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今天简单讲讲图的相关概念。
常见概念
有向无向
首先，
图主要被分成了两种，
无向 和有向 ，
大概长这样：
无向图的一条边是双向的，
有向图的一条边是单向的，有方向。
因此，
无向图中，
相邻的两个点之间最多一条边；
而有向图，
相邻的两个点之间最多两条边。
完全图
我们把图中所有的点全部通过边两两相连，
这就是完全图 ：
然后，用等差数列就可以得出，
无向完全图的边有n(n - 1)/2条，
有向n(n - 1)。
子图
我们把图中的点或线随便拆掉一些，
新图就是老图的子图 ：(图片)
不过要记住，
你只能删，
不能增或改。
连通/强连通/弱连通图
对于无向图，
如果任意两点都有路径相连，
没有分什么小团体，
那这就叫连通图 。
下面的红、蓝就是连通图，而黄、绿不是：
对于有向图，
如果任意一个点都有走到其余点的路径，
这就叫强连通图 ；
如果把边的方向去掉，
即，把它当作无向图后，
还是一个连通图，
那这就叫弱连通图 。
（很明显，
强连通必是弱连通，
但弱不一定是强）
生成树
生成树，
首先得是个连通图，
然后得是这个连通图的最小联通子图 ，
联通图刚刚讲了，子图也讲了，
剩个最小没讲，
这个最小不代表它的点变少了，
而代表它没有多余的边，
具体讲，
n个顶点的连通图，
其生成树只能是n个点、n-1条边 的连通子图。
存储结构
没学图之前，
我还以为图是一堆Node的组合，
就像二叉树那样，
然后每个Node又存了相邻Node的指针。。。
不过现在一看，
搞个数组建立映射关系就行了，
在这之后，点的问题就解决了：
一个下标对应一个点。
那么，现在只需要知道如何表示边。
最主要的方法有两个：
邻接矩阵 和 邻接表。
先看邻接矩阵，
这里用到的是二维数组，
刚刚不是把点对应到了数组下标吗，
那么这里，
每个格子的横纵坐标就代表两个点，
格子存的值对应的是边的权值
（无穷代表该处没有边）
上面这是无向图的，
可以看到整个格子轴对称，
也就是每次需在对称的两个位置填数。
而有向图，
每次只在轴的一边填数，
另一边保持不变就行。
再来看看邻接表，
大概长这样：
有向图，你也可以用两个表，
一个记录这个点指向谁，
一个记录谁指向这个点。
知道了邻接矩阵和邻接表是什么，
我们还得关注一下它们的特点：
| 邻接矩阵 | 邻接表 | |
|---|---|---|
| 便于判断两个点间是否有边 | ✅ | ❎ |
| 便于计算各个顶点的度 | ✅ | ❎ |
| 便于增加删除顶点 | ❎ | ✅ |
| 便于统计边的数量 | ❎ | ✅ |
| 较高的空间效率 | ❎ | ✅ |
概念大致理解了，
现在开始敲代码。
先写邻接矩阵。
模板：
template<class V, class W, W W_MAX = INT_MAX, bool Direction = false>
点类型、权值类型、权值的最大值、是否有向
成员变量：
std::vector<V> _v; 点
std::unordered_map<V, int> _index; 下标
std::vector<std::vector<W>> _matrix; 矩阵
简单搭个架子，能跑就行：
cpp
namespace AdjacencyMatrix
{
template<class V, class W, W W_MAX = INT_MAX, bool Direction = false>
class Graph
{
public:
Graph() = default;
Graph(const std::vector<V>& v)
: _v(v), _matrix(v.size(), std::vector<W>(v.size(), W_MAX))
{
for (int i = 0; i < v.size(); i++)
{
_index[v[i]] = i;
}
}
void AddEdge(const V& src, const V& dst, const W& w)
{
int i_src = _index[src], i_dst = _index[dst];
_matrix[i_src][i_dst] = w;
if (!Direction)
{
_matrix[i_dst][i_src] = w;
}
}
void Show() const
{
std::cout << " ";
for (const auto& e : _v)
std::cout << e << " ";
std::cout << std::endl;
for (int i = 0; i < _matrix.size(); i++)
{
std::cout << _v[i] << " ";
for (int j = 0; j < _matrix.size(); j++)
{
if (_matrix[i][j] == W_MAX) std::cout << "∞ ";
else std::cout << _matrix[i][j] << " ";
}
std::cout << std::endl;
}
}
~Graph(){}
private:
std::vector<V> _v;
std::unordered_map<V, int> _index;
std::vector<std::vector<W>> _matrix;
};
void Test1()
{
Graph<char, int, INT_MAX, true> g(std::vector<char>{'A', 'B', 'D', 'C'});
g.AddEdge('A', 'C', 2);
g.AddEdge('B', 'D', 0);
g.AddEdge('D', 'B', 2);
g.AddEdge('C', 'A', 5);
g.Show();
}
} // namespace AdjacencyMatrix调用AdjacencyMatrix::Test1()，输出：
然后CV一下，稍稍改改，
就成了邻接表：
cpp
namespace AdjacencyList
{
template<class W>
struct Edge
{
Edge(const W& w) :_index(-1), _w(w), _next(nullptr) {}
int _index;
W _w;
Edge<W>* _next;
};
template<class V, class W, W W_MAX = INT_MAX, bool Direction = false>
class Graph
{
public:
typedef Edge<W> Edge;
public:
Graph() = default;
Graph(const std::vector<V>& v)
: _v(v), _list(v.size(), nullptr)
{
for (int i = 0; i < v.size(); i++)
{
_index[v[i]] = i;
}
}
void _AddEdge(int src, int dst, const W& w)
{
Edge* pNew = new Edge(w);
pNew->_index = dst;
pNew->_next = _list[src];
_list[src] = pNew;
}
void AddEdge(const V& src, const V& dst, const W& w)
{
_AddEdge(_index[src], _index[dst], w);
if (!Direction) _AddEdge(_index[dst], _index[src], w);
}
void Show() const
{
for (int i = 0; i < _list.size(); i++)
{
std::cout << _v[i] << " :: ";
Edge* cur = _list[i];
while (cur)
{
std::cout << _v[cur->_index] << ':' << cur->_w << "->";
cur = cur->_next;
}
std::cout << "nullptr" << std::endl;
}
}
~Graph()
{
for (auto e : _list)
{
while (e)
{
auto tmp = e->_next;
delete e;
e = tmp;
}
}
}
private:
std::vector<V> _v;
std::unordered_map<V, int> _index;
std::vector<Edge*> _list;
};
void Test1()
{
Graph<char, int, INT_MAX, true> g(std::vector<char>{'A', 'B', 'D', 'C'});
g.AddEdge('A', 'C', 2);
g.AddEdge('B', 'D', 0);
g.AddEdge('D', 'B', 2);
g.AddEdge('C', 'A', 5);
g.Show();
}
} // namespace AdjacencyList调用AdjacencyList::Test1()，输出：
希望本篇文章对你有所帮助！并激发你进一步探索编程的兴趣！
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