邻接矩阵专题

C语言-数据结构克鲁斯卡尔算法(Kruskal)邻接矩阵存储

相比普里姆算法来说，克鲁斯卡尔的想法是从边出发，不管是理解上还是实现上都更简单，实现思路：我们先把找到所有边存到一个边集数组里面，并进行升序排序，然后依次从里面取出每一条边，如果不存在回路，就说明可以取，否则就跳过去看下一条边。其中看是否是回路这个操作利用到了并查集，就是判断新加入的这条边的两个顶点是否在同一个集合中，如果在就说明产生回路，如果没在同一个集合那么说明没有回路可以加入

「图」邻接矩阵|边集数组|邻接表 / LeetCode 35|33|81（C++）

概述我们开始入门图论：图的存储。图是一种高级数据结构：链表是一个节点由一条边指向下一个节点，二叉树是一个节点由两条边指向下两个节点，而图是由任意多个节点由任意多条边指向任意多个节点。图由节点和边构成，边往往存在边权。边权在不同的问题中往往有不同含义，如在最短路径中表示边的长度，在AOE网中表示任务所需时间。对于这种复杂的结构，如何存储在计算机的程序语言中呢？我们先来介绍三种存储

数据结构实验图论：基于邻接矩阵/邻接表的广度优先搜索遍历（BFS）

数据结构实验图论一：基于邻接矩阵的广度优先搜索遍历 Time Limit: 1000MS Memory limit: 65536K 题目描述给定一个无向连通图，顶点编号从0到n-1，用广度优先搜索(BFS)遍历，输出从某个顶点出发的遍历序列。(同一个结点的同层邻接点，节点编号小的优先遍历）输入输入第一行为整数n（0< n <100），表示数据的组数。对于

图的广度优先搜索（BFS）算法与邻接矩阵表示

图的广度优先搜索（BFS）算法与邻接矩阵表示 1. 图的表示2. 广度优先搜索（BFS）BFS 算法步骤： 3. 使用邻接矩阵的 BFS 实现4. 运行时间分析时间复杂度：空间复杂度： 5. BFS 使用邻接列表与邻接矩阵的比较BFS 在邻接列表上的运行时间： 6. 结论在计算机科学中，图是一种重要的数据结构，用于表示对象之间的复杂关系。图可以通过多种方式表示，包括邻接矩阵和邻接

(转)图算法单源最短路径Dijkstra算法（邻接表/邻接矩阵+优先队列STL)

一、前言　　最短路径算法，顾名思义就是求解某点到某点的最短的距离、消耗、费用等等，有各种各样的描述，在地图上看，可以说是图上一个地点到达另外一个地点的最短的距离。比方说，我们把地图上的每一个城市想象成一个点，从一个城市到另一个城市的花费是不一样的。现在我们要从上海去往北京，需要考虑的是找到一条路线，使得从上海到北京的花费最小。有人可能首先会想到，飞机直达啊，这当然是时间消耗最小的方法，但是考虑

数据结构之邻接矩阵

邻接矩阵是图论中表示图的一种基本数据结构，它通过一个二维数组（矩阵）来记录图中顶点之间的连接关系。邻接矩阵是图的直观表示方法，适用于表示稠密图（即边数较多的图）。定义对于一个包含n个顶点的图G，其邻接矩阵A是一个n x n的二维数组（或矩阵）。如果图G是有向图，则A[i][j]表示从顶点i到顶点j是否有边（或边的权重）。如果i和j之间有边，则A[i][j]为非零值（通常为1，或边的权重）；

06-6.2.1 邻接矩阵法

👋 Hi, I’m @Beast Cheng 👀 I’m interested in photography, hiking, landscape… 🌱 I’m currently learning python, javascript, kotlin… 📫 How to reach me --> 458290771@qq.com 喜欢《数据结构》部分笔记的小伙伴可以订阅专栏，今后还会

【数据结构与算法】图的存储（邻接矩阵,邻接表）详解

图的邻接矩阵数据结构 typedef enum { NDG, DG, NDN, DN } GraphKind;using VRType = int;using InfoType = int;typedef struct ArcCell {VRType adj;InfoType *info;} Arc[N][N];struct MGraph {ElemType vexs[N];Arc arc;

邻接矩阵实现

图图的描述方式: 邻接矩阵邻接链表邻接矩阵实现 #pragma once#include "graph.h"#include <vector>#include <iostream>#include <iomanip>#include <queue>#include <exception>//#include <string>#define NPOS -1templa

链表是一种线性存储结构，是一对一对应关系。而树是一种层次存储结构，是一对多的对应关系。而图则是一种关系存储结构，是多对多对应关系。树和图类似于数据库中的层次模型和关系模型。图的存储结构主要有两种，分别为邻接矩阵和邻接表法，其中邻接表较难，但本质相同，都是记录结点与其邻接结点，只是方法不同而已。下面分别讨论邻接表和邻接矩阵的思想。邻接表的思想是：定义三个结点，分别为表结点，头结点，邻接表结点，表结点

成长路上的小程序之——图的邻接矩阵DFS、BFS

之所以发这篇博客是不甘心我写了这么长的代码，结果一个贱人告诉我存储方式用错了。。。这里的BFS因为嫌写队列函数太麻烦，所以直接用数组加标识front、rear完成队列的操作，反正节点个数小，使用数组并不会浪费很多空间。贴上代码纪念一下我曾经二过： #define MAX -1;#define MAX_VERTEX_NUM 20typedef enum {DG,DN,UDG,UDN

再谈图的存储方式（邻接矩阵，邻接表，前向星）

1.邻接矩阵 1.存图思想使用一个矩阵来描述一个图，对于矩阵的第i行第j列的值，表示编号为i的顶点到编号为j的顶点的权值。 2.代码实现 // 最大顶点数const int V = 1000;// 邻接矩阵的定义// mat[i][j] 表示顶点'i'到顶点'j'的权值int mat[V][V];// 邻接矩阵的初始化操作// 假设权值为零表示没有该边memset(ma

数据结构——图的数组实现（邻接矩阵表示法）

Graph 　　　　　　基本知识这里不做介绍，可以去看<DSAA>或者<algorithm>.这里主要给出图的Ｃ语言实现。首先我们要对图进行“抽象”，具体的找出关键能够描述图的关键信息，这里我简单的选取了vertex和edge，就是节点和节点所连同的路径。下面是基于数组描述节点间关系的实现 graph.h /***************************

图的深度优先搜索(邻接矩阵)

Problem Description 给出图的顶点数和顶点与顶点之间的连接关系，请输出用邻接矩阵存储的图的深度优先搜索顶点序列。 Input 输入的第一行是一个整数T表示测试示例的数目，每组示例的第一行有两个数m(2<=m<=10)和n(1<=n<=m*(m-1)/2)，m表示顶点的个数(顶点的标号从1-m)，n表示边的个数。下面n行的每行表示一条边。后面一行是一个数k，k表示需要

【Python-图结构准备】“pickled object“、调整邻接矩阵使其对称、图加自环图邻接矩阵归一化、稀疏邻接矩阵格式转换

引言：python代码学习，本博客对python的"pickled object" （腌制对象，也叫序列化对象），调整邻接矩阵使其对称、图加自环 & 图邻接矩阵归一化、稀疏邻接矩阵格式转换从代码实现的角度进行介绍。我们先引入一段代码，通过这段代码来解释相应的知识点。 with open('data/' + args.dataset + '_mean_' + args.diffusion_mod

邻接矩阵基础入门

引言邻接矩阵是图论中表示图的一种方式，它通过矩阵来描述图中各顶点之间的连接关系。在邻接矩阵中，图中的每个顶点都对应矩阵中的一行和一列，矩阵中的元素表示顶点之间是否存在边以及边的权重（如果是加权图）。定义和性质对于一个包含n个顶点的图G，其邻接矩阵A是一个n×n的矩阵，其中的元素A[i][j]（i、j从0开始或从1开始，根据实际情况而定）定义如下：如果存在一条从顶点i到顶

求连通分量（无向图，邻接矩阵，BFS）

1、题目： Problem Description 设有一无向图，其顶点值为字符型并假设各值互不相等，采用邻接矩阵表示法存储表示。利BFS用算法求其各连通分量，并输出各连通分量中的顶点。 Input 有多组测试数据，每组数据的第一行为两个整数n和e，表示n个顶点和e条边（0<n<20）；第二行为其n个顶点的值，按输入顺序进行存储；后面有e行，表示e条边的信息，每条

广度优先生成树（无向图，邻接矩阵，BFS）

1、题目： Problem Description 设有一连通无向图，其顶点值为字符型并假设各值互不相等，采用邻接矩阵表示法存储表示。利用BFS算法求其广度优先生成树（从下标0的顶点开始遍历），并在遍历过程中输出广度优先生成树的每一条边。 Input 有多组测试数据，每组数据的第一行为两个整数n和e，表示n个顶点和e条边（0<n<20）；第二行为其n个顶点的值，按

邻接矩阵遍历（无向图，邻接矩阵，DFS，BFS）

1、题目： Problem Description 有多组数据，每组数据第一行有两个整数n、m,(0<n,m<100)，n表示是有n个点（1~n）形成的图，接下来有m行数据，每一行有两个整数（表示点的序号），说明这两点之间有一条边。 Input 分别输出从标号为1点开始深度和广度优先搜索的序列，每个数之后有一个空格。每组数组分别占一行。 Output

图的邻接矩阵存储方式

图的邻接矩阵的存储方式是用两个数组来表示图。一个一维数组存储图的顶点信息一个二维数组存储图中的边的信息。假设一维数组为vexs[maxvex]，二维数组为arc[maxvex][maxvex]，maxvex=100。在无向图中：若顶点vi与vj之间的权重为w则arc[i][j]=w；若顶点vi与vj之间无连接则arc[i][j]=65535；若顶点vi与vi之间则arc[i][j]=0。

图的基本操作（基于邻接矩阵）：图的构造，深搜（DFS），广搜（BFS）

#include <iostream> #include <stdio.h> #include <cstdlib> #include <cstring> #include <string> #include <queue> using namespace std; typedef struct MGraph{ string vexs[10];//顶点向量 int ar

[数据结构]图邻接矩阵C语言简单实现

Github:(https://github.com/FlameCharmander/DataStructure) 到了图这章确实会比较复杂，因此我想分几个部分，一个是邻接矩阵实现，一个是邻接表实现，然后是基于邻接矩阵的广度优先搜索遍历，基于邻接表的深度优先搜索遍历来讨论。首先现在大概有几种图的数据结构，一个是邻接矩阵，邻接表，十字链表（有向图），邻接多重表。我们先来看下邻接矩阵是怎么实现的吧

邻接矩阵图的dfs和bfs

int G[maxn][maxn];int n; //点数int m; //边数int vis[maxn];void init(){memset(G,0,sizeof(G));memset(vis,0,sizeof(vis));for(int i=0; i<m; i++){int u,v;scanf("%d%d",&u,&v);G[u][v] = 1;}}void dfs(int u)

JGraphX生成的通风网络图导出为解算图模型时确保邻接矩阵正确的处理

JGraphX生成的通风网络图，反映了风网的拓扑关系，但是Jgraph中的edge的节点mxcell虽然是正确的，但是其中的Node却不是与label对应的，其原因可能是由于插入边时的方法问题，所以在网络图导出为解算图时，应进行如下处理： mxgraph.selectVertices();Object[] vcells = graphComponent.getGraph().g

Prim算法的C语言实现（邻接矩阵）

#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <malloc.h>#include <string.h>#define MAX 100 // 矩阵最大容量#define INF (~(0x1<<31)) // 最大值(即0X7FFFFFFF)#define isLetter(a) ((

基于邻接矩阵的朴素Dijkstra单源最短路C++极简实现

基于邻接矩阵的Dijkstra实现最近刷题遇到了1个最短路算法的题: https://leetcode-cn.com/problems/network-delay-time/，我就在想有没有一个最佳的通用的朴素Dijkstra的C++实现。看了一些解答，有一个很经典，核心逻辑20行左右，没有任何冗余操作，像是搞ACMer同学的风格。核心实现如下： #include <vector>#inc