数据结构---图
四、图的存储结构
从图的逻辑结构来看，图上的任何一个顶点都可被看成是第一个顶点，任一顶点的邻接点之间也不存在次序关系。“顶点的位置”或“邻接点的位置”只是一个相对的概念。如下四张图表示的是同一张图：
也正由于图的结构比较复杂，任意两个顶点之间都可能存在联系，因此无法以数据元素在内存中的物理位置来表示元素之间的关系，也就是说，图不可能用简单的顺序存储结构来表示。而多重链表的方式，即以一个数据域和多个指针域组成的结点表示图中的一个顶点，尽管可以实现图结构，但其实在树中，我们也已经讨论过，这是有问题的。
对于图来说，实现物理存储是个难题，下面我们来讨论图的五种不同的存储结构。
4.1、邻接矩阵
4.1.1 无向图，有向图，网图
图的组成：顶点和边或弧两部分组成。
考虑分两个结构来分别存储。顶点不分大小、主次，所以用一个一维数组来存储，而边或弧由于是顶点与顶点之间的关系，所以用 二维数组（称为邻接矩阵） 来存储。
即图的邻接矩阵存储方式使用两个数组来表示图。
设图G有n个顶点，则邻接矩阵是一个nxn的方阵，定义为：
下面来看一个无向图的实例：
特征：无向图的边数组是一个对称矩阵。
有了这个矩阵，可以很容易地知道图中的信息：
- 很容易判任意两顶点是否有边无边
- 某个顶点的度就是这个顶点vi在邻接矩阵中第i行（或第i列）的元素之和，如v1的度就是1+0+1+0=2
- 求顶点vi的所有邻接点就是将矩阵中第i行元素扫描一遍，arc[i][j]为1就是邻接点
下面再来看一个有向图的案例：
特征：有向图的边数组不对称。
判断顶点Vi到Vj是否存在弧，只需要查找矩阵中arc[i][j]是否为1即可。
网图是每条边上带有权的图，设图G是网图，有n个顶点，则邻接矩阵是一个nxn的方阵，定义为：
这里Wij表示(vi,vj)或
缺点：对于顶点较少的图，这种存储结构是对空间的极大浪费。
4.1.2 邻接矩阵如何实现图的创建？
图的邻接矩阵的存储结构定义：
typedef char vertexType;
/*顶点类型应由用户定义*/
typedef int EdgeType;
/*边上的权值类型应由用户定义*/
#define MAXVEX 100
/*最大顶点数，应由用户定义*/
#define INFINITY 65535
/*用65535来代表∞*/
typedef struct
{
VertexType vexs [MAXVEX];
/*顶点表*/
EdgeType arc[MAXVEX][MAXVEX];
/*邻接矩阵，可看作边表*/
int numVertexes, numEdges;
/*图中当前的顶点数和边数*/
}MGraph;
构造一个图，其实就是给顶点表和边表输入数据的过程。
无向网图的构建：
/* 建立无向网图的邻接矩阵表示 */
void CreateMGraph(MGraph *G)
{
int i,j,k,w;
printf("输入顶点数和边数:\n");
scanf("%d,%d",&G->numNodes,&G->numEdges); /* 输入顶点数和边数 */
for(i = 0;i <G->numNodes;i++) /* 读入顶点信息,建立顶点表 */
scanf(&G->vexs[i]);
for(i = 0;i <G->numNodes;i++)
for(j = 0;j <G->numNodes;j++)
G->arc[i][j]=INFINITY; /* 邻接矩阵初始化 */
for(k = 0;k <G->numEdges;k++) /* 读入numEdges条边，建立邻接矩阵 */
{
printf("输入边(vi,vj)上的下标i，下标j和权w:\n");
scanf("%d,%d,%d",&i,&j,&w); /* 输入边(vi,vj)上的权w */
G->arc[i][j]=w;
G->arc[j][i]= G->arc[i][j]; /* 因为是无向图，矩阵对称 */
}
}
时间复杂度O（n+n**2+e）,n为顶点个数，e为边数。
4.2 邻接表
4.2.1、无向图，有向图，网图
对于邻接矩阵的缺点，我们也可以考虑对边或弧使用链式存储的方式来避免空间浪费的问题。
数组与链表相结合的存储方法称为邻接表（Adjacency List）。
邻接表的处理方法：
- 图中顶点用一个一维数组存储，每个数据元素还需要存储指向第一个邻接点的指针，以便于查找该顶点的边信息。
- 图中每个顶点vi的所有邻接点构成一个线性表，由于邻接点的个数不定，所以用单链表存储，无向图称为顶点vi的边表，有向图则称为顶点vi作为弧尾的出边表。
无向图的邻接表
从图中我们知道，顶点表的各个结点由data和 firstedge两个域表示，data是数据域，存储顶点的信息，firstedge 是指针域，指向边表的第一个结点，即此顶点的第一个邻接点。
边表结点由adjvex和 next两个域组成。 adjvex是邻接点域，存储某顶点的邻接点在顶点表中的下标，next则存储指向边表中下一个结点的指针。
这样的结构，对于我们要获得图的相关信息也是很方便的。比如我们要想知道某个顶点的度，就去查找这个顶点的边表中结点的个数。若要判断顶点v到v是否存在边，只需要测试顶点v的边表中 adjvex是否存在结点v的下标j就行了。若求顶点的所有邻接点，其实就是对此顶点的边表进行遍历，得到的 adjvex域对应的顶点就是邻接点。
有向图的邻接表结构类似，但要注意的是有向图由于有方向，我们是以顶点为弧尾来存储边表的，这样很容易就可以得到每个顶点的出度。但也有时为了便于确定顶点的入度或以顶点为弧头的弧，我们可以建立一个有向图的逆邻接表，即对每个顶点v都建立一个链接为v为弧头的表。
带权值的网图，可以在边表结点定义中再增加一个weight的数据域，存储权值信息。
缺点： 对于有向图来说，邻接表关心了出度问题，想了解入度就必须要遍历整个图才能知道，反之，逆邻接表解决了入度却不了解出度的情况。
4.2.2、利用邻接表实现图的创建
#include "stdio.h"
#include "stdlib.h"
#include "math.h"
#include "time.h"
#define OK 1
#define ERROR 0
#define TRUE 1
#define FALSE 0
#define MAXVEX 100 /* 最大顶点数,应由用户定义 */
typedef int Status; /* Status是函数的类型,其值是函数结果状态代码,如OK等 */
typedef char VertexType; /* 顶点类型应由用户定义 */
typedef int EdgeType; /* 边上的权值类型应由用户定义 */
typedef struct EdgeNode /* 边表结点 */
{
int adjvex; /* 邻接点域,存储该顶点对应的下标 */
EdgeType info; /* 用于存储权值,对于非网图可以不需要 */
struct EdgeNode *next; /* 链域,指向下一个邻接点 */
}EdgeNode;
typedef struct VertexNode /* 顶点表结点 */
{
VertexType data; /* 顶点域,存储顶点信息 */
EdgeNode *firstedge;/* 边表头指针 */
}VertexNode, AdjList[MAXVEX];
typedef struct
{
AdjList adjList;
int numNodes,numEdges; /* 图中当前顶点数和边数 */
}GraphAdjList;
/* 建立图的邻接表结构 */
void CreateALGraph(GraphAdjList *G)
{
int i,j,k;
EdgeNode *e;
printf("输入顶点数和边数:\n");
scanf("%d,%d",&G->numNodes,&G->numEdges); /* 输入顶点数和边数 */
for(i = 0;i < G->numNodes;i++) /* 读入顶点信息,建立顶点表 */
{
scanf(&G->adjList[i].data); /* 输入顶点信息 */
G->adjList[i].firstedge=NULL; /* 将边表置为空表 */
}
for(k = 0;k < G->numEdges;k++)/* 建立边表 */
{
printf("输入边(vi,vj)上的顶点序号:\n");
scanf("%d,%d",&i,&j); /* 输入边(vi,vj)上的顶点序号 */
//以下代码运用了头插法
e=(EdgeNode *)malloc(sizeof(EdgeNode)); /* 向内存申请空间,生成边表结点 */
e->adjvex=j; /* 邻接序号为j */
e->next=G->adjList[i].firstedge; /* 将e的指针指向当前顶点上指向的结点 */
G->adjList[i].firstedge=e; /* 将当前顶点的指针指向e */
e=(EdgeNode *)malloc(sizeof(EdgeNode)); /* 向内存申请空间,生成边表结点 */
e->adjvex=i; /* 邻接序号为i */
e->next=G->adjList[j].firstedge; /* 将e的指针指向当前顶点上指向的结点 */
G->adjList[j].firstedge=e; /* 将当前顶点的指针指向e */
}
}
int main(void)
{
GraphAdjList G;
CreateALGraph(&G);
return 0;
}
时间复杂度O(n+e)，n个顶点e条边。
五、图的遍历
从图中某一顶点出发访遍图中其余顶点，且使每一个顶点仅被访问一次，这一过程就叫做图的遍历（Traversing Graph）。
树的遍历我们谈到了四种方案，应该说都还好，毕竟根结点只有一个，遍历都是从它发起，其余所有结点都只有一个双亲。可图就复杂多了，因为它的任一顶点都可能和其余的所有顶点相邻接，极有可能存在沿着某条路径搜索后,又回到原顶点，而有些顶点却还没有遍历到的情况。因此我们需要在遍历过程中把访问过的顶点打上标记，以避免访问多次而不自知。具体办法是设置一个访问数组 visited[n],n是图中顶点的个数，初值为0，访问过后设置为1。 这其实在小说中常常见到，一行人在迷宫中迷了路，为了避免找寻出路时屡次重复，所以会在路口用小刀刻上标记。
对于图的遍历来说，如何避免因回路陷入死循环，就需要科学地设计遍历方案，通常有两种遍历次序方案:它们是深度优先遍历和广度优先遍历。
5.1、深度优先遍历
深度优先遍历(Depth_First_Search)，也有称为深度优先搜索，简称为DFS。
【遍历过程】
首先我们从顶点A 开始，做上表示走过的记号后，面前有两条路，通向B和F,我们给自己定一个原则，在没有碰到重复顶点的情况下，始终是向右手边走，于是走到了B顶点。整个行路过程，可参看右图。此时发现有三条分支，分别通向顶点C、I、G，右手通行原则，使得我们走到了C顶点。就这样，我们一直顺着右手通道走，一直走到F顶点。当我们依然选择右手通道走过去后，发现走回到顶点A了，因为在这里做了记号表示已经走过。此时我们退回到顶点F，走向从右数的第二条通道，到了G顶点，它有三条通道，发现B和D都已经是走过的，于是走到H,当我们面对通向H的两条通道D和E时，会发现都已经走过了。
此时我们是否已经遍历了所有顶点呢?没有。可能还有很多分支的顶点我们没有走到，所以我们按原路返回。在顶点H处，再无通道没走过，返回到G,也无未走过通道，返回到F,没有通道，返回到E,有一条通道通往H的通道，验证后也是走过的，再返回到顶点D，此时还有三条道未走过，一条条来，H走过了，G走过了，I,哦，这是一个新顶点，没有标记，赶快记下来。继续返回，直到返回顶点A，确认你已经完成遍历任务，找到了所有的9个顶点。
深度优先遍历其实就是一个递归的过程， 如果再敏感一些,会发现其实转换成右图后，就像是一棵树的前序遍历，没错，它就是。它从图中某个顶点v出发，访问此顶点，然后从v的未被访问的邻接点出发深度优先遍历图，直至图中所有和v有路径相通的顶点都被访问到。 事实上，我们这里讲到的是连通图，对于非连通图，只需要对它的连通分量分别进行深度优先遍历，即在先前一个顶点进行一次深度优先遍历后，若图中尚有顶点未被访问，则另选图中一个未曾被访问的顶点作起始点，重复上述过程，直至图中所有顶点都被访问到为止。
5.1.1 邻接矩阵的DFS
typedef int Boolean; /* Boolean是布尔类型,其值是TRUE或FALSE */
Boolean visited[MAXVEX]; /* 访问标志的数组 */
/* 邻接矩阵的深度优先递归算法 */
void DFS(MGraph G, int i)
{
int j;
visited[i] = TRUE;
printf("%c ", G.vexs[i]);/* 打印顶点，也可以其它操作 */
for(j = 0; j < G.numVertexes; j++)
if(G.arc[i][j] == 1 && !visited[j])
DFS(G, j);/* 对为访问的邻接顶点递归调用 */
}
/* 邻接矩阵的深度遍历操作 */
void DFSTraverse(MGraph G)
{
int i;
for(i = 0; i < G.numVertexes; i++)
visited[i] = FALSE; /* 初始所有顶点状态都是未访问过状态 */
for(i = 0; i < G.numVertexes; i++)
if(!visited[i]) /* 对未访问过的顶点调用DFS，若是连通图，只会执行一次 */
DFS(G, i);
}
5.1.2 邻接表的DFS
/* 邻接表的深度优先递归算法 */
void DFS(GraphAdjList GL, int i)
{
EdgeNode *p;
visited[i] = TRUE;
printf("%c ",GL->adjList[i].data);/* 打印顶点,也可以其它操作 */
p = GL->adjList[i].firstedge;
while(p)
{
if(!visited[p->adjvex])
DFS(GL, p->adjvex);/* 对为访问的邻接顶点递归调用 */
p = p->next;
}
}
/* 邻接表的深度遍历操作 */
void DFSTraverse(GraphAdjList GL)
{
int i;
for(i = 0; i < GL->numVertexes; i++)
visited[i] = FALSE; /* 初始所有顶点状态都是未访问过状态 */
for(i = 0; i < GL->numVertexes; i++)
if(!visited[i]) /* 对未访问过的顶点调用DFS,若是连通图,只会执行一次 */
DFS(GL, i);
}
对比两个不同存储结构的深度优先遍历算法，对于n个顶点e条边的图来说，邻接矩阵由于是二维数组，要查找每个顶点的邻接点需要访问矩阵中的所有元素，因此都需要0(n**2)的时间。而 邻接表做存储结构时，找邻接点所需的时间取决于顶点和边的数量，所以是O(n+e)。显然对于点多边少的稀疏图来说，邻接表结构使得算法在时间效率上大大提高。
对于有向图而言，由于它只是对通道存在可行或不可行，算法上没有变化，是完全可以通用的。这里就不再详述了。
5.2、广度优先遍历
广度优先遍历(Breadth_First_Search)，又称为广度优先搜索,简称BFS。
如果说图的深度优先遍历类似树的前序遍历，那么图的广度优先遍历就类似于树的层序遍历了。
5.2.1、邻接矩阵的BFS
/* 邻接矩阵的广度遍历算法 */
void BFSTraverse(MGraph G)
{
int i, j;
Queue Q;
for(i = 0; i < G.numVertexes; i++)
visited[i] = FALSE;
InitQueue(&Q); /* 初始化一辅助用的队列 */
for(i = 0; i < G.numVertexes; i++) /* 对每一个顶点做循环 */
{
if (!visited[i]) /* 若是未访问过就处理 */
{
visited[i]=TRUE; /* 设置当前顶点访问过 */
printf("%c ", G.vexs[i]);/* 打印顶点，也可以其它操作 */
EnQueue(&Q,i); /* 将此顶点入队列 */
while(!QueueEmpty(Q)) /* 若当前队列不为空 */
{
DeQueue(&Q,&i); /* 将队对元素出队列，赋值给i */
for(j=0;j<G.numVertexes;j++)
{
/* 判断其它顶点若与当前顶点存在边且未访问过 */
if(G.arc[i][j] == 1 && !visited[j])
{
visited[j]=TRUE; /* 将找到的此顶点标记为已访问 */
printf("%c ", G.vexs[j]); /* 打印顶点 */
EnQueue(&Q,j); /* 将找到的此顶点入队列 */
}
}
}
}
}
}
5.2.2、邻接表的BFS
/* 邻接表的广度遍历算法 */
void BFSTraverse(GraphAdjList GL)
{
int i;
EdgeNode *p;
Queue Q;
for(i = 0; i < GL->numVertexes; i++)
visited[i] = FALSE;
InitQueue(&Q);
for(i = 0; i < GL->numVertexes; i++)
{
if (!visited[i])
{
visited[i]=TRUE;
printf("%c ",GL->adjList[i].data);/* 打印顶点,也可以其它操作 */
EnQueue(&Q,i);
while(!QueueEmpty(Q))
{
DeQueue(&Q,&i);
p = GL->adjList[i].firstedge; /* 找到当前顶点的边表链表头指针 */
while(p)
{
if(!visited[p->adjvex]) /* 若此顶点未被访问 */
{
visited[p->adjvex]=TRUE;
printf("%c ",GL->adjList[p->adjvex].data);
EnQueue(&Q,p->adjvex); /* 将此顶点入队列 */
}
p = p->next; /* 指针指向下一个邻接点 */
}
}
}
}
}
对比图的深度优先遍历与广度优先遍历算法，你会发现，它们在时间复杂度上是一样的，不同之处仅仅在于对顶点访问的顺序不同。可见两者在全图遍历上是没有优劣之分的,只是视不同的情况选择不同的算法。
不过如果图顶点和边非常多，不能在短时间内遍历完成，遍历的目的是为了寻找合适的顶点,那么选择哪种遍历就要仔细斟酌了。深度优先更适合目标比较明确，以找到目标为主要目的的情况，而广度优先更适合在不断扩大遍历范围时找到相对最优解的情况。