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有向图和无向图的表示方式(邻接矩阵,邻接表)

目录

一.邻接矩阵

1.无向图​编辑

2.有向图

补充:网(有权图)的邻接矩阵表示法

二.邻接表

1.无向图

2.有向图

三.邻接矩阵与邻接表的关系

一.邻接矩阵

1.无向图

(1)对角线上是每一个顶点与自身之间的关系,没有到自身的边,所以对角线上为0

(2)无向图的邻接矩阵是对称的

两个顶点之间如果有边的话,那么两个顶点互为邻接关系,值为1

(3)顶点i的度=第i行(列)中1的个数

注:完全图的邻接矩阵,对角元素为0,其余为1

2.有向图

(1)在有向图的邻接矩阵中

第i行含义:以结点为尾的弧(即出度边)

顶点的出度=第i行元素之和

第i列含义:以结点为头的弧(即入度边)

顶点的入度=第i列元素之和

顶点的度=第i行元素之和+第i列元素之和

(2)有向图的邻接矩阵可能是不对称的

补充:网(有权图)的邻接矩阵表示法

邻接矩阵存储

#define MaxInt 32767

#define MVNum 100 //最大顶点数

typedef char VerTexType; //设顶点的数据类型为字符型

typedef int ArcType; //假设边的权值类型为整型

typedef struct{

VerTex vex[MVNum]; //顶点表

ArcType arcs[MVNum][MVNum]; //邻接矩阵

int vexnum,arcnum; //图的当前点数和边数

}AMGraph;

以无向网为例

int LocateVex(AMGraph G,VertexType u)

{

//查找图G中的顶点u,存在则返回顶点表中的下标;否则返回-1

int i;

for(i=0;i

{

if(u==G.vexs[i])

return i;

return -1;

}

}

Status CreateUDN(AMGraph &G)

{

int i;

cin>>G.vexnum>>G.arcnum;//总顶点,总边数

for(i=0;i

cin>>G.vexs[i];//依次输入点的信息

for(i=0;i

{

for(int j=0;j

{

G.arcs[i][j]=MaxInt;//边的权值均置为极大值

}

}

for(int k=0;k

{

cin>>v1>>v2>>w;//输入一条边所依附的顶点以及边的权值

i=LocateVex(G,v1);

j=LocateVex(G,v2);//确定v1,v2在G中的位置

G.arcs[i][j]=w;//边的权值置w

G.arcs[j][i]=G.arcs[i][j];//的对称边的权值也为w

}

return OK;

}

无向图,有向网,有向图与无向网是类似的

•对于无向图而言,其与无向网相比没有权值

初始化邻接矩阵时,w=0 ,构建邻接矩阵时,w=1

Status CreateUDG(AMGraph &G)

{

int i;

cin>>G.vexnum>>G.arcnum;//总顶点,总边数

for(i=0;i

cin>>G.vexs[i];//依次输入点的信息

for(i=0;i

{

for(int j=0;j

{

G.arcs[i][j]=0;//边的权值均置为0

}

}

for(int k=0;k

{

cin>>v1>>v2;//输入一条边所依附的顶点

int w=1;//1表示连接、0表示无连接

i=LocateVex(G,v1);

j=LocateVex(G,v2);//确定v1,v2在G中的位置

G.arcs[i][j]=w;//边的权值置w

G.arcs[j][i]=G.arcs[i][j];//的对称边的权值也为w

}

return OK;

}

•对于有向网而言,与无向网不同的是,其每一条弧,都是从一个顶点指向另外一个顶点的

仅为G.arcs[i][j]赋值,不为G.arcs[j][i]赋值

Status CreateDN(AMGraph &G)

{

int i;

cin>>G.vexnum>>G.arcnum;//总顶点,总边数

for(i=0;i

cin>>G.vexs[i];//依次输入点的信息

for(i=0;i

{

for(int j=0;j

{

G.arcs[i][j]=MaxInt;//边的权值均置为极大值

}

}

for(int k=0;k

{

cin>>v1>>v2>>w;//输入一条边所依附的顶点以及边的权值

i=LocateVex(G,v1);

j=LocateVex(G,v2);//确定v1,v2在G中的位置

G.arcs[i][j]=w;//边的权值置w

}

return OK;

}

•对于有向图而言,只需要将无向图和有向网的修改结合一下就行

没有权值,连接两个顶点的边是弧

Status CreateDG(AMGraph &G)

{

int i;

cin>>G.vexnum>>G.arcnum;//总顶点,总边数

for(i=0;i

cin>>G.vexs[i];//依次输入点的信息

for(i=0;i

{

for(int j=0;j

{

G.arcs[i][j]=0;//边的权值均置为0

}

}

for(int k=0;k

{

cin>>v1>>v2;//输入一条边所依附的顶点

int w=1;//1表示连接、0表示无连接

i=LocateVex(G,v1);

j=LocateVex(G,v2);//确定v1,v2在G中的位置

G.arcs[i][j]=w;//边的权值置w

}

return OK;

}

邻接矩阵的优点

•方便检查任意一对顶点间是否存在边

•方便找任一顶点的所有“邻接点”(有边直接相连的顶点)

•方便计算任一顶点的“度”(从该点发出的边数为“出度”,指向该点的边数为“入度”)

•无向图:对应行 (或列)非0元素的个数

•有向图:对应行非0元素的个数是“出度”;对应列非0元素的个数是“入度

邻接矩阵的缺点

•不便于增加和删除顶点

•邻接矩阵的空间复杂度为O(),跟其有的边的条数无关,只与其顶点数有关,无论边少还是边多,空间复杂度都为O(),浪费空间----存稀疏图(点很多而边很少)有大量无效元素

•浪费时间----统计稀疏图中一共有多少条边,因为必须遍历所有元素

二.邻接表

1.无向图

顶点:按编号顺序存储在一维数组中

这里的一维数组和邻接矩阵中的一维数组不同,数组中每个元素有两个成员

第一个是数据元素的信息,第二个是指针,存储的是第一个边的地址

关联同一顶点的边:用线性链表存储,例如3,表示邻接的顶点是下标为3的元素(v4)

如果有边\弧的信息,还可以在表结点中增加一项

第一个表示邻接点在顶点表中的序号

第二个元素是一个指针,指向的是下一条边(弧)

第三个元素表示边的信息(权值)

(1)邻接表是不唯一

例如“v1”指针指向的是邻接点v4和v2的下标,分别为3,1,这些边的顺序是可以改变的。

(2)若无向图中有n个顶点,e条边,则其邻接表需n个头结点和2e个表结点,适宜存储稀疏图。

使用每条边时会出现两次,从v1到v2和从v2到v1用的是同一条边,所以有e条边,就有2e个表结点

所以无向图的存储空间为O(n+2e):n表示点,2e表示边

有向图的存储空间为O(n+e)

注对于邻接矩阵而言,存储空间为O(),所以邻接表在存储稀疏图时比较节省空间

(3)无向图中顶点的度为第i个单链表中的结点数

•顶点的存储结构

typedef struct VNode

{

VerTexType data; //顶点信息

ArcNode *firstarc; //指向第一条依附该顶点的边的指针

}VNode,AdjList[MVNum];

注:AdjList[MVNum]==VNnode v[MVNum]

•弧(边)的结点结构

#define MVNum 100 //最大顶点数

typedef struct ArcNode //边结点

{

int adjvex; //该边所指向的顶点的位置

struct ArcNode *nextarc; //指向下一条边的指针

OtherInfo info; //和边相关的信息(权值等)

}ArcNode;

•图的结构定义

typedef struct

{

AdjList vertices; //存放各个顶点的数组

int vexnum, arcnum; //图的当前顶点数和弧数

}ALGraph;

•邻接表操作举例说明

ALGraph G; //定义了邻接表表示的图G

G.vexnum = 5; G.arcnum = 6; //图G中包含5个顶点,6条边

G.vertices[1].data = 'b'; //图G中的第2个顶点是b

p = G.vertices[1].firstarc; //指针p指向顶点b的第一条边结点

p->adjvex = 4; //指针p所指边结点是到下标为4的结点的边

2.有向图

(1)顶点的出度为第i个单链表中的结点个数

(2)顶点的入度为整个单链表中邻接点域值是(i-1)的结点个数

根据以上结论,可以看出对于这样的每一个顶点存储出度边的有向图而言,找出度是容易的,找入度则比较难,例如,找终点为v1的边,那么就需要遍历所有边结点,找到邻结点为0的入度边

也可以每一个顶点存储其入度边,如下图:逆邻接表

和邻接表的结论相反:找入度容易,找出度难

(1)顶点的入度为第i个单链表中的结点个数

(2)顶点的出度为整个单链表中邻接点域值是(i-1)的结点个数

例题:画出该邻接表对应的网络图

结果如下

用邻接表创建无向图

int LocateVex(AMGraph G,VertexType u)

{

//查找图G中的顶点u,存在则返回顶点表中的下标;否则返回-1

int i;

for(i=0;i

{

if(u==G.vexs[i])

return i;

return -1;

}

}

Status CreateUDG(ALGraph &G)

{

int i, j, k;

cin >> G.vexnum >> G.arcnum; // 输入总顶点数,总边数

for (i = 0; i < G.vexnum; ++i) // 输入各点,构造表头(顶点)节点表

{

cin >> G.vertices[i].data; // 输入顶点值

G.vertices[i].firstarc = NULL; // 初始化表头结点的指针域

}

for (k = 0; k < G.arcnum; ++k) // 输入各边,构造邻接表

{

int v1, v2;

cin >> v1 >> v2; // 输入一条边依附的两个顶点

i = LocateVex(G, v1);

j = LocateVex(G, v2);

ArcNode* p1 = new ArcNode; // 生成一个新的边结点*p1

p1->adjvex = j; // 邻接点序号为j

p1->nextarc = G.vertices[i].firstarc;

G.vertices[i].firstarc = p1; // 将新结点*p1插入顶点vi的边表头部(头插法)

ArcNode* p2 = new ArcNode; // 生成一个新的边结点*p2

p2->adjvex = i; // 邻接点序号为i

p2->nextarc = G.vertices[j].firstarc;

G.vertices[j].firstarc = p2; // 将新结点*p2插入顶点vj的边表头部(头插法)

}

return OK;

}

这里的头插法特别解释一下

p1->nextarc = G.vertices[i].firstarc; G.vertices[i].firstarc = p1; //将新结点*p1插入顶点vi的边表头部(头插法)

用邻接表创建有向图

只需将边改为弧,将以下代码去掉

p2 = new ArcNode; //生成一个新的边结点*p2 p2->adjvex = i; //邻接点序号为i p2->nextarc = G.vertices[j].firstarc; G.vertices[j].firstarc = p2; //将新结点*p2插入顶点vj的边表头部(头插法)

Status CreateDG(ALGraph &G)

{

cin >> G.vexnum >> G.arcnum; // 输入总顶点数,总边数

for (int i = 0; i < G.vexnum; ++i) // 输入各点,构造表头(顶点)节点表

{

cin >> G.vertices[i].data; // 输入顶点值

G.vertices[i].firstarc = NULL; // 初始化表头结点的指针域

}

for (int k = 0; k < G.arcnum; ++k) // 输入各边,构造邻接表

{

int v1, v2;

cin >> v1 >> v2; // 输入一条边依附的两个顶点

int i = LocateVex(G, v1);

int j = LocateVex(G, v2);

ArcNode* p = new ArcNode; // 生成一个新的边结点*p

p->adjvex = j; // 邻接点序号为j

p->nextarc = G.vertices[i].firstarc;

G.vertices[i].firstarc = p; // 将新结点*p插入顶点vi的边表头部(头插法)

}

return OK;

}

用邻接表创建有向网

只需加入weight(权重值即可)

cin >> v1 >> v2 >> weight;

p->info=weight;

Status CreateWeightedDN(ALGraph &G)

{

cin >> G.vexnum >> G.arcnum; // 输入总顶点数,总边数

for (int i = 0; i < G.vexnum; ++i) // 输入各点,构造表头(顶点)节点表

{

cin >> G.vertices[i].data; // 输入顶点值

G.vertices[i].firstarc = NULL; // 初始化表头结点的指针域

}

for (int k = 0; k < G.arcnum; ++k) // 输入各边,构造邻接表

{

int v1, v2, weight;

cin >> v1 >> v2 >> weight; // 输入一条边依附的两个顶点和权值

int i = LocateVex(G, v1);

int j = LocateVex(G, v2);

ArcNode* p = new ArcNode; // 生成一个新的边结点*p

p->adjvex = j; // 邻接点序号为j

p->info = weight; // 边的权值为weight

p->nextarc = G.vertices[i].firstarc;

G.vertices[i].firstarc = p; // 将新结点*p插入顶点vi的边表头部(头插法)

}

return OK;

}

用邻接表创建无向网

只需在无向图的基础上加入weight(权重值即可)

cin >> v1 >> v2 >> weight;

p1->info=weight;

p2->info=weight;

Status CreateWeightedUDN(ALGraph &G)

{

cin >> G.vexnum >> G.arcnum; // 输入总顶点数,总边数

for (int i = 0; i < G.vexnum; ++i) // 输入各点,构造表头(顶点)节点表

{

cin >> G.vertices[i].data; // 输入顶点值

G.vertices[i].firstarc = NULL; // 初始化表头结点的指针域

}

for (int k = 0; k < G.arcnum; ++k) // 输入各边,构造邻接表

{

int v1, v2, weight;

cin >> v1 >> v2 >> weight; // 输入一条边依附的两个顶点和权值

int i = LocateVex(G, v1);

int j = LocateVex(G, v2);

ArcNode* p1 = new ArcNode; // 生成一个新的边结点*p1

p1->adjvex = j; // 邻接点序号为j

p1->info = weight; // 边的权值为weight

p1->nextarc = G.vertices[i].firstarc;

G.vertices[i].firstarc = p1; // 将新结点*p1插入顶点vi的边表头部(头插法)

ArcNode* p2 = new ArcNode; // 生成一个新的边结点*p2

p2->adjvex = i; // 邻接点序号为i

p2->info = weight; // 边的权值为weight

p2->nextarc = G.vertices[j].firstarc;

G.vertices[j].firstarc = p2; // 将新结点*p2插入顶点vj的边表头部(头插法)

}

return OK;

}

邻接表的特点

•方便找任一顶点的所有“邻接点” •节约稀疏图的空间 •需要N个头指针 + 2E个结点 (每个结点至少2个域)

•方便计算任一顶点的“度” 对无向图:是的 对有向图:只能计算“出度”需要构造"逆邻接表"(存指向自己的边)来方便计算"入度"

•不方便检查任意一对顶点间是否存在边

三.邻接矩阵与邻接表的关系

1.联系:邻接表中每个链表对应于邻接矩阵中的一行,链表中结点个数等于一行中非零元素的个数

2.区别: ①对于任一确定的无向图,邻接矩阵是唯一的 (行列号与顶点编号致),但邻接表不唯一 (链接次序与顶点编号无关,与链接的算法有关(头插法或尾插法))

②邻接矩阵的空间复杂度为O(),而邻接表的空间复杂度为O(n+e),对于稀疏图而言,用邻接表的方式存储,空间复杂度更低。

3.用途:邻接矩阵多用于稠密图,邻接表多用于稀疏图。