补全def addEdge(self, f, t, cost=0):

好的，补全代码如下：

def addEdge(self, f, t, cost=0):
    if f >= self.vex_num or t >= self.vex_num:
        print("Error: vertex out of range!")
        return
    new_arc = arcnode(t, cost)
    new_arc.link = self.vex_list[f].first_arc
    self.vex_list[f].first_arc = new_arc
    self.edge_num += 1
    # 如果是无向图，则将下面的注释取消
    # new_arc = arcnode(f, cost)
    # new_arc.link = self.vex_list[t].first_arc
    # self.vex_list[t].first_arc = new_arc
    # self.edge_num += 1

这段代码实现了向图中添加一条边的功能。首先判断起点和终点是否超出了顶点的范围，如果超出了则打印错误信息并返回。然后创建一个新的arcnode，将终点和权值赋值给它，然后将这个arcnode插入到起点的邻接表中，更新edge_num的值，表示边的数量加一。如果是无向图，则需要将下面被注释的代码取消注释，表示在终点的邻接表中也要插入一条起点到终点的边。

相关问题

在图的邻接表存储结构下（基于顶点列表和单链表实现），本题要求图类里实现2个方法函数 def addVertex(self, vex_val): def addEdge(self, f, t, cost=0): 在这里给出函数被调用进行测试的例子。例如： class arcnode: def __init__(self,adjvex,weight,link=None): self.adjvex = adjvex self.weight = weight

好的，我知道了。您的问题是让我实现一个基于邻接表存储结构的图类，并实现添加顶点和添加边的方法函数。那么我先来解释一下邻接表存储结构。

邻接表是一种图的链式存储结构，它是由图中每个顶点的邻接点序列构成的链表数组，每个顶点对应一条链表，链表中存储了与该顶点相邻接的所有顶点。邻接表的存储结构比较灵活，可以很方便地添加或删除顶点和边。

基于邻接表存储结构的图类实现方式如下：

class Graph:
    def __init__(self):
        self.vertices = {}  # 顶点列表，用字典来存储
        self.num_vertices = 0  # 顶点数量

    def addVertex(self, vex_val):
        """添加顶点"""
        self.num_vertices += 1
        new_vertex = Vertex(vex_val)
        self.vertices[vex_val] = new_vertex
        return new_vertex

    def addEdge(self, f, t, cost=0):
        """添加边"""
        if f not in self.vertices:
            self.addVertex(f)
        if t not in self.vertices:
            self.addVertex(t)
        self.vertices[f].addNeighbor(self.vertices[t], cost)

其中，`addVertex()` 方法用于添加顶点，它接受一个参数 `vex_val`，表示顶点的值。它会创建一个新的 `Vertex` 对象，将其加入顶点列表 `self.vertices` 中，并返回该顶点对象。`addEdge()` 方法用于添加边，它接受两个参数 `f` 和 `t`，表示边的起点和终点，还可以额外指定边的权重 `cost`（默认为0）。如果起点或终点不存在于顶点列表中，则会先调用 `addVertex()` 方法将其加入。接着，它会在起点顶点对象的邻接表中添加一个新的邻接点，该邻接点指向终点顶点对象，并存储边的权重。`Vertex` 类中的 `addNeighbor()` 方法用于实现这个操作。

那么，您可以通过以下方式测试这两个方法：

g = Graph()
g.addVertex('A')
g.addVertex('B')
g.addVertex('C')
g.addEdge('A', 'B', 3)
g.addEdge('B', 'C', 4)

这样，就创建了一个包含三个顶点和两条边的图。如果您想进一步了解邻接表的实现，可以参考这篇博客：[图的邻接表实现](https://www.cnblogs.com/-Ackerman/p/10277879.html)。

在图的邻接表存储结构下（基于顶点列表和单链表实现），本题要求图类里实现2个方法函数 def addVertex(self, vex_val): def addEdge(self, f, t, cost=0): 函数接口定义： 在这里描述函数接口。例如： def addVertex(self, vex_val): def addEdge(self, f, t, cost=0): 在这里解释接口参数。例如：其中 f和t分别是构成边的顶点在列表中的序号。 裁判测试程序样例： 在这里给出函数被调用进行测试的例子。例如： class arcnode: def __init__(self,adjvex,weight,link=None): self.adjvex = adjvex self.weight = weight self.link=link class vexnode: def __init__(self,data,first_arc=None): self.data = data self.first_arc = first_arc class Graph: def __init__(self): self.vex_list=[] self.vex_num=0 self.edge_num=0 # 请在这里填写答案 # 请在这里填写答案 def print_graph(self): for i in range(self.vex_num): print(self.vex_list[i].data,end="->") cur = self.vex_list[i].first_arc while cur: print("adj:{},weight:{}".format(cur.adjvex,cur.weight),end="->") cur = cur.link print('None') if __name__ =="__main__": g = Graph() s =input() for vertex in s: g.addVertex(vertex) g.addEdge(0,1,11) g.addEdge(0,2,55) g.addEdge(2,3,88) g.addEdge(0,3,33) g.addEdge(1,2,44) g.print_graph()

class arcnode:
def __init__(self, adjvex, weight, link=None):
self.adjvex = adjvex
self.weight = weight
self.link = link

class vexnode:
def __init__(self, data, first_arc=None):
self.data = data
self.first_arc = first_arc

class Graph:
def __init__(self):
self.vex_list = []
self.vex_num = 0
self.edge_num = 0

def addVertex(self, vex_val):
self.vex_list.append(vexnode(vex_val))
self.vex_num += 1

def addEdge(self, f, t, cost=0):
node = arcnode(t, cost)
node.link = self.vex_list[f].first_arc
self.vex_list[f].first_arc = node
self.edge_num += 1

def print_graph(self):
for i in range(self.vex_num):
print(self.vex_list[i].data, end="->")
cur = self.vex_list[i].first_arc
while cur:
print("adj:{},weight:{}".format(cur.adjvex, cur.weight), end="->")
cur = cur.link
print('None')

if __name__ == "__main__":
g = Graph()
s = input()
for vertex in s:
g.addVertex(vertex)

g.addEdge(0, 1, 11)
g.addEdge(0, 2, 55)
g.addEdge(2, 3, 88)
g.addEdge(0, 3, 33)
g.addEdge(1, 2, 44)
g.print_graph()