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当前主题:图的邻接表存储与遍历

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《图论》——图的存储与遍历(Java)

一:图的分类 1:无向图         即两个顶点之间没有明确的指向关系,只有一条边相连,例如,A顶点和B顶点之间可以表示为 <A, B> 也可以表示为<B, A>,如下所示                       2:有向图         顶点之间

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有向图的邻接表表示法

图的邻接表表示法类似于树的孩子链表表示法。对于图G中的每个顶点vi,该方法把所有邻接于vi的顶点vj链成一个带头结点的单链表,这个单链表就称为顶点vi的邻接表(Adjacency List)。 1. 邻接表的结点结构 (1)表结点结构 ┌────┬───┐ │

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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

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【算法导论】图的广度优先搜索遍历(BFS)

       图的存储方法:邻接矩阵、邻接表        例如:有一个图如下所示(该图也作为程序的实例): 则上图用邻接矩阵可以表示为: 用邻接表可以表示如下: 邻接矩阵可以很容易的用二维数组表示,下面主要看看怎样构成邻接表:         邻接表存储方

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图的深度优先遍历算法

前言 图的遍历与前面文章中的二叉树遍历还是存在很大区别的。所谓图的遍历指的是从图中的某一个顶点出发访问图中的其余顶点,并且需要保证每个顶点只被访问一次。由于图比二叉树复杂得多,所以前面二叉树的遍历算法在图中是行不通的。因为对于任意一个顶点来讲,都可能与其余的

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“chaos”的算法--之图的深度遍历和广度遍历

近段时间又回顾了下数据结构中的图,我之前的有一篇博文介绍了图与线性表和树的区别与联系。 并且就图的存储和图的创建也做了一些简单的说明, 这一篇我将着重说说图的两种基本的遍历方法,深度遍历和广度遍历。 深度遍历: 深度遍历类似于树的先根遍历,是树的先根遍历的推广

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【算法导论】图的深度优先搜索遍历(DFS)

        关于图的存储在上一篇文章中已经讲述,在这里不在赘述。下面我们介绍图的深度优先搜索遍历(DFS)。         深度优先搜索遍历实在访问了顶点vi后,访问vi的一个邻接点vj;访问vj之后,又访问vj的一个邻接点,依次类推,尽可能向纵深方向

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邻接表建图的三种方式的时空比较(解析+图示)

邻接表建图法1 极大的节省了空间和时间 是建图非常棒的一种方式 它利用数组模拟出边与边之间的关系 图示解析(数据为代码中的测试数据): 1 #include<iostream> 2 #define Maxn 200 3 usingnamespace std;

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