获取邻接表 python

以下是获取邻接表的Python代码示例：

# 假设我们有一个邻接矩阵A
A = [[0, 1, 1],
     [1, 0, 1],
     [1, 1, 0]]

# 将邻接矩阵转换为邻接表
adj_list = {}
for i, row in enumerate(A):
    adj_list[i] = [j for j in range(len(row)) if row[j] == 1]

# 输出邻接表
print(adj_list)

输出结果为：

{0: [1, 2], 1: [0, 2], 2: [0, 1]}

相关问题

python获取邻接表对应的权值

如果你已经有了一个邻接表，那么权重信息可能已经包含在图中。例如，如果你的邻接表是一个字典，那么每个节点的邻居可以作为该节点的键，邻居的值可以是该节点与邻居之间的权重。

例如，以下是一个简单的无向图的邻接表：

graph = {
    'A': {'B': 3, 'C': 4},
    'B': {'A': 3, 'C': 1},
    'C': {'A': 4, 'B': 1}
}

在这个例子中，节点 `A` 有两个邻居， `B` 和 `C`，并且与它们之间的边权分别为 3 和 4。同样地，节点 `B` 有邻居 `A` 和 `C`，分别对应权重 3 和 1。节点 `C` 的邻居是 `A` 和 `B`，对应的权重是 4 和 1。

如果你想要访问某个节点的邻居和相应的权重，可以像下面这样做：

node = 'A'

for neighbor, weight in graph[node].items():
    print(f"{node} -> {neighbor} ({weight})")

这将输出：

A -> B (3)
A -> C (4)

这个示例遍历了节点 `A` 的邻居，对于每个邻居，打印出它的名称和相应的权重。

请注意，这是一个简单的例子，实际上，邻接表和权重的表示方式可能因应用而异。

python 邻接表

邻接表是一种表示图的数据结构，它使用链表来表示每个顶点连接到的其他顶点。在Python中，可以使用字典来实现邻接表。具体实现方法如下：

1. 创建一个空字典来存储图中的所有顶点及其连接的其他顶点和权重。

2. 创建一个顶点类，其中包含顶点的名称和连接到的其他顶点及其权重。

3. 在顶点类中，使用字典来存储连接到的其他顶点及其权重。

4. 在图类中，使用字典来存储所有顶点及其对应的顶点对象。

5. 在图类中，使用add_vertex方法向图中添加新的顶点。

6. 在图类中，使用add_edge方法向图中添加新的边，即连接两个顶点。

7. 在图类中，使用get_vertex方法获取指定名称的顶点对象。

以下是一个简单的Python实现示例：

class Vertex:
    def __init__(self, key):
        self.id = key
        self.connected_to = {}

    def add_neighbor(self, neighbor, weight=0):
        self.connected_to[neighbor] = weight

    def get_connections(self):
        return self.connected_to.keys()

    def get_weight(self, neighbor):
        return self.connected_to[neighbor]

    def __str__(self):
        return str(self.id) + ' connected to: ' + str([x.id for x in self.connected_to])

class Graph:
    def __init__(self):
        self.vert_list = {}
        self.num_vertices = 0

    def add_vertex(self, key):
        self.num_vertices += 1
        new_vertex = Vertex(key)
        self.vert_list[key] = new_vertex
        return new_vertex

    def get_vertex(self, n):
        if n in self.vert_list:
            return self.vert_list[n]
        else:
            return None

    def add_edge(self, f, t, weight=0):
        if f not in self.vert_list:
            self.add_vertex(f)
        if t not in self.vert_list:
            self.add_vertex(t)
        self.vert_list[f].add_neighbor(self.vert_list[t], weight)

    def get_vertices(self):
        return self.vert_list.keys()

    def __iter__(self):
        return iter(self.vert_list.values())

    def __str__(self):
        s = ''
        for v in self:
            for w in v.get_connections():
                s += f'{v.id} -> {w.id}\n'
        return s