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数据结构重读 - 图的链式存储(邻接表)和BFS图遍历算法

前面实现的邻接矩阵面临一个巨大的问题:对于稀疏矩阵,将耗费巨大的资源,而大部分都是0。

现实中,绝大多数矩阵都是稀疏的!

我们可以采用如下的邻接表方法存储。

首先定义每个弧如下:

ivex是在顶点在数组中的下标。

next是一条链表,即某个顶点i的所有邻接结点的弧组成。
// Arc
struct Arc
{
int ivex; // The vex position in vexs array
struct Arc* next;
};
然后对于每[......]

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数据结构重读 - 图的数组表示法(邻接矩阵)和DFS图遍历算法

可以用两个数组分别存储数据元素(顶点)、数据元素之间的关系(边或弧度)。

顶点数组不说了,表示弧的数组称为“邻接矩阵”AdjMatrix。

对于有向图:AdjMatrix[i][j]为0表示顶点i和顶点j之间无弧,1为i和j间有弧。

对于无向图:AdjMatrix[i][j]同样是1表示有弧,0无弧。单AdjMatrix[i][j]为1则一定有AdjMatrix[j][i]为1,因为弧是无方向对称的。

对于网(弧带权):AdjMatrix[i][j]上是w或者无穷大,w表[......]

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数据结构重读 – 图的定义和术语

1、在图结构中,结点关系是任意的:任意两个数据元素(结点)之间都可能有关系。

2、有向图可以表示为G={V, A},V是顶点集合,A是关系(边)的集合,也可称作VR。关系(边)用有序对<v, w>表示。图形表示是一条有向弧。v是初始点(弧尾),w是终端点(狐头)。

3、无向图一般表示为G={V, E},V还是顶点集合,E是边集合。边用无序对(v, w)表示。图形表示是一条边(无向)。

有向图G1:

V1 = {v1, v2, v3, v4}

A1 = {[......]

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