【图论】数组模拟邻接表存储(链式前向星)

最新推荐文章于 2024-09-26 23:38:06 发布

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#图论 #邻接表 #前向星

图的邻接表存储法又叫链式存储法可以用数组模拟

定义


struct edge{
    int next;     //下一条边的编号
    int to;      //这条边到达的点
    int dis;     //这条边的长度 
}edge[size];
//COYG

核心代码 加入一条从from到to距离为dis的单向边



inline void add(int from,int to,int dis)
{
    edge[++num].next=head[from];
    edge[num].to=to;
    edge[num].dis=dis;
    head[from]=num;
} 
<

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【笔记整理】数组模拟邻接表存储图及图的遍历

萌新菜鸡码dog

10-21

1492

图的存储：（有向图/无向图）领接矩阵：g[N][N]，适合稠密图，占用空间大，O(N*N)。 邻接表：适合稀疏图，占用空间小。 邻接表 数组模拟邻接表定义：（存储无向图） const N=1E5+5,M=2*N; int h[N],e[M],ne[M],idx; N：表示预定义图的顶点个数； M：表示预定义边的条数。 h[i]：表示邻接表的表头结点； e[i]：存储某结点信息； ne[i]：表示结点指向的下一个点的下标。 邻接表初始化： memset(h,-1,sizeof h); m

图的存储-邻接表（数组模拟）

Roy__Mustang的博客

11-10

856

自用

3 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

数组模拟邻接表存储

agtvo48266的专栏

04-08

768

邻接矩阵看上去是个不错的选择，首先是容易理解，第二是索引和编排都很舒服但是我们也发现，对于边数相对顶点较少的图，这种结构无疑是存在对存储空间的极大浪费。因此我们可以考虑另外一种存储结构方式，例如把数组与链表结合一起来存储，这种方式在图结构也适用，我们称为邻接表(AdjacencyList)。基本思想：对图的每个顶点建立一个单链表，存储该顶点所有邻接顶点及其...

poj 3013(数组模拟邻接表+spfa)

Weiguang_123的专栏

06-25

1420

首先，自已先用数组模拟邻接链表，以前使用模版的，现在可以不看模版自己写了。。。边的信息： struct EDGE { int u;//起点 int v;//终点 lint len;//边的长度 int next; }edge[MAX*3+1];//一定要边的范围 int head [MAX];//头节点 void init

C++中邻接矩阵、邻接表、链式前向星具体用法及讲解

lsy201009的博客

03-03

1883

邻接矩阵基本没用有边的数量就用链式前向星，否则就邻接表。

c++图论vector邻接表与链式前向星性能差异

LeeCarry的博客

04-27

8092

一句话概括：如果以后能用链式前向星的话(知道边数的情况下)就尽量用链式前向星别用vector邻接表因为我以前学图论的时候，先接触到的就是vector邻接表的写法，所以后来一直都是用vector邻接表的写法，后来也接触到了链式前向星的写法，然后那时候也了解到了vector邻接表与链式前向星有内存性能上的差异，因为vector扩充时是默认多申请2倍空间，所以一些特别变态的题目可能会卡内存只能用链式...

邻接矩阵，邻接表，链式前向星

Prime me的博客

11-19

846

邻接矩阵，邻接表，链式前向星 1，邻接矩阵：n*n的数组；书写简便，直观高效但存储量小。 int a[100][100]; cin>>n>>m;//n个点，m条边 for(int i=1;i<=m;i++)//存储方式 { int u,v,w; cin>>u>>v>>w; //无向边两次，有向一次 a[u][v]=w; a[v][u]=w; } for(int i=1;i<=n;i++)//遍历

【邻接表存图模板】vector邻接表、数组邻接表、链式前向星

十里寒塘路♣烟花一半醒

10-23

2929

一、目录一、目录二、前言三、邻接表“详解” （一）边的信息（二）几种邻接表的实现方法“详解” 1.数组邻接表 代码 2.vector邻接表代码 vector邻接表还有一种魔性写法: 3.链式前向星代码四、总结二、前言本来之前自己太弱了，一直只会用邻接矩阵，后来发现邻接表才是主流... 参考&特别鸣谢： https://www.cnblog...

酸菜鱼的我今天在学习数组模拟邻接表存有向图

qq_60801216的博客

04-18

128

直接贴代码（懒）感觉注释也算是详细 //数组模拟邻接表存有向图 //注：输出的边的情况按照开始点的数字大小升序排序并且按照输入边的倒序输出 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int N = 105; int u[N] , v[N] , w[N] , first[N] , next[N]; // 开始点结束点距离第一条边当前边的下一条边(也可以说是前一条边) int main

使用数组来模拟邻接表存储图信息

littledouble的专栏

05-25

2165

一般使用邻接表存储图信息的数据结构如下图 vector vec[N]; 使用数组模拟邻接表的数据结构如下图（这个存储方法很新颖，可以了解一下，以前在别人的算法中屡次遇见，今天才明白它的存储逻辑） int head[N]; int p[M]; 存储的是边指向的点下标 int nextP[M]; 存储的是边 int edgecnt = 0; //加入边 void addedge(in

数组模拟的邻接表——链式前向星

Miserable_ccf的博客

08-17

468

之前一直使用vector存储邻接表，但是由于一本通疯狂使用数组模拟的邻接表，加上出现了一些题目使我难受。特此整理一下这种存储图的方式。 1.前向星是怎么存图的一种数据结构，以储存边的方式来存储图。构造方法如下：读入每条边的信息，将边存放在数组中，把数组中的边按照起点顺序排序，前向星就构造完了。通常用在点的数目太多，或两点之间有多条弧的时候。一般在别的数据结构不能使用的时候才考虑用前向星。...

【説明する】数组模拟邻接表存储

anjian3128的专栏

04-08

128

数组模拟邻接表存图

最新发布

buaichifanqie的博客

09-26

629

图（graph）是一种非线性数据结构，由顶点和边组成。我们可以将图抽象地表示为一组顶点和一组边的集合。G(V,E)图分为有向图和无向图，下图带箭头为有向图，无箭头为无向图我们可以用两种方式来表示图，邻接矩阵和邻接表，我们主要来讲一下邻接表。

用数组模拟邻接表（dfs+bfs）//链式前向星

老男孩的粉丝团

08-16

321

测试数据 10 9 1 2 2 4 2 5 4 8 5 9 1 3 3 6 3 7 7 10 这个是测试数据的图 //本文借鉴了闫老师的文章https://www.acwing.com/blog/content/405/ #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int N=1010; int e[N],ne[N]...

用数组模拟——单链表，树和图的存储（邻接表、邻接矩阵）

So_cute_SJM的博客

02-02

1204

文章目录一. 单链表初始化存储元素删除头结点插入数据（在下标为k的结点后面插入一个元素x）删除下标为k的点后面的点二. 树和图的存储Ⅰ. 邻接表初始化将边加入图或树中Ⅱ. 邻接矩阵一. 单链表 int head, idx; //head存储链表头，idx表示当前模拟到了哪个结点 int e[N], ne[N]; //e[]存储数据域的值，ne[]存储结点的next指针初始化为空链表，所以： void init() { head = -1; idx = 0; } 存储元素在表头插入

【邻接表】数组模拟邻接表

Hi_jiaxinwei的博客

08-07

1012

参考：点击打开链接代码： #include const int N = 100005; int head[N],cnt; struct node { int to,val; int next; }edge[N+10]; void add_edge(int from,int to,int val) { edge[++cnt].to=to; edge[cnt

用数组存储单链表和邻接表

m0_67882931的博客

03-11

1990

向链表头插入一个数；删除第 k个插入的数后面的一个数；在第 k个插入的数后插入一个数。现在要对该链表进行 M次操作，进行完所有操作后，从头到尾输出整个链表。

图的邻接表存储

qq_51699436的博客

05-23

298

原理 邻接表是以边为单位存储图的方式,可用链表实现,一般用模拟数组实现以下是一张有向图的存储过程

邻接矩阵，邻接表和链式前向星的区别

08-15

在图论中，数据结构用于表示图有三种常见的方法：邻接矩阵、邻接表和链式前向星。 1. **邻接矩阵**：这是一种二维数组（或矩阵）的表示法，其中行代表图中的顶点，列也代表顶点，每个元素（通常是布尔值或整数）表示两个顶点之间是否存在边。如果(i, j)位置的值为1或非零，表示顶点i和j相连；反之则表示不连接。邻接矩阵存储空间占用大，但查找任意两点间是否有边的时间复杂度是O(1)，对于稠密图效率高。 2. **邻接表**：这是一种基于链表的数据结构，每个顶点都有一个链表，列表中的节点包含与该顶点相邻的所有其他顶点。这样，对于稀疏图来说，节省了大量空间，因为只存储实际存在的边。查找某个顶点的邻居需要遍历链表，时间复杂度为O(degree)，其中degree是顶点的度（即相邻顶点的数量），对查找速度不利。 3. **链式前向星**：这是一种特殊的邻接表，通常用于构建树形图或有向无环图(DAG)的拓扑排序。在这种结构中，每个顶点有一条指向其子节点的链，形成一棵树状结构，且所有指向同一个顶点的边都是从父节点到子节点的。相比于一般的邻接表，链式前向星更直观地反映了图的层次关系，但查找路径可能需要沿着链逐级向前，时间复杂度取决于目标节点的位置。总结一下，邻接矩阵适合于稠密图，查询速度快，但空间消耗较大；邻接表适用于稀疏图，节省空间，但查找慢；链式前向星则常用于特定类型图的快速搜索，并能体现拓扑结构。选择哪种数据结构主要看图的具体特征和应用需求。