与分类
数据结构定义
数据结构是计算机存储、组织数 据的方式,包括数据的逻辑结构、 存储结构和运算三部分。
数据结构分类
常见查找排序算法代码示例
二分查找代码示例
通过不断缩小查找 范围,快速定位元 素位置。
插入排序代码示例
通过构建有序序列, 逐个插入元素并保 持有序性。
顺序查找代码示例
通过循环遍历数组, 逐个比较元素值。
哈希查找代码示例
设计哈希函数计算 关键字存储位置, 处理哈希冲突。
快速排序代码示例
选取基准元素,将 序列划分为两部分 并递归排序。
PART 06
数据结构图在实际问题中 应用
实际问题中数据结构选择策略
选择合适的数据结构
01
根据问题的特点,选择合适的数据结构,如数组、链表、栈、
队列、树、图等。
考虑数据规模
02
针对数据规模的大小,选择合适的数据结构以优化时间和空间
复杂度。
利用数据结构特性
03
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。
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。
数据结构课件 图
顶点的度=第i行元素之和+第i列元素之和, 即:TD(Vi)=OD( Vi ) + ID( Vi )
讨论 :网(即有权图)的邻接矩阵
定义为: A.Edge[ i ][ j ]=
Wij <vi, vj> 或(vi, vj)∈VR ∞ 无边(弧)
以有向网为例:
顶点表: ( v1 v2 v3 v4 v5 v6 )
若第一个顶点和最后一个顶点相同,则这条 路径
是一条回路。若路径中顶点没有重复出现,则称这 条
路径为 简单路径。(见下页图)
在无向图中,如果从顶点vi到顶点vj有路径,
则称vi和vj连通。如果图中任意两个顶点之间都连通,
则称该图为连通图,否则,将其中的极大连通子图称
为连通分量。
在有向图中,如果对于每一对顶点vi和vj,
V2
0^
V3
0^
V4
2^
例3:已知某网的邻接(出边)表,请画出该网络。
当邻接表 的存储结 构形成后, 图便唯一 确定!
邻接表存储法的特点:—它其实是对邻接矩阵法的一种改进 分析1:对于n个顶点e条边的无向图,邻接表中除了n个头结点外,
只有2e个表结点,空间效率为O(n+2e)。 若是稀疏图(e<<n2),则比邻接矩阵表示法O(n2)省空间。
邻接表
例1:无向图的邻接表 0 v1
3
v1
v2
1 v2
4
v3
2 v3
4
v4
v5
3 v4
4
4 v5
3
1^ 2 3 2 2
0^ 1^ 0^ 1^
注:邻接表不唯一,因各个边结点的链入顺序是任意的。
例2:有向图的邻接表
讨论 :网(即有权图)的邻接矩阵
定义为: A.Edge[ i ][ j ]=
Wij <vi, vj> 或(vi, vj)∈VR ∞ 无边(弧)
以有向网为例:
顶点表: ( v1 v2 v3 v4 v5 v6 )
若第一个顶点和最后一个顶点相同,则这条 路径
是一条回路。若路径中顶点没有重复出现,则称这 条
路径为 简单路径。(见下页图)
在无向图中,如果从顶点vi到顶点vj有路径,
则称vi和vj连通。如果图中任意两个顶点之间都连通,
则称该图为连通图,否则,将其中的极大连通子图称
为连通分量。
在有向图中,如果对于每一对顶点vi和vj,
V2
0^
V3
0^
V4
2^
例3:已知某网的邻接(出边)表,请画出该网络。
当邻接表 的存储结 构形成后, 图便唯一 确定!
邻接表存储法的特点:—它其实是对邻接矩阵法的一种改进 分析1:对于n个顶点e条边的无向图,邻接表中除了n个头结点外,
只有2e个表结点,空间效率为O(n+2e)。 若是稀疏图(e<<n2),则比邻接矩阵表示法O(n2)省空间。
邻接表
例1:无向图的邻接表 0 v1
3
v1
v2
1 v2
4
v3
2 v3
4
v4
v5
3 v4
4
4 v5
3
1^ 2 3 2 2
0^ 1^ 0^ 1^
注:邻接表不唯一,因各个边结点的链入顺序是任意的。
例2:有向图的邻接表
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1
V’V,且E’是E的子集,即E’E,则
称G’是G的子图。例如图(是图 2
3
0 (c)
(a)的子图,而图(c)不是图(a)的子
4
图。
《数据结构图》
6. 路径和路径长度
在一个图G=(V,E)中,从顶点vi到顶点
vj 的 一 条 路 径 是 一 个 顶 点 序 列
(vi,vi1,vi2,…,vim,vj),若此图G是无向图,则边
(2) 如果G是有向图,则: A[i][j]= 1:若<vi,vj>∈E(G) 0:其他
《数据结构图》
(3) 如果G是带权无向图,则: A[i][j]= wij :若vi≠vj且(vi,vj)∈E(G) ∞:其他
(4) 如果G是带权有向图,则: A[i][j]= wij :若vi≠vj且<vi,vj>∈E(G) ∞:其他
《数据结构图》
1 0
3 (a ) 1
0
3 (b )
4. 稠密图、稀疏图
1
当一个图接近完全图时,则称为 2
3
0 (a)
稠密图。相反,当一个图含有较少
的边数(即当e<<n(n-1))时,则称为
4
稀疏图。
1
5. 子图
2
3
0 (b )
设 有 两 个 图 G=(V,E) 和
4
G’=(V’,E’), 若 V’ 是 V 的 子 集 , 即
(vi,vi1),(vi1,vi2),…,(vim-1,vim),(vim,vj) 属 于
1
E(G) ; 若 此 图 是 有 向 图 , 则
<vi,vi1>,<vi1,vi2>,…,<vim-1,vim>,<vim,vj> 属 2
0
于E(G)。 3
路径长度是指一条路径上经过的边
的数目。若一条路径上除开始点和结束
点可以相同外,其余顶点均不相同,则称此
路径为简单路径。例如,有图中,(v0,v2,v1) 就是一条简单路径,其长度《数为据结2构。图》
7. 回路或环
若一条路径上的开始点与结束 点为同一个顶点,则此路径被称为回 路或环。开始点与结束点相同的简 单路径被称为简单回路或简单环。
例 如 , 右 图 中 ,(v0,v2,v1,v0) 就 是 一条简单回路,其长度为3。
《数据结构图》
9.2 图的存储结构
9.2.1 邻接矩阵存储方法 邻接矩阵是表示顶点之间相邻关系的矩阵。设
G=(V,E)是具有n(n>0)个顶点的图,顶点的顺序依次为 (v0,v1,…,vn-1),则G的邻接矩阵A是n阶方阵,其定义如下:
(1) 如果G是无向图,则: A[i][j]= 1:若(vi,vj)∈E(G) 0:其他
《数据结构图》
9. 强连通图和强连通分量
在有向图G中,若从顶点vi到顶 点vj有路径,则称从vi到vj是连通的。
若图G中的任意两个顶点vi和vj 都连通,即从vi到vj和从vj到vi都存在 路径,则称图G是强连通图。例如,右 边两个图都是强连通图。
有向图G中的极大强连通子图 称为G的强连通分量。显然,强连通 图只有一个强连通分量,即本身,非强 连通图有多个强连通分量《数据。结构图》
《数据结构图》
邻接矩阵的特点如下:
(1) 图的邻接矩阵表示是惟一的。
(2) 无向图的邻接矩阵一定是一个对称矩阵。因 此,按照压缩存储的思想,在具体存放邻接矩阵时只 需存放上(或下)三角形阵的元素即可。
1
2
0
3
( a)
1
2
0
( b)
10. 权和网 图中每一条边都可以附有一个对应的数值,
这种与边相关的数值称为权。权可以表示从一 个顶点到另一个顶点的距离或花费的代价。边 上带有权的图称为带权图,也称作网。
《数据结构图》
例9.1 有n个顶点的有向强连通图最多需要多 少条边?最少需要多 少条边?
答:有n个顶点的有向强连通图最多有n(n1)条边(构成一个有向完全图的情况);最少有 n条边(n个顶点依次首尾相接构成一个环的情 况)。
每个顶点的度为di(1≤i≤n),则有:
4
e= 1 2
n i1
di
(b )
《数据结构图》
3. 完全图
若无向图中的每两个顶点之间 都存在着一条边,有向图中的每两 2 个顶点之间都存在着方向相反的 两条边,则称此图为完全图。
显然,完全无向图包含有条边, 完全有向图包含有n(n-1)条边。
2
例如,图(a)所示的图是一个具有4 个顶点的完全无向图,共有6条边。 图(b)所示的图是一个具有4个顶 点的完全有向图,共有12条边。
3
0
边(vi,vj),则称vi和vj为此边的两个
4
端点,并称它们互为邻接点。
(a )
在一个有向图中,若存在一条
1
边 <vi,vj>, 则 称 此 边 是 顶 点 vi 的 一
条出边,同时也是顶点vj的一条入 2
3
0
边;称vi和vj分别为此边的起始端
4
点(简称为起点)和终止端点(简称
终点);称vi和vj互为邻接点。
1
2
0
3
《数据结构图》
8. 连通、连通图和连通分量 在无向图G中,若从顶点vi到顶点vj有路径,
则称vi和vj是连通的。 若图G中任意两个顶点都连通,则称G为连
通图,否则称为非连通图。
无向图G中的极大连通子图称为G的连通 分量。显然,任何连通图的连通分量只有一个, 即本身,而非连通图有多个连通分量。
《数据结构图》
在图G中,如果代表边的顶点对是无序的,则称G为 无向图,无向图中代表边的无序顶点对通常用圆括号 括起来,用以表示一条无向边。
如果表示边的顶点对是有序的,则称G为有向图,在 有向图中代表边的顶点对通常用尖括号括起来 。
《数据结构图》
9.1.2 图的基本术语
1. 端点和邻接点
1
在一个无向图中,若存在一条 2
(b )
《数据结构图》
2. 顶点的度、入度和出度
在无向图中,顶点所具有的边的
1
数目称为该顶点的度。
2
3
0
在有向图中,以顶点vi为终点的 入边的数目,称为该顶点的入度。以
4
顶点vi为始点的出边的数目,称为该
(a )
顶点的出度。一个顶点的入度与出
1
度的和为该顶点的度。
2
3
0
若一个图中有n个顶点和e条边,
第9章 图
9.1 图的基本概念 9.2 图的存储结构 9.3 图的遍历 9.4 生成树和最小生成树 9.5 最短路径 9.6 拓扑排序 9.7 AOE网与关键路径
本章小结
《数据结构图》
9.1 图的基本概念
9.1.1 图的定义 图(Graph)G由两个集合V(Vertex)和E(Edge)
组成,记为G=(V,E),其中V是顶点的有限集合,记 为V(G),E是连接V中两个不同顶点(顶点对)的边 的有限集合,记为E(G)。