[セルフ]データ構造図第五章、ガイド、9枝をぶら下げていないの終わり

基本的なコンセプトマップ

まず、あなたはこのように見えますが、数字が何であるかを明確にする必要があります
データ構造の自己

図中の用語の定義。

有向グラフと無向グラフ

直接比較チャートを見ることができ、グラフと無向グラフを有向違いがありますが、これは何の困難ではありません。
自己は、データ構造のデータ構造をテスト

有向グラフと無向グラフ表現若干の違い、ノート
G1矢印は、有向グラフが表されるV={V~0~，V~1~，V~2~，V~3~} E = {<V~0~，V~1~>，<V~1~，V~2~>，<V~1~，V~0~>，<V~2~，V~0~>，<V~2~，V~3~>}
無向グラフ表現であり、矢印なしG2V={V~0~，V~1~，V~2~，V~3~} E = {(V~0~，V~1~)，(V~1~，V~2~)，(V~0~，V~2~)，(V~2~，V~3~)}

円弧、第一円弧、円弧テール：グラフのエッジの弧があります。既知側は有向グラフありません。有向グラフであるWに対してVからアーク発現の順序対<W vは、>、vは始点または円弧の端部と呼ばれ、アークが又はヘッドエンドwをいいます。

任意の2点間には側面図で無向完全グラフと呼びませんでした。
円弧上の任意の2点間の両方の完全図を指向図と呼ばれます。

右、重み付きグラフ：エッジは、この値は、右と呼ばれ、数値フィギュアが付属しています。図すべてのエッジは、加重加重図と呼ばれます。

頂点の、うちの度：

頂点vの無向グラフは、頂点に関連付けられたエッジの数であり、D（V）が示されます。
（ODと呼ばれる、VはV度の数と呼ばれ、アーク開始点の頂点であり、有向グラフ、頂点vの数は、IDが（V）と呼ばれる、Vのアークのエンドポイントと呼ばれV）。頂点v及び図、即ち、D（V）= ID（V）+ OD（V）の程度の和があります。

単純なパスは、ループ、簡単な回路：頂点のパスは繰り返さない配列は、単純なパスと呼ばれます。同じ回路パスの最初と最後の頂点は、頂点と呼ばれています。頂点の最初と最後の頂点を除いて、頂点は単に単純なループまたはリングと呼ばれる、ループの残りの部分と重なりません。

ここであなたが知る必要があるいくつかの用語があります

通信、図通信、通信コンポーネント、大幅に接続されたサブグラフ、強連結、強連結グラフ、強連結成分、スパニングツリー、スパニング森

エネルギーは十分にはそれをすべて確認した場合

図のストレージ構造。

多くのメモリ構造は、図1にあり、例えば、隣接行列、隣接テーブル、及び隣接するマルチテーブルクロス一覧

隣接行列

マトリックス1は、サイドラベル0、無エッジを有します

注意：无向图的邻接矩阵是一个对称矩阵

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図の重み付け隣接行列。
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自己隣接行列/最終試験Zhenti

データ構造の自己

無向グラフにそれを描くようにしてください！

隣接リスト

方法の順次隣接リストは、メモリに格納され、チェーン店を組み合わせています。

以下、左側は、右隣接リスト無向グラフ、ノートで、無向グラフであり、∧このシンボルは、頂点が接続されていない、終わりを示します。

データ構造の自己

有向グラフなどが、これは拡張を考慮して行われていません

トラバースグラフ

図は、体系的にグラフのすべての頂点を訪れる頂点グラフからトラバーサルを参照し、各頂点は一度だけ訪れています。
深さ優先探索と幅優先探索：二つの方法でグラフをトラバースする基本的な方法。

通信の図の深さ優先探索

深さ優先、ダウン行くことです、散歩は、収益を歩きます
データ構造の自己

連結グラフの幅優先探索

頂点に沿って、それが横断しています。

自己データ構造、テスト

アプリケーションマップ

最小スパニングツリーの概念

概念：図最小スパニングツリーは、図スパニング全ての重みの総和が最小のスパニングツリーです。

构造最小生成树的Prim算法

常に最小重量を探して

ルックケース
自己データ構造、テスト

构造最小生成树的克鲁斯卡尔算法そして、单源最短路径これら2つのアルゴリズム、それを使って自分の表情。

トポロジカルソート

AOVネットワーク

エンジニアリングやプロセスのいくつかの種類はいくつかの小さなプロジェクトやフェーズ、これらの小規模なプロジェクトやステージと呼ばれる活動に分けることができます。
グラフの頂点は、エッジの間の優先関係する活動を示す活動を表現する場合、頂点によって表されるこの活動はAOVネットワークは、図を参照しました。

自己データ構造、テスト

トポロジカルソートの
集合G =（V、E）を有するn個の頂点が有向グラフである、V配列がV頂点〜1〜、V〜2 〜、...、V〜N〜トポロジは、シーケンスと呼ばれます場合にのみ頂点の配列は以下の条件を満たすの場合：頂点vから有向グラフG〜I〜V〜Jにおける場合〜一つの経路は、トポロジ配列頂点vは〜私は〜V〜Jでなければなりません〜の前に。図のシーケンスのトポロジにトポロジカルソートと呼ばれるプロセスを検索します。前提条件AOVネットワークトポロジカルソートは、ループ内で許可されていません。

トポロジカルソートアルゴリズムの時間複雑度はO（N + E）であり、nはグラフの頂点の数であり、eは、図中のアークの数です。

次のようにソートアルゴリズムトポロジカル基本的な手順は次のとおりです。

図は、0度の頂点を選択して、頂点を出力します。
頂点及び図面から関連したアークを削除し、円弧調整ヘッドノードが侵入（浸透マイナス1）のアークを削除しています。
0度のすべてのまで、上記の2つの手順を繰り返し

何それトポロジカルソートアルゴリズムの良い理解

セルフ/データ構造最終試験Zhenti

数据结构自考，自考数据结构期末考试真题

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数据结构期末考试真题

トポロジカルソートが一意ではありません -