【数据结构】图的存储结构:邻接矩阵

本文介绍了图的存储结构,重点讲解了邻接矩阵的概念和应用场景。邻接矩阵是一个二维数组,用于表示图中顶点之间的相邻关系。在无向图和有向图中,邻接矩阵的表示方式有所不同,并且文中提到了邻接矩阵在判断两个顶点的联系、计算顶点度数方面的优势,以及其在增加删除顶点、统计边数和空间复杂度上的局限性。

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图的存储结构

由于图的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存储区中的物理位置来表示元素之间的关系,即图没有顺序存储结构,但我们可以用二维数组(矩阵)来表示元素之间的关系——邻接矩阵。除此之外还有链式存储结构,包括邻接表、十字链表和邻接多重表其中邻接矩阵和邻接表最常用。

 

邻接矩阵

邻接矩阵(Adjacency Matrix)是表示顶点之间相邻关系的矩阵,存储在二维数组中。

1)在无向图中,若顶点v1与v2有联系,v1与v3没有联系,则在矩阵中,(1,2)和(2,1)的值为1,(1,3)和(3,1)的值为0,对称矩阵

2)在无向网中,若边(v1,v2)的权为7,v1与y3没有联系,则在矩阵中,(1,2)和(2,1)的值为7,(1,3)和(3,1)的值为∞(无限)

3)在有向图中,若v1为弧尾,v2为弧头,v2不指向v1,则在矩阵中,(1,2)的值为1,(2,1)的值为0;

4)有向网的情况可以类推。

*需要注意的是,矩阵和二维数

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