数据结构无向图零阶矩阵

时间: 2023-08-18 17:09:44 浏览: 179
零阶矩阵是指行数和列数都为0的矩阵,因此在无向图中,零阶矩阵无法表示任何信息。无向图通常使用邻接矩阵或邻接表来表示,它们可以描述图中的节点和边的关系。邻接矩阵是一个二维矩阵,其中的元素表示节点之间是否存在边,而邻接表是一个由链表组成的数组,每个链表表示一个节点和它相邻节点的连接关系。这些数据结构可以有效地表示和操作无向图中的数据。
相关问题

创建带权无向图的邻接矩阵数据结构c语言

下面是一个使用结构体来实现带权无向图邻接矩阵的C语言代码示例: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define MAX_VERTICES 100 // 边的结构体 typedef struct { int v1; // 边的起点 int v2; // 边的终点 int weight; // 边的权值 } Edge; // 图的结构体 typedef struct { int matrix[MAX_VERTICES][MAX_VERTICES]; // 邻接矩阵 int n; // 顶点数 int m; // 边数 } Graph; // 初始化图 void initGraph(Graph *g) { int i, j; g->n = 0; g->m = 0; for (i = 0; i < MAX_VERTICES; i++) { for (j = 0; j < MAX_VERTICES; j++) { g->matrix[i][j] = 0; } } } // 添加边 void addEdge(Graph *g, int v1, int v2, int weight) { g->matrix[v1][v2] = weight; g->matrix[v2][v1] = weight; g->m++; } // 创建图 void createGraph(Graph *g) { int i, v1, v2, weight; printf("请输入顶点数:"); scanf("%d", &g->n); printf("请输入边的数量:"); scanf("%d", &g->m); for (i = 0; i < g->m; i++) { printf("请输入第%d条边的起点、终点和权值:", i+1); scanf("%d %d %d", &v1, &v2, &weight); addEdge(g, v1, v2, weight); } } // 打印邻接矩阵 void printGraph(Graph *g) { int i, j; printf("邻接矩阵为:\n"); for (i = 0; i < g->n; i++) { for (j = 0; j < g->n; j++) { printf("%d ", g->matrix[i][j]); } printf("\n"); } } int main() { Graph g; initGraph(&g); createGraph(&g); printGraph(&g); return 0; } ``` 上面的代码中,我们定义了一个边的结构体和一个图的结构体,使用邻接矩阵来存储图。程序首先会要求用户输入顶点数和边的数量,然后逐个输入每条边的起点、终点和权值,最后输出邻接矩阵。

数据结构无向图的增删改查

在计算机科学中,无向图是一种数据结构,用于表示一组节点(也称为顶点)之间的连接,没有方向性的边。无向图常用于模拟网络、社交关系等场景。下面是关于无向图的基本操作: 1. **增加顶点(添加节点)**:新顶点可以直接添加到图中,作为图的一个元素。如果图采用邻接矩阵表示,会在相应的行和列添加一个元素;如果用邻接表,会为新顶点创建一个链表。 2. **增加边(添加连接)**:在无向图中,如果两个顶点之间存在关系,就需要在它们对应的矩阵位置上设置相应的值(邻接矩阵)或在链表中插入一条指向对方的边(邻接表)。 3. **删除顶点**:删除一个顶点通常需要处理其连接的边。如果是邻接矩阵,涉及删除对应行和列并更新与其相邻顶点的关系;如果是邻接表,则需要从相关节点的链表中删除该顶点,并可能需要调整其他顶点的链表结构。 4. **删除边**:删除一条边意味着将邻接矩阵中的相应值置零,或者在邻接表中移除指向目标顶点的指针。注意,因为无向图是双向的,所以删除一条边的同时可能还涉及删除另一条边。 5. **修改边或顶点**:更改顶点属性可能涉及直接操作邻接矩阵或链表中对应的元素,例如改变权重值。若边的属性可修改,同样操作对应的矩阵位置或链表元素即可。 6. **查找**:查询两点间是否有边可以通过遍历矩阵或链表进行检查,也可以使用一些搜索算法如深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS)。

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