图的存储结构之邻接表
一、邻接表表示法
回忆在线性表时,顺序存储结构就存在预先分配内存可能造成存储空间浪费的问题,于是引出了链式存储结构,同样的,我们可以考虑对边或弧使用链式存储方式来避免空间浪费问题
邻接表是图的一种链式存储结构。
由两部分组成:表头结点表和边表。
邻接表中每个单链表的第一个结点存放有关顶点的信息,把这一结点看成链表的表头,其余结点存放有关边的信息
(1)表头结点表:包括数据域和链域,数据域存储顶点的名称,链域用于指向链表中第一个结点(与顶点邻接的第一个顶点)
(2)边表:包括邻接点域(指示与顶点邻接的点在图中的位置,即数组下标)、数据域(存储和边相关的信息,如权值)、链域(指示与顶点邻接的下一条边的结点)。
表头结点表:
边表:
无向图的邻接表
特点:
- 邻接表不唯一(边表顺序可以互换)
- 若无向图中有n个顶点、e条边,则其邻接表需n个头结点和2e个边结点,复杂度为O(n+2e)<O(n^2),所以适合存储稀疏图
- 无向图中顶点Vi的度为第i个单链表中的结点数。
有向图的邻接表
特点:
- 顶点vi的出度为第i个单链表中的结点个数
- 顶点vi的入度为整个单链表中邻接点域值是i-1的结点个数(需要遍历整个整个邻接表,较麻烦)。
为了便于确定顶点的入度,可以建立一个有向图的逆邻接表,即对每个顶点vi建立一个链接所以进入vi的边的表
有向图的逆邻接表
与上图同步
特点:
- 顶点vi的入度为第i个单链表中的结点个数
- 顶点vi的出度为整个单链表中邻接点域值是i-1的结点个数
此时我们很容易就可以算出某个顶点的入度或出度是多少,判断两顶点是否存在弧也很容易实现。
二、图的邻接表存储表示
//边的结点结构
#define MVNum 100 //最大顶点数
typedef struct ArcNode{
int adjvex; //该边所指向的顶点的位置
struct ArcNode *nextarc;//指向下一条边的指针
Otherinfo info; //和边相关的信息
}ArcNode;
//顶点的结点结构
typedef struct VNode{
VerTexType data;//顶点信息、
ArcNode *firstarc;//指向第一条依附该顶点的边的指针
}VNode,AdjList[MVNum];//AdjList表示邻接表类型
//图的结构定义
typedef struct{
AdjList vertices; //定义一个数组vertices,是vertex的复数形式
int vexnum,arcnum; //图的当前顶点数和弧数
}ALGraph;
三、采用邻接表表示法创建无向网
//创建无向图G
bool CreateUDG(ALGraph &G){
int i,j,k,v1,v2;
cin>>G.vexnum>>G.arcnum;//输入总顶点数,总边数
for(i=0;i<G.vexnum;i++){//输入各顶点,构造表头结点表
cin>>G.vertices[i].data;//输入顶点值
G.vertices[i].firstarc=NULL;//初始化表头结点的指针域
}//for
//输入各边,构造邻接表
for(k=0;k<G.arcnum;k++){
cin>>v1>>v2; //输入一条边依附的两个顶点
i=LocateVex(G,v1);
j=LocateVex(G,v2); //确定顶点在G.vertices中的序号
ArcNode *p1=new ArcNode; //生成一个新的边结点*p1
p1->adjvex=j; //邻接点序号为j
//头插法将新结点*p1插入顶点vi的边表头部
p1->nextarc=G.vertices[i].firstarc;
G.vertices[i].firstarc=p1;
ArcNode *p2=new ArcNode;
p2->adjvex=i; //邻接点序号为i
//头插法插入p2 ,因为是无向网,所以是两条
p2->nextarc=G.vertices[i].firstarc;
G.vertices[i].firstarc=p2;
}//for
return true;
}//CreateUDG
算法时间复杂度是O(n+e);
int LocateVex(ALGraph G,VerTexType u){
//在图G中查找顶点u,存在则返回顶点表中的下标;否则返回-1
int i;
for(i=0;i<G.vexnum;i++)
if(u==G.vertices[i])
return i;
return -1;
}
注意:一个图的邻接矩阵表示是唯一的,但其邻接表表示不唯一,这是因为邻接表表示中,各边表结点的链接次序取决于建立邻接表的算法,以及边的输入次序
邻接表表示法优缺点:
(1)优点
- 便于增加和删除顶点。
- 便于统计边的数目,时间复杂度是O(n+e)
- 空间效率高
(2)缺点
- 不便于判断顶点之间是否有边
- 不便于计算有向图各顶点的度