知识大全 数据结构之图的概念[1]
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三种数据结构比较
线性表 数据元素之间仅有线性关系 每个数据元素只有一个直接前驱和一个直接后继 树形结构 数据元素之间有着明显的层次关系 并且每一层上的数据元素可能和下一层中多个元素相关 但只能和上一层中一个元素相关 图形结构 结点之间的关系可以是任意的 图中任意两个元素之间都可能相关
图的基本术语
图(Graph) 图G由两个集合V和E组成 记为G=(V E) 这里 V是顶点的有穷非空集合 E是边(或弧)的集合 而边(或弧)是V中顶点的偶对 顶点(Vertex) 图中的结点又称为顶点 边(Edge) 相关顶点的偶对称为边
有向图(Digraph) 若图G中的每条边都是有方向的 则称G为有向图 弧(Arc) 又称为有向边 在有向图中 一条有向边是由两个顶点组成的有序对 有序对通常用尖括号表示 弧尾(Tail) 边的始点 弧头(Head) 边的终点
无向图(Undigraph) 若图G中的每条边都是没有方向的 则称G为无向图 无向完全图(Undirected Complete Graph) 恰好有n(n )/ 的无向图 有向完全图(Directed Complete Graph) 恰好有n(n )条弧的有向图 邻接点(Adjacent) 若(vi vj)是一条无向边 则称顶点vi和vj互为邻接点 度(Degree) 无向图中顶点v的度是关联于该顶点的边的数目 记为TD(v) 入度(Indegree) 若G为有向图 则把以顶点v为终点的边的数目 称为v的入度 记为ID(v) 出度(Outdegree) 若G为有向图 则把以顶点v为始点的边的数目 称为v的出度 记为OD(v) 对于有向图 TD(v)=ID(v)+OD(v)
子图(Subgraph) 设G=(V E)是一个图 若E 是E的子集 V 是V的子集 使得E 中的边仅与V 中顶点相关联 则图G =(V E )称为图G的子图 路径(Path) 无向图G=(V E)中从顶点v到顶点v 的路径是一个顶点序列(v=vi vi … vin=v ) 其中(vij vij)∈E ≤j≤n 有向图G=(V E)中从顶点v到顶点v 的路径是一个顶点序列(v=vi vi … vin=v ) 其中〈vij vij〉∈E ≤j≤n 简单路径 序列中顶点不重复出现的路径 环(Cycle) 又称回路 第一个顶点和最后一个顶点相同的路径 简单回路 又称简单环 除了第一个顶点和最后一个顶点外 其余顶点不重复的回路 连通 在无向图G中 如果从顶点v到顶点v 有路径 则称v和v 是连通的
cha138/Article/program/sjjg/201311/23784相关参考
本章简介 图(Graph)是一种复杂的非线性结构在人工智能工程数学物理化学生物和计算机科学等领域中图结构有着广泛的 应用 本章先介绍图的概念再介绍图的存储方法及有关图的算法 图的二元组定义
下面我们看一下图这一章的主要考点以及这些考点的考查方式 考查有关图的基本概念问题 这些概念是进行图一章学习的基础这一章的概念包括图的定义和特点无向图有向图入度出度完全图生成子图路径长度回路(强
图的边和顶点的关系 无向边和顶点关系 若(vivj)是一条无向边则称顶点vi和vj互为邻接点(Adjacent)或称vi和vj相邻接;并称(vivj)依附 或关联(Incident)于顶点v
连通图和连通分量 顶点间的连通性 在无向图G中若从顶点vi到顶点vj有路径(当然从vj到vi也一定有路径)则称vi和vj是连通的 连通图 若V(G)中任意两个不同的顶点vi和vj都连通(即
子图 设G=(VE)是一个图若V是V的子集E是E的子集且E中的边所关联的顶点均在V中则G=(VE)也是一个图并称其 为G的子图(Subgraph) 【例】图给出了有向图Gl的若干子图;图给出
第四部分图 复习策略图的概念比较多值得同学们认真研究下没有基本概念的基础就相当于没有单词的英语是很难把知识掌握清楚的对于图是承接着树而衍生出来的在实际应用中图更为广泛所有问题都是化未知为已知解决图的
图的遍历概念 图的遍历 和树的遍历类似图的遍历也是从某个顶点出发沿着某条搜索路径对图中每个顶点各做一次且仅做一次访问它是许多图的算 法的基础 深度优先遍历和广度优先遍历是最为重要的两种遍历
图的邻接表表示法 图的邻接表表示法类似于树的孩子链表表示法对于图G中的每个顶点vi该方法把所有邻接于vi的顶点vj链成一个带头 结点的单链表这个单链表就称为顶点vi的邻接表(Adjacency
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第七章图 图的概念 图G是由顶点集V和边集E组成顶点集是有穷非空集边集是有穷集; G中每条边都有方向称有向图;有向边称弧;边的始点称弧尾;边的终点称弧头;G中每条边都没有方向的称无向图 顶