数据结构 -图 -基础

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今天简单讲讲图的相关概念。

常见概念

有向无向

首先，
图主要被分成了两种，
无向和有向，
大概长这样：

无向图的一条边是双向的，
有向图的一条边是单向的，有方向。
因此，
无向图中，
相邻的两个点之间最多一条边；
而有向图，
相邻的两个点之间最多两条边。

完全图

我们把图中所有的点全部通过边两两相连，
这就是完全图：

然后，用等差数列就可以得出，
无向完全图的边有n(n - 1)/2条，
有向n(n - 1)。

子图

我们把图中的点或线随便拆掉一些，
新图就是老图的子图：(图片)

不过要记住，
你只能删，
不能增或改。

连通/强连通/弱连通图

对于无向图，
如果任意两点都有路径相连，
没有分什么小团体，
那这就叫连通图。
下面的红、蓝就是连通图，而黄、绿不是：

对于有向图，
如果任意一个点都有走到其余点的路径，
这就叫强连通图；
如果把边的方向去掉，
即，把它当作无向图后，
还是一个连通图，
那这就叫弱连通图。
（很明显，
强连通必是弱连通，
但弱不一定是强）

生成树

生成树，
首先得是个连通图，
然后得是这个连通图的最小联通子图，
联通图刚刚讲了，子图也讲了，
剩个最小没讲，
这个最小不代表它的点变少了，
而代表它没有多余的边，
具体讲，
n个顶点的连通图，
其生成树只能是n个点、n-1条边的连通子图。

存储结构

没学图之前，
我还以为图是一堆Node的组合，
就像二叉树那样，
然后每个Node又存了相邻Node的指针。。。

不过现在一看，
搞个数组建立映射关系就行了，
在这之后，点的问题就解决了：
一个下标对应一个点。

那么，现在只需要知道如何表示边。
最主要的方法有两个：
邻接矩阵 和 邻接表。

先看邻接矩阵，
这里用到的是二维数组，
刚刚不是把点对应到了数组下标吗，
那么这里，
每个格子的横纵坐标就代表两个点，
格子存的值对应的是边的权值
（无穷代表该处没有边）

上面这是无向图的，
可以看到整个格子轴对称，
也就是每次需在对称的两个位置填数。
而有向图，
每次只在轴的一边填数，
另一边保持不变就行。

再来看看邻接表，
大概长这样：

有向图，你也可以用两个表，
一个记录这个点指向谁，
一个记录谁指向这个点。

知道了邻接矩阵和邻接表是什么，
我们还得关注一下它们的特点：

	邻接矩阵	邻接表
便于判断两个点间是否有边	✅	❎
便于计算各个顶点的度	✅	❎
便于增加删除顶点	❎	✅
便于统计边的数量	❎	✅
较高的空间效率	❎	✅

概念大致理解了，
现在开始敲代码。

先写邻接矩阵。
模板：
template<class V, class W, W W_MAX = INT_MAX, bool Direction = false>
点类型、权值类型、权值的最大值、是否有向

成员变量：
std::vector<V> _v; 点
std::unordered_map<V, int> _index; 下标
std::vector<std::vector<W>> _matrix; 矩阵

简单搭个架子，能跑就行：

namespace AdjacencyMatrix
{
template<class V, class W, W W_MAX = INT_MAX, bool Direction = false>
class Graph
{
public:Graph() = default;Graph(const std::vector<V>& v): _v(v), _matrix(v.size(), std::vector<W>(v.size(), W_MAX)) {for (int i = 0; i < v.size(); i++){_index[v[i]] = i;}}void AddEdge(const V& src, const V& dst, const W& w){int i_src = _index[src], i_dst = _index[dst];_matrix[i_src][i_dst] = w;if (!Direction){_matrix[i_dst][i_src] = w;}}void Show() const{std::cout << "   ";for (const auto& e : _v)std::cout << e << "  ";std::cout << std::endl;for (int i = 0; i < _matrix.size(); i++){std::cout << _v[i] << "  ";for (int j = 0; j < _matrix.size(); j++){if (_matrix[i][j] == W_MAX) std::cout << "∞ ";else std::cout << _matrix[i][j] << "  ";}std::cout << std::endl;}}~Graph(){}
private:std::vector<V> _v;std::unordered_map<V, int> _index;std::vector<std::vector<W>> _matrix;
};void Test1()
{Graph<char, int, INT_MAX, true> g(std::vector<char>{'A', 'B', 'D', 'C'});g.AddEdge('A', 'C', 2);g.AddEdge('B', 'D', 0);g.AddEdge('D', 'B', 2);g.AddEdge('C', 'A', 5);g.Show();
}
} // namespace AdjacencyMatrix

调用AdjacencyMatrix::Test1()，输出：

然后CV一下，稍稍改改，
就成了邻接表：

namespace AdjacencyList
{
template<class W>
struct Edge
{Edge(const W& w) :_index(-1), _w(w), _next(nullptr) {}int _index;W _w;Edge<W>* _next;
};template<class V, class W, W W_MAX = INT_MAX, bool Direction = false>
class Graph
{
public:typedef Edge<W> Edge;
public:Graph() = default;Graph(const std::vector<V>& v): _v(v), _list(v.size(), nullptr){for (int i = 0; i < v.size(); i++){_index[v[i]] = i;}}void _AddEdge(int src, int dst, const W& w){Edge* pNew = new Edge(w);pNew->_index = dst;pNew->_next = _list[src];_list[src] = pNew;}void AddEdge(const V& src, const V& dst, const W& w){_AddEdge(_index[src], _index[dst], w);if (!Direction) _AddEdge(_index[dst], _index[src], w);}void Show() const{for (int i = 0; i < _list.size(); i++) {std::cout << _v[i] << " :: ";Edge* cur = _list[i];while (cur) {std::cout << _v[cur->_index] << ':' << cur->_w << "->";cur = cur->_next;}std::cout << "nullptr" << std::endl;}}~Graph() {for (auto e : _list) {while (e) {auto tmp = e->_next;delete e;e = tmp;}}}private:std::vector<V> _v;std::unordered_map<V, int> _index;std::vector<Edge*> _list;
};void Test1()
{Graph<char, int, INT_MAX, true> g(std::vector<char>{'A', 'B', 'D', 'C'});g.AddEdge('A', 'C', 2);g.AddEdge('B', 'D', 0);g.AddEdge('D', 'B', 2);g.AddEdge('C', 'A', 5);g.Show();
}
} // namespace AdjacencyList

调用AdjacencyList::Test1()，输出：

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希望本篇文章对你有所帮助！并激发你进一步探索编程的兴趣！
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