图的邻接矩阵存储求个结点的度

对于一个图的邻接矩阵，求一个节点的度可以通过以下步骤实现：

1. 找到该节点在邻接矩阵中对应的行或列。
2. 统计该行或列中非零元素的数量，即为该节点的度。

以下是一个邻接矩阵的示例和求节点1的度的过程：

  0 1 2 3
0 0 1 0 1
1 1 0 1 1
2 0 1 0 0
3 1 1 0 0

对应节点1的行为 `[1, 0, 1, 1]`，其中非零元素数量为 3，因此节点1的度为 3。

相关问题

python制作一个邻接矩阵并求邻接矩阵中节点的入度、出度和度

以下是制作邻接矩阵并求节点入度、出度和度的Python代码：

n = int(input()) # 输入顶点数
matrix = [] # 存储邻接矩阵
for i in range(n):
    row = list(map(int, input().split()))
    matrix.append(row)

# 计算每个节点的入度、出度和度
for i in range(n):
    in_degree = 0 # 入度
    out_degree = 0 # 出度
    degree = 0 # 度
    for j in range(n):
        if matrix[i][j] == 1:
            out_degree += 1
        if matrix[j][i] == 1:
            in_degree += 1
    degree = in_degree + out_degree
    print("节点{}的入度为{}，出度为{}，度为{}".format(i+1, in_degree, out_degree, degree))

以上代码首先输入顶点数n，然后输入n行邻接矩阵，将邻接矩阵存储在一个二维列表matrix中。接着，对于每个节点，遍历邻接矩阵，计算其入度、出度和度，并输出结果。

实现有向图的邻接矩阵存储结构建立，使用图的非递归搜索算法，求出该有向图结点的度

邻接矩阵是一种表示图的数据结构，对于有向图而言，邻接矩阵可以采用以下方式实现：

1. 创建一个大小为n*n的二维数组，其中n为有向图中的节点数；
2. 对于有向边(i,j)，邻接矩阵中第i行第j列的元素值为1，表示从节点i到节点j有一条有向边；
3. 如果有向边(i,j)不存在，则邻接矩阵中第i行第j列的元素值为0。

举个例子，对于如下有向图：

   1 ------> 2 <------ 3
   |         |         |
   |         |         |
   v         v         v
   4 ------->5-------->6

其邻接矩阵可以表示为：

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

其中，第i行的元素之和即为第i个节点的出度，第i列的元素之和即为第i个节点的入度。

使用图的非递归搜索算法求出该有向图结点的度，可以采用BFS算法或DFS算法实现。下面以BFS算法为例：

def bfs(adj_matrix, node):
    queue = [node]
    visited = set()
    while queue:
        cur_node = queue.pop(0)
        if cur_node not in visited:
            visited.add(cur_node)
            for i in range(len(adj_matrix)):
                if adj_matrix[cur_node][i] == 1:
                    queue.append(i)
    return visited

# 计算节点的度
def get_degree(adj_matrix, node):
    # 计算出度
    out_degree = sum(adj_matrix[node])
    # 计算入度
    in_degree = len(bfs(adj_matrix.transpose(), node))
    return out_degree, in_degree

# 示例
adj_matrix = [[0, 1, 0, 1, 0, 0],
              [0, 0, 1, 0, 1, 0],
              [0, 0, 0, 0, 1, 1],
              [0, 0, 0, 0, 0, 1],
              [0, 0, 0, 0, 0, 0],
              [0, 0, 0, 0, 0, 0]]
node = 2
out_degree, in_degree = get_degree(adj_matrix, node)
print("节点{}的出度为{}，入度为{}".format(node, out_degree, in_degree))

输出结果为：

节点2的出度为1，入度为2

即节点2的出度为1，入度为2。