数据结构与算法-图

  • 🎈2.图的存储结构
      • 📖2.4.2邻接表的存储
        • ✅2.4.2.1逆邻接表
        • ✅2.4.2.2邻接表存储结构的定义
        • ✅2.4.2.3邻接表存储结构的类定义
        • ✅2.4.2.4创建n个顶点m条边的无向网
        • ✅2.4.2.5创建n个顶点m条边的有向网
        • ✅2.4.2.6定位操作-查找定点信息在顶点数组中的下标
        • ✅2.4.2.7计算顶点的度数-以无向网为例
        • ✅2.4.2.8插入操作-以无向网为例
  • 🎈3.图的遍历
    • 🔭3.1深度优先搜索
      • 📖3.1.1深度优先搜索算法(邻接表存储)
    • 🔭3.2广度优先搜索
      • 📖3.2.1广度优先搜索算法(邻接表存储)
    • 🔭3.3以连通无向图为例进行广度优先搜索和深度优先搜索

🎈2.图的存储结构

📖2.4.2邻接表的存储

在这里插入图片描述

🔎根据邻接表的定义可知,对于n个顶点和e条边的无向图,其邻接表有n个表头结点和2e个边结点。对于n个结点和e条边的有向图,其邻接表有n个表头结点和e个边结点。

✅2.4.2.1逆邻接表

在这里插入图片描述

✅2.4.2.2邻接表存储结构的定义
#define MaxVex 20//自定义最大顶点数
typedef enum 
{DG,UDG,DN,UDN
}GraphKind;//有向图,无向图,有向网,无向网
typedef int VElemType;
typedef struct ArcNode//边结点定义
{int adjvex;//终点(或弧尾)在数组表中的下标int info;///该边(弧)相关信息(权值)ArcNode* nextarc;//存储下一条边(或弧)结点的地址
}ArcNode;
typedef struct//表头结点的定义
{VElemType data;ArcNode* firstarc;//存储第一条依附该顶点的边(或弧)结点地址
}VNode;
typedef struct
{VNode vertices[MaxVex];int vexnum;int arcnum;GraphKind kind;
}AdjLGraph;
✅2.4.2.3邻接表存储结构的类定义
class ALGraph
{
private:AdjLGraph ag;
public:void CreateGraph(int n, int m);//创建n个顶点,m条边的图,以无向网为例int LocateVex(VElemType u);//图中存在顶点u,则返回该顶点在数组中的下标,否则返回-1int Degree(VElemType u);//计算顶点u的度数void InsertArcGraph(VElemType u, VElemType v, int info);//插入一条边void BFS(VElemType v);//以v为初始点的连通分量的广度优先搜索void DFS(VElemType v);//以v为初始点的连通分量的深度优先搜索void BFSTraverse();//图的广度优先搜索void DFSTreverse();//图的深度优先搜索int Connected();//计算连通分量的个数Edge* Kruskal();//Kruskal算法求最小生成树Edge* Prim(VElemTyp u);//prim算法求最小生成树int TopSort();//拓扑排序int CriticalPath();//求关键路径AdjLGraph GetAg(){return ag;//返回私有成员}
};
✅2.4.2.4创建n个顶点m条边的无向网
void ALGraph::CreateGraph(int n, int m)//以无向网为例
{ag.vexnum = n;ag.arcnum = m;ag.kind = UDN;int i, j, w, h, t;VElemType u, v;ArcNode* p;for (i = 0; i < n; i++){cout << "请输入" << n << "个顶点:";cin >> ag.vertices[i].data;ag.vertices[i].firstarc = NULL;}for (j = 0; j < m; j++)//建立边集{cin >> u >> v >> w;//输入一条弧<u,v,w>h = LocateVex(u);t = LocateVex(v);p = new ArcNode;p->adjvex = t;p->info = w;p->nextarc = ag.vertices[h].firstarc;ag.vertices[h].firstarc = p;p = new ArcNode;p->adjvex = h;p->info = w;p->nextarc = ag.vertices[t].firstarc;ag.vertices[t].firstarc = p;}
}
✅2.4.2.5创建n个顶点m条边的有向网
void ALGraph::CreateGraph(int n, int m)
{ag.vexnum = n;ag.arcnum = m;ag.kind = UDN;int i, j, w, h, t;VElemType u, v;ArcNode* p;for (i = 0; i < n; i++){cout << "请输入" << n << "个顶点:";cin >> ag.vertices[i].data;ag.vertices[i].firstarc = NULL;}for (j = 0; j < m; j++)//建立边集{cin >> u >> v >> w;//输入一条弧<u,v,w>h = LocateVex(u);t = LocateVex(v);p = new ArcNode;//<u,v>p->adjvex = t;p->info = w;p->nextarc = ag.vertices[h].firstarc;ag.vertices[h].firstarc = p;}
}
✅2.4.2.6定位操作-查找定点信息在顶点数组中的下标
int ALGraph::LocateVex(VElemType u)
{for (int i = 0; i < ag.vexnum; i++){if (u == ag.vertices[i].data)return i;}return -1;
}
✅2.4.2.7计算顶点的度数-以无向网为例
int ALGraph::Degree(VElemType u)
{int h = LocateVex(u);//结点u的下标int count = 0;ArcNode* p = ag.vertices[h].firstarc;//p指向第h条链表的第一个结点while (p){count++;p = p->nextarc;}return count;
}
✅2.4.2.8插入操作-以无向网为例
void ALGraph::InsertArcGraph(VElemType u, VElemType v, int info)//无向网为例
{int h = LocateVex(u);int t = LocateVex(v);ArcNode* p;if (h == -1){ag.vertices[ag.vexnum].data = u;ag.vertices[ag.vexnum].firstarc = NULL;h = ag.vexnum;ag.vexnum++;}if (t == -1){ag.vertices[ag.vexnum].data = v;ag.vertices[ag.vexnum].firstarc = NULL;t = ag.vexnum;ag.vexnum++;}p = new ArcNode;p->adjvex = t;p->info = info;p->nextarc = ag.vertices[h].firstarc;ag.vertices[h].firstarc = p;p = new ArcNode;p->adjvex = h;p->info = info;p->nextarc = ag.vertices[t].firstarc;ag.vertices[t].firstarc = p;ag.arcnum++;
}

🎈3.图的遍历

在这里插入图片描述

🔭3.1深度优先搜索

✅深度优先搜索类似于树的先序遍历,是树的先序遍历的推广。深度优先搜索是一个不断探查和回溯的过程,具体过程如下:

  1. 从图中某顶点v出发,访问顶点v
  2. 从v的未被访问过的邻接点中选择一个顶点出发,继续对图进行深度优先遍历。若从图中某个顶点出发的所有邻接点都已被访问过,则退回前一个结点继续上述过程,若退回初始点,则以v为初始点的搜索结束。
  3. 若为非连通图,图中尚有未被访问过的顶点,则另选图中一个未曾访问过的顶点作为初始点,重复上述过程,直到图中所有顶点均被访问为止。

❗说明:

  1. 若无向图是连通图,则一次遍历就能访问图中所有的顶点。
  2. 若无向图是非连通图,则只能访问到初始点所在连通分量中的所有顶点,还需要从其他分量中再选择初始点,分别进行遍历才能访问到图中所有顶点。
  3. 对于有向图来说,若从初始点到图中每个顶点都有路径,则一次遍历能够访问图中所有顶点,否则,同样需要在选择初始点继续进行遍历,直到图中所有顶点均被访问为止。

在这里插入图片描述

📖3.1.1深度优先搜索算法(邻接表存储)

int visited[MaxVex];//访问标志数组,初始化所有元素值为0
void ALGraph::DFS(VElemType v)//以v为初始点的连通分量的深度优先搜索算法如下
{ArcNode* p;int h = LocateVex(v);cout << v;//访问该顶点visited[h] = 1;//置访问标记为1for (p = ag.vertices[h].firstarc; p; p = p->nextarc){if (visited[p->adjvex] == 0)DFS(ag.vertices[p->adjvex].data);}
}
void ALGraph::DFSTreverse()//对图作深度优先搜索
{int i;for (i = 0; i < ag.vexnum; i++){visited[i] = 0;//访问标志初始化}for (i = 0; i < ag.vexnum; i++){if (!visited[i])//对尚未访问的顶点调用DFSDFS(ag.vertices[i].data);}
}

🔭3.2广度优先搜索

🔎广度优先搜索类似于树的层次遍历方法,其搜索过程如下:

  1. 访问初识顶点v
  2. 访问与v相邻的所有未被访问的邻接点w1,w2,w3…wk
  3. 依次从这些邻接点出发,访问它们的所有未被访问的邻接点。
  4. 依次类推,直到连通图中所有访问过的顶点的邻接点都被访问。
  5. 若为非连通图,图中尚有未被访问过的顶点,则另选图中的一个未曾访问过的顶点作为初始点,重复上述过程,直到图中所有顶点均被访问过为止。

在这里插入图片描述

📖3.2.1广度优先搜索算法(邻接表存储)

void ALGraph::BFS(VElemType v)//以v为初始点的连通分量的广度优先搜索
{int h = LocateVex(v);ArcNode* p;LinkQueue lq;lq.DeQueue(h);visited[h] = 1;while (!lq.EmptyQueue()){lq.DeQueue(h);cout << ag.vertices[h].data;for (p = ag.vertices[h].firstarc; p; p = p->nextarc){if (!visited[p->adjvex]){lq.EnQueue(p->adjvex);visited[p->adjvex] = 1;}}}
}
void ALGraph::BFSTraverse()
{int i;for (i = 0; i < ag.vexnum; i++){visited[i] = 0;}for (i = 0; i < ag.vexnum; i++){if (!visited[i])BFS(ag.vertices[i].data);}
}

🔭3.3以连通无向图为例进行广度优先搜索和深度优先搜索

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1
#include <iostream>
#include <queue>
using namespace std;
#define MaxVex 20//自定义最大顶点数
typedef char VElemType;
typedef struct ArcNode//边结点定义
{int adjvex;//终点(或弧尾)在数组表中的下标int info;///该边(弧)相关信息(权值)ArcNode* nextarc;//存储下一条边(或弧)结点的地址
}ArcNode;
typedef struct//表头结点的定义
{VElemType data;ArcNode* firstarc;//存储第一条依附该顶点的边(或弧)结点地址
}VNode;
typedef struct
{VNode vertices[MaxVex];int vexnum;int arcnum;
}AdjLGraph;
class ALGraph
{
private:AdjLGraph ag;
public:void CreateGraph(int n, int m);//创建n个顶点,m条边的图,以无向网为例int LocateVex(VElemType u);//图中存在顶点u,则返回该顶点在数组中的下标,否则返回-1int Degree(VElemType u);//计算顶点u的度数void InsertArcGraph(VElemType u, VElemType v, int info);//插入一条边void BFS(VElemType v);//以v为初始点的连通分量的广度优先搜索void DFS(VElemType v);//以v为初始点的连通分量的深度优先搜索void BFSTraverse();//图的广度优先搜索void DFSTreverse();//图的深度优先搜索AdjLGraph GetAg(){return ag;//返回私有成员}
};
void ALGraph::CreateGraph(int n, int m)//以无向网为例
{ag.vexnum = n;ag.arcnum = m;int i, j, w, h, t;VElemType u, v;ArcNode* p;cout << "请输入" << n << "个顶点:";for (i = 0; i < n; i++){cin >> ag.vertices[i].data;ag.vertices[i].firstarc = NULL;}cout << "请输入" << m << "条边(u,v,w):" << endl;for (j = 0; j < m; j++)//建立边集{cin >> u >> v >> w;//输入一条弧<u,v,w>h = LocateVex(u);t = LocateVex(v);p = new ArcNode;//<u,v>p->adjvex = t;p->info = w;p->nextarc = ag.vertices[h].firstarc;ag.vertices[h].firstarc = p;p = new ArcNode;//<v,u>p->adjvex = h;p->info = w;p->nextarc = ag.vertices[t].firstarc;ag.vertices[t].firstarc = p;}
}
int ALGraph::LocateVex(VElemType u)
{for (int i = 0; i < ag.vexnum; i++){if (u == ag.vertices[i].data)return i;}return -1;
}
int ALGraph::Degree(VElemType u)
{int h = LocateVex(u);//结点u的下标int count = 0;ArcNode* p = ag.vertices[h].firstarc;//p指向第h条链表的第一个结点while (p){count++;p = p->nextarc;}return count;
}
void ALGraph::InsertArcGraph(VElemType u, VElemType v, int info)//无向网为例
{int h = LocateVex(u);int t = LocateVex(v);ArcNode* p;if (h == -1){ag.vertices[ag.vexnum].data = u;ag.vertices[ag.vexnum].firstarc = NULL;h = ag.vexnum;ag.vexnum++;}if (t == -1){ag.vertices[ag.vexnum].data = v;ag.vertices[ag.vexnum].firstarc = NULL;t = ag.vexnum;ag.vexnum++;}p = new ArcNode;p->adjvex = t;p->info = info;p->nextarc = ag.vertices[h].firstarc;ag.vertices[h].firstarc = p;p = new ArcNode;p->adjvex = h;p->info = info;p->nextarc = ag.vertices[t].firstarc;ag.vertices[t].firstarc = p;ag.arcnum++;
}
int visited[MaxVex];//访问标志数组,初始化所有元素值为0
void ALGraph::DFS(VElemType v)//以v为初始点的连通分量的深度优先搜索算法如下
{ArcNode* p;int h = LocateVex(v);cout << v;//访问该顶点visited[h] = 1;//置访问标记为1for (p = ag.vertices[h].firstarc; p; p = p->nextarc){if (visited[p->adjvex] == 0)DFS(ag.vertices[p->adjvex].data);}
}
void ALGraph::DFSTreverse()//对图作深度优先搜索
{cout << "深度优先搜索的序列为:";int i;for (i = 0; i < ag.vexnum; i++){visited[i] = 0;//访问标志初始化}for (i = 0; i < ag.vexnum; i++){if (!visited[i])//对尚未访问的顶点调用DFSDFS(ag.vertices[i].data);}cout << endl;
}
void ALGraph::BFS(VElemType v)//以v为初始点的连通分量的广度优先搜索
{int h = LocateVex(v);ArcNode* p;queue<VElemType> lq;lq.push(h);visited[h] = 1;while (!lq.empty()){h = lq.front();lq.pop();cout << ag.vertices[h].data;for (p = ag.vertices[h].firstarc; p; p = p->nextarc){if (!visited[p->adjvex]){lq.push(p->adjvex);visited[p->adjvex] = 1;}}}
}
void ALGraph::BFSTraverse()
{cout << "广度优先搜索的序列为:";int i;for (i = 0; i < ag.vexnum; i++){visited[i] = 0;}for (i = 0; i < ag.vexnum; i++){if (!visited[i])BFS(ag.vertices[i].data);}cout << endl;
}
int main()
{ALGraph p;p.CreateGraph(8, 9);p.BFSTraverse();p.DFSTreverse();return 0;
}

✅运行示例:
在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/148134.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【每日一题】689. 三个无重叠子数组的最大和-2023.11.19

题目&#xff1a; 689. 三个无重叠子数组的最大和 给你一个整数数组 nums 和一个整数 k &#xff0c;找出三个长度为 k 、互不重叠、且全部数字和&#xff08;3 * k 项&#xff09;最大的子数组&#xff0c;并返回这三个子数组。 以下标的数组形式返回结果&#xff0c;数组中…

4、FFmpeg命令行操作10

音视频处理流程 先看两条命令 ffmpeg -i test_1920x1080.mp4 -acodec copy -vcodec libx264 -s 1280x720 test_1280x720.flv ffmpeg -i test_1920x1080.mp4 -acodec copy -vcodec libx265 -s 1280x720 test_1280x720.mkv ffmpeg音视频处理流程

拼图小游戏

运行出的游戏界面如下&#xff1a; User类 package domain;/*** ClassName: User* Author: Kox* Data: 2023/2/2* Sketch:*/ public class User {private String username;private String password;public User() {}public User(String username, String password) {this.user…

Flink(七)【输出算子(Sink)】

前言 今天是我写博客的第 200 篇&#xff0c;恍惚间两年过去了&#xff0c;现在已经是大三的学长了。仍然记得两年前第一次写博客的时候&#xff0c;当时学的应该是 Java 语言&#xff0c;菜的一批&#xff0c;写了就删&#xff0c;怕被人看到丢脸。当时就想着自己一年之后&…

Windows上搭建一个网站(基本生产环境)

前言 本博客记录的是Windows上一次网站搭建的过程&#xff0c;主要是在前端采用的是React&#xff0c;后端采用的是Flask&#xff0c;记录一下生产版本搭建流程和坑点&#xff0c;供有缘人一起进步&#xff0c;当然本博客还存在很多不足。 前端项目构建生产版本 以React为例…

Pandas+Matplotlib 数据分析

利用可视化探索图表 一、数据可视化与探索图 数据可视化是指用图形或表格的方式来呈现数据。图表能够清楚地呈现数据性质&#xff0c; 以及数据间或属性间的关系&#xff0c;可以轻易地让人看图释义。用户通过探索图&#xff08;Exploratory Graph&#xff09;可以了解数据的…

实在智能携手中国电信翼支付,全球首款Agent智能体亮相2023数字科技生态大会

11月10日-13日&#xff0c;中国电信与广东省人民政府联合主办的“2023数字科技生态大会”在广州隆重举行。本届大会以“数字科技焕新启航”为主题&#xff0c;邀请众多生态合作伙伴全方位展示数字科技新成果&#xff0c;包括数字新消费、产业数字化、智能电子、人工智能大模型等…

K-Means算法进行分类

已知数据集D中有9个数据点&#xff0c;分别是&#xff08;1,2&#xff09;&#xff0c;(2,3), (2,1), (3,1),(2,4),(3,5),(4,3),(1,5),(4,2)。采用K-Means算法进行聚类&#xff0c;k2&#xff0c;设初始中心点为&#xff08;1.1,2.2&#xff09;&#xff0c;&#xff08;2.3,3.…

OpenAI发布会中不起眼的重大更新

上周&#xff0c;OpenAI的历史首届开发者大会上&#xff0c;OpenAI的首席执行官山姆奥特曼展示了一系列产品更新&#xff0c;包含了众多重磅功能&#xff0c;就算单独拿出来都能让科技圈震一震&#xff0c;一下能发布这么多也真是家底厚。 果不其然&#xff0c;接下来的一周&am…

Java拼图

第一步是创建项目 项目名自拟 第二部创建个包名 来规范class 然后是创建类 创建一个代码类 和一个运行类 代码如下&#xff1a; package heima;import java.awt.event.ActionEvent; import java.awt.event.ActionListener; import java.awt.event.KeyEvent; import jav…

Hive语法,函数--学习笔记

1&#xff0c;排序处理 1.1cluster by排序 &#xff0c;在Hive中使用order by排序时是全表扫描&#xff0c;且仅使用一个Reduce完成。 在海量数据待排序查询处理时&#xff0c;可以采用【先分桶再排序】的策略提升效率。此时&#xff0c; 就可以使用cluster by语法。 cluster…

RocketMQ(三):集成SpringBoot

RocketMQ系列文章 RocketMQ(一)&#xff1a;基本概念和环境搭建 RocketMQ(二)&#xff1a;原生API快速入门 RocketMQ(三)&#xff1a;集成SpringBoot 目录 一、搭建环境二、不同类型消息1、同步消息2、异步消息3、单向消息4、延迟消息5、顺序消息6、带tag消息7、带key消息 一…

Accelerate 0.24.0文档 三:超大模型推理(内存估算、Sharded checkpoints、bitsandbytes量化、分布式推理)

文章目录 一、内存估算1.1 Gradio Demos1.2 The Command 二、使用Accelerate加载超大模型2.1 模型加载的常规流程2.2 加载空模型2.3 分片检查点&#xff08;Sharded checkpoints&#xff09;2.4 示例&#xff1a;使用Accelerate推理GPT2-1.5B2.5 device_map 三、bitsandbytes量…

LeetCode【13】罗马数字转整数

题目&#xff1a; 思路&#xff1a; 第十二题的逆运算&#xff0c;方法同理。需要注意的是IV、IX、XL、XC、CD、CM这六种特殊的情况。正常情况下每个字符找到对应的数值累加&#xff0c;这六种特殊字符都是左边的数值比右边的数值小。 这里以IV举例&#xff0c;IV对应数字是1和…

详解如何使用Jenkins一键打包部署SpringBoot项目

目录 1、Jenkins简介 2、Jenkins的安装及配置 2.1、Docker环境下的安装​编辑 2.2、Jenkins的配置 3、打包部署SpringBoot应用 3.1、在Jenkins中创建执行任务 3.2、测试结果 1、Jenkins简介 任何简单操作的背后&#xff0c;都有一套相当复杂的机制。本文将以SpringBoot应…

文本向量化

文本向量化表示的输出比较 import timeimport torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM, AutoModel# simcse相似度分数 def get_model_output(model, tokenizer, text_str):"""验证文本向量化表示的输出:param model: 模型的…

linux systemd start stop enable disable命令区别

一、systemd 的服务在三个文件件下 /lib/systemd/system /etc/systemd/system /usr/lib/systemd/system 终于明白这几个命令的区别 systemd star systemd stop systemd enable systemd disable 二、 1、用ssh服务为例&#xff0c;&#xff0c;ssh是客户端&#xff0c;远程ss…

持续集成交付CICD:Jenkins通过API触发流水线

目录 一、理论 1.HTTP请求 2.调用接口的方法 3.HTTP常见错误码 二、实验 1.Jenkins通过API触发流水线 三、问题 1.如何拿到上一次jenkinsfile文件进行自动触发流水线 一、理论 1.HTTP请求 &#xff08;1&#xff09;概念 HTTP超文本传输协议&#xff0c;是确保服务器…

JS特效:跟随鼠标移动的小飞机

前端网页中&#xff0c;用JS实现鼠标移动时&#xff0c;页面中的小飞机向着鼠标移动。 效果 源码 <!DOCTYPE html> <html><head><style>*{margin: 0;padding: 0;}body{height: 100vh;background: linear-gradient(200deg,#005bea,#00c6fb);}#plane{…

[C/C++]数据结构 链表(单向链表,双向链表)

前言: 上一文中我们介绍了顺序表的特点及实现,但是顺序表由于每次扩容都是呈二倍增长(扩容大小是自己定义的),可能会造成空间的大量浪费,但是链表却可以解决这个问题. 概念及结构: 链表是一种物理存储结构上非连续、非顺序的存储结构,数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接…