【图论入门】图的存储

1.邻接矩阵

邻接矩阵 是图论中用于表示图(Graph)结构的一种重要数据结构,特别适用于表示顶点之间连接关系的图形。在计算机科学和数学领域,它被广泛应用来编码无向图和有向图的信息。

特点:

1、无向图的邻接矩阵是对称的,且主对角线元素全为0(因为自己到自己没有边)

2、顶点i的度=第i行(列)中1的个数。

3、完全图的邻接矩阵中,主对角元素为0,其余全为1.

有向图的邻接矩阵

在图论中,网(Network)是指带有权重的图,其中边或弧可以具有非零的权值,通常代表距离、成本或其他度量。对于这样的带权图,其邻接矩阵的表示会包含每个顶点对之间的权值信息。

网的邻接矩阵 是一个 n×n 的矩阵 A,对于有向网:

  • 矩阵中的元素 (A[i][j]) 表示从顶点 i 到顶点 j 的有向边的权值。
    • 如果没有从顶点 i 到顶点 j 的边,则 (A[i][j]) 可以被赋值为无穷大(一般用极大整数表示)或者一个特殊值(如 null-1),表示不存在路径或无法到达。

对于无向网:

  • 矩阵仍然是对称的,即如果顶点 i 和顶点 j 之间存在一条无向边且带有一个权值 w,那么 (A[i][j] = A[j][i] = w)。

举例来说,假设有一个无向网,其中有三条边连接着三个顶点,并且边的权值分别为:(顶点1, 顶点2) 权重为3,(顶点1, 顶点3) 权重为5,(顶点2, 顶点3) 权重为1,则对应的邻接矩阵可能是:

cpp 复制代码
| 0   3   5 |
| 3   0   1 |
| 5   1   0 |

通过邻接矩阵,我们可以直观地看出任意两点间的直接连通性和权值大小,便于进行诸如最短路径计算等图算法的操作。

优缺点:

邻接矩阵表示法的优缺点

优点:

  • 直观、简单、好理解
  • 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"。

缺点:

  • 不便于增加和删除顶点
  • 浪费空间------存稀疏图(点很多而边很少)有大量无效元素
  • 对稠密图(特别是完全图)还是很合算的
  • 浪费时间------统计稀疏图中一共有多少条边
cpp 复制代码
#include<iostream>
using namespace std;
 
#define INF 65535 //表示无穷大,其他合理的值也可
#define MaxVerNum  1000 //定义顶点最大数量
 
typedef int cellType; //定义邻接矩阵元素数据类型,即权值的数据类型
 
//定义图的类型分别为无向图,无向带权图,有向图,有向带权图 
typedef enum{
	UDG,UDN,DG,DN
}GraphKind; 
 
 
class GraphAdjMatrix
{
private: 
	int VerNum;//顶点数量 
	int ArcNum;//边数量 
	GraphKind gKind; //图类型 
	cellType** AdjMatrix;//邻接矩阵 
public:
	GraphAdjMatrix(); 
	void createGraph();//构建图	
	void GraphSet(int VerNum,int ArcNum,int kind);//图属性设置 
	int getVerNum() {return VerNum;}
	int getArcNum()	{return ArcNum;}
	GraphKind geyGraphKind() {return gKind;};
	void setMatrix(int i,int j,int w) ; //邻接矩阵设置 
	void printMatrix();//打印邻接矩阵 
};
 
GraphAdjMatrix::GraphAdjMatrix()//构造函数 
{
	AdjMatrix  = new cellType*[MaxVerNum];
	for(int i=0;i<MaxVerNum;i++)// 为邻接矩阵分配内存 
		AdjMatrix[i] = new cellType[MaxVerNum];
}
 
void GraphAdjMatrix::setMatrix(int i,int j,int w) 
{	
	AdjMatrix[i][j]=w; 
	if(gKind==UDG||gKind==UDN) //如果是无向图,则设置对称位置权重 
		AdjMatrix[j][i]=w;
};
 
void GraphAdjMatrix::createGraph()
{
	int vn,an,k;//分别代表顶点数量,边数量,以及图类型 
	cout<<"输入顶点数量,边数量,图类型用空格隔开"<<endl;
	cout<<"0-无向无权图 1-无向带权图 2-有向无权图 3-有向带权图"<<endl; 
	cin>>vn>>an>>k;
	VerNum = vn;
	ArcNum = an;
	gKind = (GraphKind)k;
	int i,j,w;
	
	//初始化邻接矩阵 
	for(int i=1;i<=vn;i++)
	{
		for(int j=1;j<=vn;j++)
		{
			AdjMatrix[i][j]=INF;
		}
	}
	/*无向图,无向带权图,有向图,有向带权图 */
	GraphKind gk;
	
	while(an--)
	{
		if (k == UDG || k == DG)//如果是无权图,则将边权重设为1 
		{
			cin>>i>>j;
			AdjMatrix[i][j]=1;
			if (k==UDG)//如果是无向图,对称位置设置权重 
				AdjMatrix[j][i]=1;
		}
		else
		{
			cin>>i>>j>>w;
			AdjMatrix[i][j]=w;
			if (k == UDN)//如果是无向图,对称位置设置权重 
				AdjMatrix[j][i]=w;
		}
	}
}
 
void GraphAdjMatrix::printMatrix()
{
	for(int i=1;i<=VerNum;i++)
	{
		for(int j=1;j<=VerNum;j++)
		{
			if (AdjMatrix[i][j]==INF)
				cout<<"*"<<"\t";
			else
				cout<<AdjMatrix[i][j]<<"\t";
		}
		cout<<endl;
	}
}
 
int main()
{
	GraphAdjMatrix cg;
	cg.createGraph();
	cg.printMatrix();
	return 0;
}

2.邻接表

这里简单介绍算法题中常用的建表方式(自己使用的)

在理解邻接表时,先入为主地按照了尾插法去思考,所以总是对不上。实际上最重要的是它使用的是头插法。
因为抽象思考能力很差(没错就是这么菜),这里用一个形象的方式模拟观察一下。

add函数:

cpp 复制代码
void add(int a, int b, int c)  // 添加一条边a->b,距离为c
{
  e[idx] = b, w[idx] = c, ne[idx] = h[a], h[a] = idx ++ ;
  // e = dst, ne = h(from), h(from) = idx
}

3.链式前向星(具体注释在代码里)

为了更好的节约空间,使用静态数组模拟邻接表,使得空间效率变高,不造成任何的浪费

下面代码用addedge()函数存储一条新的边

1.idx 记录边的序号

2、邻接表包括四个数组:e、w、ne、h

e[idx] = b:表示第 idx 条边通向 b 点

w[idx] = c:表示第 idx 条边的权值为 c

ne[idx] = h[a]:表示以a为起点的第 idx 条边的下一条边为 h[a](-1表示无边)

h[a] = idx++:表示点 a 的上一条边为 idx

其中 h 数组的大小是点数,其他三个数组的大小都是边数。

代码实现:

cpp 复制代码
// 加入有向边 (a, b),权值为 c
void add(int a, int b, int c)
{
     e[idx] = b, w[idx] = c, ne[idx] = h[a], h[a] = idx++;
}

访问操作

cpp 复制代码
// 访问从x出发的所有边
for (int i = h[x]; ~i; i = ne[i])
{
    int y = e[i], z = w[i];
    // 找到了一条有向边 (x, y),权值为z
}

4.拓扑排序

cpp 复制代码
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstring>
#include <queue>
using namespace std;
const int N = 1e5 + 10;
int e[N],ne[N],h[N],idx,d[N],n,m,top[N],cnt = 1;
// e,ne,h,idx 邻接表模板
// d 代表每个元素的入度
// top是拓扑排序的序列,cnt代表top中有多少个元素
void add(int a,int b)
{
    e[idx] = b;
    ne[idx] = h[a];
    h[a] = idx ++;
}
bool topsort()
{
    queue<int> q;
    int t;
    for(int i = 1;i <= n; ++i)// 将所有入度为0的点加入队列
        if(d[i] == 0) q.push(i);
    while(q.size())
    {
        t = q.front();//每次取出队列的首部
        top[cnt] = t;//加入到 拓扑序列中
        cnt ++; // 序列中的元素 ++
        q.pop();
        for(int i = h[t];i != -1; i = ne[i])
        {
            // 遍历 t 点的出边
            int j = e[i];
            d[j] --;// j 的入度 --
            if(d[j] == 0) q.push(j); //如果 j 入度为0,加入队列当中
        }
    }
    return cnt - 1 == n;

}
int main()
{
    int a,b;
    cin >> n >> m;
    memset(h,-1,sizeof h);
    while(m--)
    {
        cin >> a >> b;
        add(a,b);
        d[b] ++;// a -> b , b的入度++
    }
    if(topsort() == 0) cout << "-1";
    else 
    {
        for(int i = 1;i <= n; ++i)
        {
            cout << top[i] <<" ";
        }
    }
    return 0;
}
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