邻接表

本文深入探讨了邻接表这一数据结构,特别是在图论中的应用。介绍了邻接表如何结合数组和链表,有效存储图的顶点和边,节省空间。文章详细解释了邻接表的构建过程,包括无向图和有向图的处理方式,以及如何通过邻接表快速获取顶点的度、判断边的存在、获取所有邻接点等操作。

邻接表

我们发现,当图中的边数相对于顶点较少时,邻接矩阵是对存储空间的极大浪费。我们可以考虑对边或弧使用链式存储的方式来避免空间浪费的问题。回忆树结构的孩子表示法,将结点存入数组,并对结点的孩子进行链式存储,不管有多少孩子,也不会存在空间浪费问题。

应用这种思路,我们把这种数组与链表相结合的存储方法称为邻接表(Adjacency List)。

邻接表的处理办法是这样。

1)  图中顶点用一个一维数组存储,当然也可以用单链表来存储,不过用数组可以较容易的读取顶点信息,更加方便。另外,对于顶点数组中,每个数据元素还需要存储指向第一个邻接点的指针,以便于查找该顶点的边信息。

2)  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定,所以用单链表存储,无向图称为顶点vi的边表,有向图则称为以vi为弧尾的出边表。

下图是一个无向图的邻接表结构:

从图中我们知道,顶点表的各个结点由data和firstedge两个域表示,data是数据域,存储顶点的信息。

firstedge是指针域,指向边表的第一个结点,即此顶点的第一个邻接点。

边表结点由adjvex和next两个域组成。adjvex是邻接点域,存储某顶点的邻接点在顶点表中的下标,next则存储指

向边表中下一个结点的指针,比如v1顶点与v0、v2互为邻接点,则在v1的边表中,adjvex分别为v0的0和v2的2.

如果想知道某个顶点的度,就去查找这个顶点的边表中结点的个数。

若要判断顶点vi和vj是否存在边,只需要测试顶点vi的边表adjvex中是否存在结点vj的下标就行了。

若求顶点的所有邻接点,其实就是对此顶点的边表进行遍历,得到的adjvex域对应的顶点就是邻接点。

有向图的邻接表中顶点vi的边表是指以vi为弧尾的弧来存储的,这样很容易就可以得到每个顶点的出度。

有时为了便于确定顶点的入度或以顶点为弧头的弧,可以建立一个有向图的逆邻接表,即对每个顶点vi都建立

一个链接为vi为弧头的表。如下图所示:

此时我们很容易就可以算出某个顶点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再增加一个weight的数据域,存储权值信息即可,如下图所示:

//结点的定义
typedef char VertexType;
typedef int EdgeType;
#define MaxVex 100
typedef struct EdgeNode //边表结点
{
    int adjvex; //邻接点域,存储邻接顶点对应的下标
    EdgeType weight; //用于存储权值,对于非网图可以不需要
    struct EdgeNode *next; //链域,指向下一个邻接点
}EdgeNode;
typedef struct VertexNode  //顶点表结点
{
    VertexType data;  //顶点域,存储顶点信息
    EdgeNode *firstedge; //边表头指针
}VertexNode,AdjList[MaxVex];
 
typedef struct
{
    AdjList adjList;
    int numVertexes,numEdges; //图中当前顶点数和边数
}GraphAdjList;
//建立无向图的邻接表结构
void CreateALGraph(GraphAdjList *G)
{
    int i,j,k;
    EdgeNode *e;
    printf("输入顶点数和边数:\n");
    scanf("%d,%d",&G->numVertexes,&G->numEdges);
    for(i=0;i<G->numVertexes;i++)
    {
        scanf(&G->adjList[i].data); //输入顶点信息
        G->adjList[i].firstedge = NULL; //将边表置为空表
    }
    for(k=0;k<G->numEdges;k++)
    {
        printf("输入边(vi,vj)上的顶点序号:\n");
        scanf("%d,%d",&i,&j);
        e = (EdgeNode *)malloc(sizeof(EdgeNode)); //向内存申请空间,生成边表结点
        e->adjvex = j; //邻接序号为j
        e->next = G->adjList[i].firstedge;
        G->adjList[i].firstedge = e; //将当前顶点的指针指向e
 
        e = (EdgeNode *)malloc(sizeof(EdgeNode));
        e->adjvex = i; //邻接序号为i
        e->next = G->adjList[j].firstedge;
        G->adjList[j].firstedge = e; 
    }
}

 
 

### 图的邻接链表表示方法及实现示例 #### 邻接链表的基本概念 邻接链表是一种用于表示图的数据结构,特别适用于稀疏图(即边的数量远小于顶点数量平方的图)。其核心思想是,对于图中的每个顶点,使用一个链表来存储与该顶点相邻的其他顶点。每个链表中的节点表示从当前顶点出发的边的终点。这种方式能够高效地存储和遍历图的边,同时节省存储空间[^1]。 在有向图中,邻接链表仅记录从当前顶点出发的边的终点。例如,如果存在一条从顶点 A 到顶点 B 的边,则在顶点 A 的邻接链表中添加 B,但在顶点 B 的邻接链表中不会添加 A。 #### 邻接链表的实现 下面是一个使用 C++ 实现有向图的邻接链表表示的示例。该实现包括以下几个组件: - `Graph`:表示整个有向图。 - `Node`:表示图中的一个顶点及其邻接链表。 - `AdjNode`:表示邻接链表中的一个节点。 ```cpp #include <iostream> using namespace std; // 邻接表中的节点 struct AdjNode { int dest; // 边的终点 AdjNode* next; // 指向下一个邻接节点的指针 AdjNode(int dest) : dest(dest), next(nullptr) {} }; // 图的节点 struct Node { AdjNode* head; // 指向邻接表的头节点 Node() : head(nullptr) {} }; // 图的邻接表表示 class Graph { private: int numVertices; // 图中的顶点数量 Node* adjListArray; // 邻接表数组 public: // 构造函数 Graph(int numVertices) { this->numVertices = numVertices; adjListArray = new Node[numVertices]; } // 添加边 void addEdge(int src, int dest) { // 创建新的邻接节点 AdjNode* newNode = new AdjNode(dest); newNode->next = adjListArray[src].head; adjListArray[src].head = newNode; } // 打印图的邻接表表示 void printGraph() { for (int i = 0; i < numVertices; ++i) { cout << "顶点 " << i << " 的邻接表: "; AdjNode* temp = adjListArray[i].head; while (temp) { cout << "-> " << temp->dest; temp = temp->next; } cout << endl; } } // 析构函数 ~Graph() { for (int i = 0; i < numVertices; ++i) { AdjNode* temp = adjListArray[i].head; while (temp) { AdjNode* next = temp->next; delete temp; temp = next; } } delete[] adjListArray; } }; int main() { Graph graph(5); // 创建一个包含5个顶点的图 graph.addEdge(0, 1); graph.addEdge(0, 4); graph.addEdge(1, 2); graph.addEdge(1, 3); graph.addEdge(1, 4); graph.addEdge(2, 3); graph.addEdge(3, 4); graph.printGraph(); return 0; } ``` #### 代码解析 1. **数据结构定义**: - `AdjNode` 结构体表示邻接表中的一个节点,包含边的终点和指向下一个节点的指针。 - `Node` 结构体表示图中的一个顶点,包含指向邻接表头节点的指针。 - `Graph` 类表示整个有向图,包含顶点数量和邻接表数组。 2. **添加边**: - `addEdge` 方法用于在图中添加一条从 `src` 到 `dest` 的边。该方法创建一个新的 `AdjNode` 节点,并将其插入到 `src` 的邻接表链表中。 3. **打印图的邻接表表示**: - `printGraph` 方法遍历图的每个顶点,并打印其邻接表中的所有节点。 4. **内存管理**: - 析构函数 `~Graph` 负责释放图中所有邻接表节点占用的内存,避免内存泄漏。 #### 邻接链表的优势 - **空间效率**:邻接链表在存储稀疏图时比邻接矩阵更节省空间,因为它仅存储存在的边。 - **灵活性**:邻接链表能够轻松处理动态变化的图,例如频繁添加或删除边的情况。 - **遍历效率**:对于图的遍历操作(如深度优先搜索和广度优先搜索),邻接链表通常比邻接矩阵更高效,因为它直接提供了每个顶点的所有邻接节点。 #### 应用场景 邻接链表广泛应用于图算法中,例如: - **最短路径算法**:如 Dijkstra 算法和 Bellman-Ford 算法。 - **最小生成树算法**:如 Prim 算法。 - **拓扑排序**:用于有向无环图的排序。 - **网络流算法**:如 Ford-Fulkerson 算法。 #### 相关问题 1. 邻接矩阵和邻接链表在表示图时的优缺点是什么? 2. 如何在邻接链表中实现图的深度优先搜索? 3. 如何在邻接链表中实现图的广度优先搜索? 4. 如何在邻接链表中添加带权重的边? 5. 如何在邻接链表中删除一条边?
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