第6章 图 (数据结构教程PPT课件)
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数据结构.ppt
这里:LOC(a1)为结点a1的存储起址(基地址),c为 每个结点所占存储单元数。
顺序表是一种随机存取结构
2020/6/2
数据结构
20
4、顺序表的描述:
typedef int datetype; #define maxsize 1024 typedef struct { datatype data[maxsize];
while (ch!=‘$’)
{ s=malloc(sizeof(linklist)) ; s->data=ch;
if(head=NULL) head=s else r->next=s; r=s; ch=getchar( );
}
if (r!=NULL) r->next=NULL; return head;
2.逻辑特征:仅有一个开始结点和一个终端结点,并且所有结 点都最多只有一个直接前趋和一个直接后继
2020/6/2
数据结构
18
二、线性表的运算
线性表的常见基本运算包括:
(1)置空表SETNULL(L) (2)建表CREATLIST(L) (3)求表长LENGTH(L) (4)取结点GET(L,i) (5)定位LOCATE(L,x) (6)插入INSERT(L,x,i) (7)删除DELETE(L,i)
复杂的运算可以由这些基本运算组合来实现
2020/6/2
数据结构
19
2.2 线性表的顺序存储
一、顺序表
1、顺序存储:将线性表的结点按逻辑次序依次存放在一组地 址连续的存储单元里。
2、顺序表:采用顺序存储方法存储的线性表称顺序表。
3、存储地址的计算:
LOC(ai)=LOC(a1)+(i-1)*c
数据结构说课ppt课件
(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
基本概念与术语
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。
单链表
链表操作算法:初始化、插入、输出、删除、遍历
8. 在一个单链表中删除q所指结点时,应执行如下操作:
q=p->next;
p->next=( p->next->next );
free(q);//这种题目靠一根指针是没有办法完成的,必须要借助第二根指针。
9. 在一个单链表中p所指结点之后插入一个s所指结点时,应执行:
(2) 若表的总数基本稳定,且很少进行插入和删除,但要求以最快的速度存取表中的元
问答题
素,这时,应采用哪种存储表示?为什么?
应采用顺序存储表示。因为顺序存储表示的存取速度快,但修改效率低。若表的总数基本稳定,且很少进行插入和删除,但要求以最快的速度存取表中的元素,这时采用顺序存储表示较好。
03
栈和队列
数据结构说课ppt课件
演讲人
数据结构概述
01
线性表
02
栈和队列
03
目录
01
数据结构概述
基本概念与术语
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。)
在右侧编辑区输入内容
顺序表的存储效率高,存取速度快。此,不易扩充。同时,由于在插入或删除时,为保持原有次序,平均需要移动一半(或近一半)元素,修改效率不高。
基本概念与术语
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。
单链表
链表操作算法:初始化、插入、输出、删除、遍历
8. 在一个单链表中删除q所指结点时,应执行如下操作:
q=p->next;
p->next=( p->next->next );
free(q);//这种题目靠一根指针是没有办法完成的,必须要借助第二根指针。
9. 在一个单链表中p所指结点之后插入一个s所指结点时,应执行:
(2) 若表的总数基本稳定,且很少进行插入和删除,但要求以最快的速度存取表中的元
问答题
素,这时,应采用哪种存储表示?为什么?
应采用顺序存储表示。因为顺序存储表示的存取速度快,但修改效率低。若表的总数基本稳定,且很少进行插入和删除,但要求以最快的速度存取表中的元素,这时采用顺序存储表示较好。
03
栈和队列
数据结构说课ppt课件
演讲人
数据结构概述
01
线性表
02
栈和队列
03
目录
01
数据结构概述
基本概念与术语
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。)
在右侧编辑区输入内容
顺序表的存储效率高,存取速度快。此,不易扩充。同时,由于在插入或删除时,为保持原有次序,平均需要移动一半(或近一半)元素,修改效率不高。
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…
【课件】数据结构第6章图ppt
6.1 图的逻辑结构
V1 V3
V4 V1
V3
V2 若顶点vi和vj之间的边没有方向,则 称这条边为无向边,表示为(vi,vj)。 如果图的任意两个顶点之间的边都
V5 是无向边,则称该图为无向图。
V2 若从顶点vi到vj的边有方向,则称这 条边为有向边,表示为<vi,vj>。 如果图的任意两个顶点之间的边都
第6章 图
本章的主要内容是:
图的逻辑结构 图的存储结构及实现 图的连通性 最小生成树 最短路径 AOV网与拓扑排序 AOE网与关键路径
2019/10/26
第6章 图
图是一种非常复杂的非线性结构,并且具有极强的表达能力, 现实世界中的许多问题都可以抽象为图结构。本章是本课程 的难点和重点。通过本章的学习,要求学生:
i =1
V1
V2
V3
V4
V5
在具有n个顶点、e条边的无向图G中,各顶点 的度之和与边数之和的关系?
6.1 图的逻辑结构
图的基本术语
V1
V2
n
n
ID(vi ) = OD(vi ) = e
i=1
i=1
V3
V4
在具有n个顶点、e条边的有向图G中,各顶点 的入度之和与各顶点的出度之和的关系?与边 数之和的关系?
A
B
C
D
E
F
线性结构
A
V1
V2
B
C
V3
D
EF
V4
V5
树结构
图结构
在线性结构中,元素之间的关系为前驱和后继; 在树结构中,结点之间的关系为双亲和孩子; 在图结构中,顶点之间的关系为邻接。
6.1 图的逻辑结构
《数据结构教程》课件
的删除方式。
04
删除操作的注意事项
在删除元素时,需要考虑数据结 构的特性,如平衡性、顺序性等 ,以保持数据结构的良好性能。
查找操作
查找操作定义
在数据结构中查找一个元素,如果存在 则返回其位置或值,否则返回空或默认
值。
查找操作的复杂度
线性查找的时间复杂度为O(n),二分 查找的时间复杂度为O(log n)。
操作
常见的树操作有插入、删除、 查找等。
应用
树在计算机科学中广泛应用于 文件系统、数据库、编译原理
等领域。
图
定义
图是由节点和边组成的集合,节点和 边可以带有权值。
分类
根据边的有无,图可以分为有向图和 无向图;根据边的权值是否为1,图 可以分为加权图和无权图。
操作
常见的图操作有遍历、最短路径、最 小生成树等。
数据结构的重要性
01
02
03
提高数据处理效率
合理的数据结构能够提高 数据处理的速度和效率, 满足各种应用需求。
优化算法设计
数据结构是算法设计的基 础,良好的数据结构设计 有助于提高算法的效率和 稳定性。
解决实际问题
数据结构在解决实际问题 中发挥着重要作用,如排 序、查找、图论等。
数据结构的分类
线性结构
队列
总结词
队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构,用于存储有序的 元素。
详细描述
队列的特点是元素出队顺序与入队顺序相反。队列常用于实 现打印任务调度、操作系统任务调度等算法。
03
非线性数据结构
树
定义
树是一种非线性数据结构,由 节点和边组成,其中节点表示 数据元素,边表示节点之间的
关系。
分类
04
删除操作的注意事项
在删除元素时,需要考虑数据结 构的特性,如平衡性、顺序性等 ,以保持数据结构的良好性能。
查找操作
查找操作定义
在数据结构中查找一个元素,如果存在 则返回其位置或值,否则返回空或默认
值。
查找操作的复杂度
线性查找的时间复杂度为O(n),二分 查找的时间复杂度为O(log n)。
操作
常见的树操作有插入、删除、 查找等。
应用
树在计算机科学中广泛应用于 文件系统、数据库、编译原理
等领域。
图
定义
图是由节点和边组成的集合,节点和 边可以带有权值。
分类
根据边的有无,图可以分为有向图和 无向图;根据边的权值是否为1,图 可以分为加权图和无权图。
操作
常见的图操作有遍历、最短路径、最 小生成树等。
数据结构的重要性
01
02
03
提高数据处理效率
合理的数据结构能够提高 数据处理的速度和效率, 满足各种应用需求。
优化算法设计
数据结构是算法设计的基 础,良好的数据结构设计 有助于提高算法的效率和 稳定性。
解决实际问题
数据结构在解决实际问题 中发挥着重要作用,如排 序、查找、图论等。
数据结构的分类
线性结构
队列
总结词
队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构,用于存储有序的 元素。
详细描述
队列的特点是元素出队顺序与入队顺序相反。队列常用于实 现打印任务调度、操作系统任务调度等算法。
03
非线性数据结构
树
定义
树是一种非线性数据结构,由 节点和边组成,其中节点表示 数据元素,边表示节点之间的
关系。
分类
《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
第六章-数据结构教程(Java语言描述)-李春葆-清华大学出版社
(4)System Independent Interface,该模块主 要面向块设备和字符设备,负责以统一的接口表 示硬件设备和逻辑文件系统,这样上层软件就不 再关心具体的硬件形态了。
(5)System Call Interface,系统调用接口,向 用户空间提供访问文件系统和硬件设备的统一的
VFS 是底层文件系统的主要组件(接口)。这个组 件导出一组接口,然后将它们抽象到行为可能差 异很大的各个文件系统。VFS具有两个针对文件 系统对象的缓存:inode 索引节点对象和dentry目 录项对象,它们缓存最近使用过的文件系统对象。
文件系统是负责存取和管理文件信息的机 构,用于对数据、文件以及设备的存取控 制,它提供对文件和目录的分层组织形式、 数据缓冲以及对文件存取权限的控制功能。
文件系统具有以下主要功能: 1.对文件存储设备进行管理,分别记录 空闲区和被占用区,以便于用户创建、 修改以及删除文件时对空间的操作。 2.对文件和目录的按名访问、分层组织 功能。 3.创建、删除及修改文件功能。 4.数据保护功能。 5.文件共享功能
};
6.3Part Three
EXT3和EXT4文件系统
6.3.1 EXT3文件系统 EXT3是第三代扩展文件系统(Third extended file system), EXT3是在EXT2基础上增加日志形成的一个日志文件系统,常用 于Linux操作系统。
6.1 Part One
Linux文件系统概述
虚拟文件系统VFS
为了支持多种不同的文件系统,采用了虚拟文件系统
VFS (Virtual File system)技术 。虚拟文件系统是对多 种实际文件系统的共有功能的抽象, 它屏蔽了各种不 同文件系统在实现细节上的差异,为用户程序提供了统
(5)System Call Interface,系统调用接口,向 用户空间提供访问文件系统和硬件设备的统一的
VFS 是底层文件系统的主要组件(接口)。这个组 件导出一组接口,然后将它们抽象到行为可能差 异很大的各个文件系统。VFS具有两个针对文件 系统对象的缓存:inode 索引节点对象和dentry目 录项对象,它们缓存最近使用过的文件系统对象。
文件系统是负责存取和管理文件信息的机 构,用于对数据、文件以及设备的存取控 制,它提供对文件和目录的分层组织形式、 数据缓冲以及对文件存取权限的控制功能。
文件系统具有以下主要功能: 1.对文件存储设备进行管理,分别记录 空闲区和被占用区,以便于用户创建、 修改以及删除文件时对空间的操作。 2.对文件和目录的按名访问、分层组织 功能。 3.创建、删除及修改文件功能。 4.数据保护功能。 5.文件共享功能
};
6.3Part Three
EXT3和EXT4文件系统
6.3.1 EXT3文件系统 EXT3是第三代扩展文件系统(Third extended file system), EXT3是在EXT2基础上增加日志形成的一个日志文件系统,常用 于Linux操作系统。
6.1 Part One
Linux文件系统概述
虚拟文件系统VFS
为了支持多种不同的文件系统,采用了虚拟文件系统
VFS (Virtual File system)技术 。虚拟文件系统是对多 种实际文件系统的共有功能的抽象, 它屏蔽了各种不 同文件系统在实现细节上的差异,为用户程序提供了统
绪论(数据结构教程PPT课件)
缓冲处理
在网络传输或文件读写过程中,使 用队列作为缓冲区,暂时存储待处 理的数据,以提高处理效率。
04
串、数组和广义表
串定义及基本操作
串的基本操作包括
赋值操作、连接操作、求串长、比较操作、定位操作等。
串的存储结构包括
顺序存储结构和链式存储结构。
串模式匹配算法
串模式匹配算法是指在一个主串中寻找一个子串(模式串)的位置。
函数调用
在程序执行过程中,使用 栈来保存函数调用的信息, 如函数参数、局部变量和 返回地址等。
队列定义及基本操作
01
队列(Queue)是一种特殊的线性数据结构,其操作在表 的两端进行。一端称为队头(front),另一端称为队尾 (rear)。
02
队列的基本操作包括
03
入队(enqueue):在队尾插入一个元素。
3
线性表的抽象数据类型描述
数据类型名称、数据对象集合、操作集合等
线性表顺序存储结构
01
顺序存储结构的定义
用一段地址连续的存储单元依次存储线性表的数据元素
02
顺序存储结构的基本操作实现
创建、初始化、销毁、判空、清空、求长度、获取元素、修改元素等操
作的实现方法
03
顺序存储结构的优缺点
无需为表示表中元素之间的逻辑关系而增加额外的存储空间;可以快速
线索二叉树
线索二叉树是对二叉树的每个结点增设两个标志位以及一条线索而得到的。根据线索性质的不同,线索二叉树可分为前序线 索二叉树、中序线索二叉树和后序线索二叉树三种。这里以中序线索二叉树为例来说明线索二叉树的构造方法。
中序线索二叉树的构造规则是:若将二叉树的中序遍历序列中的每个结点都看作是相应指针域为空的指针,则称这些指针为 线索,而指向其前驱或后继的指针称为线索指针。加上线索的二叉链表称为线索链表,相应的二叉树称为线索二叉树 (Threaded BinaryTree)。根据线索性质的不同,线索二叉树可分为前序线索二叉树、中序线索二叉树和后序线索二叉树三种 。
在网络传输或文件读写过程中,使 用队列作为缓冲区,暂时存储待处 理的数据,以提高处理效率。
04
串、数组和广义表
串定义及基本操作
串的基本操作包括
赋值操作、连接操作、求串长、比较操作、定位操作等。
串的存储结构包括
顺序存储结构和链式存储结构。
串模式匹配算法
串模式匹配算法是指在一个主串中寻找一个子串(模式串)的位置。
函数调用
在程序执行过程中,使用 栈来保存函数调用的信息, 如函数参数、局部变量和 返回地址等。
队列定义及基本操作
01
队列(Queue)是一种特殊的线性数据结构,其操作在表 的两端进行。一端称为队头(front),另一端称为队尾 (rear)。
02
队列的基本操作包括
03
入队(enqueue):在队尾插入一个元素。
3
线性表的抽象数据类型描述
数据类型名称、数据对象集合、操作集合等
线性表顺序存储结构
01
顺序存储结构的定义
用一段地址连续的存储单元依次存储线性表的数据元素
02
顺序存储结构的基本操作实现
创建、初始化、销毁、判空、清空、求长度、获取元素、修改元素等操
作的实现方法
03
顺序存储结构的优缺点
无需为表示表中元素之间的逻辑关系而增加额外的存储空间;可以快速
线索二叉树
线索二叉树是对二叉树的每个结点增设两个标志位以及一条线索而得到的。根据线索性质的不同,线索二叉树可分为前序线 索二叉树、中序线索二叉树和后序线索二叉树三种。这里以中序线索二叉树为例来说明线索二叉树的构造方法。
中序线索二叉树的构造规则是:若将二叉树的中序遍历序列中的每个结点都看作是相应指针域为空的指针,则称这些指针为 线索,而指向其前驱或后继的指针称为线索指针。加上线索的二叉链表称为线索链表,相应的二叉树称为线索二叉树 (Threaded BinaryTree)。根据线索性质的不同,线索二叉树可分为前序线索二叉树、中序线索二叉树和后序线索二叉树三种 。
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
数据结构图结构-(动态PPT)
2
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
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
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G2
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adjvex nextarc
vexdata firstarc
*
2.有向图邻接表
2
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如图G1的邻接表为:
G1
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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
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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
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图的术语
01
《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。
《数据结构与算法项目化教程》课件第6章
为G=(V, E),V是顶点A的有限集合,E是边的有限集合,即
V={A|A∈某个数据集合}, E={(A, B)|A, B∈V}
或
E={<A, B> |A, B∈V 且 path(A, B)}
其中,path(A, B)表示从顶点A到B的一条通路。
学习情境6 图
2.图的类型 (1) 无向图。 无向图(undirected graph)中的边没有方向,每条边用两个 顶点的无序对表示,如(A, B)表示连接顶点A和B之间的一条 边,(A, B)和(B, A)表示同一条边。图6-1是一个无向图,用G 表示无向图,其顶点集合V为
V(G)={A,B,C,D,E} E(G)={<A,B>,<A,D>,<A,E>,<B,C>,<C,B>,<C,D>,<D,B> ,<D,E>,<E,A>}
学习情境6 图
图6-2 有向图
学习情境6 图
(3) 自身环的图和多重图。 如图6-3所示,顶点C有一个路径指向自身,这种图称为 带自身环的图;顶点B有两条路径到顶点A,这种图属于多重 图。这些一般不属于数据结构讨论的范畴,本学习情境只讨 论无向图和有向图。 (4) 完全图。 完全图(complete graph)的任一顶点均有路径到其他顶点。 完全图的边数是最大的。无向完全图的边数有n × (n-1)/2,有 向完全图的边数为n × (n-1)。
学习情境6 图
图6-13 邻接表元素
学习情境6 图
图6-14 带权无向图的邻接表表示
学习情境6 图
3.有向图的邻接表表示 以邻接表表示有向图,需要根据边的方向而得到边表, 边表有两种:出边表和入边表。 出边表:第i行单链表存储以顶点vi为起点的所有边<vi, vj>,dest域是该条边的终点vj在顶点表中的下标。 入边表:第i行单链表存储以顶点vi为终点的所有边<vj, vi>,dest域是该条边的起点vj在顶点表中的下标。 有向图的邻接表表示有两种,分别是由出边表构成的邻 接表和由入边表构成的逆邻接表。带权有向图邻接表的出边 表表示如图6-15所示。在有向图的邻接表或逆邻接表中,每 条边只存储一次。
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。
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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
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6.2.2
邻接表
边结点的结构为:
adjvex
next
adjvex是该边或弧依附的顶点在数组中的下 标,next是指向下一条边或弧结点的指针。
图 6-6
构成一维数组的顶点结构为: 顶点域 Vertex 边表头指针 firstedge 顶点表
Vertex 是顶点内容,firstedge是指向第一条边或弧结
6.2 图的存储结构
6.2.1 邻接矩阵
1. 有向图的邻接矩阵
具有n个顶点的有向图可以用一个nn的方形矩阵
表示。假设该矩阵的名称为M,则当<vi,vj>是该有向 图中的一条弧时,M[i,j]=1;否则M[i,j]=0。第i个顶点 的出度为矩阵中第i行中“1”的个数;入度为第i列中 “1”的个数,并且有向图弧的条数等于矩阵中“1”
阵中“1”的个数的一半,这是因为每条边在矩阵中描
述了两次。
图 6-4
图 6-5
在C 语言中,实现邻接矩阵表示法的类型定义如下所示: #define MaxVertexNum 100 /*最大顶点数设为100*/ typedef char VertexType; /*顶点类型设为字符型*/ typedef int EdgeType; /*边的权值设为整型*/ typedef struct { VertexType vexs[MaxVertexNum]; /*顶点表*/ EdgeType edges[MaxVertexNum][MaxVertexNum]; /*邻接矩阵,即边表*/ int n,e; /*顶点数和边数*/ }Mgragh; /*Maragh是以邻接矩阵存储的图类型*/
(3)顶点、边、弧、弧头、弧尾:图中,数据元素 vi称为顶点(vertex );P(vi, vj)表示在顶点vi和 顶点vj之间有一条直接连线。如果是在无向图 中,则称这条连线为边;如果是在有向图中, 一般称这条连线为弧。边用顶点的无序偶对 (vi, vj)来表示,称顶点vi和顶点vj互为邻接 点,边(vi, vj)依附于顶点vi与顶点vj;弧用 顶点的有序偶对<vi, vj>来表示,有序偶对的第 一个结点vi被称为始点(或弧尾),在图中就 是不带箭头的一端;有序偶对的第二个结点vj 被称为终点(或弧头),在图中就是带箭头的 一端。
(9)回路、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。路径中第一个顶点与最后一 个顶点相同的路径称为回路或者环(cycle)。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 (11)连通的、连通图、连通分量:在无向图中,如果从一 个顶点vi到另一个顶点vj(i≠j)有路径,则称顶点vi和vj是连 通的。如果图中任意两顶点都是连通的,则称该图是连通 图。无向图的极大连通子图称为连通分量。 (12)强连通图、强连通分量:对于有向图来说,若图中任 意一对顶点vi 和vj(i≠j)均有从一个顶点vi到另一个顶点vj有 路径,也有从vj到vi的路径,则称该有向图是强连通图。有 向图的极大强连通子图称为强连通分量。
的个数。
2. 无向图的邻接矩阵 具有n个顶点的无向图也可以用一个nn的方形矩 阵表示。假设该矩阵的名称为M,则当(vi,vj)是该无 向图中的一条边时,M[i,j]=M[j,i]=1;否则,
M[i,j]=M[j,i]=0。第i个顶点的度为矩阵中第i 行中“1”
的个数或第i列中“1”的个数。图中边的数目等于矩
点的指针。 在C语言中,实现邻接表表示法的类型定义如下所示: 邻接表表示的形式描述如下: #define MaxVerNum 100 /*最大顶点数为100*/
typedef struct node{ /*边表结点*/ int adjvex; /*邻接点域*/ struct node * next; /*指向下一个邻接点的指针域*/ /*若要表示边上信息,则应增加一个数据域info*/ }EdgeNode; typedef struct vnode{ /*顶点表结点*/ VertexType vertex; /*顶点域*/ EdgeNode * firstedge; /*边表头指针*/ }VertexNode; typedef VertexNode AdjList[MaxVertexNum]; /*AdjList是邻接 表类型*/ typedef struct{ AdjList adjlist; /*邻接表*/ int n,e; /*顶点数和边数*/ }ALGraph; /*ALGraph是以邻接表方式存储的图类型*/
复习
1.用邻接表表示法表示图a 2.用邻接矩阵表示法表示无向网b
图a
图b
答案
课堂练习
1若无向连通图G 具有n个顶点,则以下关于图G的叙述 中,错误的是(43)。 A. G 的边数一定多于顶点数 B.G 的生成树中一定包含n个顶点 C.从G 中任意顶点出发一定能遍历图中所有顶点 C.G 的邻接矩阵一定是n阶对称矩阵
建立一个图的邻接矩阵存储的算法如下: void CreateMGraph(MGraph *G) {/*建立有向图G的邻接矩阵存储*/ int i,j,k,w; char ch; printf("请输入顶点数和边数(输入格式为:顶点数,边数):\n"); scanf("%d,%d",&(G->n),&(G->e));/*输入顶点数和边数*/ printf("请输入顶点信息(输入格式为:顶点号<CR>):\n"); for (i=0;i<G->n;i++) scanf("\n%c",&(G->vexs[i])); /*输入顶点信息,建立 顶点表*/ for (i=0;i<G->n;i++) for (j=0;j<G->n;j++) G->edges[i][j]=0; /*初始化邻接矩阵*/ printf("请输入每条边对应的两个顶点的序号(输入格式为:i,j):\n"); for (k=0;k<G->e;k++) {scanf("\n%d,%d",&i,&j); /*输入e条边,建立邻接矩阵*/ G->edges[i][j]=1; /*若加入G->edges[j][i]=1;,*/ /*则为无向图的邻接矩阵存储建立*/ } }/*CreateMGraph*/
其形式化定义为: G=(V,E) V={vi| vi∈dataobject} E={( vi,vj)| vi, vj ∈V ∧P(vi, vj)}
其中,G表示一个图,V是图G中顶点的集合,E 是图G中边的集合,集合E中P(vi,vj)表示顶点vi和 顶点vj之间有一条直接连线,即偶对(vi,vj)表示一 条边。
(a)
(b)
图 6-1
2.图的相关术语
(1)无向图:在一个图中,如果任意两个顶点构成的偶对(vi, vj) ∈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。如图6.1(b)所示是一个无向图。 (2)有向图:在一个图中,如果任意两个顶点构成的偶对(vi, vj) ∈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。如图6.1(a)所示是一个有向图
6.1.2
图的基本操作
(1) CreatGraph(G)输入图G的顶点和边,建立图G的存储。 (2)DestroyGraph(G)释放图G占用的存储空间。 (3)GetVex(G,v)在图G中找到顶点v,并返回顶点v的相关 信息。 (4)PutVex(G,v,value)在图G中找到顶点v,并将value值 赋给顶点v。 (5)InsertVex(G,v)在图G中增添新顶点v。 (6)DeleteVex(G,v)在图G中,删除顶点v以及所有和顶点 v相关联的边或弧。 (7)InsertArc(G,v,w)在图G中增添一条从顶点v到顶点w 的边或弧。 (8)DeleteArc(G,v,w)在图G中删除一条从顶点v到顶点w 的边或弧。 (9)DFSTraverse(G,v)在图G中,从顶点v出发深度优先遍 历图G。 (10)BFSTtaverse(G,v)在图G中,从顶点v出发广度优先 遍历图G。
6.3 图的遍历
常见的图遍历方式有两种:深度优先遍历和广度 优先遍历,这两种遍历方式对有向图和无向图均适用。
6.3.1 深度优先遍历
深度优先遍历的思想类似于树的先序遍历。其遍 历过程可以描述为:从图中某个顶点v出发,访问该顶 点,然后依次从v的未被访问的邻接点出发继续深度优 先遍历图中的其余顶点,直至图中所有与v有路径相通 的顶点都被访问完为止。
(7)边的权、网: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或网络(network)。
(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。
6.3.2 广度优先遍历 对图的广度优先遍历方法描述为:从图中某个顶 点v出发,在访问该顶点v之后,依次访问v的所有未被 访问过的邻接点,然后再访问每个邻接点的邻接点,
下面我们讨论一下如何实现深度优先算法。 为了便于在算法中区分顶点是否已被访问过,需要创 建一个一维数组visited[0..n-1](n是图中顶点的数目), 用来设置访问标志,其初始值visited[i](0≤i≤n-1)为 “0”,表示邻接表中下标值为i的顶点没有被访问过,一 旦该顶点被访问,将visited[i]置成“1”。 int visited[0..n-1]={0,0,...0}; void DFS(Graph G, int v ) { /*从第v个顶点出发递归地深度优先遍历图G*/ visited[v]=TRUE;VisitFunc(v); /*访问第v个顶点*/ for (w=FirstAdjVex(G,v);w; w=NextAdjVex(G,v,w)) if (!visited[w]) DFS(G,w); /*对v的尚未访问的邻 接顶点w递归调用DFS*/ }