图的存储结构
1.邻接矩阵
图的邻接矩阵:表示图的个顶点之间的关系矩阵
定义:G=(V,E)是n个顶点的图,则G的邻接矩阵为n阶方阵:
A[I][j]= 1时,若(vi,vj)或<vi,vj>属于E(G)
0时,则不属于
无向图的邻接矩阵是对称的;
从邻接矩阵容易判断热议两顶点间是否有边相关联;
邻接矩阵的类型定义
const int vnum=20;
typedef struct gp
{ VertexType vexs[vnum]; //顶点信息
WeightType arcs[vnum][vnum]; //邻接矩阵
int vexnum,arcnum; //顶点数,边数
}WGraph;
建立无向带权邻接矩阵:
将矩阵A的每个元素都初始化为最大值。
然后读入边和权值(i,j,wij),将A的相应元素设为wij,
Void CreatGraph(Graph *g) { int i,j,n,e,w; char ch; scanf(“%d %d”,&n,&e); g->vexnum=n; g->arcnum=e; for (i=0;i<g->vexnum;i++) { scanf(“%c”,&ch); g->vexs[i]=ch; } for (i=0;i<g->vexnum;i++) for (j=0;j<g->vexnum;j++) g->arcs[i][j]=MAX_INT;、 for (k=0;k<g->arcnum;k++) { scanf(“%d %d %d”,&i, &j,&w); g->arcs[i][j]=w; g->arcs[j][i]=w; } }
1) n个顶点、 e条边的无向图,则其邻接表的表头结点数为n,
链表结点总数为2e;
2)对于无向图,第i个链表的结点数为顶点Vi的度;
对于有向图,第i个链表的结点数为顶点Vi的出度;
3)在边稀疏时,邻接表比邻接矩阵省单元;
4)邻接表表示在检测边数方面比邻接矩阵表示效率要高
邻接表的类型定义
#define vnum 20 Typedef struct arcnode { int adjvex; //下一条边的顶点编号 WeightType weight; //带权图的权值域 struct arcnode *nextarc; //指向下一条边的指针 }ArcNode; Typedef struct vexnode { int vertex; //顶点编号 ArcNode *firstarc; //指向第一条边的指针 }AdjList[vnum]; Typedef struct gp { AdjList adjlist; int vexnum,arcnum; //顶点和边的个数 }Graph;
图的遍历:
遍历含义以及方法:
图的遍历:从图G中某一顶点V出发,顺序访问个顶点一次
方法:
为克服顶点的重复访问,设立辅助数组visited[n]。
遍历方法:深度优先搜索DFC、广度优先搜索BFC
深度优先搜索法算法: 对图按深度优先遍历的递归算法(邻接表) : int visited[N]=0 ; /*对访问标记visited数组初始化*/ void Dfs ( Graph g , int v ) { //从第v个顶点出发递归地深度优先遍历图g, 图以邻接表作为存储结构 ArcNode *p ; printf ( “%d”,v ) ; /* 访问起始顶点v*/ visited [v] = 1; /* 置“已访问” 标记*/ p = g.adjlist[v].firstarc ; /* 取顶点表中v的边表头指针*/ while ( p != NULL ) /* 依次搜索v的邻接点*/ { if ( ! visited[p->adjvex] ) /*v的一个邻接点未被访问*/ Dfs ( g,p->adjvex ) ; /*沿此邻接点出发继续DFS*/ p = p->nextarc ; /* 取v的下一个邻接点*/ } }
深度优先搜索法算法: 对图按深度优先遍历的递归算法(邻接矩阵) : int visited[N]=0 ; /*对访问标记visited数组初始化*/ void Dfs ( Graph g , int v ) { //从第v个顶点出发递归地深度优先遍历图g, 图以邻接矩阵作为存储结构 int j ; printf ( “%d”,v ) ; /* 访问起始顶点v*/ visited [v] = 1; /* 置“已访问” 标记*/ for (j=0;j<n;j++) /* n为顶点数, j为顶点编号*/ { m=g->arcs[v][j]; /*顺序访问矩阵的第v行结点*/ if (m&&!visited[j]) /*如果v与j邻接, 且j 未被访问*/ Dfs ( g,j ) ; /*递归访问j*/ } }
广度优先遍历算法: int visited[N]=0 ; /*对访问标记visited数组初始化*/ int queue[N] ; /*队列queue存放已访问过的顶点*/ ▲void 对图按广度优先遍历的算法: bfs (Graph g , int v ) { // 从顶点v出发, 按广度优先遍历图g, 图用邻接表表示 printf(“%d”,v ); visited [v] = 1; /*访问初始顶点vi*/ rear=1; front=0; queue[rear]=v ; /* 起始顶点(序号) 入队*/ while ( front!=rear ) /*队列不空, 则循环*/ { front=(front+1)%N ; /*置队头*/ v=queue[front]; /* 队头元素出队*/ p=g.adjlist[v].firstarc; /*取刚出队顶点v的边表的头指针*/ while ( p!=NULL ) { /* 依次搜索v的邻接点*/ { if (! visited[p->adjvex]) /*v的一个邻接点未被访问*/ { printf (“%d”,p->adjvex) /*访问此邻接点*/ visited[p->adjvex] = 1 ; rear=(rear+1)%N ; /*队尾指针增1*/ queue[rear]=p->adjvex; /*访问过的顶点入队*/ } p=p->nextarc; } /* 找v的下一个邻接点*/ } }/*bfs*/ Bfs (Graph g, int v) { LkQue Q; //Q为链队列 int j; InitQueue(&Q); printf(“%d”,v); //v为访问的起始结点 visited[v]=1; //访问过的标志 EnQueue(&Q,v); while ( !EmptyQueue(Q)) //判队列是否为空 { v=Gethead(&Q); OutQueue(&Q); //出队列 for (j=0;j<n;j++) //n为顶点数,变化j依次尝试v的可能邻接点 { m=g->arcs[v][j]; if (m && !visited[j]) //判断是否邻接点,且未被访问 { printf(“%d”,j); visited[j]=1; //置被访问标志 EnQueue(&Q,j); //邻接点入队列 } } }
判断图的连通性
对图G调用一次DFS或BFS,得到一顶点集合,然后将
之与V(G)比较,若两集合相等,则图G是连通图,否则就
说明有未访问过的顶点,因此图不连通。
求图的连通分量 从无向图的每个连通分量的一个顶点出发遍历, 则可求得无向图的所有连通分量。 图遍历的一种应用 算法: void trace( Graph G ) { /*G为用邻接矩阵或邻接表表示的有n个顶点的无向图,求 该图的连通分量*/ int i; for ( i=0; i<N; ++i ) if (!flag[i]) { dfs(i); /*调用DFS算法的次数仅决定于连通分量个数*/ OUTPUT ; /*输出访问到的顶点和依附于这*/ /*些顶点的边,就得到一个连通分量*/ } }
图的应用
生成树 1、 生成树定义:连通图G=(V,E),从任一顶点 遍历,则图中边分成两部分: 遍历通过的边 剩下的边 (即遍历时未通过的边) E(G) = T(G)+ B(G) 则G’(V, T)为G的子图,称之为G的一棵生成树。 ●深度优先生成树: 按深度优先遍历而得的生成树 ●广度优先生成树: 按广度优先遍历而得的生成树