1、实现图的邻接矩阵和邻接表的存储。 （1）建立图1的邻接表存储结构并输出； （2）建立图1的邻接矩阵存储结构并输出。

在图论中，有两种常见的数据结构用于表示图：邻接矩阵和邻接表。

**邻接矩阵**是一种二维数组，其中行代表图中的顶点，列也代表顶点，每个元素表示两个顶点之间是否存在边。如果元素值为1或其他非零值，表示有连接；0则表示无连接。对于图1：

- 首先创建一个与顶点数相同的二维数组，如`adjMat[vertices][vertices]`。
- 如果图1中存在顶点u到顶点v的边，则将`adjMat[u][v]`设置为1，反之为0。

例如，假设图1有4个顶点A、B、C、D，无自环，AB、BC、CD边，则邻接矩阵可能如下：

| A | B | C | D |
|---|---|---|---|
| 0 | 1 | 0 | 0 |
| 1 | 0 | 1 | 0 |
| 0 | 1 | 0 | 1 |
| 0 | 0 | 1 | 0 |

**邻接表**则是通过链表结构存储每个顶点的所有邻居。每个顶点都有一个列表，包含所有与其相连的顶点及其权重（如果有）。例如：

- 对于图1，可以维护四个链表，分别对应四个顶点。
- A的链表可能包含(B, 1)，表示A到B有一条边。
- B的链表可能包含(A, 1)和(C, 1)。
- C和D类似。

具体输出会依赖于实际的实现语言和数据结构，以上是基本的概念描述。

相关问题

1、实现图的邻接矩阵和邻接表的存储。 （1）建立图1的邻接表存储结构并输出； （2）建立图1的邻接矩阵存储结构并输出。 图1c++

以下是实现图的邻接矩阵和邻接表的C++代码：

#include <iostream>
#include <vector>

using namespace std;

// 邻接表存储结构
struct EdgeNode {
    int adjvex; // 邻接点的索引
    EdgeNode* next; // 指向下一个邻接点的指针
};

struct VertexNode {
    char data; // 顶点的数据
    EdgeNode* first; // 指向第一个邻接点的指针
};

vector<VertexNode> createGraphByAdjList() {
    vector<VertexNode> graph;
    int n = 6; // 图的顶点数
    char vertexData[] = {'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'};
    int edges[][2] = {{0, 1}, {0, 2}, {1, 2}, {1, 3}, {2, 4}, {3, 4}, {3, 5}, {4, 5}};

    // 初始化顶点
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        VertexNode vertex = {vertexData[i], nullptr};
        graph.push_back(vertex);
    }

    // 添加边
    for (int i = 0; i < sizeof(edges) / sizeof(edges[0]); i++) {
        int from = edges[i][0];
        int to = edges[i][1];
        EdgeNode* edge = new EdgeNode;
        edge->adjvex = to;
        edge->next = graph[from].first;
        graph[from].first = edge;
    }

    return graph;
}

vector<vector<int>> createGraphByAdjMatrix() {
    int n = 6; // 图的顶点数
    int edges[][2] = {{0, 1}, {0, 2}, {1, 2}, {1, 3}, {2, 4}, {3, 4}, {3, 5}, {4, 5}};

    // 初始化邻接矩阵
    vector<vector<int>> matrix(n, vector<int>(n, 0));

    // 添加边
    for (int i = 0; i < sizeof(edges) / sizeof(edges[0]); i++) {
        int from = edges[i][0];
        int to = edges[i][1];
        matrix[from][to] = 1;
        matrix[to][from] = 1; // 无向图需要加上这一行
    }

    return matrix;
}

void printGraphByAdjList(const vector<VertexNode>& graph) {
    cout << "Graph by Adjacency List:" << endl;
    for (int i = 0; i < graph.size(); i++) {
        cout << graph[i].data << ": ";
        EdgeNode* edge = graph[i].first;
        while (edge != nullptr) {
            cout << graph[edge->adjvex].data << " ";
            edge = edge->next;
        }
        cout << endl;
    }
}

void printGraphByAdjMatrix(const vector<vector<int>>& graph) {
    cout << "Graph by Adjacency Matrix:" << endl;
    for (int i = 0; i < graph.size(); i++) {
        for (int j = 0; j < graph[i].size(); j++) {
            cout << graph[i][j] << " ";
        }
        cout << endl;
    }
}

int main() {
    vector<VertexNode> graph1 = createGraphByAdjList();
    printGraphByAdjList(graph1);

    vector<vector<int>> graph2 = createGraphByAdjMatrix();
    printGraphByAdjMatrix(graph2);

    return 0;
}

这段代码实现了：

1. 创建了一个以邻接表方式存储的图，并输出了它的邻接表；
2. 创建了一个以邻接矩阵方式存储的图，并输出了它的邻接矩阵。

注意，这里的图是无向图，如果是有向图需要修改相应的代码。

1、实现图的邻接矩阵和邻接表的存储。 （1）建立图1的邻接表存储结构并输出； （2）建立图1的邻接矩阵存储结构并输出。

好的，以下是实现图的邻接矩阵和邻接表的Python代码：

# 邻接表存储结构
class EdgeNode:
    def __init__(self, adjvex):
        self.adjvex = adjvex  # 邻接点的索引
        self.next = None  # 指向下一个邻接点的指针


class VertexNode:
    def __init__(self, data):
        self.data = data  # 顶点的数据
        self.first = None  # 指向第一个邻接点的指针


def create_graph_by_adj_list():
    n = 6  # 图的顶点数
    vertex_data = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']
    edges = [(0, 1), (0, 2), (1, 2), (1, 3), (2, 4), (3, 4), (3, 5), (4, 5)]

    graph = []
    # 初始化顶点
    for i in range(n):
        vertex = VertexNode(vertex_data[i])
        graph.append(vertex)

    # 添加边
    for edge in edges:
        from_idx = edge[0]
        to_idx = edge[1]
        edge = EdgeNode(to_idx)
        edge.next = graph[from_idx].first
        graph[from_idx].first = edge

    return graph


def create_graph_by_adj_matrix():
    n = 6  # 图的顶点数
    edges = [(0, 1), (0, 2), (1, 2), (1, 3), (2, 4), (3, 4), (3, 5), (4, 5)]

    # 初始化邻接矩阵
    matrix = [[0] * n for _ in range(n)]

    # 添加边
    for edge in edges:
        from_idx = edge[0]
        to_idx = edge[1]
        matrix[from_idx][to_idx] = 1
        matrix[to_idx][from_idx] = 1  # 无向图需要加上这一行

    return matrix


def print_graph_by_adj_list(graph):
    print("Graph by Adjacency List:")
    for i in range(len(graph)):
        print(graph[i].data + ": ", end="")
        edge = graph[i].first
        while edge is not None:
            print(graph[edge.adjvex].data + " ", end="")
            edge = edge.next
        print()


def print_graph_by_adj_matrix(graph):
    print("Graph by Adjacency Matrix:")
    for i in range(len(graph)):
        for j in range(len(graph[i])):
            print(graph[i][j], end=" ")
        print()


if __name__ == '__main__':
    graph1 = create_graph_by_adj_list()
    print_graph_by_adj_list(graph1)

    graph2 = create_graph_by_adj_matrix()
    print_graph_by_adj_matrix(graph2)

这段代码实现了：

1. 创建了一个以邻接表方式存储的图，并输出了它的邻接表；
2. 创建了一个以邻接矩阵方式存储的图，并输出了它的邻接矩阵。

注意，这里的图是无向图，如果是有向图需要修改相应的代码。