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顶点结点
有向无环图(DAG):是描述含有公共子式的表达式的有效工具。二叉树也能表示表达式,但是利用有向无环图可以实现对相同子式的共享,从而节省存储空间。
顶点的度:
无向图:某顶点V的度记为D(V),代表与V相关联的边的条数
有向图:顶点V的度D(V)=ID(V)+OD(V)
强连通分量:在有向图中,若图中任意两顶点间都存在路径,则称其是强连通图。图中极大 强连通子图称之为强连通分量
“极大”在这里指的是:往一个连通分量中再加入顶点和边,就构不成原图中的一个 连通子图,即连通分量是一个最大集的连通子图。有向图的连通就是指该有向图是
强连通的
遍历图的过程实质上是_对每个顶点查找其邻接点的过程___ 其耗费的时间主要取决于采用的存储结构。当用邻接矩阵存储图时,查找每个顶点的邻接点所需的时间O( ),其中n是图中顶点数。而当用邻接表存储图时,找邻接点的所需时间为O(e),其中e为图中边的个数或有向弧的个数,由此,当以邻接表作为存储结构时,深度优先搜索遍历图的时间复杂度O(n+e).
广度优先搜索遍历图的时间复杂度和深度优先搜索遍历相同,两者的不同之处仅在于对结点访问的顺序不同。也就是说他们的时间复杂度都取决于说采用的存储结构,当用邻接矩阵存储时,复杂度为O( ),当用邻接表存储时,时间复杂度为O(n+e).
建图的算法:(邻接表是常考的,邻接矩阵简单,十字链表和 多重表和建邻接表十分的相似)
void CreatGraph (AdjList &g) //建立有n个顶点和m 条边的无向图的邻接表存储结构
{ int n,m;
scanf("%d%d",&n,&m);//输入顶点数和边数
for (i =1,i<=n;i++)//输入顶点信息,建立顶点向量
{ scanf(&g[i].vertex);
g[i].firstarc=null;
}
for (k=1;k<=m;k++)//输入边信息
{ scanf(&v1,&v2);//输入两个顶点
i= LocateVertex (g,v1); j=GraphLocateVertex (g,v2); //顶点定位
p=(ArcNode *)malloc(sizeof(ArcNode));//申请边结点
p->adjvex=j;
p->next=g[i].firstarc; g[i].firstarc=p;//将边结点链入出边链表的头部
p=(ArcNode *)malloc(sizeof(ArcNode)); //因为是无向图所以要在另外一个
p->adjvex=i;
p->next=g[j].firstarc; g[j].frstarc=p;// 顶点的出边表中插入该结点
}
}//算法CreatGraph结束
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