【邻接矩阵】
邻接矩阵。就是一个反应边与边之间联系的二维数组。这个二维数组我们用matrix[numV][numV]表示，当中numV是顶点数。
对于无权图
若顶点Vi和Vj之间有边，则matrix[Vi][Vj]=1;否则matrix[Vi][Vj]=0。
对于有权图
若顶点Vi和Vj之间有边，且权值为weight，则matrix[Vi][Vj]=weight;否则matrix[Vi][Vj]=0或MAXWEIGHT(取最小权值或最大权值)。
【邻接表】
当图中的边数较少时，用邻接矩阵来实现图结构。则会浪费非常多内存空间。因此，考虑还有一种实现图结构的方法：邻接表。在邻接表中主要有两种节点结构体：
顶点节点（（vertex）表示节点数据，也能够是节点下标。以及下一节点地址（next））
边节点（（vertex）表示节点数据，也能够是节点下标；（adjvex）通俗理解就是（vertex）节点出度表；以及出度表中下一出度节点地址（next））
【源代码演示样例】
- 邻接矩阵建图
void Graph::createGraph()
{
cout << "输入边数 ";
while (cin >> numE && numE < 0)
cout << "输入有误！，又一次输入 "; int i, j, w; if (!isWeighted) //无权图 { if (!isDirected) //无向图 { cout << "输入每条边的起点和终点：\n"; for (int k = 0; k < numE; k++) { cin >> i >> j; while (!check(i, j)) { cout << "输入的边不正确！
又一次输入\n"; cin >> i >> j; } matrix[i][j] = matrix[j][i] = 1; } } else //有向图 { cout << "输入每条边的起点和终点：\n"; for (int k = 0; k < numE; k++) { cin >> i >> j; while (!check(i, j)) { cout << "输入的边不正确！
又一次输入\n"; cin >> i >> j; } matrix[i][j] = 1; } } } else //有权图 { if (!isDirected) //无向图 { cout << "输入每条边的起点、终点和权值：\n"; for (int k = 0; k < numE; k++) { cin >> i >> j >> w; while (!check(i, j, w)) { cout << "输入的边不正确！又一次输入\n"; cin >> i >> j >> w; } matrix[i][j] = matrix[j][i] = w; } } else //有向图 { cout << "输入每条边的起点、终点和权值：\n"; for (int k = 0; k < numE; k++) { cin >> i >> j >> w; while (!check(i, j, w)) { cout << "输入的边不正确！
又一次输入\n"; cin >> i >> j >> w; } matrix[i][j] = w; } } } }
- 邻接表建图
void Graph::createGraph()
{
//用一个新的变量表示边数。numE的改动则留到insertedge()中
int numEdge = 0;
cout << "输入边数 ";
while (cin >> numEdge && numEdge < 0)
cout << "输入有误！。又一次输入 ";
int i, j, w;
if (!isWeighted) //无权图
{
cout << "输入每条边的起点和终点：\n";
for (int k = 0; k < numEdge; k++)
{
cin >> i >> j;
while (!check(i, j))
{
cout << "输入的边不正确！又一次输入\n";
cin >> i >> j;
}
insertEdge(i, j);
}
}
else //有权图
{
cout << "输入每条边的起点、终点和权值：\n";
for (int k = 0; k < numEdge; k++)
{
cin >> i >> j >> w;
while (!check(i, j, w))
{
cout << "输入的边不正确！又一次输入\n"; cin >> i >> j >> w; } insertEdge(i, j, w); } } } void Graph::insertEdge(int vertex, int adjvex, int weight) { insertedge(vertex, adjvex, weight); if (!isDirected) //无向图 insertedge(adjvex, vertex, weight); } void Graph::insertedge(int vertex, int adjvex, int weight) { EdgeNode *p, *q, *r; p = q = r = NULL; if (adjList[vertex].next) //非第一个节点 { p = adjList[vertex].next; //移动p到合适位置 while (p && (p->adjvex < adjvex)) { q = p; p = p->next; } if (p && (p->adjvex == adjvex)) //改动已有边权值 p->weight = weight; else { r = new EdgeNode; r->adjvex = adjvex; r->weight = weight; r->next = p; //当增加的新节点位于表的第一个位置 if (adjList[vertex].next == p) adjList[vertex].next = r; else q->next = r; numE++; } } else { p = new EdgeNode; p->adjvex = adjvex; p->weight = weight; p->next = NULL; adjList[vertex].next = p; numE++; } }
【具体源代码详址】
http://blog.csdn.net/zhangxiangdavaid/article/details/38321327
http://blog.csdn.net/zhangxiangdavaid/article/details/38323593
【最后的话】
非常明显的发现，邻接矩阵和邻接表一个是以矩阵数组的形式记录了图中边的关系。一个是以链表数组的形式记录边的关系。
无它。链表肯定比数据更节省空间。可是，查找操作数组往往比链表更快捷。假设。还有兴趣能够用STL的 list 实现，这样将尽收二者之长，鉴于实现非常easy，此处代码就不再给出。
【注】
list，vector是push_back，queue和stack是push 。