一、数据结构图的定义
数据结构图是数据结构中的一种,用于表示离散对象的集合,由顶点和边组成。 其中,顶点代表了对象,边代表了对象之间的关系。通常情况下,可以用一个V-E的有序对来表示数据结构图,其中V表示顶点的集合,E表示边的集合。 数据结构图可以用于描述现实生活中的各种场景,如社交网络中的用户关系、电路图中各模块之间的连接关系等。
二、数据结构图的建立
构建一个数据结构图需要以下步骤:
- 确定顶点:根据场景,确定需要表示的对象,并将其抽象成为顶点。
- 确定边:根据场景,确定对象之间的关系,并将其表示成为边。可以用有向边或无向边表示不同的关系。
- 绘制数据结构图:根据确定的顶点和边,用图形化的方式绘制出数据结构图。
三、数据结构图的遍历
数据结构图的遍历是指按照某种规则遍历数据结构图中的所有顶点。 常用的遍历方法有深度优先遍历和广度优先遍历。 深度优先遍历是从某个特定的顶点开始,不断沿着一条路径遍历到底,直到不能再继续为止。然后返回到上一个顶点,从它开始继续遍历。 广度优先遍历则是从某个特定的顶点开始,先遍历和它相邻的所有顶点,然后再遍历这些顶点相邻的所有顶点,直到遍历完所有顶点为止。 下面是深度优先遍历和广度优先遍历的代码实现:
void DFS(int v)
{
visited[v] = true;
printf("%d ", v);
for (int i = 0; i < adj[v].size(); ++i)
{
int u = adj[v][i];
if (!visited[u])
DFS(u);
}
}
void BFS(int v)
{
queue<int> q;
q.push(v);
visited[v] = true;
while (!q.empty())
{
int f = q.front();
q.pop();
printf("%d ", f);
for (int i = 0; i < adj[f].size(); ++i)
{
int u = adj[f][i];
if (!visited[u])
{
visited[u] = true;
q.push(u);
}
}
}
}
四、数据结构图的示表示
数据结构图可以用多种方式进行表示,如邻接矩阵、邻接表等。 邻接矩阵是用一个二维数组来表示顶点之间的关系,数组的值表示边的权值或存在性。 邻接表则是用一个数组和链表的方式来表示顶点之间的关系,数组存储顶点的信息,链表存储和该顶点相邻的所有顶点。 下面是邻接表的代码实现:
vector<int> adj[MAXV];
void addEdge(int u, int v)
{
adj[u].push_back(v);
adj[v].push_back(u);
}
五、数据结构图的顶点
数据结构图中的顶点包含若干属性,如编号、权值等。可以用结构体或类来表示。 下面是用结构体表示顶点的代码:
struct Vertex
{
int index; // 顶点的编号
int value; // 顶点的权值
};
vector<Vertex> adj[MAXV];
六、数据结构图的应用
数据结构图可以应用于各种场景,如:
- 社交网络中的用户关系
- 电路图中各模块之间的连接关系
- 路由器之间的连接关系
- 城市交通路线图
- 网页之间的超链接关系 下面是一个应用数据结构图求最短路径的例子:
vector<pair<int, int> > adj[MAXV];
int dijkstra(int s, int t)
{
priority_queue<pair<int, int> > pq;
pq.push(make_pair(0, s));
memset(d, INF, sizeof(d));
d[s] = 0;
while (!pq.empty())
{
int u = pq.top().second;
int dist = -pq.top().first;
pq.pop();
if (u == t)
return dist;
if (dist > d[u])
continue;
for (int i = 0; i < adj[u].size(); ++i)
{
int v = adj[u][i].first;
int w = adj[u][i].second;
if (d[v] > dist + w)
{
d[v] = dist + w;
pq.push(make_pair(-d[v], v));
}
}
}
return -1;
}
七、数据结构图的实验报告
首先,我们对图进行建立。我们构造一个包含5个顶点和6条边的图。
// 建立数据结构图
vector<int> adj[MAXV]; // 邻接表
addEdge(1, 2);
addEdge(1, 3);
addEdge(2, 3);
addEdge(2, 4);
addEdge(3, 4);
addEdge(4, 5);
然后,我们对图进行深度优先遍历。
// 深度优先遍历
bool visited[MAXV]; // 标记是否被访问过
memset(visited, false, sizeof(visited));
DFS(1);
最后,我们对图进行广度优先遍历,并计算从1号顶点到其他顶点的最短路径。
// 广度优先遍历和最短路径
queue<int> q;
memset(visited, false, sizeof(visited));
q.push(1);
visited[1] = true;
while (!q.empty())
{
int u = q.front();
q.pop();
cout << u << " ";
for (int i = 0; i < adj[u].size(); ++i)
{
int v = adj[u][i];
if (!visited[v])
{
visited[v] = true;
q.push(v);
d[v] = d[u] + 1; // 计算最短路径
}
}
}
cout << endl;
cout << "Shortest path from 1 to 5 = " << d[5] << endl;
八、数据结构知识点总结
通过对数据结构图的全面解析,我们可以总结出以下知识点:
- 数据结构图是用于表示离散对象的集合,由顶点和边组成
- 用邻接矩阵和邻接表可以表示数据结构图
- 深度优先遍历和广度优先遍历是数据结构图的两种常用遍历方法
- 使用结构体或类可以表示数据结构图中的顶点
- 数据结构图可以应用于各种场景,如社交网络、电路图、路由器之间的连接关系等
- 通过数据结构图可以求出最短路径等重要问题 掌握这些知识点,可以为我们在实际工作中应用数据结构图提供帮助。