图的邻接矩阵存储(78)

源代码:

//
//  main.c
//  graph.c
//  程序目的:图的邻接矩阵
//  Created by zhen7216 on 2016/12/6.
//  Copyright © 2016年 chenzhen. All rights reserved.
//

#include <stdio.h>
#define MaxNum 50 //图的最大顶点数设为50

typedef char VexType[3]; //图的顶点设为字符数组
typedef int EdgeType;
typedef struct {
    VexType V[MaxNum];
    EdgeType E[MaxNum][MaxNum];
    int n, e; //实际顶点数和边数
}MGraph; //图类型定义

/*确定顶点在图中的位置,返回顶点在一维数组中的序号*/
int Locate(MGraph *G, char vex[]) {
    int i = -1;
    for (i = 0; i < G->n; i++)
        if (strcmp(G->V[i], vex) == 0)
            return i;
    
    return 0;
}

void createGraph(MGraph *G) {
    int i, j, k;
    char vex1[3], vex2[3]; //保存输入的顶点
    printf("\n输入图的顶点数和边数(用逗号分隔):");
    scanf("%d,%d", &(G->n), &(G->e));
    printf("输入图的顶点信息(最长2个字符):");
    for (i = 0; i < G->n; i++)
        scanf("\n%s", G->V[i]); //输入n个顶点的信息标示,建立顶点数组
    for (i = 0; i < G->n; i++)
        for (j = 0; j < G->n; j++)
            G->E[i][j] = 0; //对邻接矩阵元素进行初始化
    printf("\n输入图中每条边所依附的两个顶点的标识信息:");
    for (k = 0; k < G->e; k++) { //输入e条边
        printf("\n输入第%d条边的第一个顶点:", k + 1);
        scanf("%s", vex1);
        printf("\n输入第%d条边的第二个顶点:", k + 1);
        scanf("%s", vex2);
        i = Locate(G, vex1);
        j = Locate(G, vex2);
        
        G->E[i][j] = 1; //如果同时输入G->E[j][i],则是建立无向图的邻接矩阵
    }
}

/*打印图的顶点和边的信息*/
void printGraph(MGraph *G) {
    int i, j;
    printf("\n图中顶点的个数为:%d", G->n);
    printf("\n图中边数为:%d", G->e);
    printf("\n图中顶点为:");
    for (i = 0; i < G->n; i++)
        printf("%c%c", G->V[i][0], G->V[i][1]);
    printf("\n图中边为:");
    for (i = 0; i < G->n; i++)
        for (j = 0; j < G->n; j++)
            if (G->E[i][j])
                printf("<%c%c,%c%c>", G->V[i][0], G->V[i][1], G->V[j][0], G->V[j][1]);
    
}

int main() {
    MGraph mg;
    createGraph(&mg);
    printGraph(&mg);
    //getch();
    
    return 0;
}





运行结果:


在互联网数据传输中,数据结构起着至关重要的作用,尤其是在优化路径选择和提升网络效率方面。结构通过其边和节点的模型能够有效表示网络中的复杂拓扑结构,如路由器和服务器之间的连接。使用数据结构进行路径选择时,可以采用如迪杰斯特拉算法(Dijkstra's Algorithm)或贝尔曼-福特算法(Bellman-Ford Algorithm)等经典算法来寻找最短路径。这些算法能够基于边的权重来计算两个节点之间的最短路径,权重通常代表连接的延迟、带宽或其他传输成本。例如,迪杰斯特拉算法适用于没有负权边的,而贝尔曼-福特算法能够处理带有负权边的。通过这些算法,可以有效地规划数据包传输的最优路径,减少延迟和带宽消耗,从而优化整体网络效率。在实际应用中,邻接矩阵或邻接表表示方法也对存储和查询效率产生重要影响。邻接矩阵适合表示稠密,而邻接表则更适合表示稀疏。选择合适的表示方法和路径选择算法,能够根据实际的网络状况和需求,动态地调整数据传输的策略。对于想要深入理解数据结构在网络数据传输中应用的读者,建议参考《数据结构课件:第7章 .ppt》,该课件将为你提供更详细的概念解释和实际应用案例,帮助你全面掌握数据结构的精髓。 参考资源链接:[数据结构课件:第7章 .ppt](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/78pwv034qn?spm=1055.2569.3001.10343)
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