数据结构与算法六:图
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2024-03-12 15:54:56
...
1. 图基本介绍
1.1 为什么要有图
- 前面我们学了线性表和树
- 线性表局限于一个直接前驱和一个直接后继的关系
- 树也只能有一个直接前驱也就是父节点
- 当我们需要表示多对多的关系时, 这里我们就用到了图
1.2 图的举例说明
图是一种数据结构,其中结点可以具有零个或多个相邻元素。两个结点之间的连接称为边。 结点也可以称为顶点。如图:
2. 图的常用概念
3. 图的表示方式
图的表示方式有两种:二维数组表示(邻接矩阵);链表表示(邻接表)。
3.1 邻接矩阵
邻接矩阵是表示图形中顶点之间相邻关系的矩阵,对于n个顶点的图而言,矩阵是的row和col表示的是1…n个点。
3.2 邻接表
- 邻接矩阵需要为每个顶点都分配n个边的空间,其实有很多边都是不存在,会造成空间的一定损失.
- 邻接表的实现只关心存在的边,不关心不存在的边。因此没有空间浪费,邻接表由数组+链表组成。
4. 图的快速入门案例
要求: 代码实现如下图结构.
/**
* 图
*
* @author Wnlife
* @create 2020-01-26 20:18
*/
public class Graph {
/**
* 存储顶点的集合
*/
private ArrayList<String> vertexList;
/**
* 存储图对应的邻接矩阵
*/
private int[][] edges;
/**
* 表示边的数目
*/
private int numOfEdges;
public static void main(String[] args) {
//顶点数
int n=5;
//节点
String[] vertexs = {"A", "B", "C", "D", "E"};
//创建图对象
Graph graph=new Graph(n);
//循环增加顶点
for (String vertex : vertexs) {
graph.insertVertex(vertex);
}
//增加边
//A-B A-C B-C B-D B-E
graph.insertEdge(0,1,1);
graph.insertEdge(0,2,1);
graph.insertEdge(1,2,1);
graph.insertEdge(1,3,1);
graph.insertEdge(1,4,1);
//打印图
graph.showGraph();
}
/**
* 构造函数,初始化图
*
* @param n 顶点的个数
*/
public Graph(int n) {
edges = new int[n][n];
vertexList = new ArrayList<>(n);
numOfEdges = 0;
}
/**
* 返回图中的节点数
* @return 节点数
*/
public int getVertexs(){
return vertexList.size();
}
/**
* 显示图对应的矩阵
*/
public void showGraph(){
Arrays.stream(edges).forEach((v)->{
System.out.println(Arrays.toString(v));
});
}
/**
* 得到边的数目
* @return 得到边的数目
*/
public int getNumOfEdges(){
return numOfEdges;
}
/**
* 返回结点i(下标)对应的数据 0->"A" 1->"B" 2->"C"
* @param i 下标
* @return 数据
*/
public String getValueByIndex(int i){
return vertexList.get(i);
}
/**
* 返回两个节点的权值
* @param v1 第一个顶点的下标
* @param v2 第二个顶点的下标
* @return 权值
*/
public int getWeight(int v1, int v2) {
return edges[v1][v2];
}
/**
* 插入顶点
*
* @param vertex 要插入的顶点
*/
public void insertVertex(String vertex) {
vertexList.add(vertex);
}
/**
* 增加一条边
*
* @param v1 表示第一个顶点的下标
* @param v2 表示第一个顶点的下标
* @param weight 表示权重
*/
public void insertEdge(int v1, int v2, int weight) {
edges[v1][v2] = weight;
edges[v2][v1] = weight;
numOfEdges++;
}
}
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