Python 数据结构与算法——图（Graph）

最新推荐文章于 2024-05-28 14:05:20 发布

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图结构（Graph）——算法学中最强大的框架之一。树结构只是图的一种特殊情况。

如果我们可将自己的工作诠释成一个图问题的话，那么该问题至少已经接近解决方案了。而我们我们的问题实例可以用树结构（tree）来诠释，那么我们基本上已经拥有了一个真正有效的解决方案了。

邻接表及加权邻接字典

对于图结构的实现来说，最直观的方式之一就是使用邻接列表。基本上就是针对每个节点设置一个邻接列表。下面我们来实现一个最简单的：假设我们现有 n 个节点，编号分别为 0, …, n-1.

节点当然可以是任何对象，可被赋予任何标签或名称。但使用 0, …, n-1 区间内的整数来实现的话，会简单许多。因为如果我们能用数字来代表节点，我们索引起来显然要方便许多。

然后，每个邻接（邻居）列表都只是一个数字列表，我们可以将它们编入一个大小为 n 的主列表，并用节点编号对其进行索引。由于这些列表内的节点的顺序是任意的，所以，实际上，我们是使用列表来实现邻接集（adjacency sets）。这里之所以还是使用列表这个术语，主要是因为传统。幸运的是，Python 本身就提供独立的 set 类型。

我们以下图为例，说明图结构的各种表示方法（当我们在执行与图相关的工作时，需要反复遵从一个主题思想，即一个图的最佳表示方法应该取决于我们要用它来做什么）：

a, b, c, d, e, f, g, h = range(8)N = [    {b, c, d, e, f},    {c, e},    {d},    {e},    {f},    {c, g, h},    {f, h},    {f, g}]
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在图论中，的邻居节点集；

>>> b in N[a]                 # neighborhood membershipTrue>>> len(N[f])                 # out-degree：出度3
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加权邻接字典

使用 dict 类型来代替 set 或 list 来表示邻接集。在 dict 类型中，每个邻居节点都会有一个键和一个额外的值，用于表示与其邻居节点（或出边）之间的关联性，如边的权重。

a, b, c, d, e, f, g, h = range(8)N = [    {b:2, c:1, d:3, e:9, f:4},    {c:4, e:4},    {d:8},    {e:7},    {f:5},    {c:2, g:2, h:2},    {f:1, h:6},    {f:9, g:8}]
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客户端调用：

>>> b in N[a]                  # neighborhood membershipTrue>>> len(N[f])                  # out-degree3>>> N[a][b]                    # Edge weight for (a, b)2
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邻接矩阵

邻接矩阵是图的另一种表示方法，这种表示方法的主要不同在于，它不再列出每个节点的所有邻居节点。

a, b, c, d, e, f, g, h = range(8)N =[    [0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0],    [0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0],    [0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0],    [0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0],    [0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0],    [0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1],    [0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1],    [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0],]
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