第十九讲 数据结构之图(二)

2019-08-26  本文已影响0人  砺剑锋成

图的存储结构

邻接矩阵

图的邻接矩阵(Adjacency Matrix)存储方式是用两个数组来表示图。一个一维数组存储图中顶点信息,一个二维数组(称为邻接矩阵)存储图中的边或弧的信息。

假设图 G=(V,E) 有 n 个顶点,即 V={ v0,v1,…,vn-1 },则邻接矩阵是一个 n×n 的方阵,定义为:



下图中两个图的邻接矩阵分别为:


使用邻街矩阵存储图
并且,此时顶点 a、b、c、d 在存储顶点的数组中所对应的下标分别为 0、1、2、3。
实际上这一表示形式也可以推广至带权图,若图 G 是网图,有 n 个顶点,则它的邻接矩阵是一个 n×n 的方阵阵,定义为:

下图给出了一个有向网图和它的邻接矩阵。


带权图及邻接矩阵
从图的邻接矩阵存储方法容易看出:首先,无向图的邻接矩阵一定是一个对称矩阵。因此,在具体存放邻接矩阵时只需存放上(或下)三角矩阵的元素即可。其次,对于无向图,邻接矩阵的第 i 行(或第 i 列)非 ∞ 元素的个数正好是第 i 个顶点的度 TD(vi)。再次,对于有向图,邻接矩阵的第 i 行(第 i 列)非 ∞ 元素的个数正好是第 i 个顶点的出度 OD(vi)(入度 ID(vi))。最后,通过邻接矩阵很容易确定图中任意两个顶点之间是否有边相连;但是,要确定图中有多少条边,则必须按行、按列对每个元素进行检测,所花费的时间代价很大。
从空间上看,不论顶点 u、v 之间是否有边,在邻接矩阵中都需预留存储空间,因为每条边所需的存储空间为常数,所以邻接矩阵需要占用 O(n2) 的空间,这一空间效率较低。具体来说,邻接矩阵的不足主要在两个方面。首先,尽管由 n 个顶点构成的图中最多可以有n2条边,但是在大多数情况下,边的数目远远达不到这个量级,因此,在邻接矩阵中大多数单元都是闲置的。其次,矩阵结构是静态的,其大小 N 需要预先估计,然后创建 N×N 的矩阵。然而,图的规模往往是动态变化的,N 的估计过大会造成更多的空间浪费,如果估计过小则经常会出现空间不够用的情况。

邻接表

邻接表(Adjacency List)是图的一种链式存储方法,邻接表表示法类似于树的孩子链表表示法。在邻接表中对于图 G 中的每个顶点 vi 建立一个单链表,将所有邻接于 vi 的顶点链成一个单链表,并在表头附设一个表头结点,这个单链表就称为顶点 vi 的邻接表。

在邻接表中共有两种结点结构,分别是边表结点和表头结点。每个边表结点由 3 个域组成,如图(a)所示。其中邻接点域(adjvex)指示与顶点 vi 邻接的顶点在图中的位置,链域(nextedge)指向下一条边所在的结点,数据域(info)存储和边有关的信息,如权值等信息。在头结点中,结构如图(b)所示,除了设有链域(firstedge)指向链表中的第一个结点之外,还有用于存储顶点 vi 相关信息的数据域(data)。


邻接表结点结构

这些表头结点(可以链接在一起)以顺序的结构形式进行存储,以便随机访问任一顶点的链表。下图给出了图的邻接表存储示例。


图的邻接表
就存储空间而言,对于 n 个顶点、m 条边的无向图,若采用邻接表作为存储结构,则需要 n 个表头结点和 2m 个边表结点。显然在边稀疏的情况下,用邻接表存储要比使用邻接矩阵节省空间。

在无向图的邻接表中,顶点 vi 的度恰为顶点 vi 的邻接表中边表结点的个数;而在有向图中,顶点 vi 的邻接表中边表结点的个数仅为顶点 vi 的出度,为求顶点 vi 的入度必须遍历整个邻接表。在所有链表中其邻接点域的值指向 vi 的位置的结点个数是顶点 vi 的入度。为了方便求得有向图中顶点的入度,可以建立一个有向图的逆邻接表,如图(e)所示。

在邻接表中容易找到一个顶点的邻接点,但是要判定两个顶点 vi 和 vj 之间是否有边,则需要搜索顶点 vi 或顶点 vj 的邻接表,与邻接矩阵相比不如邻接矩阵方便。

十字链表

十字链表(Orthogonal List)是有向图的另一种链式存储结构,是将有向图的邻接表和逆邻接表结合起来得到的一种链表。


十字链表结点结构

◆ data 域:存储和顶点相关的信息;
◆ 指针域 firstin:指向以该顶点为弧头的第一条弧所对应的弧结点;
◆ 指针域 firstout:指向以该顶点为弧尾的第一条弧所对应的弧结点;
◆ 尾域 tailvex:指示弧尾顶点在图中的位置;
◆ 头域 headvex:指示弧头顶点在图中的位置;
◆ 指针域 headlink:指向弧头相同的下一条弧;
◆ 指针域 taillink:指向弧尾相同的下一条弧;
如果是网,还可以再增加一个 weight 域来存储权值。


有向图的十字链表结构
从这种存储结构图可以看出,从一个顶点结点的 firstout 出发,沿表结点的 taillink 指针构成了邻接表的链表结构,而从一个顶点结点的 firstin 出发,沿表结点的 headlink 指针构成了逆邻接表的链表结构。

邻接多重表

邻接多重表(Adjacency Multilist)是无向图的另一种链式存储结构。邻接多重表的结构和十字链表类似,每条边用一个结点表示;邻接多重表中的顶点结点结构与邻接表中的完全相同,而表结点结构如下图所示。


邻接多重表的结点结构
  1. data 域:存储和顶点相关的信息;
  2. 指针域 firstedge:指向依附于该顶点的第一条边所对应的表结点;
  3. ivex 和 jvex 域:分别保存该边所依附的两个顶点在图中的位置;
  4. 指针域 ilink:指向下一条依附于顶点 ivex 的边;
  5. 指针域 jlink:指向下一条依附于顶点 jvex 的边。


    无向图及其多重邻接链表

    邻接多重表与邻接表的差别,仅仅是在于同一条边在邻接表中用两个结点表示,而在邻接多重表中只有一个结点。这样对边的操作就方便多了。

边集数组

边集数组是由两个一维数组构成。一个是存储顶点信息;另一个是存储边的信息,这个边数组每个数据元素由一条边的起点下标(begin)、终点下标(end)和权(weight)组成。


边数组结构
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