ADT图及图的实现及图的应用

图：

图中涉及的定义：

有向图：

顶点之间的相关连接具有方向性；

无向图：

顶点之间相关连接没有方向性；

完全图：

若G是无向图，则顶点数n和边数e满足：0<=e<=n(n-1)/2,当e=n(n-1)/2时，称之为完全无向图；若G是有向图，则0<=e<=n(n-1)；当e=n(n-1)时，称之为完全有向图；即此时图中边数最多；

顶点的度：

无向图中定义为关联顶点的边数，有向图中分入度和出度；度D(G)和边数e满足关系：2*e=D(G)，即边数的两倍等于图中度数和；

图的实现：

邻接矩阵实现图：

#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<algorithm>
#include<iostream>
#define MAX_SIZE 10005
using namespace std;

int tmp[MAX_SIZE][MAX_SIZE];                 		 //由于数组可能会比较大，定义在main里面可能会爆，所以先定义在全局； 

typedef struct agraph* Graph;
typedef struct agraph
{
	int n;                                  		//顶点数
	int e;                                  		//边数
	int a[MAX_SIZE][MAX_SIZE];
}Agraph;

Graph GraphInit(int n,Graph G)						// 对图G的初始化；
{
	G->n=n;
	G->e=0;
	return G;
}

void GraphAdd(int i,int j,int val,Graph G)			//插入顶点之间的连接关系；
{
	G->a[i][j]=val;G->e++;
}
void GraphDelete(int i,int j,Graph G)				//删除顶点之间的连接关系；
{
	G->a[i][j]=0;G->e--;
}
int OutDegree(int i,Graph G)
{
	int j,sum=0;
	for(j=1;j<G->n;j++)
	{
		if(G->a[i][j]!=0)sum++;
	}
	return sum;
}
int InDegree(int i,Graph G)
{
	int j,sum=0;
	for(j=1;j<=G->n;j++)
	{
		if(G->a[j][i]!=0)sum++;
	}
	return sum;
}
void GraphOut(Graph G)
{
	int i,j;
	for(i=1;i<=G->n;i++)
	{
		for(j=1;j<=G->n;j++)
			printf("%3d",G->a[i][j]);
		printf("\n");
	}
}
int main()
{
	int i,j,n;
	scanf("%d",&n);
	Graph G=new Agraph;
	G=GraphInit(n,G);
	GraphAdd(1,3,6,G);
	GraphAdd(1,5,55,G);
	GraphAdd(2,3,12,G);
	GraphAdd(2,4,50,G);
	GraphAdd(3,4,3,G);
	GraphAdd(1,2,47,G);
	GraphAdd(3,6,21,G);
	GraphAdd(3,2,31,G);
	GraphAdd(4,1,19,G);
	printf("%d %d\n",InDegree(2,G),OutDegree(2,G));
	printf("\n\n\n");
	printf("邻接矩阵中图G的关系输出：\n");
	GraphOut(G);
	return 0;
}

输出截图：

邻接表实现图：

#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<iostream>
using namespace std;

typedef struct anode* Node;										//可以看成是建立一条边；
typedef struct anode
{
	int v;														//边的另一个顶点；
	int val; 													//边权；
	Node next;													//邻接表指针；
}Anode;

typedef struct agraph* Graph;
typedef struct agraph
{
	int n;
	int edges;
	Node *nodes;
}Agraph;

Node NewNext(int v,int val,Node next)							//新建一个节点建立边的连接关系；
{
	Node x=new Anode;
	x->v=v;
	x->val=val;
	x->next=next;
	return x;
}

Graph GraphInit(int  n,Graph G)									//对图G的初始化；
{
	int i;
	G->n=n;
	G->edges=0;
	G->nodes=(Node*)malloc((n+1)*sizeof(Node));
	for(i=0;i<=n;i++)
	{
		G->nodes[i]=0;
	}
	return G;
}
void GraphAdd(int i,int j,int val,Graph G)
{
	G->nodes[i]=NewNext(j,val,G->nodes[i]);						//相当于i的邻接顶点不断增加时，其邻接表从表头加入，先加入的关系不断后移；
	G->edges++;
}
void GraphDelete(int i,int j,Graph G)
{
	Node p,q;
	p=G->nodes[i];
	if(p->v==j)
	{
		G->nodes[i]=p->next;
		free(p);
	}
	else
	{
		while(p&&p->next->v!=j)p=p->next;
		if(p)
		{
			q=p->next;
			p->next=q->next;
			free(q);
		}
	}
	G->edges--;
}
int InDegree(int i,Graph G)
{
	int j,sum=0;
	for(j=1;j<=G->n;j++)
	{
		/*判断当前有向图G中的边（i,j）是否存在*/
		Node p=G->nodes[i];
		while(p&&p->v!=j)p=p->next;
		if(p)sum++;
	}
	return sum;
}
int OutDegree(int i,Graph G)
{
	Node p=G->nodes[i];
	int sum=0;
	while(p)
	{
		sum++;
		p=p->next;
	}
	return sum;
}
void GraphOut(Graph G)
{
	Node p;
	int i;
	for(i=1;i<=G->n;i++)
	{
		if(G->nodes[i])printf("%d的邻接表：",i);
		p=G->nodes[i];
		while(p)
		{
			printf("%3d",p->v);
			p=p->next;
		}
		printf("\n");
	}
}
int main()
{
	int i,j,n;
	scanf("%d",&n);
	Graph G=new Agraph;
	G=GraphInit(n,G);
	GraphAdd(1,3,6,G);
	GraphAdd(1,5,55,G);
	GraphAdd(2,3,12,G);
	GraphAdd(2,4,50,G);
	GraphAdd(3,4,3,G);
	GraphAdd(1,2,47,G);
	GraphAdd(3,6,21,G);
	GraphAdd(3,2,31,G);
	GraphAdd(4,1,19,G);
	printf("%d %d\n",InDegree(2,G),OutDegree(2,G));
	printf("\n\n\n");
	printf("邻接表中图G的关系图输出：\n");
	GraphOut(G);
	return 0;
}

输出截图：

图的遍历：

图的遍历一般有两种方法：

1、广度优先搜索；2、深度优先搜索；

#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<algorithm>
#include<iostream>
#include<queue>
#define MAX_SIZE 10005
using namespace std;
int vis[10005]={0};
int cnt;

int tmp[MAX_SIZE][MAX_SIZE];                 		 //由于数组可能会比较大，定义在main里面可能会爆，所以先定义在全局； 

typedef struct agraph* Graph;
typedef struct agraph
{
	int n;                                  		//顶点数
	int e;                                  		//边数
	int a[MAX_SIZE][MAX_SIZE];
}Agraph;

Graph GraphInit(int n,Graph G)						// 对图G的初始化；
{
	G->n=n;
	G->e=0;
	return G;
}

void GraphAdd(int i,int j,int val,Graph G)			//插入顶点之间的连接关系；
{
	G->a[i][j]=val;G->e++;
}
void GraphDelete(int i,int j,Graph G)				//删除顶点之间的连接关系；
{
	G->a[i][j]=0;G->e--;
}
int OutDegree(int i,Graph G)
{
	int j,sum=0;
	for(j=1;j<G->n;j++)
	{
		if(G->a[i][j]!=0)sum++;
	}
	return sum;
}
int InDegree(int i,Graph G)
{
	int j,sum=0;
	for(j=1;j<=G->n;j++)
	{
		if(G->a[j][i]!=0)sum++;
	}
	return sum;
}
void GraphOut(Graph G)
{
	int i,j;
	for(i=1;i<=G->n;i++)
	{
		for(j=1;j<=G->n;j++)
			printf("%3d",G->a[i][j]);
		printf("\n");
	}
}

/*图的遍历：广度优先搜索*/
void bfs(Graph G,int i)
{
	int j;
	queue<int>q;
	q.push(i);														//从i顶点开始当前的搜索，即用顶点i初始化队列q；
	vis[i]=cnt++;													//vis数组储存的是编号为j的这个顶点被访问时的序号；即第几个被访问到的顶点；
	while(!q.empty())
	{
		i=q.front();
		q.pop();
		for(j=1;j<=G->n;j++)										//即对每次的i的相邻的未被访问过的顶点进行访问（符合广度优先搜索的由近到远搜索）
		{
			if((G->a[i][j])&&(vis[j]==0))
			{
				q.push(j);
				vis[j]=cnt++;
			}
		}
	}
}
void GraphSearchByBfs(Graph G)
{
	int i;
	cnt=1;
	for(i=1;i<=G->n;i++)
	{
		if(vis[i]==0)
			bfs(G,i);										//n个顶点中可能存在多个联通块，对其做一次循环之后可以保证将图中的所有的顶点都访问到；
	}
}
//上述邻接矩阵实现的图的广度优先搜索遍历因为在搜索时需要确保对所有的顶点都访问，因此所需要的时间为O(n*n)； 

/*图的遍历：深度优先搜索*/
void dfs(Graph G,int i)										//邻接矩阵实现的图的深搜
{
	int j;
	vis[i]=cnt++;
	for(j=1;j<=G->n;j++)
	{
		if(G->a[i][j])
		{
			if(vis[j]==0)dfs(G,j);							//即递归走到尽头才停止这一次的搜索；
		}
	}
}
/*这段邻接表深搜函数函数适用的是邻接表实现的图，在此无效*/
//void dfs2(Graph G,int i)
//{
//	Node p;
//	vis[i]=cnt++;
//	for(p=G->nodes[i];p;p=p->next)
//	{
//		if(vis[p->v]==0)
//			dfs(G,p->v);
//	}
//}
void GraphSearchByDfs(Graph G)
{
	int i;
	cnt=1;
	for(i=1;i<=G->n;i++)
	{
		if(vis[i]==0)
			dfs(G,i);										//n个顶点中可能存在多个联通分支，对其做一次循环之后可以保证将图中的所有的路径都访问到；
	}
}

int main()
{
	int i,j,n;
	scanf("%d",&n);
	Graph G=new Agraph;
	G=GraphInit(n,G);
	GraphAdd(1,3,6,G);
	GraphAdd(1,5,55,G);
	GraphAdd(2,3,12,G);
	GraphAdd(2,4,50,G);
	GraphAdd(3,4,3,G);
	GraphAdd(1,2,47,G);
	GraphAdd(3,6,21,G);
	GraphAdd(3,2,31,G);
	GraphAdd(4,1,19,G);
	GraphAdd(7,3,12,G);
	GraphAdd(2,9,1,G);
	GraphAdd(3,8,47,G);
	GraphAdd(7,9,99,G);
	GraphAdd(7,10,11,G);
	GraphAdd(9,8,23,G);
	printf("%d %d\n",InDegree(2,G),OutDegree(2,G));
	printf("\n\n\n");
	printf("邻接表中图G的关系图输出：\n\n");
	GraphOut(G);

//	printf("\n\n");
//	printf("对图进行遍历，广度优先搜索输出：\n\n");
//	GraphSearchByBfs(G);
//	for(i=1;i<=n;i++)
//		printf("%d是第%d个遍历到的顶点\n\n",i,vis[i]);

	printf("\n\n");
	printf("对图进行遍历，深度优先搜索输出：\n\n");
	GraphSearchByDfs(G);
	for(i=1;i<=n;i++)
		printf("%d是第%d个遍历到的顶点\n\n",i,vis[i]);

	return 0;
}

1、广度优先搜索：

基本思想：从图中的某个顶点i出发，在访问了顶点i之后，接着就尽可能的先横向搜索i的邻接顶点，在一次访问过i的各个未被访问过的邻接顶点之后，分别从这些邻接顶点出发，递归以广度优先方式搜索图中的其他顶点，直至图中的所有顶点都被访问到为止；即以i为起始顶点，由近到远（即路径长度为1,2,3，.....）依次访问和顶点i有路相通的顶点;

输出结果：

2、深度优先搜索：

从i开始搜索，标记i为已访问再递归的用深度优先搜索依次搜索i的每一个未被访问的邻接顶点，如果从i出发有路可达的顶点都已被访问过，则从i开始的搜索过程结束；此时，如果图中海油未被访问的节点，则再任选一个并从该节点开始做新的搜索；直至图中所有的节点都被访问过为止；

输出结果：

图的实际问题应用：

最短路径问题：1、单源最短路径；2、所有顶点对之间的最短路径；

单源最短路径(Dijkstra算法/Bellman-Ford算法)：

Dijktra(不能存在负权边):

V是赋权有向图，设置一个集合S并不断作贪心算法扩充该集合，其中的顶点当且仅当源到该顶点的最短路径已知；用dist[]数组记录当前每个顶点所对应的最短特殊路径长度（特殊路径：从源到顶点u且中间只经过S中顶点的路径称为从源到u的特殊路径）。该算法每次从V-S中取出具有最短路径长度的顶点u，将其添加到S中，同时对数组dist作必要的修改，当S中包含了V中所有顶点，dist就记录了从源到其他所有顶点的最短路径长度；

Bellman-Ford：

对图中除源顶点s外的任一顶点u，依次构造

从s到u的最短路径长度序列dist1[u],dist2[u],...,dist n-1[u].其中dist i[u]表示从s到u的最多经过i条边的最短路径长度；若G中没有从源可达的负权圈，则从s到u的最多有n-1条边；因此，dist n-1[u]就是从s到u的最短路径长度；

实现时：

用ub[]数组记录顶点的最短路径长度更细状态，count[]数组记录顶点的最短路径长度更新次数，队列que[]存储最短路径更新过的顶点，算法依次从que中取出待更新的顶点u，按照计算dist i[u]的递归式进行计算，一旦发现存在顶点k有count[k]>n，说明图G中有一个从k出发的负权圈，算法终止，否则，当队列que为空时，算法得到图G的各顶点的最短路径长度；

具体题目应用代码：后续详细复习补上；

所有顶点对之间的最短路径（floyd算法）：

Dijsktra * n：

每次以一个顶点为源，重复执行Dijkstra算法n次；时间复杂度为O（n* n *n）;

Floyd：

设置一个n*n的矩阵c，初始时c[i][j]=a[i][j]；a是权值数组；在矩阵c上做n次迭代，经k次迭代后，c[i][j]值是从顶点i到顶点j且中间不经过编号大于k的顶点的最短路径长度。做迭代时，公式：c[i][j] = min{ a[i][j] , c[i][k]+a[k][j] };

第十一次作业：

1、（给定一个图，求图中所有顶点对之间的最短路径长度，用Floyd算法实现）

            #include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#define INF 0x3f3f3f3f
#define MAX 405
using namespace std;
int pre[MAX][MAX],dist[MAX][MAX];
void Floyd(int n,int gra[][MAX])
{
	int i,j,k;
	for(i=1;i<=n;i++)
	{
		for(j=1;j<=n;j++)
		{
			dist[i][j]=gra[i][j];pre[i][j]=j;
		}
	}
	for(k=1;k<=n;k++)
	{
		for(i=1;i<=n;i++)
		{
			for(j=1;j<=n;j++)
			{
				if(dist[i][k]!=INF&&dist[k][j]!=INF&&dist[i][k]+dist[k][j]<dist[i][j])
				{
					dist[i][j]=dist[i][k]+dist[k][j];
					pre[i][j]=pre[i][k];
				}
			}
		}
	}
}
int gra[MAX][MAX];

int main()
{
	int n,m,i,j,k;
	int u,v,val,tmp,que;
	scanf("%d%d",&n,&m);
	for(i=0;i<=n;i++)
	{
		for(j=0;j<=n;j++)
		{
			gra[i][j]=(i==j?0:INF);
		}
	}
	for(i=0;i<m;i++)
	{
		scanf("%d%d%d",&u,&v,&val);
		gra[u][v]=gra[v][u]=val;
	}
	Floyd(n,gra);
	scanf("%d",&que);
	for(i=0;i<que;i++)
	{
		scanf("%d%d",&u,&v);
		if(dist[u][v]!=INF)
			printf("%d\n",dist[u][v]);
		else printf("-1\n");
	}
	return 0;
}

2、（判断图中是否存在负权圈--深搜做法：但是要会开类似三维数组vector<pair<int,int>>vv[2005];）

#include<stdio.h>
#include<vector>
#include<memory.h>
using namespace std;
bool vis[2005];
vector<pair<int,int> >vv[2005];
int n,m,s;
bool flag=false;
int dis[2005];
void dfs(int pos)
{
	if(flag) return;
	vis[pos]=true;
	vector<pair<int,int> >::iterator it;
	for(it=vv[pos].begin();it!=vv[pos].end();it++)
	{   int to=it->first;
		if(dis[to]>dis[pos]+it->second)
		{
			dis[to]=dis[pos]+it->second;

		if(vis[to]) {
		flag=true;return;}
		else
		{
			dfs(to);
		}
       	}
	}
}
int main()
{
	scanf("%d%d",&n,&m);
	int  i,j;
	memset(vis,false,sizeof(vis));
	memset(dis,0,sizeof(dis));
	for(i=1;i<=n;i++) vv[i].clear();
	for(i=1;i<=m;i++)
	{
		int u,v,w;
		scanf("%d%d%d",&u,&v,&w);
		vv[u].push_back(make_pair(v,w));
	}
	scanf("%d",&s);
	dis[s]=0;
	dfs(s);
	if(flag) printf("EL PSY CONGROO");
	else printf("ttt");
}