描述图的两种数据结构 - 邻接表和邻接矩阵

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汪子熙 发表于 2023/06/07 18:13:14 2023/06/07
【摘要】 图的邻接表和邻接矩阵是两种常用的表示图的数据结构,用于描述图中各个顶点之间的连接关系。图是由一组顶点和一组边组成的数据结构,顶点表示图中的对象,边表示对象之间的关系。邻接表和邻接矩阵都可以有效地表示图的结构,并提供了不同的优势和适用场景。邻接表:邻接表是一种链表的集合,用于表示图中每个顶点以及与之相邻的顶点。对于每个顶点,邻接表中都有一个链表,链表中存储着与该顶点直接相连的其他顶点。示例:考...

图的邻接表和邻接矩阵是两种常用的表示图的数据结构,用于描述图中各个顶点之间的连接关系。

图是由一组顶点和一组边组成的数据结构,顶点表示图中的对象,边表示对象之间的关系。邻接表和邻接矩阵都可以有效地表示图的结构,并提供了不同的优势和适用场景。

  1. 邻接表:
    邻接表是一种链表的集合,用于表示图中每个顶点以及与之相邻的顶点。对于每个顶点,邻接表中都有一个链表,链表中存储着与该顶点直接相连的其他顶点。

示例:
考虑下面这个无向图:

     A
    / \
   B---C
  / \ / \
 D---E---F

使用邻接表来表示该图的结构如下:

A -> B -> C
B -> A -> C -> D -> E
C -> A -> B -> E -> F
D -> B -> E
E -> B -> C -> D -> F
F -> C -> E

在这个示例中,每个顶点都对应一个链表,链表中存储与该顶点直接相连的其他顶点。例如,顶点A对应的链表包含顶点B和C,顶点B对应的链表包含顶点A、C、D和E,以此类推。

邻接表的优点是对稀疏图(边数相对顶点数较少)非常高效。它节省了存储空间,因为只需要存储与每个顶点相邻的顶点列表。在图中添加或删除边的操作上,邻接表的时间复杂度为O(1)。然而,查找特定边的操作相对较慢,时间复杂度为O(V),其中V是顶点的数量。

  1. 邻接矩阵:
    邻接矩阵是一个二维矩阵,用于表示图中顶点之间的连接关系。矩阵的行和列分别代表图中的顶点,矩阵中的元素表示对应顶点之间是否存在边。

示例:
继续使用上述无向图的示例,使用邻接矩阵来表示该图的结构如下:

    A  B  C  D  E  F
A   0  1  1  0  0  0
B   1  0  1  1  1  0
C   1  1  0  0  1  1
D   0  1  0  0  1  0
E   0  1  1  1

  0  1
F   0  0  1  0  1  0

在这个示例中,矩阵中的元素表示对应顶点之间是否存在边,1表示存在边,0表示不存在边。例如,第一行第二列的元素为1,表示顶点A与顶点B之间存在边。

邻接矩阵的优点是在查找特定边的操作上非常高效,时间复杂度为O(1)。同时,邻接矩阵还可以方便地进行图的遍历和某些图算法的实现。然而,邻接矩阵需要较大的存储空间,因为它需要一个二维矩阵来表示所有顶点之间的连接关系。在稀疏图的情况下,邻接矩阵可能会浪费大量的存储空间。

综上所述,邻接表和邻接矩阵都是常用的图的表示方法,各自适用于不同的场景。邻接表适合表示稀疏图,可以节省存储空间,并且对于添加或删除边的操作效率较高。邻接矩阵适合表示稠密图,可以快速查找特定边,并方便进行图的遍历和一些算法的实现。根据图的特点和需求,选择适合的表示方法可以提高图算法的效率和性能。

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