图的基本概念和图的存储结构
这里存储结构采用邻接矩阵的方式保存边之间的关系。
这里学习图的两种遍历方式
1.图的遍历
广度优先遍历BFS
广度优先队列:以某个顶点为起点,一层一层进行遍历。需要借助队列

具体遍历方式与二叉树的层序遍历方式类似,不同的是要通过标记的方式防止节点的重复遍历。
namespace matrix {
//邻接矩阵保存边关系
template<class v, class w, w max_w = INT_MAX, bool Direction = false>
class Graph {
private:
std::vector<v>_vertexs;//顶点集合
std::map<v, int>_indexMap;//顶点与下标的映射
std::vector<std::vector<w>>_matrix;//邻接矩阵
//获取顶点下标
size_t GetPointIndex(const v& point) {
auto ptr = _indexMap.find(point);
if (ptr != _indexMap.end()) {
return ptr->second;
}
else {
throw std::invalid_argument("顶点不存在");
return -1;
}
}
public:
//图的创建
Graph(std::vector<v>& points) {
_vertexs.resize(points.size());
for (size_t i = 0; i < points.size(); i++) {
_vertexs[i] = points[i];
_indexMap[points[i]] = i;
}
_matrix.resize(points.size());
//邻接矩阵
for (int i = 0; i < _matrix.size(); i++) {
_matrix[i].resize(points.size(), max_w);
}
}
//添加边关系,输入两个点,以及这两个点连线边的权值。
void AddEdge(const v& src, const v& det, const w& weight) {
size_t posSrc = GetPointIndex(src);
size_t posDet = GetPointIndex(det);
//区分有向图与无向图
_matrix[posSrc][posDet] = weight;
if (Direction == false) {
//无向图,添加两条边关系
_matrix[posDet][posSrc] = weight;
}
}
void BFS(const v& src) {//传入起点
size_t srcPos = GetPointIndex(src);
std::queue<size_t>q;
q.push(srcPos);
//标记数组
std::vector<bool>visited(_vertexs.size(), false);
visited[srcPos] = true;//入队列标记
int leveSize = 1;//每层节点个数
int leve = 1;//层数
while (!q.empty()) {
for (int i = 0; i < leveSize; i++) {
int front = q.front();
std::cout << front << ":" << _vertexs[front] << " ";
q.pop();
//这个节点周围的节点入队
for (size_t i = 0; i < _vertexs.size(); i++) {
if (_matrix[front][i] != max_w) {
//入队列时标记已经访问
if (visited[i] == false) {
q.push(i);
visited[i] = true;
}
}
}
}
leveSize = q.size();
std::cout << "第" << leve++ << "层" << std::endl;
}
std::cout << std::endl;
}
};
}
#include"Graph.h"
using namespace std;
void TestGraph() {
vector<char>points = { 'A','B','C','D' };
matrix::Graph<char, int, INT_MAX, true>graph(points);
graph.AddEdge('A', 'B', 1);
graph.AddEdge('A', 'D', 4);
graph.AddEdge('B', 'D', 2);
graph.AddEdge('B', 'C', 9);
graph.AddEdge('C', 'D', 8);
graph.AddEdge('C', 'B', 5);
graph.AddEdge('C', 'A', 3);
graph.AddEdge('D', 'C', 6);
graph.BFS('A');
}
int main() {
TestGraph();
}

深度优先遍历DFS
深度优先遍历时,没遍历一个节点后,将这个节点标记已访问,防止重复访问。
namespace matrix {
//邻接矩阵保存边关系
template<class v, class w, w max_w = INT_MAX, bool Direction = false>
class Graph {
private:
std::vector<v>_vertexs;//顶点集合
std::map<v, int>_indexMap;//顶点与下标的映射
std::vector<std::vector<w>>_matrix;//邻接矩阵
//获取顶点下标
size_t GetPointIndex(const v& point) {
auto ptr = _indexMap.find(point);
if (ptr != _indexMap.end()) {
return ptr->second;
}
else {
throw std::invalid_argument("顶点不存在");
return -1;
}
}
public:
//图的创建
Graph(std::vector<v>& points) {
_vertexs.resize(points.size());
for (size_t i = 0; i < points.size(); i++) {
_vertexs[i] = points[i];
_indexMap[points[i]] = i;
}
_matrix.resize(points.size());
//邻接矩阵
for (int i = 0; i < _matrix.size(); i++) {
_matrix[i].resize(points.size(), max_w);
}
}
//添加边关系,输入两个点,以及这两个点连线边的权值。
void AddEdge(const v& src, const v& det, const w& weight) {
size_t posSrc = GetPointIndex(src);
size_t posDet = GetPointIndex(det);
//区分有向图与无向图
_matrix[posSrc][posDet] = weight;
if (Direction == false) {
//无向图,添加两条边关系
_matrix[posDet][posSrc] = weight;
}
}
private:
void _DFS(size_t srcPos, std::vector<bool>& visited) {
std::cout << srcPos << ":" << _vertexs[srcPos] << " ";
visited[srcPos] = true;
for (size_t i = 0; i < _vertexs.size(); i++) {
if (_matrix[srcPos][i] != max_w && visited[i] == false) {
_DFS(i, visited);
}
}
}
public:
//深度优先遍历
void DFS(const v& src) {
size_t posSrc = GetPointIndex(src);
std::vector<bool>visited(_vertexs.size(), false);
_DFS(posSrc, visited);
std::cout << std::endl;
}
};
}
#include"Graph.h"
using namespace std;
void TestGraph() {
vector<char>points = { 'A','B','C','D' };
matrix::Graph<char, int, INT_MAX, true>graph(points);
graph.AddEdge('A', 'B', 1);
graph.AddEdge('A', 'D', 4);
graph.AddEdge('B', 'D', 2);
graph.AddEdge('B', 'C', 9);
graph.AddEdge('C', 'D', 8);
graph.AddEdge('C', 'B', 5);
graph.AddEdge('C', 'A', 3);
graph.AddEdge('D', 'C', 6);
graph.DFS('C');
}
int main() {
TestGraph();
}

注意:
如果图是连通图,则上述的遍历方式可以将图全部遍历完毕。
如果不是连通图,最后看标记数组是否全部已经被标记。如果还有点没有标记,则说明这个图不是连通图。此时更改点继续遍历。
本文介绍了图的基本概念和使用邻接矩阵作为存储结构的方法。文章详细讲解了图的两种遍历策略:广度优先遍历(BFS)和深度优先遍历(DFS)。在BFS中,从指定顶点开始,按照层次顺序进行遍历,利用队列确保一层一层地访问;而在DFS中,从起点开始,递归地访问未访问过的相邻节点,直到所有可达节点都被访问。代码示例展示了如何在C++中实现这两种遍历策略。
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