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图(网)的存储结构(数组存储表示即邻接矩阵、邻接表)

简介:

图(Graph)是一种非线性结构

图的特点(多对多),顶点之间的关系是任意的,图中任意两个顶点之间都可能相关,顶点的前驱和后继个数无限制。

:数据元素间存在多对多关系的数据结构,加上一组基本操作构成的抽象数据类型。

图的基本术语

 

顶点:图中的数据元素。

弧:若 <v, w>∈VR,则 <v, w> 表示从 v 到 w 的一条弧,且称 v 为弧尾,称 w 为弧头,此时的图称为有向图。 

G1 = (V1, A1)          V1 = {v1, v2, v3, v4}

A1 = {< v1, v2>, < v1, v3>, < v3, v4>, < v4, v1>} 

边:若 <v, w>∈VR 必有<w, v>∈VR,则以无序对 (v, w) 代表这两个有序对,表示 v 和 w 之间的一条边,此时的图称为无向图。 

G2 = (V2, E2)           V2 = {v1, v2, v3, v4, v5}

E2 = {(v1, v2), (v1, v4), (v2, v3), (v2, v5) , (v3, v4), (v3, v5)} 

无向图中边的取值范围:0≤e≤n(n-1)/2。(用 n 表示图中顶点数目,用 e 表示边的数目。且不考虑顶点到其自身的边。)

完全图:有 n(n-1)/2 条边的无向图(即:每两个顶点之间都存在着一条边)称为完全图。

有向图中弧的取值范围:0≤e≤n(n-1)。(用 n 表示图中顶点数目,用 e 表示弧的数目。且不考虑顶点到其自身的弧。)

有向完全图:有 n (n - 1) 条弧的有向图(即:每两个顶点之间都存在着方向相反的两条弧)称为有向完全图。

稀疏图:含有很少条边或弧的图。

稠密图:含有很多条边或弧的接近完全图的图。

:与图的边或弧相关的数,这些数可以表示从一个顶点到另一个顶点的距离或耗费。

: 带权的图。

子图:如果图 G = (V, E) 和 G´= (V ´, E´),满足:V ´包含于V 且 E´包含于 E,则称 G´为G 的子图。

   

邻接点:若 (v, v´) 是一条边,则称顶点 v 和 v´互为邻接点,或称 v 和 v´相邻接;称边 (v, v´) 依附于顶点 v和 v´,或称 (v, v´) 与顶点 v 和 v´ 相关联。若 <v, v´> 是一条弧,则称顶点 v 邻接到 v´,顶点v´邻接自顶点 v。并称弧 <v, v´> 与顶点 v 和 v´ 相关联。

:无向图中顶点 v 的度是和 v相关联的边的数目,记为:TD(v)。

入度:有向图中以顶点 v 为头的弧的数目称为 v 的入度,记为:ID(v)。 

出度:有向图中以顶点 v 为尾的弧的数目称为 v 的出度,记为:OD(v)。

:入度和出度之和,即:TD(v) = ID(v) + OD(v)。

如果顶点 vi 的度为 TD(vi),则一个有 n 个顶点 e 条边(弧)的图,满足如下关系: 

路径:从顶点 v 到 v´ 的路径是一个顶点序列。对于有向图,路径也是有向的。 

路径长度:路径上边或弧的数目。

回路(环):第一个顶点和最后一个顶点相同的路径。

简单路径:序列中顶点不重复出现的路径。 

连通:从顶点 v 到 v´ 有路径,则说 v  和 v´ 是连通的。

连通图:图中任意两个顶点都是连通的。

连通分量:无向图的极大连通子图(该子图是 连通子图,G中再加一个顶点就不连通,再减一条边就不极大);任何连通图的连通分量只有一个,即其本身;非连通图有多个连通分量(非连通图的每一个连通部分)。

强连通图: 任意两个顶点都连通的有向图。

强连通分量:有向图的极大强连通子图(该子图是强连通子图,图中再加一个顶点就不连通,再减一条边就不极大);任何强连通图的强连通分量只有一个,即其本身;非强连通图有多个强连通分量。

连通图的生成树:包含无向图G 所有顶点的的极小连通子图(该子图是G 的连通子图,在该子图中删除任何一条边,子图不再连通;加入一条边,则子图一定有环。 )一个图可以有许多棵不同的生成树。

所有生成树具有以下共同特点: 
 
 
 
1、生成树的顶点个数与图的顶点个数相同;
 
 

2、生成树是图的极小连通子图;

3、一个有 n 个顶点的连通图的生成树有 n-1 条边;

4、生成树中任意两个顶点间的路径是唯一的;

5、在生成树中再加一条边必然形成回路。

6、含 n 个顶点 n-1 条边的图不一定是生成树。

(无向图) 生成森林:由若干棵生成树组成,含有图中全部顶点,但只有足以构成若干棵不相交的生成树的边。     

有向树:如果一个有向图恰有一个顶点的入度为 0 ,其余顶点的入度均为 1 ,则是一棵有向树。

有向图的生成森林:由若干棵有向树组成,含有图中全部顶点,但只有足以构成若干棵不相交的有向树的弧。

图的存储结构

图的存储结构要保存两类信息: 

1)顶点的数据

2)顶点间的关系

顺序存储:任意两顶点都可能有联系,不能用元素在存储区中的物理位置来表示元素之间的关系。

多重链表:与树类似,浪费存储单元;操作不方便。

数组表示法(邻接矩阵表示法) 

一个有 n 个顶点的图,可用两个数组存储。其中一个一维数组存储数据元素(顶点)的信息,另一个二维数组(邻接矩阵)存储数据元素之间的关系(边或弧)的信息。

邻接矩阵:设 G = (V, VR) 是具有 n 个顶点的图,顶点的顺序依次为 {v1, v2, …, vn},则 G  的邻接矩阵是具有如下性质的 n 阶方阵:

比如:

使用邻接矩阵存储

再比如

使用邻接矩阵

特点

1、无向图的邻接矩阵对称,可压缩存储;有 n 个顶点的无向图所需存储空间为 n(n-1)/2。

2、有 n 个顶点的有向图所需存储空间为n²,用于稀疏图时空间浪费严重。占用存储空间只与它的顶点数有关,与边数无关;适用于边稠密的图;

3、无向图中顶点 vi 的度 TD(vi) 是邻接矩阵中第 i 行 1 的个数。

4、有向图中:顶点 vi 的出度是邻接矩阵中第 i 行 1 的个数。 顶点 vi 的入度是邻接矩阵中第 i 列 1 的个数。

网的邻接矩阵可定义为:

使用邻接矩阵表示

代码如下:

复制代码
//图的数组存储表示
#define INFINTY INT_MAX//最大值
#define MAX_VERTEX_NUM 20;//最大的顶点个数
typedef enum{
    //有向图
    destinationGraphic,
    //有向网
    destinationNet,
    //无向图
    unDestinationGraphic,
    //无向网
    unDestinationNet
} GraphKind;

typedef struct AreCell{
    //顶点的关系类型,对于无权图,用1或者0来表示相邻否,带权图(网)用权值或者无穷大表示相邻否
    int adj;
    //弧(边)相关信息的指针
    int *info;
} AreCell, AdjMartix[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM];

typedef struct{
    //顶点向量
    int vexs[MAX_VERTEX_NUM];
    //邻接矩阵
    AdjMartix arcs;
    //图的当前顶点数和弧边数
    int vexnum, arcnum;
    //图的种类标志
    GraphKind kind;
} MGraph;
复制代码

邻接表(类似于树的孩子链表表示法) 

邻接点域,存放与 vi 邻接的顶点在表头数组中的位置。

链域,指示下一条边或弧。

表头结点之后的链表,表示的是该表头的结点代表的图的顶点的邻接的顶点,其中数据域的数字代表的是表头数组的下标,也就是顶点。

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。
无向图中顶点 vi 的度为第 i 个单链表中的结点数。
建立无向邻接表
思想:如何给存储结构赋值
1.建立顶点数组。读入各顶点数据vextex,将link域赋Null。
2.建立各顶点的邻接表。

    读入顶点对<i,j>,  生成两个节点,分别插入顶点j,i的邻接表的头部。直至处理完所有的边。

时间复杂度O(n+e)
 
辛苦的劳动,转载请注明出处,谢谢……
http://www.cnblogs.com/kubixuesheng/p/4399408.html

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