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浙大数据结构:图的定义及表示方法

本文主要是介绍浙大数据结构:图的定义及表示方法,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

还是按照习惯,先附上PPT讲解,文章后面是代码部分。

一、图的定义以及数据集

 

  

二、图的邻接矩阵表示法

 

 

 

   

三、图的邻接表表示法

  

邻接表的表示方法不唯一,而且所占空间较多,所以一定要够稀疏才合算。

 

 四、图的邻接矩阵表示法代码

#include<iostream>
using namespace std;
#include<stdlib.h>
#define MAXN 100
int G[MAXN][MAXN], Nv, Ne;

void BuildGraph() {
	int i, j, v1, v2, w;
	cout << "请输入需要插入的顶点数:";
	cin>>Nv;//初始化定点数
	// 初始化图 
	for (i = 0;i < Nv;i++)
		for (j = 0;j < Nv;j++)
			G[i][j] = 0;
	cout << "请输入需要插入的边数:";
	cin >> Ne;
	// 插入边 
	for (i = 0;i < Ne;i++) {
		cout << "请输入需要连接的两个顶点的编号以及权重(可设置为1):";
		cin >> v1 >> v2 >> w;
		G[v1][v2] = w;
		G[v2][v1] = w;
	}
}


// 遍历图
void print() {
	int i, j;
	for (i = 0;i < Nv;i++) {
		for (j = 0;j < Nv;j++)
			cout << G[i][j] << ' ';
		cout << endl;
	}
}

int main() {
	BuildGraph();
	print();
	return 0;
}

 五、图的邻接表表示法代码

//02 图的邻接表表示法
#include<stdio.h>
using namespace std;
#include<stdlib.h>
#pragma warning(disable:4996)
#define MaxVertexNum 100
typedef struct AdjVNode* AdjList;
struct AdjVNode {
	int weight;  // 权值 
	int adjv;   // 下标 
	AdjList next;  // 其后一个 
};
AdjList Graph[MaxVertexNum];
int Ne, Nv;

// 建图
void BuildGraph() {
	int i;
	int v1, v2, w;
	AdjList NewNode;
	scanf("%d", &Nv);
	for (i = 0;i < Nv;i++) {
		Graph[i] = (AdjList)malloc(sizeof(struct AdjVNode));
		Graph[i]->adjv = i;
		Graph[i]->next = NULL;
	}
	scanf("%d", &Ne);
	for (i = 0;i < Ne;i++) {
		scanf("%d %d %d", &v1, &v2, &w);
		NewNode = (AdjList)malloc(sizeof(struct AdjVNode));
		NewNode->adjv = v1;
		NewNode->weight = w;

		NewNode->next = Graph[v2]->next;
		Graph[v2]->next = NewNode;

		NewNode = (AdjList)malloc(sizeof(struct AdjVNode));
		NewNode->adjv = v2;
		NewNode->weight = w;

		NewNode->next = Graph[v1]->next;
		Graph[v1]->next = NewNode;
	}
}

void print() {
	AdjList tmp;
	int i;
	for (i = 0;i < Nv;i++) {
		tmp = Graph[i];
		while (tmp) {
			printf("%d ", tmp->adjv);
			tmp = tmp->next;
		}
		printf("\n");
	}
}

int main() {

	BuildGraph();
	print();
	return 0;
}

 

这篇关于浙大数据结构:图的定义及表示方法的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!