文章目录
- 引言
- 一、图的概念
- 二、图的存储结构
- 2.1 邻接矩阵
- 2.1.1 成员变量与默认成员函数
- 2.1.2 GetIndex
- 2.1.3 AddEdge
- 2.1.4 Print
- 2.2 邻接表
- 2.2.1 结点
- 2.2.2 成员变量与默认成员函数
- 2.2.3 GetIndex
- 2.2.4 AddEdge
- 2.2.5 Print
- 总结
引言
数据结构世界——图(Graph)
一、图的概念
图是一种非线性结构,由顶点(vertex)和边(edge)组成。
有向图(directed graph)与无向图(undirected graph):在有向图中,<x,y>和<y,x>是两条不同的有向边;在无向图中,(x,y)和(y,x)指的是同一条边。
完全图(complete graph):在无向图中,任意两点有边相连,则为无向完全图;在有向图中,任意两点有两条方向相反的边相连,则为有向完全图。
度(degree):与顶点关联的边数。在有向图中,度 = 入度 + 出度;在无向图中,度 = 入度 = 出度。
权(weight):边具有的属性。带权图又称为网络(network)。
路径长度:在无权图中,路径长度是指此路径上边的条数;在有权图中,路径长度是指此路径上边的权值之和。
简单路径与回路(cycle):一条路径上各顶点均不重复,则为简单路径;一条路径上首尾顶点重合,则为回路或环。
子图(subgraph):一个图的顶点集和边集都属于另一个图,那么这个图便称为另一个图的子图。
连通图(connected graph)与连通分量(connected component):连通图是一种无向图,要求任意两点都有路径可达。连通分量是非连通图的极大连通子图。
强连通图与强连通分量:强连通图是一种有向图,要求任意两点都有双向路径可达。强连通分量是非强连通图的极大连通子图。
生成树(spanning tree):连通图的极小连通子图称为该图的生成树。
二、图的存储结构
图由顶点和边构成,而顶点用数组存储即可,唯一值得讨论的便是边的存储方式
。以下介绍两种最常见的边存储方式。
2.1 邻接矩阵
2.1.1 成员变量与默认成员函数
template<class V, class W, W W_MAX = INT_MAX, bool Direction = false>
class Graph
{
public:Graph(){}Graph(const V* v, int n){_vertexs.reserve(n);for (int i = 0; i < n; ++i){_vertexs.push_back(v[i]);_indexMap[v[i]] = i;}_edges.resize(n, vector<W>(n, W_MAX));}
private:vector<V> _vertexs;map<V, int> _indexMap;vector<vector<W>> _edges;
};
细节:
- V代表顶点类型,W代表权值类型,W_MAX代表权值的正无穷,Direction代表图是否有向。
- _vertexs存储顶点,_indexMap存储顶点与下标的映射,_edges存储每两个顶点所对应边的权值。
图的创建方式:
1、IO输入——在线oj常用
2、文件写入
3、手动添加边——便于调试
2.1.2 GetIndex
int GetIndex(const V& v)
{auto it = _indexMap.find(v);if (it != _indexMap.end()){return it->second;}else{throw invalid_argument("顶点不存在");return -1;}
}
细节:获取下标额外设计一个函数,防止传入不存在的顶点,增强程序的健壮性。
2.1.3 AddEdge
void _AddEdge(int srci, int dsti, const W& w)
{_edges[srci][dsti] = w;//若为无向图if (!Direction){_edges[dsti][srci] = w;}
}void AddEdge(const V& src, const V& dst, const W& w)
{int srci = GetIndex(src);int dsti = GetIndex(dst);_AddEdge(srci, dsti, w);
}
细节:
- 添加边,便是在矩阵对应位置赋上权值,若为无向图则反方向也要添加。
- 这里拆出一个子函数,是方便后续直接通过顶点下标进行添加边。
2.1.4 Print
void Print()
{for (int i = 0; i < _vertexs.size(); ++i){cout << "[" << i << "]" << ":" << _vertexs[i] << endl;}cout << endl;for (int i = 0; i < _edges.size(); ++i){for (int j = 0; j < _edges[0].size(); ++j){if (_edges[i][j] == W_MAX){printf("%4c", '*');}else{printf("%4d", _edges[i][j]);}}cout << endl;}
}
细节:为了美观性,将W_MAX表示为*,同时用printf进行对齐控制。
2.2 邻接表
2.2.1 结点
struct EdgeNode
{int _dsti;W _w;//边的权值EdgeNode<W>* _next;EdgeNode(int dsti, const W& w): _dsti(dsti), _w(w), _next(nullptr){}
};
细节:
- _dsti表示目标点的下标,_w表示到达目标点的边的权值。
- 目标点是与当前点直接相连的。
2.2.2 成员变量与默认成员函数
template<class V, class W, bool Direction = false>
class Graph
{typedef EdgeNode<W> Node;
public:Graph(const V* v, int n){_vertexs.reserve(n);for (int i = 0; i < n; ++i){_vertexs.push_back(v[i]);_indexMap[v[i]] = i;}_edges.resize(n, nullptr);}
private:vector<V> _vertexs;map<V, int> _indexMap;vector<Node*> _edges;
};
细节:
- V代表顶点类型,W代表权值类型,Direction代表图是否有向。
- _vertexs存储顶点,_indexMap存储顶点与下标的映射,_edges存储每个顶点所连的边的信息。
2.2.3 GetIndex
int GetIndex(const V& v)
{auto it = _indexMap.find(v);if (it != _indexMap.end()){return it->second;}else{throw invalid_argument("顶点不存在");return -1;}
}
细节:获取下标额外设计一个函数,防止传入不存在的顶点,增强程序的健壮性。
2.2.4 AddEdge
void AddEdge(const V& src, const V& dst, const W& w)
{int srci = GetIndex(src);int dsti = GetIndex(dst);Node* node1 = new Node(dsti, w);node1->_next = _edges[srci];_edges[srci] = node1;//若为无向图if (!Direction){Node* node2 = new Node(srci, w);node2->_next = _edges[dsti];_edges[dsti] = node2;}
}
细节:添加边,便是在矩阵对应位置赋上权值,若为无向图则反方向也要添加。
2.2.5 Print
void Print()
{for (int i = 0; i < _vertexs.size(); ++i){cout << "[" << i << "]" << ":" << _vertexs[i] << endl;}cout << endl;for (int i = 0; i < _edges.size(); ++i){cout << "[" << i << "]" << "->";Node* cur = _edges[i];while (cur){cout << cur->_dsti << "->";cur = cur->_next;}cout << "nullptr" << endl;}
}
总结
邻接矩阵:适合处理稠密图
,空间换时间
- 查询边关系非常快速
- 但空间效率低
邻接表:适合处理稀疏图
,空间使用高效
- 插入删除操作高效
- 但查询性能相对较慢