一、邻接矩阵法 邻接矩阵法是一种基于二维数组表示图的方法。对于一个包含n个顶点的图,邻接矩阵是一个n x n的二维数组。如果顶点i和顶点j之间存在一条边,则邻接矩阵中第i行第j列的元素为1,否则为0。邻接矩阵法具有以下优点: 容易理解和实现:邻接矩阵直观地表示了图中顶点之间的关系,易于理解和实现。 便于查询...
使用邻接链表 表示时 空间复杂度较低,存储空间的利用会比较合理 我们将该图的所有顶点进行相互连接,以达到稠密图对于稠密图通过邻接矩阵可以最大化的利用存储空间来存储边集总共利用了20个元素来存储边集,除了顶点自己到自己以外,都相互连接 使用邻接链表来存储的空间复杂度为 顶点集和边集相加看上去和邻接链表差不...
hello 大家好,在这个视频中我们将对图的邻接矩阵和邻接链表进行一个比较 在开始比较前,我们先了解一下稠密图和稀疏图 稠密图是边的数量 接近最大边数或者约等于顶点数的平方 在这个图中,每个顶点都相互连接,因此我们可以称其为稠密图 稀疏图,就是边的数量接近最小边数
应由用户定义 */#defineINFINITY 65535/* 用65535来代表∞ */typedefstruct{VertexType vexs[MAXVEX];/* 顶点表 */EdgeType arc[MAXVEX][MAXVEX];/* 邻接矩阵,可看作边表 */intnumVertexes, numEdges;/* 图中当前的顶点数和边数 */}MGraph;
在顺序表示中,邻接矩阵用于存储图形。而在链表表示中,使用邻接列表来存储图形。 顺序表示 在顺序表示中,使用邻接矩阵来表示图形的顶点和边缘之间的映射。我们可以使用邻接矩阵来表示无向图,有向图,加权有向图和加权无向图。 如果adj[i][j]= w,则表示从顶点 i 到顶点j存在一条权重为 w 的边。
邻接矩阵的空间需求: 对于一个有n个顶点的图,邻接矩阵是一个n x n的二维数组。 因此,其空间复杂度为O(n^2)。 这意味着,无论图中边的数量多少,都需要存储n^2个元素(对于无向图,矩阵是对称的,但仍然需要存储整个矩阵)。 邻接链表的空间需求: 邻接链表通过链表来存储每个顶点的相邻顶点。 对于一个有n个顶...
数据结构与算法之PHP用邻接表、邻接矩阵实现图的广度优先遍历(BFS) 一、基本思想 1)从图中的某个顶点V出发访问并记录; 2)依次访问V的所有邻接顶点; 3)分别从这些邻接点出发,依次访问它们的未被访问过的邻接点,直到图中所有已被访问过的顶点的邻接点都被访问到。 4)重复第3步,直到图中所有顶点都被访问完为止...
(1)邻接矩阵表示法,有n个顶点的图占用n2个元素的存储单元,与边的个数无关,当边数较少时,存储效率较低。 这种结构下,对查找结点的度、第一邻接点和下一邻接点、两结点间是否有边的操作有利,对插入和删除顶点的操作不利。 (2)邻接表表示法是顶点的向量结构与顶点的邻接点的链式存储结构相结合的结构,顶点的...
对无向图,其邻接链表是唯一(按顺序链接)的;对有向图,其邻接链表有两种形式。 有向图及其邻接表 2)从图的邻接表存储方法容易看出,这种表示具有以下特点: ①表头向量中每个分量就是一个单链表的头结点,分量个数就是图中的顶点数目。 ②在边稀疏的情况下,用邻接表表示图比邻接矩阵节省存储空间。
//邻接矩阵存储无向图的信息 typedef struct MGraph{ char Vex[MaxSize];//顶点信息 int Edge[MaxSize][MaxSize];//邻接矩阵 int vexnum,arcnum;//顶点数和边数 }MGraph; //初始化一个邻接矩阵 boolean MG_Init(MGraph **G){ *G = (MGraph*)malloc(sizeof(MGraph)); if((*G) == NULL) return ...