数据结构——图:极大小连通子图、图的存储结构、图的遍历
圖的基本概念:
極大連通子圖就是連通分量。
極大連通子圖與連通分量在無向圖(undirected graph)這個前提下是等同的概念。
極小連通子圖:?減去任何一條邊就不再連通。
不管樹還是二叉樹:n個節點,n-1條邊。
有n-1條邊的連通圖,一定是生成樹。
連通圖邊數一定大于n-1條。去掉一些邊,剩下n-1條邊,而且是連通的,那就是連通圖的生成樹。
數據結構筆記—極大連通子圖(連通分量) 極小連通子圖與生成樹、生成森林
https://blog.csdn.net/ITcainiao_/article/details/102847833
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圖的存儲結構:
1、鄰接矩陣
2、鄰接表:
(對于有向圖,只能算每個節點的出度,不方便算入度)
(對于無向圖,重復存儲邊)
3、十字鏈表:有向圖的鏈式存儲,每個節點的出入都能表示。
4、鄰接多重表:無向圖的鏈式存儲,不需要重復存儲。
網:在圖的基礎上加上邊的權值。
上面 因為權值可能為0
對于頭結點,用一維數組的表示方法。后面表結點用鏈式存儲,存儲弧(邊)的信息。
有向圖的逆鄰接表:以頭節點為頭的單鏈表。
之前的是以頭節點為尾的單鏈表。
一個以頭結點為頭的單鏈表,一個以這個節點為尾的單鏈表。
無向圖的鄰接表重復存儲信息。
鄰接多重表:不需要重復存儲。
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圖的遍歷:
找V1的所有沒有被訪問過的鄰接點v2、v3。
再找v2和v3的所有沒有被訪問過的鄰接點4 5 6 7
再依次往下走。。。。
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7.4圖的連通性問題:
Kruskal算法,找不是同一個集合的連線。
上圖,右邊為左邊的化簡形式。
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有向無環圖的一個有用的操作就是拓撲排序,不是唯一的。
拓撲排序可以用來判斷一個有向圖是否存在回路。即判斷是否為有向無環圖。
上面一頁沒有細說。
下面最短路徑也沒有特別明白。
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的数据结构——图:极大小连通子图、图的存储结构、图的遍历的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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