20.0、C语言数据结构——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了;
1. 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;
2. 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做是第一个顶点,任意顶点的邻接点之间不存在次序关系;
3. 因为任意两个顶点之间都可能存在联系,因此无法以数据元素在内存中的物理位置来表示元素之间的关系(内存物理位置是线性的,图的元素关系是平面的);
4. 如果用多重链表来描述倒是可以做到,但在几节课前的树章节我们已经讨论过了,纯粹用多重链表导致的浪费是无法想象的(如果各个顶点的度数相差太大,就会导致浪费);
1. 考虑到图是由顶点和边或弧两部分组成的,合在一起比较困难,那就很自然的考虑到分为两个结构来分别存储;
2. 顶点因为不区分大小,主次,所以用一个一维数组来存储是很不错的选择;
3. 而边或弧由于是顶点与顶点之间的关系,一维数组肯定就搞不定了,那我们不妨考虑一个二维数组来存储;
图的邻接矩阵(Adjacency Matrix)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(称为邻接矩阵)存储图中的边或弧的信息;
我们可以设置两个数组,顶点数组为vertex[4] = { v0,v1,v2,v3 } ,边数组 arc [ 4 ] [ 4 ] 为对称矩阵(0表示不存在顶点间的边,1表示顶点间存在边);
对称矩阵:
所谓对称矩阵就是n阶矩阵的元满足 a [ i ] [ j ] == a [ j ] [ i ];即从矩阵的左上角到右下角的主对角线为轴,右上角的元与左下角相对应的元全都是相等的;
有了这个二维数组组成的对称矩阵,我们就可以很容易的知道图中的信息:
- 要判定任意两顶点是否有边无边就非常容易了;
- 要知道某个顶点的度,其实就是这个顶点 Vi 在邻接矩阵中第 i 行(或第 i 列)的元素之和;
- 求顶点 Vi 的所有邻接点就是将矩阵中第 i 行元素扫描一遍, arc [ i ] [ j ] 为 1 就是邻接点;
无向图的边构成了一个对称矩阵,貌似浪费了一般的空间,那如果是有向图来存放,会不会把资源都利用的很好呢?
可见顶点数组 vertex [ 4 ] = {V0,V1,V2,V3},弧数组arc [ 4 ] [ 4 ] 也是一个矩阵,但因为是有向图,所以这个矩阵并不对称,例如由 V1 到 V0 有弧,得到 arc [ 1] [ 0] = 1,而 V0到 V1 没有弧,因此arc [ 0 ][ 1]= 0;
另外有向图是有讲究的,要考虑入度和出度,顶点 V1的入度为 1,正好是第 V1 列的各数之和,顶点 V1 的出度为 2 ,正好第 V2 行的各数之和;
在图的术语中,我们提到了网这个概念,事实上也就是每条边上带有权的图就叫网;
这里∞ 表示一个计算机允许的,大于所有边上权值的值;
图的存储结构 -> 邻接表
邻接矩阵看上去是个不错的选择,首先是容易理解,第二是索引和编排都很合理;
但是我们也发现,对于边数相对顶点较少的图,这种结构无疑是存在对存储空间的极大浪费;
因此我们可以考虑另外一种存储结构方式,例如把数组与链表结合一起来存储,这种方式在图结构也适用,我们称为邻接表(AdjacencyList);
邻接表的处理方法是这样:
- 图中顶点用一个一位数组存储,当然顶点也可以用单链表来存储,不过数组可以较容易的读取顶点的信息,更加方便;
- 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确定,所以我们选择用单链表来存储;
若是有向图,邻接表结构也是类似的,我们先来看下把顶点当弧尾建立的邻接表,这样很容易就可以得到每个顶点的出度:
但也有时为了便于确定顶点入度或以顶点为弧头的弧,我们可以建立有向图的逆邻接表:
此时我们很容易就可以得出某个顶顶啊的入度或出度是多少,判断两顶点是否存在弧也很容易实现;
对于带权值的网图,可以在边表结点定义中在增加一个数据域来存储权值即可:
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