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# 图的存储及基本操作

  图的存储必须要完整、准确的反映顶点集和边集的信息。主要的存储方式有两种：邻接矩阵 和 邻接表。前者属于图的顺序存储结构，后者属于图的链式存储结构。

## 邻接矩阵法

  所谓邻接矩阵存储，是指**用一个一维数组存储图中顶点的信息**，**用一个二维数组存储图中边的信息（即各顶点之间的邻接关系）**，存储顶点之间邻接关系的二维数组称为**邻接矩阵**。

  结点数为 n 的 图 G = （V,E）的邻接矩阵A 是 n\*n的。将G的顶点编号为V1，V2，，，Vn。

$$
A\[i]\[j] =
\begin{cases}
1,\quad 若（V\_i,V\_j）或\<V\_i,V\_j>是E(G)中的边\\
0, \quad 若（V\_i,V\_j）或\<V\_i,V\_j>不是E(G)中的边
\end{cases}
$$

  对于带权树而言，若顶点Vi 和 Vj 之间有边相连，则邻接矩阵中对应的项存放着边相对应的权值，若顶点之间不相连，则用 **∞**&#x6765;代表两个顶点之间不存在边：

$$
A\[i]\[j] =
\begin{cases}
W\_{ij},\quad 若（V\_i,V\_j）或\<V\_i,V\_j>是E(G)中的边\\
0或\infty, \quad 若（V\_i,V\_j）或\<V\_i,V\_j>不是E(G)中的边
\end{cases}
$$

![](https://xiuxin-1304803037.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/邻接矩阵.png)

  **图的邻接矩阵存储结构定义如下：**

```cpp
#define MaxVertexNum 100 //顶点数目的最大值
typedef char VerterType; //顶点的数据类型
typedef int EdgeType;    //带权图中边上权值的数据类型
typedef struct{
    VertexType Vex[MaxVertexNum]; //顶点表
    EdgeType Edge[MaxVertexNum][MaxVertexNum]; //邻接矩阵，边表
    int vexnum,arcnum;   //图的当前顶点数和弧数 
}MGraph;
```

  注：邻接矩阵表示法的空间复杂度为0（n2）,其中n为图的顶点数。

  **图的邻接矩阵表示法的特点：**

1. 无向图的邻接矩一定是对称矩阵（并且唯一）。因此，在实际存储邻接矩阵时只需存储上（或下）三角矩阵的元素。
2. 对于无向图，邻接矩阵的第i行（或第i列）非零元素（或非∞元素）的个数正好是第 i 个顶点的度。
3. 对于有向图，邻接矩阵的第i行（或第i列）非零元素（或非∞元素）的个数正好是第 i 个顶点的出度（或入度）。
4. 用邻接矩阵法存储图，很容易确定图中任意两顶点之间是否有边相连。但是，要确定图中有多少边，则必须按照行，按列，对每个元素进行检测，所花费的时间代价很大。这是用邻接矩阵存储图的局限性。
5. 稠密图适合用邻接矩阵法表示。
6. 设图G中的邻接矩阵为A，An 的元素Aij 等于由顶点 i 到顶点 j 的长度为 n 的路径的数目。

## 邻接表法

  当一个图为稀疏图时，使用邻接矩阵表示法显然要浪费大量的存储空间，而图的邻接表法结合了顺序存储和链式存储方法，大大减少了这种不必要的浪费。

  **邻接表**：对图中每个顶点建立一个单链表，第i个单链表中的结点表示依附于顶点的边，这个单链表就称为顶点的的边表。

  边表的头指针和顶点的数据信息采用顺序存储（称为顶点表），所以在邻接表中存在两种结点：顶点表结点和边表结点，

![](https://xiuxin-1304803037.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/顶点表和边表结点结构.jpg)

  顶点表结点由 顶点域（data）和指向第一条邻接边的指针（firstarc）构成，边表（邻接表）结点由 邻接点域（adjvex）和 指向下一条邻接边的指针域（nextarc）构成。

  无向图和有向图的邻接表的实例如下：

![](https://xiuxin-1304803037.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/邻接表.jpg)

  图的邻接表存储结构定义如下：

```cpp
#define MaxVertexNum 100    //图中最大顶点数
typedef struct ArcNode{        //边表结点
    int adjvex;                //该弧所指向的顶点的位置
    struct ArcNode *next;    //指向下一条弧的指针
    //InfoType info         //网的边权值
}ArcNode;

typedef struct VNode{        //顶点表
    VertexType data;        //顶点信息
    ArcNode *first;            //指向第一条依附该结点的弧的指针    
}VNode,AdjList[MaxVertexNum];

typedef struct{                
    AdjList vertices;        //邻接表
    int vexnum,arcnum;        //图的顶点和弧数
}ALGraph;                    //以邻接表存储的图类型
```

  图的邻接表存储方法的特点：

1. 若G为无向图，则所需的存储空间为O（|v|+2|E|）；若G为有向图，则所需的存储空间为O（|v|+|E|）。
2. 对于稀疏图，采用邻接表表示将极大地节省存储空间
3. 在邻接表中，给定一顶点，能很容易地找出他的所有邻边，因为只需要读取它的邻接表。在邻接矩阵中，相同操作则需要扫描一行，花费的时间为O（n）。但是，若要确定给定的两个顶点间是否存在边，则需在邻接矩阵中可以立刻查到，而在邻接表中则要在相应结点对应的边表中查找另一结点，效率低下。
4. 在有向图的邻接表表示中，求一个给定结点的出度只需计算其邻接表中的结点个数；但求其顶点的入度则需要遍历全部的邻接表。因此，也有人采用逆邻接表的存储方式来加速求解给定顶点的入度。
5. 图的邻接表表示并不唯一，因此在每个定点对应的单链表中，各边结点的链接次序可以是任意的，它取决于建立邻接表的算法及边的输入次序。

## 十字链表

  十字链表是有向图的一种链式存储结构。在十字链中，对应有向图中的每条弧有一个结点，对应于每个顶点也有一个结点。这些结点的结构如下：

![](https://xiuxin-1304803037.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/十字链表结点结构.jpg)

  弧结点中有5个域：尾域（tailvex）和头域（headvex）分别指示弧尾和弧头这个两个顶点在图中的位置；链域hlink 指向弧头相同的下一条弧；链域tlink指向弧尾相同的下一条弧；info域指向该弧的相关信息。这样，弧头相同的弧就在同一个链表上，弧尾相同的弧也在同一个链表上。

  顶点结点中有3个域：data域存放顶点相关的数据信息，如顶点名称；firstin 和 firstout 两个域分别指向以该顶点为弧头或弧尾的第一个弧结点。

![](https://xiuxin-1304803037.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/十字链表.jpg)

  图的十字链表存储结构定义如下：

```cpp
#define MaxVertexNum 100            //图中顶点的最大数量
typedef struct ArcNode {            //边表结点
    int tailvex, headvex;            //该弧的头尾结点
    struct ArcNode *hlink, *tlink;    //分别指向弧头相同和弧尾相同的结点
    //InfoTyped Info;                //相关信息指针
}ArcNode;
typedef struct VNode{                //顶点表信息
    VertexType data;                //顶点信息
    ArcNode *firstin, *firstout;    //指向第一条入弧和出弧    
}VNode;
typedef struct{                        
    VNode xlist[MaxVertexNum];        //邻接表
    int vexnum,arcnum;                //图的顶点数和弧数
}GLGraph;                            //GLGraph 是以十字邻接存储的图类型
```

  在十字链表中，既容易找到Vi为尾的弧，又容易找到Vi为头的弧，因而容易求得顶点的出度和入度。

  图的十字链表表示是不唯一的，但一个十字链表表示确定一个图。

## 邻接多重表

  邻接多重表是无向图的另一种链式存储结构。

  在邻接表中，容易求得顶点和边的各种信息，但在邻接表中求两个顶点之间是否存在边而对边指向删除等操作时，需要分别在两个顶点的边表中遍历，效率低下。

  与十字链表类似，在邻接多重表中，每条边用一个结点表示，其结构如下。

![](https://xiuxin-1304803037.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/邻接多重表结点结构.png)

  其中，mark为标志域，可用以标记该条边是否被搜索过；ivex 和 jvex 为该边依附的两个顶点在图中的位置；ilink指向下一条依附于顶点ivex的边；jlink指向下一条依附于顶点jvex的边，info为指向和边相关的各种信息的指针域。

  每个顶点也用一个结点表示，它是由由以下的两个域表示：

![](https://xiuxin-1304803037.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/十字链表结点.jpg)

  其中，data域存储该结点的相关信息，firstedge域指示第一条依附于该顶点的边。

  在邻接多重表中，所有依附于同一顶点的边串联在同一链表中，由于每条边依附于两个顶点，因此每个边界点同时链接在两个链表中。

![](https://xiuxin-1304803037.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/邻接多重表.png)

  图的邻接多重表存储结构定义如下：

```cpp
#define MaxVertexNum 100            //图中顶点数目的最大值
typedef struct ArcNode{                //边表结点
    bool mark;                        //访问标志
    int ivex, jvex;                    //分别指向该弧的两个结点
    struct ArcNode *ilink, *jlink;    //分别指向两个顶点的下一条边
    //InfoType info;                //相关信息指针
}ArcNode;                
typedef struct VNode{                //顶点表结点
    VertexType data;                //顶点信息
    ArcNode *firstedge;                //指向第一条依附顶点的边
}VNode;
typedef struct{
    VNode adjmulist[MaxVertexNum];    //邻接表
    int vexnum,arcnum;                //图的顶点数和弧数
}AMLGraph;                        //AMLGraph是以邻接多重表存储的图类型
```

## 图的基本操作

  图的基本操作是独立于图的存储结构的。而对于不同的存储方式，操作算法的具体实现会有不同的性能。

  图的基本操作主要包括：

1. Adjacent（G,x,y）：判断图G是否存在边或（x，y）。
2. Neighbors（G,x）：列出图G中与结点x邻接的边。
3. InsertVertex（G,x）：在图中插入顶点x。
4. DeleteVertex（G,x）：在图中删除顶点x。
5. AddEdge（G,x,y）：若无向边（x，y）或有向边不存在，则向图G中添加该边
6. RemoveEdge（G，x，y）：若无向边（x，y）或有向边存在，则从图G中删除该边
7. FirstNeighbor（G，x）：求图G中顶点x的第一个邻接点，若有则返回顶点号。若x没有邻接点或图中不存在x，则返回 - 1
8. NextNeighbor（G，x，y）：假设图G中顶点y是顶点x的一个邻接点，返回出y之外顶点x的下一个邻接点的顶点号，若y是x的最后一个邻接点，则返回 -1&#x20;
9. Get\_edge\_value（G，x，y）：获取图G中边或（x，y）对应的权值
10. Set\_edge\_value（G，x，y，v）：设置图G中边或（x，y）对应的权值为v
11. 图的遍历算法：深度优先遍历和广度优先遍历