python邻接矩阵初始化

邻接矩阵是一种表示图数据结构的方法，它使用一个二维数组来表示图中各个顶点之间的连接关系。在Python中，初始化一个图的邻接矩阵通常涉及创建一个大小为`n*n`的二维数组（其中`n`是图中顶点的数量），并将所有元素初始化为0（表示顶点之间没有直接的连接）。如果两个顶点之间有直接的边相连，则将对应位置的元素设置为1（或边的权重，如果是加权图）。例如，一个简单的无向图的邻接矩阵初始化代码如下：

def initialize_adjacency_matrix(n):
    # 创建一个n*n的二维数组，初始化所有元素为0
    return [[0 for _ in range(n)] for _ in range(n)]

如果图是有向图，并且每个边有权重，则初始化可能会涉及将对应位置设置为边的权重值，而不是简单的1：

def initialize_weighted_adjacency_matrix(n):
    # 创建一个n*n的二维数组，初始化所有元素为0
    # 如果图是有向且带权的，可以将权重设置为None或其他初始化值
    return [[None for _ in range(n)] for _ in range(n)]

初始化邻接矩阵之后，可以通过修改矩阵中的元素来表示图中的边。例如，对于无向图添加一条连接顶点`i`和顶点`j`的边，可以这样操作：

n = 5  # 假设图有5个顶点
matrix = initialize_adjacency_matrix(n)
matrix[i][j] = 1
matrix[j][i] = 1  # 无向图是对称的，所以也要更新对应的另一端

对于有向图添加一条从顶点`i`指向顶点`j`的边，操作如下：

matrix[i][j] = weight  # weight为边的权重