图的存储结构之邻接表(详解)

之前我们介绍过图的邻接矩阵存储法,它的空间和时间复杂度都是N2,现在我来介绍另外一种存储图的方法:邻接表,这样空间和时间复杂度就都是M。对于稀疏图来说,M要远远小于N2。先上数据,如下。


1

2

3

4

5

6

4 5

1 4 9

4 3 8

1 2 5

2 4 6

1 3 7

第一行两个整数n m。n表示顶点个数(顶点编号为1~n),m表示边的条数。接下来m行表示,每行有3个数x y z,表示顶点x到顶点y的边的权值为z。下图就是一种使用链表来实现邻接表的方法。

上面这种实现方法为图中的每一个顶点(左边部分)都建立了一个单链表(右边部分)。这样我们就可以通过遍历每个顶点的链表,从而得到该顶点所有的边了。使用链表来实现邻接表对于痛恨指针的的朋友来说,这简直就是噩梦。这里我将为大家介绍另一种使用数组来实现的邻接表,这是一种在实际应用中非常容易实现的方法。这种方法为每个顶点i(i从1~n)也都保存了一个类似“链表”的东西,里面保存的是从顶点i出发的所有的边,具体如下。

首先我们按照读入的顺序为每一条边进行编号(1~m)。比如第一条边“1 4 9”的编号就是1,“1 3 7”这条边的编号是5。

这里用u、v和w三个数组用来记录每条边的具体信息,即u[i]、v[i]和w[i]表示第i条边是从第u[i]号顶点到v[i]号顶点(u[i]àv[i]),且权值为w[i]。

再用一个first数组来存储每个顶点其中一条边的编号。以便待会我们来枚举每个顶点所有的边(你可能会问:存储其中一条边的编号就可以了?不可能吧,每个顶点都需要存储其所有边的编号才行吧!甭着急,继续往下看)。比如1号顶点有一条边是 “1 4 9”(该条边的编号是1),那么就将first[1]的值设为1。如果某个顶点i没有以该顶点为起始点的边,则将first[i]的值设为-1。现在我们来看看具体如何操作,初始状态如下。

咦?上图中怎么多了一个next数组,有什么作用呢?不着急,待会再解释,现在先读入第一条边“1 4 9”。

读入第1条边(1 4 9),将这条边的信息存储到u[1]、v[1]和w[1]中。同时为这条边赋予一个编号,因为这条边是最先读入的,存储在u、v和w数组下标为1的单元格中,因此编号就是1。这条边的起始点是1号顶点,因此将first[1]的值设为1。

另外这条“编号为1的边”是以1号顶点(即u[1])为起始点的第一条边,所以要将next[1]的值设为-1。也就是说,如果当前这条“编号为i的边”,是我们发现的以u[i]为起始点的第一条边,就将next[i]的值设为-1(貌似的这个next数组很神秘啊⊙_⊙)。

读入第2条边(4 3 8),将这条边的信息存储到u[2]、v[2]和w[2]中,这条边的编号为2。这条边的起始顶点是4号顶点,因此将first[4]的值设为2。另外这条“编号为2的边”是我们发现以4号顶点为起始点的第一条边,所以将next[2]的值设为-1。

读入第3条边(1 2 5),将这条边的信息存储到u[3]、v[3]和w[3]中,这条边的编号为3,起始顶点是1号顶点。我们发现1号顶点已经有一条“编号为1 的边”了,如果此时将first[1]的值设为3,那“编号为1的边”岂不是就丢失了?我有办法,此时只需将next[3]的值设为1即可。现在你知道next数组是用来做什么的吧。next[i]存储的是“编号为i的边”的“前一条边”的编号。

读入第4条边(2 4 6),将这条边的信息存储到u[4]、v[4]和w[4]中,这条边的编号为4,起始顶点是2号顶点,因此将first[2]的值设为4。另外这条“编号为4的边”是我们发现以2号顶点为起始点的第一条边,所以将next[4]的值设为-1。

读入第5条边(1 3 7),将这条边的信息存储到u[5]、v[5]和w[5]中,这条边的编号为5,起始顶点又是1号顶点。此时需要将first[1]的值设为5,并将next[5]的值改为3。

此时,如果我们想遍历1号顶点的每一条边就很简单了。1号顶点的其中一条边的编号存储在first[1]中。其余的边则可以通过next数组寻找到。请看下图。

细心的同学会发现,此时遍历边某个顶点边的时候的遍历顺序正好与读入时候的顺序相反。因为在为每个顶点插入边的时候都直接插入“链表”的首部而不是尾部。不过这并不会产生任何问题,这正是这种方法的其妙之处。

创建邻接表的代码如下

 1 int n,m,i;
 2 //u、v和w的数组大小要根据实际情况来设置,要比m的最大值要大1
 3 int u[6],v[6],w[6];
 4 //first和next的数组大小要根据实际情况来设置,要比n的最大值要大1
 5 int first[5],next[5];
 6 scanf("%d %d",&n,&m);
 7 //初始化first数组下标1~n的值为-1,表示1~n顶点暂时都没有边
 8 for(i=1;i<=n;i++)
 9     first[i]=-1;
10 for(i=1;i<=m;i++)
11 {
12     scanf("%d %d %d",&u[i],&v[i],&w[i]);//读入每一条边
13     //下面两句是关键啦
14     next[i]=first[u[i]];
15     first[u[i]]=i;
16 }

接下来如何遍历每一条边呢?我们之前说过其实first数组存储的就是每个顶点i(i从1~n)的第一条边。比如1号顶点的第一条边是编号为5的边(1 3 7),2号顶点的第一条边是编号为4的边(2 4 6),3号顶点没有出向边,4号顶点的第一条边是编号为2的边(2 4 6)。那么如何遍历1号顶点的每一条边呢?也很简单。请看下图:

遍历1号顶点所有边的代码如下

1 k=first[1];// 1号顶点其中的一条边的编号(其实也是最后读入的边)
2 while(k!=-1) //其余的边都可以在next数组中依次找到
3 {
4     printf("%d %d %d\n",u[k],v[k],w[k]);
5     k=next[k];
6 }

遍历每个顶点的所有边的代码如下

1 for(i=1;i<=n;i++)
2 {
3     k=first[i];
4     while(k!=-1)
5     {
6         printf("%d %d %d\n",u[k],v[k],w[k]);
7         k=next[k];
8     }
9 }

可以发现使用邻接表来存储图的时间空间复杂度是O(M),遍历每一条边的时间复杂度是也是O(M)。如果一个图是稀疏图的话,M要远小于N2。因此稀疏图选用邻接表来存储要比邻接矩阵来存储要好很多。

时间: 2024-10-28 22:04:47

图的存储结构之邻接表(详解)的相关文章

图的存储结构之邻接表

邻接矩阵的缺点:边数相对顶点较少的图,极大地浪费了存储空间. 把数组与链表相结合的存储方法称为邻接表.(Adjacency List) 邻接表的处理办法: 顶点用一个一维数组存储(较容易读取顶点信息),每个数据元素还需要存储指向第一个邻接点的指针,以便于查找该顶点的边信息. 每个顶点的所有邻接点构成一个线性表(用单链表存储).无向图称为顶点Vi的边表,有向图称为顶点Vi作为弧尾的出边表. 图1  无向图的邻接表结构 data是数据域,存储顶点的信息,firstedge是指针域,指向边表的第一个结

图 - 存储结构之邻接表

对于图来说,邻接矩阵是不错的一种图存储结构,但是我们也发现,对于边数相对顶点较少的图,这种结构是存在对存储空间的极大浪费的.因此我们考虑另外一种存储结构方式:邻接表(Adjacency List),即数组与链表相结合的存储方法. 邻接表的处理方法是这样的. 1.图中顶点用一个一维数组存储,另外,对于顶点数组中,每个数据元素还需要存储指向第一个邻接点的指针,以便于查找该顶点的边信息. 2.图中每个顶点vi的所有邻接点构成一个线性表,由于邻接点的个数不定,所以用单链表存储,无向图称为顶点vi的边表,

邻接表详解

之前我们介绍过图的邻接矩阵存储法,它的空间和时间复杂度都是N2,现在我来介绍另外一种存储图的方法:邻接表,这样空间和时间复杂度就都是M.对于稀疏图来说,M要远远小于N2.先上数据,如下. 4 5 1 4 9 4 3 8 1 2 5 2 4 6 1 3 7 第一行两个整数n m.n表示顶点个数(顶点编号为1~n),m表示边的条数.接下来m行表示,每行有3个数x y z,表示顶点x到顶点y的边的权值为z.下图就是一种使用链表来实现邻接表的方法. 上面这种实现方法为图中的每一个顶点(左边部分)都建立了

数据结构之图(一)图的存储结构

图的存储结构相对于线性表和树来说更为复杂,因为图中的顶点具有相对概念,没有固定的位置.那我们怎么存储图的数据结构呢?我们知道,图是由(V, E)来表示的,对于无向图来说,其中 V = (v0, v1, ... , vn),E = { (vi,vj) (0 <=  i, j <=  n且i 不等于j)},对于有向图,E = { < vi,vj > (0 <=  i, j <=  n且i 不等于j)}.V是顶点的集合,E是边的集合.所以我们只要把顶点和边的集合储存起来,那么

java 数据结构 图中使用的一些常用算法 图的存储结构 邻接矩阵:图的邻接矩阵存储方式是用两个数组来标示图。一个一位数组存储图顶点的信息,一个二维数组(称为邻接矩阵)存储图中边或者弧的信息。 设图G有n个顶点,则邻接矩阵是一个n*n的方阵,定义为: 实例如下,左图是一个无向图。右图是邻接矩阵表示:

以下内容主要来自大话数据结构之中,部分内容参考互联网中其他前辈的博客. 图的定义 图是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成,通过表示为G(V,E),其中,G标示一个图,V是图G中顶点的集合,E是图G中边的集合. 无边图:若顶点Vi到Vj之间的边没有方向,则称这条边为无项边(Edge),用序偶对(Vi,Vj)标示. 对于下图无向图G1来说,G1=(V1, {E1}),其中顶点集合V1={A,B,C,D}:边集合E1={(A,B),(B,C),(C,D),(D,A),(A,C)}: 有向图:若

数据结构 - 图的存储结构

图的抽象数据类型定义 图是一种数据结构,加上一组基本操作就构成了图的抽象数据类型. 图的抽象数据类型定义如下: ADT Graph{ 数据对象V:具有相同特性的数据元素的集合,称为顶点集. 数据关系R:R={VR} VR={<v,w>|<v,w>| v,w?V∧p(v,w) ,<v,w>表示 从v到w的弧,P(v,w)定义了弧<v,w>的信息 } 基本操作P: Create_Graph() : 图的创建操作. 初始条件:无. 操作结果:生成一个没有顶点的空图

《大话数据结构》笔记(7-2)--图:存储结构

第七章  图 图的存储结构 图不能用简单的顺序存储结构来表示. 而多重链表的方式,即以一个数据域和多个指针域组成的结点表示图中的一个顶点,尽管可以实现图结构,但是会有问题,比如若各个顶点的度数相差很大,按度数最大的顶点设计结点结构会造成很多存储单元的浪费,而若按每个顶点自己的度数设计不同的顶点结构,又带来操作的不便. 对于图来说,如何对它实现物理存储是个难题.图有以下五种不同的存储结构. 邻接矩阵 图的邻接矩阵(Adjacency Matrix)存储方式使用过两个数组来表示图.一个一维数组存储图

图的存储结构(邻接矩阵)

图的存储结构(邻接矩阵) 让编程改变世界 Change the world by program 图的存储结构 图的存储结构相比较线性表与树来说就复杂很多. 我们回顾下,对于线性表来说,是一对一的关系,所以用数组或者链表均可简单存放.树结构是一对多的关系,所以我们要将数组和链表的特性结合在一起才能更好的存放. 那么我们的图,是多对多的情况,另外图上的任何一个顶点都可以被看作是第一个顶点,任一顶点的邻接点之间也不存在次序关系. 我们仔细观察以下几张图,然后深刻领悟一下: 因为任意两个顶点之间都可能

(转)数据结构之图(存储结构、遍历)

一.图的存储结构 1.1 邻接矩阵 图的邻接矩阵存储方式是用两个数组来表示图.一个一维数组存储图中顶点信息,一个二维数组(邻接矩阵)存储图中的边或弧的信息. 设图G有n个顶点,则邻接矩阵是一个n*n的方阵,定义为: 看一个实例,下图左就是一个无向图. 从上面可以看出,无向图的边数组是一个对称矩阵.所谓对称矩阵就是n阶矩阵的元满足aij = aji.即从矩阵的左上角到右下角的主对角线为轴,右上角的元和左下角相对应的元全都是相等的. 从这个矩阵中,很容易知道图中的信息. (1)要判断任意两顶点是否有