数据结构 第六章学习小结

数据结构第六章学习小结

• 图
  • 6.1 图的定义和基本术语
    • 6.1.1 图的定义 
    • 6.1.2 图的基本术语
  • 6.2 案例引入
  • 6.3 图的类型定义
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  • 6.4 图的存储结构
    • 6.4.1 邻接矩阵
      • 1.图的邻接矩阵存储表示
        

        #define Maxint 32767 //表示极大值， 即 ∞
        #define MVNum 100 //最大顶点数
        typedef char VerTexType; //假设顶点的数据类型为字符型
        typedef int ArcType; //假设边的权值类型为整型
        typedef struct
        ｛ 
        VerTexType vexs [MVNum] ; //顶点表
        ArcType arcs[MVNu] [MVNum]; //邻接矩阵
        int vexnum,arcnum; //图的当前点数和边数
        ) AMGraph; 

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      • 2.算法：采用邻接矩阵表示法创建无向网 (时间复杂度是O(n^2))
        
        

        Status CreateUDN(AMGraph &G) 
        {//采用邻接矩阵表示法，创建无向网G
           cin>>G.vexnum>>G.arcnum;  //输人总顶点数，总边数
           for(i=0;i//依次输入点的信息
              cin>>G.vexs[i); 
           for(i=0;i//初始化邻接矩阵，边的权值均置为极大值Maxint
              for (j =0; j j) 
                 G.arcs[i) [j)=Maxint;
           for(k=0;k//构造邻接矩阵
           {
               cin>>vl>>v2>>w; //输人一条边依附的顶点及权值
               i=LocateVex(G,vl);j=LocateVex(G,v2);   //确定vl和v2在G中的位置，即顶点数组的下标
              G.arcs[i) [j)=w;   //边的权值置为w
              G.arcs[j] [i]=G.arcs[i] [j]; //置的对称边的权值为w
            }
           return OK;
        }

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      • 3.优缺点
        

        (1)优点
        1.便于判断两个顶点之间是否有边， 即根据A[z][j] = 0或1来判断。
        2.便于计算各个顶点的度。对千无向图，邻接矩阵第凶于元素之和就是顶点l的度；对于有向图，第i行元素之和就是顶点 i 的出度，第i 列元素之和就是顶点l 的入度。
        (2) 缺点
        1.不便于增加和删除顶点。
        2.不便于统计边的数目，需要扫描邻接矩阵所有元素才能统计完毕，时间复杂度为O(n^2)
        3.空间复杂度高。如果是有向图，n个顶点需要n2个单元存储边。如果是无向图，因其邻接矩阵是对称的，所以对规模较大的邻接矩阵可以采用压缩存储的方法，仅存储下三角（或上三角）的元素，这样需要n(n-1)/2个单元即可。但无论以何种方式存储，邻接矩阵表示法的空间复杂度均为O(n^2)，这对于稀疏图而言尤其浪费空间。

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    • 6.4.2 邻接表
      • 1.图的邻接表存储表示
        

        #define MVNum 100  //最大顶点数
        typedef struct ArcNode  //边结点
        ｛ 
           int adjvex;   //该边所指向的顶点的位置
           struct ArcNode * nextarc;  //指向下一条边的指针
           Otherinfo info;  ///和边相关的信息
          }ArcNode; 
        
        typedef struct VNode  //顶点信息
        ｛ 
           VerTexType data;
           ArcNode *firstarc;  ///指向第一条依附该顶点的边的指针
         } VNode,AdjList[MVNum];   //AdjList表示邻接表类型
        
        typedef struct //邻接表
         {
           AdjList vertices; 
           int vexnum,arcnum;  //图的当前顶点数和边数
         }ALGraph;

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      • 2.算法：采用邻接表表示法创建无向图 （时间复杂度是O(n + e)）
        

        Status CreateUDG(ALGraph &G) 
        {//采用邻接表表示法， 创建无向图 G
          cin>>G.vexnum>>G.arcnum;  //输入总顶点数， 总边数
          for(i=O;i//输入各点，构造表头结点表
            {
              cin»G.vertices[i) .data; //输入顶点值
              G.vertices[i) .firstarc=NULL;//初始化表头结点的指针域为NULL
            }
          for(k=O;k//输入各边， 构造邻接表
           {
              cin>>vl>>v2; //输入 一条边依附的两个顶点
              i=LocateVex(G,vl); j =LocateVex(G,v2); //确定vl和 v2在G中位置， 即顶点在G.vertices中的序号
              pl=new ArcNode; //生成一个新的边结点*pl
              pl->adjvex=j; //邻接点序号为j
              pl->nextarc=G. vertices [ i] . firstarc; G. vertices [ i] . firstarc= pl; //将新结点*pl插入顶点Vi的边表头部
              p2=new ArcNode;  //生成另一个对称的新的边结点*p2
              p2->adjvex=i; //邻接点序号为1
              p2->nextarc=G.vertices[j] .firstarc; G.vertices[j] .firstarc=p2; //将新结点*p2插入顶点Vj的边表头部
            } 
        return OK;
        }

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      • 3.优缺点
        

        (1) 优点
        1.便于增加和删除顶点。
        2.便于统计边的数目， 按顶点表 顺 序扫描 所 有边表可得到边的数目，时间复杂度为 O(n + e)
        3.空间效率高。对于一个具有n个顶点e条边的图 G, 若 G 是无向图，则在其邻接表表示中有 n 个顶点表结点和 2e 个边表结点；若 G 是有向图，则在它的邻接表表示或逆邻接表表示中均有 n 个顶点表结点和e个边表结点。因此，邻接表或逆邻接表表示的空间复杂度为 O(n + e), 适合表示稀疏图。对于稠密图，考虑到邻接表中要附加链域，因此常采取邻接矩阵表示法。
        (2) 缺点
        1.不便于判断顶点之间是否有边，要判定 V;和v丿之间是否有边，就需扫描第！个边表，最坏情况下要耗费 O(n)时间。
        2.不便于计算有向图各个顶点的度。对千无向图，在邻接表表示中顶点V;的度是第i个边表中的结点个数。 在有向图的邻接表中，第 i 个边表上的结点个数是顶点 V;的出度，但求 V的入度较困难，需遍历各顶点的边表。若有向图采用逆邻接表表示，则与邻接表表示相反，求顶点的入度容易，而求顶点的出度较难。

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    • 6.4.3 十字链表
      • 有向图的十字链表存储表示
        

        #define MAX_ VERTEX_NUM 20 
        typedef strut ArcBox 
        {
           int tailvext,headvex;//该弧的尾和头顶点的位置
           struct ArcBox *hlink, *tlink; //分别为弧头相同和弧尾相同的弧的链域
           InfoType *info; I//该弧相关信息的指针
        ) ArcBox; 
        
        typedef struct VexNode
        { 
          VertexType data; 
          ArcBox *firstin,*firstout;//分别指向该顶点第一条入弧和出弧 
        }VexNode; 
        
        typedef struct 
        { 
          VexNode xlist [MAX_VERTEX_NUM]; //表头向量
          int vexnnm, arcnum; //有向图的当前顶点数和弧数
        }OLGraph;

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    • 6.4.4 邻接多重表 
      • 无向图的邻接多重表存储表示
        

        #define MAX_VERTEX_NUM 20
        typedef enum{unvisited,visited} Visitlf;
        
        typedef struct EBox
        {
        Visitlf mark; //访问标记
        int ivex, jvex; //该边依附的两个顶点的位置
        struct EBox *ilink, *jlink; //分别指向依附这两个顶点的下一条边
        InfoType *info; //该边信息指针
        }Ebox; 
        
        typedef struct VexBox 
        ｛ 
        VertexType data; 
        EBox *firstedge; //指向第一条依附该顶点的边
        }VexBox;
         
        typedef struct
        { 
        VexBox adjmulist [MAX_VERTEX_NUM]; 
        int vexnum, edgenum;//无向图的当前顶点数和边数
        }AMLGraph;

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  • 6.5 图的遍历
    • 6.5.1 深度优先搜索 
      • 算法：深度优先搜索遍历连通图 
        

        bool visited [MVNum) ; //访问标志数组， 其初值为 "false"
        void DFS(Graph G,int v) 
        ｛//从第 v 个顶点出发递归地深度优先遍历图G
            cout<true; 
            //访问第 v 个顶点， 并置访问标志数组相应分量值为 true
            for(w=FirstAdjVex(G,v);w>=O;w=NextAdjVex(G,v,w))
            //依次检查 v 的所有邻接点 w , FirstAdjVex (G, v)表示 v 的第一个邻接点
           //NextAdjVex(G,v,w)表示 v 相对千 w 的下一个邻接点， w匀表示存在邻接点
               if(!visited[w])   DFS(G,w); //对 v 的尚未访问的邻接顶点 w 递归调用 DFS
        }

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      • 算法：深度优先搜索遍历非连通图 
        

        void DFSTraverse(Graph G) 
        {//对非连通图G做深度优先遍历
           for(v=O;vfalse; //访问标志数组初始化
           for(v=O;v//循环调用算法6.3
           if(!visited[v]) DFS(G,v);    //对尚未访问的顶点调用DFS
        }

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      • 算法 ：采用邻接矩阵表示图的深度优先搜索遍历
        

        void DFS_AM(AMGraph G,int v) 
        {//图G为邻接矩阵类型，从第v个顶点出发深度优先搜索遍历图G
          cout<true; //访问第v个顶点，并置访问标志数组相应分量值为true
          for(w=O;w//依次检查邻接矩阵 v所在的行
              if((G.arcs[v] [w] !=O}&&(!visited[w]}} DFS(G,w}; 
             //G.arcs[v] [w] ! =0表示w是v的邻接点， 如果w未访问， 则递归调用DFS
        }

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      • 算法 ：采用邻接表表示图的深度优先搜索遍历
      • 

        void DFS_AL (ALGraph G,int v) 
        {//图G为邻接表类型， 从第v个顶点出发深度优先搜索遍历图G
            cout<true;  //访问第v个顶点，并置访问标志数组相应分量值为true
            p=G.vertices[v] .firstarc;   //p指向v的边链表的第一个边结点
            while(p!=NULL)    //边结点非空
            {
              w=p->adjvex;  //表示w是v的邻接点
              if(!visited[w]) DFS(G,w);  //如果w未访问， 则递归调用DFS
              p=p->nextarc;  //p指向下一个边结点
            }
        }

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      • 算法分析 
        • 当用邻接矩阵表示图时，查找每个顶点的邻接点的时间复杂度为 O(n2 ), 其中 n为图中顶点数。而当以邻接表做图的存储结构时，查找邻接点的时间复杂度为O(e), 其中e为图中边数。由此，当以邻接表做存储结构时，深度优先搜索遍历图的时间复杂度为 O(n + e)。
    • 6.5.2 广度优先搜索 
      • 算法：广度优先搜索遍历连通图 
        

        void BFS{Graph G,int v) 
        {//按广度优先非递归遍历连通图G
            cout<true;//访问第v个顶点，并置访问标志数组相应分量值为true
            InitQueue（Q); //辅助队列Q初始化， 置空
            EnQueue（Q,v);  //v进队
            while { ! QueueEmpty {Q)) //队列非空
            { 
               DeQueue (Q, u);  //队头元素出队并置为u
               for(w=FirstAdjVex(G,u);w>=O;w=NextAdjVex(G,u,w)) 
              //依次检查u的所有邻接点w, FirstAdjVex(G,u)表示u的第一个邻接点
              //NextAdjVex(G,u,w)表示u相对于w的下一个邻接点，w;;,.o表示存在邻接点
              if (!visited [w])     // w为u的尚未访问的邻接顶点
             {
              cout<true; //访问 w, 并置访问标志数组相应分扯值为true 
              EnQueue (Q, w) ; //w进队
             }
           }
        }

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      • 算法分析
        • 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，即当用邻接矩阵存储时，时间复杂度为O(n^2 ); 用邻接表存储时，时间复杂度为O(n+ e)。两种遍历方法的不同之处仅仅在于对顶点访问的顺序不同。
  • 6.6 图的应用
    • 6.6.1 最小生成树 
      • 1. 普里姆 Prim算法 
        • 算法实现
          

          struct 
          {
             VerTexType adjvex; //最小边在U中的那个顶点
             ArcType lowcost; //最小边上的权值
          ) closedge [MVNum) ;
          
          void MiniSpanTree_Prim(AMGraph G,VerTexType u) 
          {//无向网G以邻接矩阵形式存储， 从顶点u出发构造G的最小生成树T, 输出T的各条边
            k=LocateVex(G,u); Ilk 为顶点 u 的下标
            for(j=O;j//对v-u 的每一个顶点 Vj, 初始化 closedge[j]
               if(j!=k) closedge[j]={u,G.arcs[k][j]}; //{adjvex, lowcost} 
            closedge[k].lowcost=O; //初始， U={u}
            for(i=l;ii) 
            {//选择其余 n-1 个顶点，生成 n-1 条边(n=G.vexnum)
                k=Min(closedge); 
                //求出 T 的下一个结点：第 K 个顶点， closedge[k]中存有当前最小边
                u0=closedge[k] .adjvex; //u0 为最小边的一个顶点，u0∈U
                v0=G.vexs[k]; //v0 为最小边的另一个顶点， v0∈V-U
                cout<//输出当前的最小边(u0, v0) 
                closedge[k] .lowcost=0; 第k个顶点并入u集
                for(j=O;jj) 
                   if(G.arcs[k] [j]//新顶点并入u 后重新选择最小边
                      closedge [j l={G.vexs [kl ,G.arcs [kl [j l};
              }
          }

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        • 算法分析
          • 普里姆算法的时间复杂度为 O(n^2 ), 与网中的边数无关， 因此适用千求稠密网的最小生成树。
      • 2. 克鲁斯卡尔 Kruskal算法 
        • 算法实现
          

          struct 
          {
            VerTexType Head; //边的始点
            VerTexType Tail;   //边的终点
            ArcType lowcost;  //边上的权值
          } Edge [ arcnum] ;
          
          int Vexset[MVNum];
          
          void MiniSpanTree_ Kruskal(AMGraph G) 
          {//无向网G以邻接矩阵形式存储，构造G的最小生成树T, 输出T的各条边
             Sort (Edge); //将数组 Edge 中的元素按权值从小到大排序
             for(i=O;i//辅助数组，表示各顶点自成一个连通分量
                Vexset[i]=i; 
             for(i=O;i//依次查看数组 Edge 中的边
             {
                vl=LocateVex(G,Edge[i] .Head);  //vl 为边的始点 Head 的下标
                v2=LocateVex(G,Edge[i] .Tail); //v2 为边的终点 Tail的下标
                vsl=Vexset[vl];  //获取边 Edge[i]的始点所在的连通分量 vsl
                vs2=Vexset[v2]; //获取边 Edge[i]的终点所在的连通分量 vs2
                if(vsl!=vs2) //边的两个顶点分属不同的连通分量
               {
                  cout«Edge[i] .Head «Edge[i] .Tail;//输出此边
                  for(j=O;j//合并 VS1 和 VS2 两个分益， 即两个集合统一编号
                  if(Vexset[ j] ==vs2) Vexset [ j] =vsl; / /集合编号为 vs2 的都改为 vsl
                }
             }
          }

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        • 算法分析
          • 克鲁斯卡尔算法的时间复杂度为 O(elog泸），与网中的边数有关，与普里姆算法相比，克鲁斯卡尔算法更适合千求稀疏网的最小生成树。
    • 6.6.2 最短路径 
      • 从某个源点到其余各顶点的最短路径
        • 迪杰斯特拉 Dijkstra算法
          • 算法实现
            

            void   ShortestPath_DIJ（AMGraph G, int v0)
            ｛//用Dijkstra算法求有向网G的vO顶点到其余顶点的最短路径
               n=G. vexnum; //n为G 中顶点的个数
               for (v= O;v//n个顶点依次初始化
               {
                   S[v]=false; //S初始为空集
                   D[v]=G.arcs[v0][v]; //将v0到各个终点的最短路径长度初始化为弧上的权值
                   if(D[v]//如果v0和v之间有弧， 则将v的前驱置为v0
                   else Path[v]=-1;  //如果v0 和v之间无弧， 则将v的前驱置为-1
                }
                S [v0] = true; //将v0加人 S
                D [v0]=0; //源点到源点的距离为 0
            /*初始化结束， 开始主循环， 每次求得vO到某个顶点v的最短路径， 将v加到s集*/
                for( i=l; i//对其余 n-1个顶点，依次进行计算
                {
                   min= Maxlnt; 
                   for(w= 0;ww)
                    if (! S [w] &&D [w] <min)
                       {v=w;min=D[w];}    //选择一条当前的最短路径，终点为v
                   S[v]=true;  //将v加入S
                   for(w=0;w//更新从v。出发到集合v-s上所有顶点的最短路径长度
                       if (! S [w) && (D [v) +G. arcs [v) [w) <D [w])) 
                            ｛ 
                                 D [w] =D [v] +G. arcs [v] [w];   //更新 D[w]
                                 Path[w]=v;   //／／更改w的前驱为v
                             }
                  }
            }

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          • 算法分析
            • 求解最短路径的主循环共进行 n - 1 次， 每次执行的时间是 O(n), 所以算法的时间复杂度是O(n^2)。 如果用带权的邻接表作为有向图的存储结构， 则虽然修改D 的时间可以减少，但由于在D 向址中选择最小分量的时间不变， 所以时间复杂度仍为 O(n2)。
      • 每一对顶点之间的最短路径
        • 弗洛伊德 Floyd算法
          • 算法实现
            

            void ShortestPath_Floyd(AMGraph G)
            {//用Floyd算法求有向网G中各对顶点1和）之间的最短路径
                for (i=O; i < G. vexnum; ++i) //各对结点之间初始已知路径及距离
                   for(j=O;j j)
                       {
                          D [ i J [ j J =G. arcs [ i J [ j J ;
                          if(D[i] [j]//如果 l.和］之间有弧，则将j的前驱置为l
                          else Path[i] [j]=-1;
                       }
                 for (k=O; k < G. vexnum; ++k) 
                    for (i=O; i i)
                       for(j=O;j j) 
                          if(D[i] [k]+D[k] [j] //从i经k到］的一条路径更短
                           {
                                D[i] [j]=D[i] [k]+D[k] [j];／/更新D[i) [j J
                                Path[i] [j]=Path[k] [j];/更改］的前驱为K
                             }
            }

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    • 6.6.3 拓扑排序 
      • 算法实现
        

        Status TopologicalSort(ALGraph G,int topo[]) 
        ｛//有向图G采用邻接表存储结构
           //若 G 无回路，则生成 G 的一个拓扑序列 topo []并返回 OK, 否则 ERROR
              FindinDegree(G,indegree);  //求出各顶点的入度存入数组 indegree中
              InitStack(S);    //栈 s初始化为空
              for(i=O;ii) 
                  if (! indegree [i)) Push (S, i);  //入度为0者进栈
              m=0;   //／／对输出顶点计数，初始为0
             while (! StackEmpty (S))   //／／栈s非空
             {
                Pop (S, i); //将栈顶顶点Vi出栈
                topo[m)=i;   //将Vi保存在拓扑序列数组 topo中
                ++m;  //对输出顶点计数 
                p=G.vertices[i) .firstarc;   //p指向Vi的第一个邻接点
                while (p ! =NULL) 
               ｛ 
                  k=p->adjvex;   //vk为 m 的邻接点
                  --indegree[k);   //vi的每个邻接点的入度减1
                  if(indegree[k)==0) Push(S,k); //若入度减为0, 则入栈
                  p=p->nextarc;   //p指向顶点Vi下一个邻接结点
                 }
            } 
            if(mreturn ERROR; //该有向图有回路
            else return OK;
        }

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      • 算法分析
        • 总的时间复杂度为O(n + e)。
    • 6.6.4 关键路径算法 
      • 算法实现
        

        Status CriticalPath(ALGraph G) 
        {//G为邻接表存储的有向网，输出G的各项关键活动
             if(!TopologicalOrder(G,topo)) return ERROR; 
             //调用拓扑排序算法，使拓扑序列保存在topo中，若调用失败， 则存在有向环， 返回ERROR
             n=G. vexnum; / /n为顶点个数
             for(i=0;i<n; 丘＋） ／／给每个事件的最早发生时间置初值0
               ve[i]=0;
        ／＊－ － － － 按拓扑次序求每个事件的最早发生时间 －－－－＊／
             for (i=O; i)
             {
              k=topo[i];   //取得拓扑序列中的顶点序号K
              p=G.vertices[k].firstarc; //p指向k的第一个邻接顶点
              while{p!=NULL)
                {  //依次更新k的所有邻接顶点的最早发生时间
                   j=p->adjvex;   //j为邻接顶点的序号
                   if(ve[j]weight)  //更新顶点 J 的最早发生时间 ve[j]
                        ve[j]=ve[k]+p->weight; 
                   p=p->nextarc;//p指向k的下一个邻接顶点
                 }
             }
             for(i=O;i//给每个事件的最迟发生时间置初值 ve[n-1]
                  vl[i]=ve[n-1];
        /*-------------按逆拓扑次序求每个事件的最迟发生时间------------*/ 
             for(i=n-l;i>=O;i--)
            {
               k=topo[i);    //取得拓扑序列中的顶点序号K
               p=G.vertices[k) .firstarc;   //p指向k的第一个邻接顶点
               while(p!=NULL)       //根据k的邻接点，更新k的最迟发生时间
               {
                     j=p->adjvex;   //j为邻接顶点的序号
                     if(vl[k]>vl[j)-p->weight)  //更新顶点 K 的最迟发生时间 vi [k]
                            vl[k)=vl[j)-p->weight;
                     p=p->nextarc;   //p指向k的下一个邻接顶点
               }
            }
        /*---------- - - - -- -判断每一活动是否为关键活动－－－－－－－*/
          for(i=0;i//每次循环针对m为活动开始点的所有活动
        ｛ 
             p=G.vertices[i) .firs七arc;  //p指向1的第一个邻接项点
             while (p ! =NULL) 
           ｛ 
                 j=p->adjvex;      //j为l.的邻接顶点的序号
                e=ve[i); //计算活动的最早开始时间
                l=vl[j)-p->weight;  //计算活动的最迟开始时间
                if (e==l) //若为关键活动，则输出
                  cout<G.vertices[j] .data;
               p=p->nextarc;  //p指向 i 的下一个邻接顶点
        
            }
          }
        }
        
        
        
        
                   

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      • 算法分析
        • 求关键路径算法的时间复杂度为 O(n+e)。
  • 6.7 案例分析与实现 
    • 六度空间理论
  • 6.8 小结
• 心得体会
  • 第六章主要学习图，有很多概念和算法学习，而且有些算法很容易造成混淆；总体感觉也觉得自己这章学的有点乱，但是经过知识构建，再仔细分析一下不同算法的不同点就可以挺好的区分开来。而且最近老师通过上课演示跟小测题目帮助我们更加的了解，更好的掌握DFS和BFS等算法。
  • 这章主要还是得分清什么情况最好用什么算法，然后每个算法的过程实现又是怎样的，这章内容比较多，需要多看多复习。
  • 有向图十字链表、无向图邻接多重表，最短路径Floyd算法，拓扑排序、关键路径老师都没有教学，自己大概看了看，比较乱比较难，然后就看不进去了，大概理解了一下。
  • 有些错题还是得记录一下
    • 小测：使用邻接矩阵a存储无向网络，若i号顶点与j号顶点之间不存在边，则a[i][j]值为多少？答案：若权值是一个正整数，可以设为0或负数。若权值是整数，则设为一个大于所有边权值的数（INT_MAX)
    • 小测：对于连通图，其连通分量是什么？ 本身（注意审题）