若有向图采用邻接表作为存储结构，试给出计算图中各顶点的入度的算法。

计算有向图中各顶点的入度，可以通过遍历邻接表中所有的边来实现。具体算法如下：

1. 初始化一个大小为n的数组indegree，n为图中顶点的个数，用于存储每个顶点的入度。

2. 遍历邻接表中所有的边，对于每个边(u, v)，将v的入度加1，即indegree[v]++。

3. 扫描indegree数组，输出每个顶点的入度。

算法的时间复杂度为O(m+n)，其中m为边的数量，n为顶点的数量。

相关问题

若有向图采用邻接表作为存储结构，试给出计算图中各顶点的入度的算法

对于邻接表存储的有向图，要计算每个顶点的入度，可以按照以下步骤进行：

1. 初始化一个数组indegree，用于存储每个顶点的入度，初始值都为0。

2. 遍历邻接表中的每个节点，对于每个节点，遍历它的邻接链表，将每个邻接点的入度加1，即indegree[邻接点]++。

3. 最终得到的indegree数组就是每个顶点的入度。

下面是具体的算法实现：

//邻接表存储的有向图
struct Node {
    int v; //邻接点
    Node* next; //指向下一个节点的指针
};

//计算每个顶点的入度
void calc_indegree(Node* adj[], int indegree[], int n) {
    for(int i = 0; i < n; i++) {
        Node* p = adj[i];
        while(p != nullptr) {
            indegree[p->v]++;
            p = p->next;
        }
    }
}

其中，adj为邻接表数组，indegree为存储入度的数组，n为顶点数。

数据结构若有向图采用邻接表作为存储结构，试给出计算图中各顶点的入度的算法。

计算有向图中各顶点的入度可以通过遍历邻接表来实现。具体算法如下：

1. 初始化所有顶点的入度为0。

2. 遍历邻接表，对于每个顶点的邻接表中的每个邻接点，将其入度加1。

3. 遍历完邻接表后，每个顶点的入度即为其在邻接表中被指向的次数。

以下是该算法的伪代码实现：

for each vertex v in graph:
    v.indegree = 0

for each vertex v in graph:
    for each adjacent vertex u of v:
        u.indegree = u.indegree + 1

其中，`graph`表示存储有向图的邻接表，`vertex`表示顶点，`adjacent vertex`表示与顶点相邻接的顶点。通过该算法，可以计算出有向图中每个顶点的入度。