邻接表无向带权图实现弗洛伊德

好的，我来解答这个问题。

首先，我们需要明确什么是邻接表、无向带权图和弗洛伊德算法。

邻接表是一种表示图的数据结构，它由若干个链表组成，每个链表表示图中一个顶点的邻接点集合。

无向带权图是一种图，它的边有权值，并且没有方向。

弗洛伊德算法（Floyd）是一种动态规划算法，用于寻找所有点对之间的最短路径。

接下来，我们可以考虑如何用邻接表实现无向带权图，并且用弗洛伊德算法求解最短路径。

邻接表的实现可以用一个数组来表示，数组中每个元素表示一个顶点，每个元素指向一个链表，链表中存储该顶点的邻接点以及它们之间的权值。

求解最短路径的弗洛伊德算法可以用一个二维数组来表示，数组中的每个元素表示从一个顶点到另一个顶点的最短路径长度。

具体实现过程可以参考以下步骤：

1. 初始化二维数组，将所有顶点之间的距离初始化为无穷大，对角线上的元素初始化为0。

2. 遍历邻接表，将有边相连的顶点之间的距离存储到二维数组中。

3. 用三重循环遍历二维数组，计算每个顶点之间的最短路径长度，更新二维数组中的元素。

4. 最终得到的二维数组即为所有点对之间的最短路径长度。

以上就是使用邻接表实现无向带权图的弗洛伊德算法的过程。希望能对你有所帮助！

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typedef struct ArcNode //边节点 { ArcType adjvex; //边的编号 struct ArcNode *next; //下一条边 int lowcost; //边权值 }ArcNode; typedef struct VNode //顶点信息 { VerTexType data; //顶点序号 char build[20]; //顶点名称 ArcNode* FirstArc; //顶点的关联的一条边 }VNode,AdjList; typedef struct { AdjList vertices[MVNum];//所有顶点 int vexnums; //总顶点数 int arcnums; //总边数 }ALGraph; 请基于以上结构体编写邻接表无向带权图实现弗洛伊德算法的代码

好的，我来基于以上结构体编写邻接表无向带权图实现弗洛伊德算法的代码。

假设 MVNum 定义为顶点的最大数量，INF 定义为无穷大，代码如下：

#define MVNum 100
#define INF 0x3f3f3f3f

typedef int VerTexType;
typedef struct ArcNode	//边节点
{
    int adjvex;				//与该边相连的顶点编号
    struct ArcNode *next;	//下一条边
    int weight;				//边权值
}ArcNode;

typedef struct VNode		//顶点信息
{
    VerTexType data;		//顶点序号
    char build[20];			//顶点名称
    ArcNode* FirstArc;		//顶点的关联的一条边
}VNode, AdjList;

typedef struct {
    AdjList vertices[MVNum];	//所有顶点
    int vexnums;				//总顶点数
    int arcnums;				//总边数
}ALGraph;

//邻接表无向带权图实现弗洛伊德算法
void Floyd(ALGraph G, int dist[][MVNum])
{
    int i, j, k;
    //初始化距离矩阵
    for (i = 0; i < G.vexnums; i++) {
        for (j = 0; j < G.vexnums; j++) {
            dist[i][j] = INF;
        }
        dist[i][i] = 0;
    }
    //构建距离矩阵
    for (i = 0; i < G.vexnums; i++) {
        ArcNode* p = G.vertices[i].FirstArc;
        while (p) {
            dist[i][p->adjvex] = p->weight;
            p = p->next;
        }
    }
    //计算最短路径
    for (k = 0; k < G.vexnums; k++) {
        for (i = 0; i < G.vexnums; i++) {
            for (j = 0; j < G.vexnums; j++) {
                if (dist[i][j] > dist[i][k] + dist[k][j]) {
                    dist[i][j] = dist[i][k] + dist[k][j];
                }
            }
        }
    }
}

以上代码中，用 dist 数组表示距离矩阵，其中 dist[i][j] 表示从顶点 i 到顶点 j 的最短距离。在计算距离矩阵时，先将 dist 数组中的所有元素初始化为 INF，然后遍历邻接表中的每条边，将边的权值存储到 dist 数组中对应的位置。最后，使用三重循环计算所有点对之间的最短距离，更新 dist 数组中的元素。

基于python以邻接表的方法实现无向带权图

以下是基于python以邻接表的方法实现无向带权图的代码：

class Graph:
    def __init__(self, vertices):
        self.V = vertices
        self.graph = [[] for i in range(vertices)]

    def add_edge(self, u, v, w):
        self.graph[u].append((v, w))
        self.graph[v].append((u, w))

    def print_graph(self):
        for i in range(self.V):
            print("Vertex " + str(i) + ":", end=" ")
            for j in self.graph[i]:
                print("(" + str(j[0]) + ", " + str(j[1]) + ")", end=" ")
            print()

g = Graph(5)
g.add_edge(0, 1, 10)
g.add_edge(0, 4, 20)
g.add_edge(1, 2, 30)
g.add_edge(1, 3, 40)
g.add_edge(1, 4, 50)
g.add_edge(2, 3, 60)
g.add_edge(3, 4, 70)
g.print_graph()

输出结果为：

Vertex 0: (1, 10) (4, 20) 
Vertex 1: (0, 10) (2, 30) (3, 40) (4, 50) 
Vertex 2: (1, 30) (3, 60) 
Vertex 3: (1, 40) (2, 60) (4, 70) 
Vertex 4: (0, 20) (1, 50) (3, 70) 

在上面的代码中，我们首先定义了一个Graph类，其中包含初始化函数__init__和添加边函数add_edge。初始化函数中，我们传入顶点数vertices，并创建了一个大小为vertices的邻接表graph。添加边函数中，我们传入边的两个顶点u和v，以及边的权重w，然后在u和v的邻接表中添加(v,w)和(u,w)。

最后，我们定义了一个打印图的函数print_graph，它遍历每个顶点，打印出其邻接表中所有的边和权重。

在代码的最后，我们创建了一个Graph对象g，并添加了7条边。最后，我们调用print_graph函数打印出整个图的邻接表。