图解:什么是“图”?

从今天开始,我们开始介绍图的相关算法 图解:什么是“图”?

1、背景

作为图的开始,我们先来看一个经典的问题,它被认为是图论的起源。

这个问题是基于一个现实生活中的事例:河中心有两个小岛。小岛与河的两岸有七条桥连接。在所有桥都只能走一遍的前提下,如何才能把这个地方所有的桥都走遍?

Seven bridges of Königsberg

欧拉在1735年提出,并没有方法能圆满解决这个问题,他更在第二年发表在论文《柯尼斯堡的七桥》中,证明符合条件的走法并不存在

欧拉把实际的抽象问题简化为平面上的点与线组合,每一座桥视为一条线,桥所连接的地区视为点。这样若从某点出发后最后再回到这点,则这一点的线数必须是偶数,这样的点称为偶顶点。相对的,连有奇数条线的点称为奇顶点。由于柯尼斯堡七桥问题中存在4个奇顶点,它无法实现符合题意的遍历。

之后,不少数学家都尝试去解析这类事例。而这些解析,最后发展成为了数学中的图论233。

2、图的概念

图的定义:图是由一组顶点和一组能够将两个顶点相连的边组成的

图是一种非线性表数据结构,图中的元素我们叫做顶点,图中建立的连接关系我们叫做边。,图主要分为四种:无向图、有向图、加权图、加权有向图。

我们把有边有方向的图叫做“有向图”,把边没有方向的图叫做“无向图”,把边带有权重的图叫做“加权图”,这些概念其实都比较容易理解,你可以参考下面的几幅图对比一下。我们可以分别类比生活中的:知乎关注(有向)、微信交友(无向)和QQ好友亲密度(带权值)。

在图的表示中,我们定义的概念。对于无向图而言,一个顶点的是指跟该顶点相连接的边的条数;对于有向图而言,我们分别定义入度出度,顶点的入度表示有多少条边指向这个节点,顶点的出度表示有多少条边以这个节点为起点指向其他节点。

3、图的存储方法

图的存储方法主要有两种:邻接表(Adjacency List)和邻接矩阵(Adjacency Matrix)。我们首先来介绍一下这两种存储方法。

1.邻接矩阵

邻接矩阵,顾名思义,就是利用矩阵去描述图,它的底层依赖于一个二维数组。对于无向图而言,如果顶点i顶点j之间有边,那么我们就把A[i][j]A[j][i]标记为1,它们之间没有边就标记为0;对于有向图而言,如果顶点 i顶点 j 之间,有一条箭头从顶点 i 指向顶点 j 的边,那我们就将 A[i][j]标记为 1。同理,如果有一条箭头从顶点j 指向顶点 i 的边,我们就将 A[j][i]标记为 1。对于带权图,数组中就存储相应的权重。

我们使用邻接矩阵来表示图,虽然的确很直观明了,但是却比较浪费空间。

其一,对于无向图来说,A[i][j]永远等于A[j][i],我们只需要使用一半矩阵就可以成功地表示,那另一半空间就被浪费掉了;

其二、如果我们存储的是稀疏图,也就是顶点很多,但每个顶点的边并不很多,此时邻接矩阵的存储方法就更加浪费空间了。好比微信有好几亿的用户,对应到图上就是好几亿的顶点。但是每个用户的好友并不会很多,一般也就几百个而已。如果我们用邻接矩阵来存储,那绝大部分的存储空间都被浪费了。

总结一下,当图为稀疏图、顶点较多,即图结构比较大时,更适宜选择邻接表作为存储结构。当图为稠密图、顶点较少时,使用邻接矩阵作为存储结构较为合适。

2.邻接表

我们使用一个以顶点为索引的列表数组,其中数组中的每个元素都指向一个单独的链表,该链表存储了与数组中顶点相邻的所有顶点。有点绕口,不过我为你准备了一张图,我相信结合图片你肯定可以更好地理解。

相比于邻接矩阵,邻接表比较节省存储空间,但是使用起来却比较耗费时间。不过,它的形式更为自由和灵活,比如,在链表过长的情况下,我们可以把链表用平衡二叉查找树(红黑树)替代,这样的话就比较高效了。

3.代码实现

public class Graph{
    //无向图
    private int v;//顶点的个数
    private LinkedList adj[];//邻接表
    
    public Graph(int v){
        this.v=v;
        adj=new LinkedList[v];
        for(int i=0;i();
        }
    }
    
    public void addEdge(int s,int t){
        //无向图一条边存两次
        adj[s].add(t);
        adj[t].add(s);
    }
}

好了,关于图的内容就到这里了,我希望通过这篇文章你对于图有了一个初步的认识!下一次,我们会介绍深度优先搜索和广度优先搜索,小超与你不见不散!

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