数据结构与算法-图

🎈2.图的存储结构

📖2.4.2邻接表的存储

🔎根据邻接表的定义可知,对于n个顶点和e条边的无向图,其邻接表有n个表头结点和2e个边结点。对于n个结点和e条边的有向图,其邻接表有n个表头结点和e个边结点。

✅2.4.2.1逆邻接表
✅2.4.2.2邻接表存储结构的定义
cpp 复制代码
#define MaxVex 20//自定义最大顶点数
typedef enum 
{
	DG,UDG,DN,UDN
}GraphKind;//有向图,无向图,有向网,无向网
typedef int VElemType;
typedef struct ArcNode//边结点定义
{
	int adjvex;//终点(或弧尾)在数组表中的下标
	int info;///该边(弧)相关信息(权值)
	ArcNode* nextarc;//存储下一条边(或弧)结点的地址
}ArcNode;
typedef struct//表头结点的定义
{
	VElemType data;
	ArcNode* firstarc;//存储第一条依附该顶点的边(或弧)结点地址
}VNode;
typedef struct
{
	VNode vertices[MaxVex];
	int vexnum;
	int arcnum;
	GraphKind kind;
}AdjLGraph;
✅2.4.2.3邻接表存储结构的类定义
cpp 复制代码
class ALGraph
{
private:
	AdjLGraph ag;
public:
	void CreateGraph(int n, int m);//创建n个顶点,m条边的图,以无向网为例
	int LocateVex(VElemType u);//图中存在顶点u,则返回该顶点在数组中的下标,否则返回-1
	int Degree(VElemType u);//计算顶点u的度数
	void InsertArcGraph(VElemType u, VElemType v, int info);//插入一条边
	void BFS(VElemType v);//以v为初始点的连通分量的广度优先搜索
	void DFS(VElemType v);//以v为初始点的连通分量的深度优先搜索
	void BFSTraverse();//图的广度优先搜索
	void DFSTreverse();//图的深度优先搜索
	int Connected();//计算连通分量的个数
	Edge* Kruskal();//Kruskal算法求最小生成树
	Edge* Prim(VElemTyp u);//prim算法求最小生成树
	int TopSort();//拓扑排序
	int CriticalPath();//求关键路径
	AdjLGraph GetAg()
	{
		return ag;//返回私有成员
	}
};
✅2.4.2.4创建n个顶点m条边的无向网
cpp 复制代码
void ALGraph::CreateGraph(int n, int m)//以无向网为例
{
	ag.vexnum = n;
	ag.arcnum = m;
	ag.kind = UDN;
	int i, j, w, h, t;
	VElemType u, v;
	ArcNode* p;
	for (i = 0; i < n; i++)
	{
		cout << "请输入" << n << "个顶点:";
		cin >> ag.vertices[i].data;
		ag.vertices[i].firstarc = NULL;
	}
	for (j = 0; j < m; j++)//建立边集
	{
		cin >> u >> v >> w;//输入一条弧<u,v,w>
		h = LocateVex(u);
		t = LocateVex(v);
		p = new ArcNode;
		p->adjvex = t;
		p->info = w;
		p->nextarc = ag.vertices[h].firstarc;
		ag.vertices[h].firstarc = p;
		p = new ArcNode;
		p->adjvex = h;
		p->info = w;
		p->nextarc = ag.vertices[t].firstarc;
		ag.vertices[t].firstarc = p;
	}
}
✅2.4.2.5创建n个顶点m条边的有向网
cpp 复制代码
void ALGraph::CreateGraph(int n, int m)
{
	ag.vexnum = n;
	ag.arcnum = m;
	ag.kind = UDN;
	int i, j, w, h, t;
	VElemType u, v;
	ArcNode* p;
	for (i = 0; i < n; i++)
	{
		cout << "请输入" << n << "个顶点:";
		cin >> ag.vertices[i].data;
		ag.vertices[i].firstarc = NULL;
	}
	for (j = 0; j < m; j++)//建立边集
	{
		cin >> u >> v >> w;//输入一条弧<u,v,w>
		h = LocateVex(u);
		t = LocateVex(v);
		p = new ArcNode;//<u,v>
		p->adjvex = t;
		p->info = w;
		p->nextarc = ag.vertices[h].firstarc;
		ag.vertices[h].firstarc = p;
	}
}
✅2.4.2.6定位操作-查找定点信息在顶点数组中的下标
cpp 复制代码
int ALGraph::LocateVex(VElemType u)
{
	for (int i = 0; i < ag.vexnum; i++)
	{
		if (u == ag.vertices[i].data)
			return i;
	}
	return -1;
}
✅2.4.2.7计算顶点的度数-以无向网为例
cpp 复制代码
int ALGraph::Degree(VElemType u)
{
	int h = LocateVex(u);//结点u的下标
	int count = 0;
	ArcNode* p = ag.vertices[h].firstarc;//p指向第h条链表的第一个结点
	while (p)
	{
		count++;
		p = p->nextarc;
	}
	return count;
}
✅2.4.2.8插入操作-以无向网为例
cpp 复制代码
void ALGraph::InsertArcGraph(VElemType u, VElemType v, int info)//无向网为例
{
	int h = LocateVex(u);
	int t = LocateVex(v);
	ArcNode* p;
	if (h == -1)
	{
		ag.vertices[ag.vexnum].data = u;
		ag.vertices[ag.vexnum].firstarc = NULL;
		h = ag.vexnum;
		ag.vexnum++;
	}
	if (t == -1)
	{
		ag.vertices[ag.vexnum].data = v;
		ag.vertices[ag.vexnum].firstarc = NULL;
		t = ag.vexnum;
		ag.vexnum++;
	}
	p = new ArcNode;
	p->adjvex = t;
	p->info = info;
	p->nextarc = ag.vertices[h].firstarc;
	ag.vertices[h].firstarc = p;
	p = new ArcNode;
	p->adjvex = h;
	p->info = info;
	p->nextarc = ag.vertices[t].firstarc;
	ag.vertices[t].firstarc = p;
	ag.arcnum++;
}

🎈3.图的遍历

🔭3.1深度优先搜索

✅深度优先搜索类似于树的先序遍历,是树的先序遍历的推广。深度优先搜索是一个不断探查和回溯的过程,具体过程如下:

  1. 从图中某顶点v出发,访问顶点v
  2. 从v的未被访问过的邻接点中选择一个顶点出发,继续对图进行深度优先遍历。若从图中某个顶点出发的所有邻接点都已被访问过,则退回前一个结点继续上述过程,若退回初始点,则以v为初始点的搜索结束。
  3. 若为非连通图,图中尚有未被访问过的顶点,则另选图中一个未曾访问过的顶点作为初始点,重复上述过程,直到图中所有顶点均被访问为止。

❗说明:

  1. 若无向图是连通图,则一次遍历就能访问图中所有的顶点。
  2. 若无向图是非连通图,则只能访问到初始点所在连通分量中的所有顶点,还需要从其他分量中再选择初始点,分别进行遍历才能访问到图中所有顶点。
  3. 对于有向图来说,若从初始点到图中每个顶点都有路径,则一次遍历能够访问图中所有顶点,否则,同样需要在选择初始点继续进行遍历,直到图中所有顶点均被访问为止。

📖3.1.1深度优先搜索算法(邻接表存储)

cpp 复制代码
int visited[MaxVex];//访问标志数组,初始化所有元素值为0
void ALGraph::DFS(VElemType v)//以v为初始点的连通分量的深度优先搜索算法如下
{
	ArcNode* p;
	int h = LocateVex(v);
	cout << v;//访问该顶点
	visited[h] = 1;//置访问标记为1
	for (p = ag.vertices[h].firstarc; p; p = p->nextarc)
	{
		if (visited[p->adjvex] == 0)
			DFS(ag.vertices[p->adjvex].data);
	}
}
void ALGraph::DFSTreverse()//对图作深度优先搜索
{
	int i;
	for (i = 0; i < ag.vexnum; i++)
	{
		visited[i] = 0;//访问标志初始化
	}
	for (i = 0; i < ag.vexnum; i++)
	{
		if (!visited[i])//对尚未访问的顶点调用DFS
			DFS(ag.vertices[i].data);
	}
}

🔭3.2广度优先搜索

🔎广度优先搜索类似于树的层次遍历方法,其搜索过程如下:

  1. 访问初识顶点v
  2. 访问与v相邻的所有未被访问的邻接点w1,w2,w3...wk
  3. 依次从这些邻接点出发,访问它们的所有未被访问的邻接点。
  4. 依次类推,直到连通图中所有访问过的顶点的邻接点都被访问。
  5. 若为非连通图,图中尚有未被访问过的顶点,则另选图中的一个未曾访问过的顶点作为初始点,重复上述过程,直到图中所有顶点均被访问过为止。

📖3.2.1广度优先搜索算法(邻接表存储)

cpp 复制代码
void ALGraph::BFS(VElemType v)//以v为初始点的连通分量的广度优先搜索
{
	int h = LocateVex(v);
	ArcNode* p;
	LinkQueue lq;
	lq.DeQueue(h);
	visited[h] = 1;
	while (!lq.EmptyQueue())
	{
		lq.DeQueue(h);
		cout << ag.vertices[h].data;
		for (p = ag.vertices[h].firstarc; p; p = p->nextarc)
		{
			if (!visited[p->adjvex])
			{
				lq.EnQueue(p->adjvex);
				visited[p->adjvex] = 1;
			}
		}
	}
}
void ALGraph::BFSTraverse()
{
	int i;
	for (i = 0; i < ag.vexnum; i++)
	{
		visited[i] = 0;
	}
	for (i = 0; i < ag.vexnum; i++)
	{
		if (!visited[i])
			BFS(ag.vertices[i].data);
	}
}

🔭3.3以连通无向图为例进行广度优先搜索和深度优先搜索

cpp 复制代码
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1
#include <iostream>
#include <queue>
using namespace std;
#define MaxVex 20//自定义最大顶点数
typedef char VElemType;
typedef struct ArcNode//边结点定义
{
	int adjvex;//终点(或弧尾)在数组表中的下标
	int info;///该边(弧)相关信息(权值)
	ArcNode* nextarc;//存储下一条边(或弧)结点的地址
}ArcNode;
typedef struct//表头结点的定义
{
	VElemType data;
	ArcNode* firstarc;//存储第一条依附该顶点的边(或弧)结点地址
}VNode;
typedef struct
{
	VNode vertices[MaxVex];
	int vexnum;
	int arcnum;
}AdjLGraph;
class ALGraph
{
private:
	AdjLGraph ag;
public:
	void CreateGraph(int n, int m);//创建n个顶点,m条边的图,以无向网为例
	int LocateVex(VElemType u);//图中存在顶点u,则返回该顶点在数组中的下标,否则返回-1
	int Degree(VElemType u);//计算顶点u的度数
	void InsertArcGraph(VElemType u, VElemType v, int info);//插入一条边
	void BFS(VElemType v);//以v为初始点的连通分量的广度优先搜索
	void DFS(VElemType v);//以v为初始点的连通分量的深度优先搜索
	void BFSTraverse();//图的广度优先搜索
	void DFSTreverse();//图的深度优先搜索
	AdjLGraph GetAg()
	{
		return ag;//返回私有成员
	}
};
void ALGraph::CreateGraph(int n, int m)//以无向网为例
{
	ag.vexnum = n;
	ag.arcnum = m;
	int i, j, w, h, t;
	VElemType u, v;
	ArcNode* p;
	cout << "请输入" << n << "个顶点:";
	for (i = 0; i < n; i++)
	{
		cin >> ag.vertices[i].data;
		ag.vertices[i].firstarc = NULL;
	}
	cout << "请输入" << m << "条边(u,v,w):" << endl;
	for (j = 0; j < m; j++)//建立边集
	{
		cin >> u >> v >> w;//输入一条弧<u,v,w>
		h = LocateVex(u);
		t = LocateVex(v);
		p = new ArcNode;//<u,v>
		p->adjvex = t;
		p->info = w;
		p->nextarc = ag.vertices[h].firstarc;
		ag.vertices[h].firstarc = p;
		p = new ArcNode;//<v,u>
		p->adjvex = h;
		p->info = w;
		p->nextarc = ag.vertices[t].firstarc;
		ag.vertices[t].firstarc = p;
	}
}
int ALGraph::LocateVex(VElemType u)
{
	for (int i = 0; i < ag.vexnum; i++)
	{
		if (u == ag.vertices[i].data)
			return i;
	}
	return -1;
}
int ALGraph::Degree(VElemType u)
{
	int h = LocateVex(u);//结点u的下标
	int count = 0;
	ArcNode* p = ag.vertices[h].firstarc;//p指向第h条链表的第一个结点
	while (p)
	{
		count++;
		p = p->nextarc;
	}
	return count;
}
void ALGraph::InsertArcGraph(VElemType u, VElemType v, int info)//无向网为例
{
	int h = LocateVex(u);
	int t = LocateVex(v);
	ArcNode* p;
	if (h == -1)
	{
		ag.vertices[ag.vexnum].data = u;
		ag.vertices[ag.vexnum].firstarc = NULL;
		h = ag.vexnum;
		ag.vexnum++;
	}
	if (t == -1)
	{
		ag.vertices[ag.vexnum].data = v;
		ag.vertices[ag.vexnum].firstarc = NULL;
		t = ag.vexnum;
		ag.vexnum++;
	}
	p = new ArcNode;
	p->adjvex = t;
	p->info = info;
	p->nextarc = ag.vertices[h].firstarc;
	ag.vertices[h].firstarc = p;
	p = new ArcNode;
	p->adjvex = h;
	p->info = info;
	p->nextarc = ag.vertices[t].firstarc;
	ag.vertices[t].firstarc = p;
	ag.arcnum++;
}
int visited[MaxVex];//访问标志数组,初始化所有元素值为0
void ALGraph::DFS(VElemType v)//以v为初始点的连通分量的深度优先搜索算法如下
{
	ArcNode* p;
	int h = LocateVex(v);
	cout << v;//访问该顶点
	visited[h] = 1;//置访问标记为1
	for (p = ag.vertices[h].firstarc; p; p = p->nextarc)
	{
		if (visited[p->adjvex] == 0)
			DFS(ag.vertices[p->adjvex].data);
	}
}
void ALGraph::DFSTreverse()//对图作深度优先搜索
{
	cout << "深度优先搜索的序列为:";
	int i;
	for (i = 0; i < ag.vexnum; i++)
	{
		visited[i] = 0;//访问标志初始化
	}
	for (i = 0; i < ag.vexnum; i++)
	{
		if (!visited[i])//对尚未访问的顶点调用DFS
			DFS(ag.vertices[i].data);
	}
	cout << endl;
}
void ALGraph::BFS(VElemType v)//以v为初始点的连通分量的广度优先搜索
{
	int h = LocateVex(v);
	ArcNode* p;
	queue<VElemType> lq;
	lq.push(h);
	visited[h] = 1;
	while (!lq.empty())
	{
		h = lq.front();
		lq.pop();
		cout << ag.vertices[h].data;
		for (p = ag.vertices[h].firstarc; p; p = p->nextarc)
		{
			if (!visited[p->adjvex])
			{
				lq.push(p->adjvex);
				visited[p->adjvex] = 1;
			}
		}
	}
}
void ALGraph::BFSTraverse()
{
	cout << "广度优先搜索的序列为:";
	int i;
	for (i = 0; i < ag.vexnum; i++)
	{
		visited[i] = 0;
	}
	for (i = 0; i < ag.vexnum; i++)
	{
		if (!visited[i])
			BFS(ag.vertices[i].data);
	}
	cout << endl;
}
int main()
{
	ALGraph p;
	p.CreateGraph(8, 9);
	p.BFSTraverse();
	p.DFSTreverse();
	return 0;
}

✅运行示例:

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