知识大全 数据结构复习总结第七章图

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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

  顶点n与边数e的关系 无向图的边数e介于 ~n(n )/ 之间 有n(n )/ 条边的称无向完全图;

  有向图的边数e介于 ~n(n )之间 有n(n )条边的称有向完全图;

  无向图中顶点的度是关联与顶点的边数;有向图中顶点的度是入度与出度的和

  所有图均满足 所有顶点的度数和的一半为边数

  图G(V E) 如V 是V的子集 E 是E的子集 且E 中关联的顶点均在V 中 则G (V E )是G的子图

  在有向图中 从顶点出发都有路径到达其它顶点的图称有根图;

  在无向图中 任意两个顶点都有路径连通称连通图;极大连通子图称连通分量;

  在有向图中 任意顺序两个顶点都有路径连通称强连通图;极大连通子图称强连通分量;

  将图中每条边赋上权 则称带权图为网络

   图的存储结构

   邻接矩阵表示法

  邻接矩阵是表示顶点间相邻关系的矩阵 n个顶点就是n阶方阵

  无向图是对称矩阵;有向图行是出度 列是入度

   邻接表表示法

  对图中所有顶点 把与该顶点相邻接的顶点组成一个单链表 称为邻接表 adjvex|next 如要保存顶点信息加入data;

  对所有顶点设立头结点 vertex|firstedge 并顺序存储在一个向量中;vertex保存顶点信息 firstedge保存邻接表头指针

  邻接矩阵表示法与邻接表表示法的比较

   ) 邻接矩阵是唯一的 邻接表不唯一;

   ) 存储稀疏图用邻接表 存储稠密图用邻接矩阵;

   ) 求无向图顶点的度都容易 求有向图顶点的度邻接矩阵较方便;

   ) 判断是否是图中的边 邻接矩阵容易 邻接表最坏时间为O(n);

   ) 求边数e 邻接矩阵耗时为O(n^ ) 与e无关 邻接表的耗时为O(e+n);

   图的遍历

   图的深度优先遍历

  图的深度优先遍历类似与树的前序遍历 按访问顶点次序得到的序列称DFS序列

  对邻接表表示的图深度遍历称DFS 时间复杂度为O(n+e); 对邻接矩阵表示的图深度遍历称DFSM 时间复杂度为O(n^ );

   图的广度优先遍历

  图的广度优先遍历类似与树的层次遍历 按访问顶点次序得到的序列称BFS序列

  对邻接表表示的图广度遍历称BFS 时间复杂度为O(n+e); 对邻接矩阵表示的图广度遍历称BFSM 时间复杂度为O(n^ );

   生成树和最小生成树

  将没有回路的连通图定义为树称自由树

   生成树

  连通图G的一个子图若是一棵包含G中所有顶点的树 该子图称生成树

  有DFS生成树和BFS生成树 BFS生成树的高度最小

  非连通图生成的是森林

   最小生成树

  将权最小的生成树称最小生成树 (是无向图的算法)

   普里姆算法

   ) 确定顶点S 初始化候选边集T[ ~n ];formvex|tovex|lenght

   ) 选权值最小的T[i]与第 条记录交换;

   ) 从T[ ]中将tovex取出替换以下记录的fromvex计算权;若权小则替换 否则不变;

   ) 选权值最小的T[i]与第 条记录交换;

   ) 从T[ ]中将tovex取出替换以下记录的fromvex计算权;若权小则替换 否则不变;

   ) 重复n 次

  初始化时间是O(n) 选轻边的循环执行n k次 调整轻边的循环执行n k;算法的时间复杂度为O(n^ ) 适合于稠密图

   克鲁斯卡尔算法

   ) 初始化确定顶点集和空边集;对原边集按权值递增顺序排序;

   ) 取第 条边 判断边的 个顶点是不同的树 加入空边集 否则删除;

   ) 重复e次

  对边的排序时间是O(elog e);初始化时间为O(n);执行时间是O(log e);算法的时间复杂度为O(elog e) 适合于稀疏图

   最短路径

  路径的开始顶点称源点 路径的最后一个顶点称终点;

  单源最短路径问题 已知有向带权图 求从某个源点出发到其余各个顶点的最短路径;

  单目标最短路径问题 将图中每条边反向 转换为单源最短路径问题;

  单顶点对间最短路径问题 以分别对不同顶点转换为单源最短路径问题;

  所有顶点对间最短路径问题 分别对图中不同顶点对转换为单源最短路径问题;

  迪杰斯特拉算法

   ) 初始化顶点集S[i] 路径权集D[i] 前趋集P[i];

   ) 设置S[s]为真 D[s]为 ;

   ) 选取D[i]最小的顶点加入顶点集;

   ) 计算非顶点集中顶点的路径权集;

   ) 重复 )n 次

  算法的时间复杂度为O(n^ )

   拓扑排序

  对一个有向无环图进行拓扑排序 是将图中所有顶点排成一个线性序列 满足弧尾在弧头之前 这样的线性序列称拓扑序列

   无前趋的顶点优先

  总是选择入度为 的结点输出并删除该顶点的所有边 设置各个顶点入度时间是O(n+e) 设置栈或队列的时间是O(n) 算法时间复杂度为O(n+e)

   无后继的顶点优先

  总是选择出度为 的结点输出并删除该顶点的所有边 设置各个顶点出度时间是O(n+e) 设置栈或队列的时间是O(n) 算法时间复杂度为O(n+e) 求得的是逆拓扑序列

  附二:

  第七章图

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  图的逻辑结构特征就是其结点(顶点)的前趋和后继的个数都是没有限制的 即任意两个结点之间之间都可能相关

  图GraphG=(V E) V是顶点的有穷非空集合 E是顶点偶对的有穷集

  有向图Digraph 每条边有方向;无向图Undigraph 每条边没有方向

  有向完全图 具有n*(n )条边的有向图;无向完全图 具有n*(n )/ 条边的无向图;

  有根图 有一个顶点有路径到达其它顶点的有向图;简单路径 是经过顶点不同的路径;简单回路是开始和终端重合的简单路径;

  网络 是带权的图

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  图的存储结构 ·邻接矩阵表示法 用一个n阶方阵来表示图的结构是唯一的 适合稠密图 ·无向图 邻接矩阵是对称的

  ·有向图 行是出度 列是入度

  建立邻接矩阵算法的时间是O(n+n^ +e) 其时间复杂度为O(n^ )

  ·邻接表表示法 用顶点表和邻接表构成不是唯一的 适合稀疏图 ·顶点表结构 vertex | firstedge 指针域存放邻接表头指针

  ·邻接表 用头指针确定 ·无向图称边表;

  ·有向图又分出边表和逆邻接表;

  ·邻接表结点结构为 adjvex | next

  时间复杂度为O(n+e) 空间复杂度为O(n+e)

  图的遍历 ·深度优先遍历 借助于邻接矩阵的列 使用栈保存已访问结点

  ·广度优先遍历 借助于邻接矩阵的行 使用队列保存已访问结点

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  生成树的定义 若从图的某个顶点出发 可以系统地访问到图中所有顶点 则遍历时经过的边和图的所有顶点所构成的子图称作该图的生成树

  最小生成树 图的生成树不唯一 从不同的顶点出发可得到不同的生成树 把权值最小的生成树称为最小生成树(MST)

  构造最小生成树的算法 ·Prim算法的时间复杂度为O(n^ )与边数无关适于稠密图

  ·Kruskal算法的时间复杂度为O(lge) 主要取决于边数 较适合于稀疏图

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  最短路径的算法 ·Dijkstra算法 时间复杂度为O(n^ ) ·类似于prim算法

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  拓扑排序 是将有向无环图G中所有顶点排成一个线性序列 若 ∈E(G) 则在线性序列u在v之前 这种线性序列称为拓扑序列

  拓扑排序也有两种方法 ·无前趋的顶点优先 每次输出一个无前趋的结点并删去此结点及其出边 最后得到的序列即拓扑序列

cha138/Article/program/sjjg/201311/23751

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