图论基础： 邻接矩阵与邻接表（c++实现）

news2024/12/23 5:07:04

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  • 邻接矩阵
  • 邻接表

邻接矩阵

邻接矩阵（Adjacency Matrix）是表示顶点之间相邻关系的矩阵。

设G=(顶点，边)：G=(V,E)是一个图。其中V={v1,v2,…,vn} [1] 。G的邻接矩阵是一个具有下列性质的n阶方阵：

  1. 无向图的邻接矩阵一定是成对角线对称的，是一个对称矩阵，有向图不一定是对称的。
  2. 有向图当把它的行i固定时，遍历每一列j，得到的是顶点i的出度；当把列j固定时，遍历每一行，得到的是顶点i的入度。
    在这里插入图片描述

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  1. 对于n个顶点和e条边的邻接矩阵存储时占用的空间是O（n^2）,与边数e无关，邻接矩阵适合用于存储稠密图，任何图的邻接矩阵的表示都是唯一，图采用邻接矩阵来描述i，j之间的边很容易。

临界矩阵的结构分为两部分：V和E集合，其中，V是顶点，E是边。

因此，用一个一维数组存放图中所有顶点数据；用一个二维数组存放顶点间关系（边或弧）的数据，这个二维数组称为邻接矩阵。

邻接矩阵又分为有向图邻接矩阵和无向图邻接矩阵

#define INF 0x3F3F3F3F
constexpr auto MAXN = 100;
//存储图中所有顶点的数据:一维数组
struct Vertex
{
	int Vid;		//顶点编号
	string VInfo;	//顶点信息
};
//存储图中的顶点与边关系：二维数组
struct Graph
{
	int e, n;	//e: 实际边数 n:实际定点数
	Vertex vers[MAXN];		//顶点集合
	int edge[MAXN][MAXN];	//边的集合
}A;

图的邻接矩阵的表示格式：

邻接矩阵
1. 不带权的图的邻接矩阵的表示形式：
			{ 1 :对于无向图(i,j)(j,i)，对于有向图<i,j>
	A[i][j]=  0 :i == j
			  0 :其他情况 
			}
2. 带权的图的邻接矩阵的表示形式：
			{ w :对于无向图(i,j)(j,i)，对于有向图<i,j>
	A[i][j]=  0	:i == j
			  INF :其他情况
			}

#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;

#define INF 0x3F3F3F3F
//1.创建邻接矩阵
constexpr auto MAXN = 100;
struct Vertex
{
	int Vid;		//顶点编号
	string VInfo;	//顶点信息
};
struct Graph
{
	int e, n;	//e: 实际边数 n:实际定点数
	Vertex vers[MAXN];		//顶点集合
	int edge[MAXN][MAXN];	//边的集合
};
class adjacent_matrix
{
public:
	adjacent_matrix() {}
	~adjacent_matrix() {}
	//1. 创建图的邻接矩阵
	void CreateGraph(vector<vector<int>>& A, int n, int e)
	{
		g.e = e;
		g.n = n;
		for (int i = 0; i < n; i++)
		{
			for (int j = 0; j < n; j++)
			{
				g.edge[i][j] = A[i][j];
			}
		}
	}
	//2.输出图
	friend ostream& operator<<(ostream& os, adjacent_matrix lhs)
	{
		for (int i = 0; i < lhs.g.n; i++)
		{
			for (int j = 0; j < lhs.g.n; j++)
			{
				if (lhs.g.edge[i][j] < INF)
				{
					os << lhs.g.edge[i][j] << " ";
				}
				else
				{
					os << "* ";
				}
			}
			os << endl;
		}
		return os;
	}
	//3. 求顶点度的运算
	//	3.1无向图的顶点度
	int Degree1(int v)
	{
		int d = 0;
		if (v < 0 || v >= g.n)
		{
			return -1;
		}
		for (int i = 0; i < g.n; i++)
		{
			if (g.edge[v][i] > 0 && g.edge[v][i] < INF)
			{
				d++;
			}
		}
		return d;
	}
	//	3.2有向图的定点度
	int Degree2(int v)
	{
		int d = 0;
		if (v < 0 || v >= g.n)
		{
			return -1;
		}
		for (int i = 0; i < g.n; i++)
		{
			if (g.edge[v][i] > 0 && g.edge[v][i] < INF)
			{
				//行：求出度
				d++;
			}
		}
		for (int i = 0; i < g.n; i++)
		{
			if (g.edge[i][v] > 0 && g.edge[i][v] < INF)
			{
				//列：求入度
				d++;
			}
		}
		return d;
	}
public:
	Graph g;
};

int main()
{
	adjacent_matrix a;
	int n = 5, e = 7;
	vector<vector<int>> A = {
		{0,1,2,6,INF},
		{INF,0,INF,4,5},
		{INF,INF,0,INF,3},
		{INF,INF,INF,0,INF},
		{INF,INF,INF,7,0}
	};
	a.CreateGraph(A, n, e);
	cout << a;
	cout << "顶点及其度:" << endl;
	for (int i = 0; i < n; i++)
	{
		cout << i << ":--" << a.Degree2(i) << endl;
	}
	return 0;
}

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邻接表

邻接表，是一种链式存储结构，存储方法跟树的孩子链表示法相类似，是一种顺序分配和链式分配相结合的存储结构。如这个表头结点所对应的顶点存在相邻顶点，则把相邻顶点依次存放于表头结点所指向的单向链表中。

在这里插入图片描述

在邻接表中：

  1. 图中每个顶点建立一个带头节点的单链表，单链表的所有节点由与这个顶点所相邻的所有顶点构成的节点组成。
  2. 每个顶点构成一条边，称为边节点
  3. 所有的顶点的单链表构成一个数组，称为头节点数组。
//边节点
struct Node
{
	int Neid;		//相邻点节点的序号
	int weight;		//节点权值
	Node* next;		//指向下一个节点的指针
};

//每个顶点的单链表
struct VexNode
{
	string VexInfo;	//第一个顶点的信息
	Node* head;		//单链表的头节点类型
};

//图
struct Graph
{
	int n, e;				//n：实际顶点数 e：实际边数
	VexNode graph[MAXN];	//单链表数组
};

完整代码：

#include "change.h"
/*
邻接表：以链式结构存储图的结构
*/
#define MAXN 100
#define INF 0x3F3F3F3F
//边节点
struct Node
{
	int Neid;		//相邻点节点的序号
	int weight;		//节点权值
	Node* next;		//指向下一个节点的指针
};

//每个顶点的单链表
struct VexNode
{
	string VexInfo;	//第一个顶点的信息
	Node* head;		//单链表的头节点类型
};

//图
struct Graph
{
	int n, e;				//n：实际顶点数 e：实际边数
	VexNode graph[MAXN];	//单链表数组
};

//邻接表
class AdjGraph
{
public:
	AdjGraph()
	{
		G = nullptr;
	}
	~AdjGraph() {}
	//创建邻接表
	void CreateGraph(vector<vector<int>> A, int n, int e)
	{
		G = new Graph;
		G->n = n; G->e = e;
		//首先初始化图中全部顶点的单链表为nullptr
		for (int i = 0; i < G->n; i++)
		{
			G->graph[i].head = nullptr;
		}
		for (int i = 0; i < G->n; i++)
		{
			//单链表连接的时候从小到大
			for (int j = G->n - 1; j >= 0; j--)
			{
				if (A[i][j] > 0 && A[i][j] < INF)
				{
					Node* p = new Node;
					p->Neid = j;
					p->weight = A[i][j];
					//单链表头插
					p->next = G->graph[i].head;
					G->graph[i].head = p;
				}
			}
		}
	}
	//销毁邻接表
	void destroyGraph()
	{
		for (int i = 0; i < G->n; i++)
		{
			//遍历图中每一个顶点单链表
			Node* temp = nullptr;
			Node* cur = G->graph[i].head;
			while (cur)
			{
				temp = cur->next;
				memset(cur, NULL, sizeof(cur));
				delete cur;
				cur = nullptr;
				cur = temp;
			}
		}
	}
	//输出图
	void display()
	{
		for (int i = 0; i < G->n; i++)
		{
			//遍历每个顶点单链表
			cout << i << ": ";
			Node* head = G->graph[i].head;
			while (head)
			{
				cout << "->";
				cout << head->Neid << "(" << head->weight << ")";
				head = head->next;
			}
			cout << endl;
		}
	}
	//求顶点的度：无向图的单链表的节点个数就是该节点的度
	int Degree1(int v)
	{
		int d = 0;
		auto head =  G->graph[v].head;
		while (head)
		{
			d++;
			head = head->next;
		}
		return d;
	}
	//有向图的顶点的度：出度+入度
	int Degree2(int v)
	{
		int d = 0;
		Node* outhead = G->graph[v].head;
		//求出度：顶点单链表的节点个数
		while (outhead)
		{
			d++;
			outhead = outhead->next;
		}
		//求入度：每个单链表中是否存在此顶点节点
		for (int i=0;i<G->n;i++)
		{
			Node* cur = G->graph[i].head;
			while (cur)
			{
				if (cur->Neid == v)
				{
					d++;
					break;
				}
				cur = cur->next;
			}
		}
		return d;
	}
public:
	Graph* G;
};

//练习1：邻接矩阵转换为邻接表
Graph* change1(matrix lhs)
{
	Graph* nG = new Graph;
	nG->n = lhs.g.n;
	nG->e = lhs.g.e;
	for (int i = 0; i < nG->n; i++)
	{
		nG->graph[i].head = nullptr;
	}
	for (int i = 0; i < lhs.g.n; i++)
	{
		//邻接矩阵：行出度，列入度
		for (int j = lhs.g.n - 1; j >= 0; j--)
		{
			//行：出度
			if (lhs.g.edge[i][j] > 0 && lhs.g.edge[i][j] < INF)
			{
				//<i,j>是一个路径
				Node* node = new Node;
				node->Neid = j;
				node->weight = lhs.g.edge[i][j];

				//头插
				node->next = nG->graph[i].head;
				nG->graph[i].head = node;
			}
		}
	}

	return nG;
}
//练习1：邻接表转换为邻接矩阵
void change2(matrixGraph &g,Graph* lhs)
{
	g.e = lhs->e;
	g.n = lhs->n;
	for (int i = 0; i < g.n; i++)
	{
		for (int j = 0; j < g.n; j++)
		{
			//对角线元素置零，其他元素置INF
			if (i == j) g.edge[i][j] = 0;
			else g.edge[i][j] = INF;
		}
	}
	for (int i = 0; i < lhs->n; i++)
	{
		//顶点出度：遍历每一个顶点单链表的节点
		Node* cur = lhs->graph[i].head;
		while (cur)
		{
			// i->j
			g.edge[i][cur->Neid] = cur->weight;
			cur = cur->next;
		}
	}
}
int main()
{
	AdjGraph Ga;
	int n = 5, e = 7;
	vector<vector<int>> A = {
		{0,1,2,6,INF},
		{INF,0,INF,4,5},
		{INF,INF,0,INF,3},
		{INF,INF,INF,0,INF},
		{INF,INF,INF,7,0}
	};
	Ga.CreateGraph(A, n, e);
	Ga.display();
	cout << "顶点及其度:" << endl;
	for (int i = 0; i < n; i++)
	{
		cout << i << ":--" << Ga.Degree2(i) << endl;
	}

	matrix ga;
	ga.CreateGraph(A, n, e);
	cout << ga;
	cout << "顶点及其度:" << endl;
	for (int i = 0; i < n; i++)
	{
		cout << i << ":--" << ga.Degree2(i) << endl;
	}
	//邻接矩阵转化为邻接表
	auto Gp =  change1(ga);
	//邻接表转换为邻接矩阵
	matrixGraph g;
	change2(g,Gp);

	return 0;
}

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