数据结构--图

发布时间:2020-06-28 20:35:50 作者:淡淡_小孩
来源:网络 阅读:509

一 图的定义与操作

A 定义
图是有顶点集合(Vertex)及顶点间的关系集合(Edge)组成的一种数据结构
Graph=(V,E)
数据结构--图
无向边
1.顶点x和y之间的边没有方向,则称该边为 无向边
2.(x,y)与(y,x)意义相同,表示x和y之间有连接
无向图
图中任意两个顶点之间的边均是无向边,则称该图为无向图
有向边
1.顶点x和y之间的边有方向,则称该边为有向边
2.<x,y>与<y,x>意义不同,前项表示从x连接到y,后项表示从y连接到x
有向图
图中任意两个顶点之间的边钧是有向边,则称该图为有向图
数据结构--图
顶点邻接的定义
1.无向图--如果(x,y)属于E,则称x和y互为邻接
2.有向图--如果<x,y>属于E,则称顶点x邻接到顶点y
度(Degree)的定义
1.顶点v的度是和v相关联的边的数目,记为TD(v)
a.入度:以v为头的边的数目,记为ID(v)
b.出度:以v为尾的边的数目,记为OD(v)
数据结构--图
权(Weight)的定义
1.与图的边相关的数据元素叫权
2.权常用来表示图中顶点间的距离或者耗费
数据结构--图
图的一些常用操作
1.设置顶点的值 2.获取顶点的值 3.获取邻接顶点 4.设置边的值
5.删除边 6.获取顶点数 等等

template <typename V,typename E>
class Graph:public Object
{
public:
        virtual V getVertex(int x)=0;
        virtual bool getVertex(int x,V& value)=0;
        virtual bool setVertex(int i,const V& value)=0;
        virtual SharedPointer<Array<int>>getAdjacent(int i)=0;
        virtual E getEdge(int i,int j)=0;
        virtual bool getEdge(int i, int j,E& value)=0;
        virtual bool setEdge(int i, int j,const E& value)=0;
        virtual bool removeEdge(int i,int j)=0;
        virtual int vCount()=0;
        virtual int eCount()=0;
        virtual int OD(int i)=0;
        virtual int ID(int i)=0;
                virtual int TD(int i);
};

二 图的存储结构

基本思想
1.用一维数组存储顶点:描述顶点相关的数据
2.用二维数组存储边:描述顶点间的关系和权

邻接矩阵法
-设图A=(V,E)是一个有n个顶点的图,图的邻接矩阵为Edge[n][n],则
数据结构--图
实现方法一:直接使用数组表示顶点集和边集

template <int N,typename V,typename E>
class MatrixGraph:public Graph<V,E>
{
    protected:
        V m_vertexes[N];
        E m_edges[N][N];
        int m_eCount;
    public:
    //......
};

问题:
1.构造效率低下--图对象初始化时,频繁调用顶点类型和边类型的构造函数
2.空间使用率低下--图对象占用大量空间,而大多数空间处于闲置状态
3.无法表示空值--无法用统一的方式表示为空的情形
实现方式二:使用指针数组表示顶点集和边集

template <int N,typename V,typename E>
class MatrixGraph:public Graph<V,E>
{
    protected:
        V* m_vertexes[N];
        E* m_edges[N][N];
        int m_eCount;
    public:
    //......
};

问题的解决:
1.构造效率--初始化图像时,只需要将数组元素赋值为空
2.空间使用率--顶点数据元素和边数据元素在需要时动态创建
3.空值的表示--任意的顶点类型和边类型都使用NULL表示空值

图的遍历
1.广度优先--以二叉树层次遍历的思想对图进行遍历
2.深度优先--以二叉树先序遍历的思想对图进行遍历
A.广度优先算法
-原料:队列 LinkQueue<T>
-步骤
1.将起始顶点压入队列中
2.队头顶点v弹出,判断是否已经标记
3.标记顶点v,并将顶点v的邻接顶点压入队列中
4.判断队列是否为空
数据结构--图
B.深度优先算法
-原料:class LinkStack<T>;
-步骤:
1.将起始点压入栈中
2.弹出栈顶顶点v,判断是否已经标记
3.标记顶点v,并将顶点v的邻接顶点压入栈中
4.判断栈是否为空
数据结构--图
代码实现

        SharedPointer<Array<int>>BFS(int i)
        {
            DynamicArray<int>* ret=NULL;

            if((0<=i)&&(i<vCount()))
            {
                LinkQueue<int>q;
                LinkQueue<int>r;
                DynamicArray<bool>visited(vCount());

                for(int i=0;i<visited.length();i++)
                {
                    visited[i]=false;
                }

                q.add(i);

                while(q.length()>0)
                {
                    int v=q.front();

                    q.remove();

                    if(!visited[v])
                    {
                        SharedPointer< Array<int> >aj=getAdjacent(v);

                        for(int j=0;j<aj->length();j++)
                        {
                            q.add((*aj)[j]);
                        }

                        r.add(v);

                        visited[v]=true;
                    }
                }
                ret=toArray(r);
            }
            else
            {
                THROW_EXCEPTION(InvalidParameterException,"0.0");
            }

            return ret;
        }

        SharedPointer<Array<int>>DFS(int i)
        {
            DynamicArray<int>* ret=NULL;

            if((0<=i)&&(i<vCount()))
            {
                LinkStack<int>s;
                LinkQueue<int>r;
                DynamicArray<bool>visited(vCount());

                for(int j=0;j<visited.length();j++)
                {
                    visited[j]=false;
                }

                s.push(i);

                while(s.size()>0)
                {
                    int v=s.top();

                    s.pop();

                    if(!visited[v])
                    {
                        SharedPointer<Array<int>>aj=getAdjacent(v);

                        for(int j=aj->length()-1;j>=0;j--)
                        {
                            s.push((*aj)[j]);
                        }

                        r.add(v);
                        visited[v]=true;
                    }
                }
                ret=toArray(r);
            }
            else
            {
                THROW_EXCEPTION(InvalidParameterException,"...");
            }
            return ret;
        }
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