[数据结构]图

Jul 7, 2015


①图的定义

图是由顶点集合(Vertex)及顶点间的关系集合组成的一种数据结构。

②图的操作

图的一些常用操作:创建图、销毁图、清空图、加入边、删除边、获取权、获取结点的度、获取图的结点数、获取图的边数。

③图的存储结构

1、邻接矩阵法:

基本思想:

用一维数组存储顶点 – 描述顶点相关的数据。

用二维数组存储边 – 描述顶点间的边。 图片

图片

无向图的邻接矩阵是对称的。

有向图的邻接矩阵可能是不对称的。

邻接矩阵法实现图结构:

#include <stdio.h>  
#include <stdlib.h>  
#include <curses.h>  
   
typedef char VertexType;                //顶点类型应由用户定义  
typedef int EdgeType;                   //边上的权值类型应由用户定义  
   
#define MAXVEX  100             //最大顶点数,应由用户定义  
#define INFINITY    65535               //用65535来代表无穷大  
#define DEBUG  
   
typedef struct  
{  
    VertexType vexs[MAXVEX];            //顶点表  
    EdgeType   arc[MAXVEX][MAXVEX];         //邻接矩阵,可看作边  
    int numVertexes, numEdges;      //图中当前的顶点数和边数  
}Graph;  
   
//定位  
int locates(Graph *g, char ch)  
{  
    int i = 0;  
    for(i = 0; i < g->numVertexes; i++)  
    {  
        if(g->vexs[i] == ch)  
        {  
            break;  
        }  
    }  
    if(i >= g->numVertexes)  
    {  
        return -1;  
    }  
       
    return i;  
}  
   
//建立一个无向网图的邻接矩阵表示  
void CreateGraph(Graph *g)  
{  
    int i, j, k, w;  
    printf("输入顶点数和边数:\n");  
    scanf("%d,%d", &(g->numVertexes), &(g->numEdges));  
       
    #ifdef DEBUG  
    printf("%d %d\n", g->numVertexes, g->numEdges);  
    #endif  
   
    for(i = 0; i < g->numVertexes; i++)  
    {  
        g->vexs[i] = getchar();  
        while(g->vexs[i] == '\n')  
        {  
            g->vexs[i] = getchar();  
        }  
    }  
       
    #ifdef DEBUG  
    for(i = 0; i < g->numVertexes; i++)  
    {  
        printf("%c ", g->vexs[i]);  
    }  
    printf("\n");  
    #endif  
   
   
    for(i = 0; i < g->numEdges; i++)  
    {  
        for(j = 0; j < g->numEdges; j++)  
        {  
            g->arc[i][j] = INFINITY; //邻接矩阵初始化  
        }  
    }  
    for(k = 0; k < g->numEdges; k++)  
    {  
        char p, q;  
        printf("输入边(vi,vj)上的下标i,下标j和权值:\n");  
           
        p = getchar();  
        while(p == '\n')  
        {  
            p = getchar();  
        }  
        q = getchar();  
        while(q == '\n')  
        {  
            q = getchar();  
        }  
        scanf("%d", &w);      
           
        int m = -1;  
        int n = -1;  
        m = locates(g, p);  
        n = locates(g, q);  
        if(n == -1 || m == -1)  
        {  
            fprintf(stderr, "there is no this vertex.\n");  
            return;  
        }  
        //getchar();  
        g->arc[m][n] = w;  
        g->arc[n][m] = g->arc[m][n];  //因为是无向图,矩阵对称  
    }  
}  
   
//打印图  
void printGraph(Graph g)  
{  
    int i, j;  
    for(i = 0; i < g.numVertexes; i++)  
    {  
        for(j = 0; j < g.numVertexes; j++)  
        {  
            printf("%d  ", g.arc[i][j]);  
        }  
        printf("\n");  
    }  
}  
   
int main(int argc, char **argv)  
{  
    Graph g;  
       
    //邻接矩阵创建图  
    CreateGraph(&g);  
    printGraph(g);  
    return 0;  
}  

2、邻接链表法:

基本思想:

从同一个顶点发出的边链接在同一个链表中。

每一个链表结点代表一条边, 结点中保存边的另一顶点的下标和权值。

邻接矩阵是不错的一种图存储结构,但是,对于边数相对顶点较少的图,这种结构存在对存储空间的极大浪费。因此,找到一种数组与链表相结合的存储方法称为邻接表。

邻接表的处理方法是这样的:

(1)图中顶点用一个一维数组存储,当然,顶点也可以用单链表来存储,不过,数组可以较容易的读取顶点的信息,更加方便。

(2)图中每个顶点vi的所有邻接点构成一个线性表,由于邻接点的个数不定,所以,用单链表存储,无向图称为顶点vi的边表,有向图则称为顶点vi作为弧尾的出边表。

/* 邻接表表示的图结构 */  
#include <stdio.h>  
#include<stdlib.h>  
   
#define DEBUG  
#define MAXVEX 1000         //最大顶点数  
typedef char VertexType;        //顶点类型应由用户定义  
typedef int EdgeType;           //边上的权值类型应由用户定义  
   
typedef struct EdgeNode         //边表结点  
{  
    int adjvex;         //邻接点域,存储该顶点对应的下标  
    EdgeType weigth;        //用于存储权值,对于非网图可以不需要  
    struct EdgeNode *next;      //链域,指向下一个邻接点  
}EdgeNode;  
   
typedef struct VertexNode       //顶点表结构  
{  
    VertexType data;        //顶点域,存储顶点信息  
    EdgeNode *firstedge;        //边表头指针  
}VertexNode, AdjList[MAXVEX];  
   
typedef struct  
{  
    AdjList adjList;  
    int numVertexes, numEdges;  //图中当前顶点数和边数  
}GraphList;  
   
int Locate(GraphList *g, char ch)  
{  
    int i;  
    for(i = 0; i < MAXVEX; i++)  
    {  
        if(ch == g->adjList[i].data)  
        {  
            break;  
        }  
    }  
    if(i >= MAXVEX)  
    {  
        fprintf(stderr,"there is no vertex.\n");  
        return -1;  
    }  
    return i;  
}  
   
//建立图的邻接表结构  
void CreateGraph(GraphList *g)  
{  
    int i, j, k;  
    EdgeNode *e;  
    EdgeNode *f;  
    printf("输入顶点数和边数:\n");  
    scanf("%d,%d", &g->numVertexes, &g->numEdges);  
       
    #ifdef DEBUG  
    printf("%d,%d\n", g->numVertexes, g->numEdges);  
    #endif  
       
    for(i = 0; i < g->numVertexes; i++)  
    {  
        printf("请输入顶点%d:\n", i);  
        g->adjList[i].data = getchar();          //输入顶点信息  
        g->adjList[i].firstedge = NULL;          //将边表置为空表  
        while(g->adjList[i].data == '\n')  
        {  
            g->adjList[i].data = getchar();  
        }  
    }  
    //建立边表  
    for(k = 0; k < g->numEdges; k++)  
    {  
        printf("输入边(vi,vj)上的顶点序号:\n");  
        char p, q;  
        p = getchar();  
        while(p == '\n')  
        {  
            p = getchar();  
        }  
        q = getchar();  
        while(q == '\n')  
        {  
            q = getchar();  
        }  
        int m, n;  
        m = Locate(g, p);  
        n = Locate(g, q);  
        if(m == -1 || n == -1)  
        {  
            return;  
        }  
        #ifdef DEBUG  
        printf("p = %c\n", p);  
        printf("q = %c\n", q);  
        printf("m = %d\n", m);  
        printf("n = %d\n", n);  
        #endif  
       
        //向内存申请空间,生成边表结点  
        e = (EdgeNode *)malloc(sizeof(EdgeNode));  
        if(e == NULL)  
        {  
            fprintf(stderr, "malloc() error.\n");  
            return;  
        }  
        //邻接序号为j  
        e->adjvex = n;  
        //将e指针指向当前顶点指向的结构  
        e->next = g->adjList[m].firstedge;  
        //将当前顶点的指针指向e  
        g->adjList[m].firstedge = e;  
           
        f = (EdgeNode *)malloc(sizeof(EdgeNode));  
        if(f == NULL)  
        {  
            fprintf(stderr, "malloc() error.\n");  
            return;  
        }  
        f->adjvex = m;  
        f->next = g->adjList[n].firstedge;  
        g->adjList[n].firstedge = f;  
    }  
}  
   
   
void printGraph(GraphList *g)  
{  
    int i = 0;  
    #ifdef DEBUG  
    printf("printGraph() start.\n");  
    #endif  
       
    while(g->adjList[i].firstedge != NULL && i < MAXVEX)  
    {  
        printf("顶点:%c  ", g->adjList[i].data);  
        EdgeNode *e = NULL;  
        e = g->adjList[i].firstedge;  
        while(e != NULL)  
        {  
            printf("%d  ", e->adjvex);  
            e = e->next;  
        }  
        i++;  
        printf("\n");  
    }  
}  
   
int main(int argc, char **argv)  
{  
    GraphList g;  
    CreateGraph(&g);  
    printGraph(&g);  
    return 0;  
}  

图片

④图的遍历

定义:

从图中的某一顶点出发,沿着一些边访遍图中所有的顶点,使得每个顶点仅被访问一次。

分类:

深度优先搜索 DFS (Depth First Search)

广度优先搜索 BFS (Breadth First Search)

深度优先遍历: 图片

关键:

整个过程需要一个标记顶点是否被访问过的辅助数组visited[]

1、深度优先遍历: 算法描述: 访问起始顶点v,当v还有邻接顶点未访问时,深度遍历未访问过的邻接顶点w,当v的所有邻接顶点都被访问时 若图中所有顶点均已访问,算法结束。若图中还有未访问的顶点、以未访问顶点作为起始顶点深度遍历。

深度优先遍历,也有称为深度优先搜索,简称DFS。其实,就像是一棵树的前序遍历。 它从图中某个结点v出发,访问此顶点,然后从v的未被访问的邻接点出发深度优先遍历图,直至图中所有和v有路径相通的顶点都被访问到。若图中尚有顶点未被访问,则另选图中一个未曾被访问的顶点作起始点,重复上述过程,直至图中的所有顶点都被访问到为止。

邻接矩阵的方式:

#define MAXVEX  100     //最大顶点数  
typedef int Boolean;            //Boolean 是布尔类型,其值是TRUE 或FALSE  
Boolean visited[MAXVEX];        //访问标志数组  
#define TRUE 1  
#define FALSE 0  
   
//邻接矩阵的深度优先递归算法  
void DFS(Graph g, int i)  
{  
    int j;  
    visited[i] = TRUE;  
    printf("%c ", g.vexs[i]);                           //打印顶点,也可以其他操作  
    for(j = 0; j < g.numVertexes; j++)  
    {  
        if(g.arc[i][j] == 1 && !visited[j])  
        {  
            DFS(g, j);                  //对为访问的邻接顶点递归调用  
        }  
    }  
}  
   
//邻接矩阵的深度遍历操作  
void DFSTraverse(Graph g)  
{  
    int i;  
    for(i = 0; i < g.numVertexes; i++)  
    {  
        visited[i] = FALSE;         //初始化所有顶点状态都是未访问过状态  
    }  
    for(i = 0; i < g.numVertexes; i++)  
    {  
        if(!visited[i])             //对未访问的顶点调用DFS,若是连通图,只会执行一次  
        {  
            DFS(g,i);  
        }  
    }  
}  
//邻接表的深度递归算法  
void DFS(GraphList g, int i)  
{  
    EdgeNode *p;  
    visited[i] = TRUE;  
    printf("%c ", g->adjList[i].data);   //打印顶点,也可以其他操作  
    p = g->adjList[i].firstedge;  
    while(p)  
    {  
        if(!visited[p->adjvex])  
        {  
            DFS(g, p->adjvex);           //对访问的邻接顶点递归调用  
        }  
        p = p->next;  
    }  
}  
   
//邻接表的深度遍历操作  
void DFSTraverse(GraphList g)  
{  
    int i;  
    for(i = 0; i < g.numVertexes; i++)  
    {  
        visited[i] = FALSE;  
    }  
    for(i = 0; i < g.numVertexes; i++)  
    {  
        if(!visited[i])  
        {  
            DFS(g, i);  
        }  
    }  
}  

广度优先遍历: 图片

关键:

整个过程需要一个标记顶点是否被访问过的辅助数组visited[]

广度优先遍历:

算法描述:访问起始顶点v0、依次访问v0的各个邻接点v01,v02,…,v0x、假设最近一次访问的顶点依次为vi1,vi2,…,viy,则依次访问vi1,vi2,…,viy的未被访问的邻接点、重复3,直到所有顶点均被访问。

提示:

广度优先遍历是一种层次遍历,需要借助队列实现。

//邻接矩阵的广度遍历算法  
void BFSTraverse(Graph g)  
{  
    int i, j;  
    Queue q;  
    for(i = 0; i < g.numVertexes; i++)  
    {  
        visited[i] = FALSE;  
    }  
    InitQueue(&q);  
    for(i = 0; i < g.numVertexes; i++)//对每个顶点做循环  
    {  
        if(!visited[i])               //若是未访问过  
        {  
            visited[i] = TRUE;  
            printf("%c ", g.vexs[i]); //打印结点,也可以其他操作  
            EnQueue(&q, i);           //将此结点入队列  
            while(!QueueEmpty(q))     //将队中元素出队列,赋值给  
            {  
                int m;  
                DeQueue(&q, &m);          
                for(j = 0; j < g.numVertexes; j++)  
                {  
                    //判断其他顶点若与当前顶点存在边且未访问过  
                    if(g.arc[m][j] == 1 && !visited[j])  
                    {  
                        visited[j] = TRUE;  
                        printf("%c ", g.vexs[j]);  
                        EnQueue(&q, j);  
                    }  
                }  
            }  
        }  
    }  
}  
//邻接表的广度遍历算法  
void BFSTraverse(GraphList g)  
{  
    int i;  
    EdgeNode *p;  
    Queue q;  
    for(i = 0; i < g.numVertexes; i++)  
    {  
        visited[i] = FALSE;  
    }  
    InitQueue(&q);  
    for(i = 0; i < g.numVertexes; i++)  
    {  
        if(!visited[i])  
        {  
            visited[i] = TRUE;  
            printf("%c ", g.adjList[i].data);   //打印顶点,也可以其他操作  
            EnQueue(&q, i);  
            while(!QueueEmpty(q))  
            {  
                int m;  
                DeQueue(&q, &m);  
                p = g.adjList[m].firstedge;     找到当前顶点边表链表头指针  
                while(p)  
                {  
                    if(!visited[p->adjvex])  
                    {  
                        visited[p->adjvex] = TRUE;  
                        printf("%c ", g.adjList[p->adjvex].data);  
                        EnQueue(&q, p->adjvex);  
                    }  
                    p = p->next;  
                }  
            }  
        }  
    }  
}  

⑤最小连通网

1、Prim算法是针对顶点展开的,适合于边的数量较多的情况。

2、Kruskal算法是针对边展开的,适合于边的数量较少的情况。

⑥最短路径

最短路径问题:

最短路径问题:如果从有向图中某一顶点(称为源点)到达另一顶点(称为终点)的路径可能不止一条,如何找到一条的路径可能不止一条,如何找 到一条。

路径使得沿此路径上各边上的权值总和达到最小。

路径使得沿此路径上各边上的权值总和达到最小。

问题解法

单源最短路径问题:

1、Dijkstra算法

所有顶点之间的最短路径:

2、Floyd算法