ACM 学习总结博客(十九)

本文介绍图论算法,涵盖基本概念,如严格定义图为graph=(V,E),还介绍有向图、无向图、结点的度等概念,以及连通、回路等定义。同时说明了完全图、稠密图、稀疏图和强连通分量。最后提及图的存储结构,可用二维数组邻接矩阵存储。

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图论算法

一.基本概念
1.什么是图?
  很简单,点用边连起来就叫做图,严格意义上讲,图是一种数据结构,定义为:graph=(V,E)。V是一个非空有限集合,代表顶点(结点),E代表边的集合。
2.图的一些定义和概念
(a)有向图:图的边有方向,只能按箭头方向从一点到另一点。(a)就是一个有向图。
(b)无向图:图的边没有方向,可以双向。(b)就是一个无向图。
结点的度:无向图中与结点相连的边的数目,称为结点的度。
结点的入度:在有向图中,以这个结点为终点的有向边的数目。
结点的出度:在有向图中,以这个结点为起点的有向边的数目。
权值:边的“费用”,可以形象地理解为边的长度。
连通:如果图中结点U,V之间存在一条从U通过若干条边、点到达V的通路,则称U、V 是连通的。
回路:起点和终点相同的路径,称为回路,或“环”。
完全图:一个n 阶的完全无向图含有n*(n-1)/2 条边;一个n 阶的完全有向图含有n*(n-1)条边;
  稠密图:一个边数接近完全图的图。
  稀疏图:一个边数远远少于完全图的图。
强连通分量:有向图中任意两点都连通的最大子图。右图中,1-2-5构成一个强连通分量。特殊地,单个点也算一个强连通分量,所以右图有三个强连通分量:1-2-5,4,3。
3.图的存储结构
二维数组邻接矩阵存储
定义int G[101][101];
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