数据结构（八）：邻接表与邻接矩阵

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#数据结构与算法

本文介绍了图的两种常用存储表示——邻接表和邻接矩阵，详细阐述了它们的适用场景及存储空间复杂度。邻接表适合稀疏图，邻接矩阵适用于稠密图或无需记录权值的情况。文中还提供了相关测试代码及输出结果。
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邻接表和邻接矩阵是图的两种常用存储表示方式，用于记录图中任意两个顶点之间的连通关系，包括权值。

对于图 G=(V, E) 而言，其中 V 表示顶点集合，E 表示边集合。

对于无向图 graph，图的顶点集合和边集合如下：

V = \{1,2,3,4,5\}
E =\{(1,2),(1,3),(1,4),(2,3),(3,4),(3,5)\}

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图数据结构详解：邻接矩阵与邻接表的实现与应用
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邻接矩阵优点简单易实现。查找边的时间复杂度为 (O(1))。适合稠密图，边的数量接近节点数平方。缺点空间复杂度为 (O(V^2))，对于大规模图或稀疏图不够高效。不适合空间受限或边远少于节点平方的图。邻接表优点空间复杂度为 (O(V + E))，适合稀疏图。遍历邻接节点的效率高。适合边远少于节点平方的图。缺点查找边的时间复杂度为 (O(V)) 在最坏情况下。实现相对复杂。在实际应用中，应根据图的特性（如稠密性、边的数量等）和具体的需求选择合适的表示方法。
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