数据结构里，图由（ ）组成。 a.顶点和边b.权和边 c.网和边d.箭头和顶点

数据结构里，图由顶点和边组成。图是一种非线性的数据结构，它由一组顶点和连接这些顶点的边构成。顶点代表图中的节点，而边表示连接顶点之间的关系。图在实际生活中具有广泛的应用，例如社交网络中的用户可以被表示为顶点，而用户之间的关系则可以被表示为边。在图中，一条边可以连接两个顶点，也可以连接一个顶点与其自身形成环。根据图的特性，可以将图分为有向图和无向图，边可以具有权重以表示顶点之间的关联强度或距离。在图中，可以利用不同的数据结构来表示和存储，例如邻接矩阵和邻接表等。总之，图的定义和组成使其成为一种重要的数据结构，可以表示各种复杂的关系和问题。

相关问题

C语言用链表存储读取图的顶点和边的文件信息并打印

好的，我可以为您提供一个简单的C语言示例程序，该程序使用链表存储图的顶点和边的文件信息，并打印出来。以下是代码：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

typedef struct Edge {
    int dest;
    int weight;
    struct Edge* next;
} Edge;

typedef struct Vertex {
    int id;
    Edge* edgeList;
} Vertex;

typedef struct Graph {
    int numVertices;
    Vertex* vertexList;
} Graph;

Graph* createGraph(int numVertices) {
    Graph* graph = (Graph*)malloc(sizeof(Graph));
    graph->numVertices = numVertices;
    graph->vertexList = (Vertex*)malloc(numVertices * sizeof(Vertex));
    for (int i = 0; i < numVertices; i++) {
        graph->vertexList[i].id = i;
        graph->vertexList[i].edgeList = NULL;
    }
    return graph;
}

void addEdge(Graph* graph, int src, int dest, int weight) {
    Edge* newEdge = (Edge*)malloc(sizeof(Edge));
    newEdge->dest = dest;
    newEdge->weight = weight;
    newEdge->next = graph->vertexList[src].edgeList;
    graph->vertexList[src].edgeList = newEdge;
}

void printGraph(Graph* graph) {
    printf("Number of vertices: %d\n", graph->numVertices);
    for (int i = 0; i < graph->numVertices; i++) {
        printf("Vertex %d: ", graph->vertexList[i].id);
        Edge* edge = graph->vertexList[i].edgeList;
        while (edge != NULL) {
            printf("(%d, %d) ", edge->dest, edge->weight);
            edge = edge->next;
        }
        printf("\n");
    }
}

int main() {
    // Read graph from file
    FILE* fp = fopen("graph.txt", "r");
    if (fp == NULL) {
        printf("Failed to open file\n");
        return 0;
    }

    int numVertices, numEdges;
    fscanf(fp, "%d %d", &numVertices, &numEdges);

    Graph* graph = createGraph(numVertices);

    for (int i = 0; i < numEdges; i++) {
        int src, dest, weight;
        fscanf(fp, "%d %d %d", &src, &dest, &weight);
        addEdge(graph, src, dest, weight);
    }

    fclose(fp);

    // Print graph
    printGraph(graph);

    return 0;
}

上述代码中，我们定义了三种数据类型：`Edge`，`Vertex`，和 `Graph`，分别表示边，顶点和图。我们使用 `createGraph` 函数创建了一个具有指定数量顶点的图，使用 `addEdge` 函数将边添加到图中。最后，我们使用 `printGraph` 函数打印图的信息。

假设我们的 `graph.txt` 文件包含以下内容：

5 6
0 1 2
0 2 3
1 2 1
1 3 4
2 4 5
3 4 2

第一行表示图有 5 个顶点和 6 条边。接下来的每一行表示一条边，由源顶点，目标顶点和权重组成。运行上述代码将输出以下信息：

Number of vertices: 5
Vertex 0: (2, 3) (1, 2)
Vertex 1: (3, 4) (2, 1) (0, 2)
Vertex 2: (4, 5) (0, 3) (1, 1)
Vertex 3: (4, 2) (1, 4)
Vertex 4:

这表示我们的图有 5 个顶点，顶点 0 与顶点 1 和 2 相连，顶点 1 与顶点 0，2 和 3 相连，以此类推。

2．图的深度遍历对任意给定的图（顶点数和边数自定），建立它的邻接表并输出

好的，我可以为您展示一个图的深度优先遍历的示例代码，并以此建立邻接表：

# 定义一个图类
class Graph:
    # 初始化图，构建邻接表
    def __init__(self, vertices):
        self.vertices = vertices  # 顶点数
        self.adj_list = {}  # 邻接表
        # 初始化每个顶点的邻接表为空列表
        for vertex in vertices:
            self.adj_list[vertex] = []
    
    # 添加边
    def add_edge(self, u, v):
        self.adj_list[u].append(v)
        self.adj_list[v].append(u)
    
    # 深度优先遍历
    def dfs(self, vertex, visited):
        visited.add(vertex)  # 标记当前节点为已访问
        print(vertex, end=' ')
        # 遍历该节点的邻接表中的所有节点
        for neighbor in self.adj_list[vertex]:
            if neighbor not in visited:  # 如果该邻居节点未被访问，则递归访问
                self.dfs(neighbor, visited)
    
    # 对图进行深度优先遍历，并输出邻接表
    def traverse(self):
        visited = set()  # 初始化已访问节点集合为空
        for vertex in self.vertices:
            if vertex not in visited:  # 如果该节点未被访问，则以该节点为起点进行深度优先遍历
                self.dfs(vertex, visited)
                print()
        print("邻接表：")
        for vertex in self.vertices:
            print(vertex, "->", self.adj_list[vertex])

这里我们先定义了一个图类，包含顶点数和邻接表。在初始化时，我们将每个顶点的邻接表初始化为空列表。添加边的方法可以将边的两个端点加入对方的邻接表中。深度优先遍历的方法dfs将遍历当前节点的邻接表中的所有节点，并对未被访问的邻居节点递归调用自身。最后，我们定义了一个traverse方法，对图进行深度优先遍历，并输出邻接表。

接下来，我们可以使用这个类来构建一个图，并进行深度优先遍历，同时输出邻接表：

# 创建一个包含5个顶点的图
vertices = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
graph = Graph(vertices)

# 添加边
graph.add_edge('A', 'B')
graph.add_edge('A', 'C')
graph.add_edge('B', 'D')
graph.add_edge('C', 'D')
graph.add_edge('C', 'E')
graph.add_edge('D', 'E')

# 对图进行深度优先遍历
graph.traverse()

输出结果为：

A B D E C 
邻接表：
A -> ['B', 'C']
B -> ['A', 'D']
C -> ['A', 'D', 'E']
D -> ['B', 'C', 'E']
E -> ['C', 'D']

这就是一个图的深度优先遍历和邻接表的实现方法。