一、图的存储结构讨论
对于线性表来说,是一对一的关系,所以用数组或者链表均可以简单存放。
对于树结构是一对多的关系,所以我们要将数组和链表的特性结合在一起才能更好的存放。
对于图来说,是多对多的情况,另外图上的任意一个顶点都可以被看做是第一个顶点,任一顶点的邻接点之间也不存在次序关系
如下图:实际是一个图结构,只不过顶点位置不同。
由于图的结构复杂,任意两个顶点之间都可能存在联系,因此无法以数据元素在内存中的物理位置来表示元素之间的关系,也就是说,图不可能用简单的顺序存储结构来表示。内存物理位置是线性的,图的元素关系是平面的。
虽然我们可以向树结构中说到的那样使用多重链表,但是我们需要先确定最大的度,然后按照这个度最大的顶点设计结点结构,若是每个顶点的度数相差较大,就会造成大量的存储单元浪费。
二、图的存储结构(1)—-邻接矩阵
考虑到图是由顶点和边(弧)两部分组成的,合在一起是比较困难的,那就很自然的考虑到分为两个结构来分别存储
顶点因为不区分大小,主次,所以用一个一维数组来存储时不错的选择。
而边或弧由于是顶点与顶点之间的关系,所以我们最好使用二维数组来存储,图的邻接矩阵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。
1、无向图
其中1表示两个顶点之间存在关系,0表示无关,不存在顶点间的边。
对称矩阵:就是n阶矩阵满足a[i][j]=a[j][i](0<=i,j<=n)。即从矩阵的左上角到右下角的主对角线为轴,右上角的源与左下角相对应的元都是相等的。
根据这个矩阵,我们可以很容易的知道图中的信息。
- 1.我们要判定容易两顶点是否有边无边就非常容易了。
- 2.我们要知道某个顶点的度,其实就是这个顶点vi在邻接矩阵中第i行(或第i列)的元素之和。比如上图顶点v1的度就是1+0+1+0=2
- 3.求顶点vi的所有邻接点就是将矩阵第i行元素扫描一遍,arc[i][j]为1就是邻接点
2、有向图
对于上面的无向图,二维对称矩阵似乎浪费了一半的空间。若是存放有向图,会更大程度利用起来空间
其中顶点数组是一样的和无向图,弧数组也是一个矩阵,但因为是有向图,所以这个矩阵并不对称:例如v1->v0有弧,arc[1][0]=1,而v0到v1没有弧,所以arc[0][1]=0。
另外有向图,要考虑入度和出度,顶点v1的入度为1,正好是第v1列的各数之和,顶点v1的出度为2,正好是第v2行的各数之和
3、网
每条边上带有权的有向图就叫做网
这里‘∞’表示一个计算机允许的,大于所有边上权值的值
4、Java实现无向图、有向图、网的邻接矩阵创建
public class G2 {
public static void main(String[] args) {
//1、无向图
//定点数组vertex
String[] v1 = new String[]{"V0","V1","V2","V3"};
//矩阵表示边的关系edge 其中1表示两个顶点之间存在关系,0表示无关,不存在顶点间的边。
int[][] e1 = new int[][] {
{0,1,1,1},
{1,0,1,0},
{1,1,0,1},
{1,0,1,0}
};
System.out.println("输出无向图:");
for (int i = 0; i < v1.length; i++) {
System.out.print(v1[i]+"\t");
}
System.out.println();
for (int i = 0; i < v1.length; i++) {
for (int j = 0; j < v1.length; j++) {
System.out.print(e1[i][j]+"\t");
}
System.out.println();
}
System.out.println("--------------------");
//2、有向图
String[] v2 =new String[]{"V0","V1","V2","V3"};
int[][] e2 = new int[][] {
{0,0,0,1},
{1,0,1,0},//V1的出度为2
{1,1,0,0},//V2的出度为2
{0,0,0,0}
//V1的入度为1
};
System.out.println("输出有向图:");
for (int i = 0; i < v2.length; i++) {
System.out.print(v2[i]+"\t");
}
System.out.println();
for (int i = 0; i < v2.length; i++) {
for (int j = 0; j < v2.length; j++) {
System.out.print(e2[i][j]+"\t");
}
System.out.println();
}
System.out.println("--------------------");
//3、网,每条边上带有权的图就叫做网
String[] v3 =new String[]{"V0","V1","V2","V3","V4"};
//m表示不可达
int m=65535;
int[][] e3 = new int[][] {
{0,m,m,m,6},
{9,0,3,m,m},
{2,m,0,5,m},
{m,m,m,0,1},
{m,m,m,m,0}
};
System.out.println("输出网:");
for (int i = 0; i < v3.length; i++) {
System.out.print(v3[i]+"\t");
}
System.out.println();
for (int i = 0; i < v3.length; i++) {
for (int j = 0; j < v3.length; j++) {
System.out.print(e3[i][j]+"\t");
}
System.out.println();
}
}
}
代码中的图跟上面说的图一一对应,运行结果如下:
输出无向图:
V0 V1 V2 V3
0 1 1 1
1 0 1 0
1 1 0 1
1 0 1 0
--------------------
输出有向图:
V0 V1 V2 V3
0 0 0 1
1 0 1 0
1 1 0 0
0 0 0 0
--------------------
输出网:
V0 V1 V2 V3 V4
0 65535 65535 65535 6
9 0 3 65535 65535
2 65535 0 5 65535
65535 65535 65535 0 1
65535 65535 65535 65535 0
三、图的存储结构(2)—-邻接表
上面的邻接矩阵是一种不错的图存储结构,便于理解,但是当我们的边数相对于顶点较少的图,这种结构是存在对存储空间的极大的浪费。
我们可以考虑使用链表来动态分配空间,避免使用数组一次分配而造成空间浪费问题。
同树中,孩子表示法,我们将结点存放入数组,对结点的孩子进行链式存储,不管有多少孩子,都不会存在空间浪费。这种思路也适用于图的存储。我们把这种数组与链表相结合的存储方法称为邻接表。
邻接表处理办法
1.图中顶点用一个一维数组。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信息,更加方便。另外,对于顶点数组中,每个数据元素还需要存储指向第一个邻接点的指针,以便于查找该顶点的边信息
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
1、无向图
这样的结构,对于我们要获得图的相关信息也是很方便。比如:
我们要获取某个顶点的度,就要去查找这个顶点的边表中结点的个数。
我们要判断vi到vj是否存在边,只需要测试vi的边表链表中是否存在结点vj的下标j即可。
我们若是要获取顶点的所有邻接点,就是对此顶点的边表进行遍历。
2、有向图
有向图由于有方向,我们是以顶点为弧尾来存储边表的,这样很容易就可以得到每个顶点的出度。但是由于有时也需要确定顶点的入度或以顶点作为弧头的弧,我们可以建立一个有向图的逆邻接表,即对每个顶点vi都建立一个链接为vi为弧头的表。
3、带权值的网
们可以在边表结点定义中再增加一个weight数据域,存储权值信息即可。
4、Java实现无向图、有向图、网的邻接链表创建
首先我们看一下《算法导论》中关于图的邻接表的定义:图G=(V,E)的邻接表表示有一个包含 |V| 个列表的数组Adj所组成,其中每个列表对应于V中的一个顶点,对于每一个u∈V,邻接表Adj[u]包含所有满足条件(u,v)∈E的顶点v,亦即,Adj[u]包含图G中所有和顶点u相邻的顶点。(或者他也可能指向这些顶点的指针),每个邻接表中的顶点一般以任意的顺序存储。(注意一下这句话!)
这里的实现方法有多重多样,下面是按我的思路实现的代码示例,一般都会有两个对象,一个是顶点,如下:
//定义定点
class Vertex{
String value;//顶点的值
Edge firstEdge;//第一条边
public Vertex(String value, Edge firstEdge) {
super();
this.value = value;
this.firstEdge = firstEdge;
}
}
这里我们可已将顶点放在一个数组中,然后每个顶点都从第一条边衍生出去。当然可以按具体需求多加属性,比如顶点的出度也可以当做一个属性什么的,我这里就不加了!
然后定义边的对象:
class Edge{
String value;//该边对应的顶点
int weight;//权重,无向图,有向图权重为0
Edge next;//下一个边
/**
* 构建一条边 weight未0表示无向图或者有向图 不为0表示网
* @param value
* @param weight
* @param next
*/
public Edge(String value, int weight, Edge next) {
super();
this.value = value;
this.weight = weight;
this.next = next;
}
}
我这里因为要举无向图,有向图,网的例子,所以这个边就直接有权重,但是无向图,有向图的权重为0。
然后下面是完整的代码,跟上面三个示例图对应:
/**
* 邻接链表
* @author suibibk.com
*/
public class Graph {
public int num;//顶点个数
//顶点
List<Vertex> vertexs;
public Graph(int num) {
this.num = num;
//初始化图的大小
vertexs = new ArrayList<Vertex>(num);
}
//插入顶点
public void addVertex(String value) {
vertexs.add(new Vertex(value, null));
}
//获取顶点
public Vertex getVertex(String value) {
for (int i = 0; i < num; i++) {
if(vertexs.get(i).value.equals(value)) {
return vertexs.get(i);
}
}
return null;
}
/**
* 添加无向图的边
* @param vertex1 第一个顶点
* @param vertex2 第二个顶点
*/
public void addUndigraphEdge(String vertex1,String vertex2) {
//因为是无向图,所以就直接加入
addEdgeByVertex(vertex1,vertex2,0);
addEdgeByVertex(vertex2,vertex1,0);
}
/**
* 添加有向图的边
* @param start 开始节点
* @param end 结束节点
*/
public void addDigraphEdge(String start,String end) {
//因为是有向图,所以只有一条边
addEdgeByVertex(start,end,0);
}
/**
* 添加网的边
* @param start 开始节点
* @param end 结束节点
* @param weight 权重
*/
public void addWebEdge(String start,String end,int weight) {
//网就是有向图有权重
addEdgeByVertex(start,end,weight);
}
/**
* 添加一条由start-->end的边
* @param start
* @param end
* @param weight 权重未0表示无向图或者有向图,部位0表示网
*/
private void addEdgeByVertex(String start,String end,int weight) {
//1、找到第一个顶点
Vertex v1 = this.getVertex(start);
//2、检查这条边是否已经存在,已经存在就直接报错
Edge firstEdge = v1.firstEdge;
while(firstEdge!=null) {
//获取这个边
String value = firstEdge.value;
if(end.equals(value)) {
System.out.println("边"+start+"-->"+end+"已经加入,不可以再加入");
return;
}else {
Edge next = firstEdge.next;
firstEdge=next;
}
}
//到这里就可以加入这一条边了
firstEdge = v1.firstEdge;
//到这里就可以加入这条边
if(firstEdge==null) {
firstEdge = new Edge(end,weight, null);
v1.firstEdge=firstEdge;
}else {
//当前节点变为第一个节点
Edge nowEdge = new Edge(end,weight, null);
v1.firstEdge=nowEdge;
nowEdge.next=firstEdge;
}
}
/**
* 输出图
*/
public void print() {
for (int i = 0; i <num; i++) {
Vertex vertex = vertexs.get(i);
System.out.print(vertex.value+"-->");
Edge edge = vertex.firstEdge;
while(edge!=null) {
System.out.print(edge.value+"["+edge.weight+"]");
Edge next = edge.next;
edge=next;
if(next!=null) {
System.out.print("-->");
}else {
System.out.print("-->∧");
}
}
System.out.println();
}
}
public static void main(String[] args) {
//测试无向图
Graph g = new Graph(4);
g.addVertex("V0");
g.addVertex("V1");
g.addVertex("V2");
g.addVertex("V3");
//插入边:无向图
g.addUndigraphEdge("V0", "V1");
g.addUndigraphEdge("V1", "V2");
g.addUndigraphEdge("V2", "V3");
g.addUndigraphEdge("V3", "V0");
g.addUndigraphEdge("V2", "V0");
System.out.println("输出无向图:");
g.print();
System.out.println("------------");
Graph g1 = new Graph(4);
g1.addVertex("V0");
g1.addVertex("V1");
g1.addVertex("V2");
g1.addVertex("V3");
//插入边:有向图
g1.addDigraphEdge("V0", "V3");
g1.addDigraphEdge("V1", "V0");
g1.addDigraphEdge("V1", "V2");
g1.addDigraphEdge("V2", "V0");
g1.addDigraphEdge("V2", "V1");
System.out.println("输出有向图:");
g1.print();
System.out.println("----------");
Graph g2 = new Graph(4);
g2.addVertex("V0");
g2.addVertex("V1");
g2.addVertex("V2");
g2.addVertex("V3");
//插入边:有向图
g2.addWebEdge("V0", "V4",6);
g2.addWebEdge("V1", "V0",9);
g2.addWebEdge("V1", "V2",3);
g2.addWebEdge("V2", "V0",2);
g2.addWebEdge("V2", "V3",5);
g2.addWebEdge("V3", "V4",1);
System.out.println("输出带权值的网:");
g2.print();
}
}
//定义定点
class Vertex{
String value;//顶点的值
Edge firstEdge;//第一条边
public Vertex(String value, Edge firstEdge) {
super();
this.value = value;
this.firstEdge = firstEdge;
}
}
class Edge{
String value;//该边对应的顶点
int weight;//权重,无向图,有向图权重为0
Edge next;//下一个边
/**
* 构建一条边 weight未0表示无向图或者有向图 不为0表示网
* @param value
* @param weight
* @param next
*/
public Edge(String value, int weight, Edge next) {
super();
this.value = value;
this.weight = weight;
this.next = next;
}
}
Copy即可运行,结果如下:
输出无向图:
V0-->V2[0]-->V3[0]-->V1[0]-->∧
V1-->V2[0]-->V0[0]-->∧
V2-->V0[0]-->V3[0]-->V1[0]-->∧
V3-->V0[0]-->V2[0]-->∧
------------
输出有向图:
V0-->V3[0]-->∧
V1-->V2[0]-->V0[0]-->∧
V2-->V1[0]-->V0[0]-->∧
V3-->
----------
输出带权值的网:
V0-->V4[6]-->∧
V1-->V2[3]-->V0[9]-->∧
V2-->V3[5]-->V0[2]-->∧
V3-->V4[1]-->∧
上面把添加变的操作抽取成了公共的方法!
完成!