用邻接表法存储图，占用的存储空间数只与图中结点个数有关，而与边数无关。对吗

是的，用邻接表法存储图，占用的存储空间数只与图中结点个数有关，而与边数无关。邻接表法是一种基于链式存储结构的图存储方法，它将每个结点的所有邻居结点用链表连接起来，因此只需要为每个结点分配一个链表存储其邻居结点即可，不管图中有多少条边，占用的存储空间都只与结点个数有关。这种方法相对于邻接矩阵法来说，对于稀疏图更加节省存储空间。

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用邻接表法存储图，占用的存储空间数只与图中结点个数有关，而与边数无关

### 回答1：
邻接表法是一种存储图的方法，它将每个结点的所有邻居结点存储在一个链表中。这种方法只需要存储每个结点的邻居结点列表，因此它的存储空间只与图中结点个数有关，而与边数无关。这是因为每个结点的邻居结点数目最多为图中结点个数，因此邻接表法的存储空间复杂度为O(V+E)，其中V是结点个数，E是边数。

### 回答2：
邻接表是一种存储图的数据结构，用于表示图中的结点和它们之间的关系。它是一种基于链表的方法，由一个结点数组和一个链表数组组成。其中结点数组中每个元素表示图中的一个结点，链表数组中每个元素表示结点数组中对应元素所代表的结点的邻接结点。

邻接表法存储图的优点在于它能够占用的存储空间数只与图中结点个数有关，而与边数无关。这意味着当图中边数较少时，使用邻接表能够占用更少的存储空间，比邻接矩阵更为节省空间。

在邻接表中，每个结点元素包含了一个指向与它相邻的结点的指针。这个指针可以是一个链表，也可以是一个跳表 (Skip List)。每个元素还包含了一个属性值，通常是节点权值。邻接表中不存储无向图中的无向边的两个方向，而只存储其中一个方向，因此每条边只会被存储一次。

与邻接矩阵相比，邻接表的查询效率更高，因为邻接表只需要搜索与给定结点相邻的结点即可。如果要查询两个结点之间是否存在边，邻接表需要遍历链表查找，但这个代价可以通过优化来降低。邻接矩阵在查询边是否存在时需要访问矩阵中的元素，虽然这个操作的时间复杂度是 O(1)，但当稀疏图中边的数量较少时，邻接矩阵的存储空间效率被浪费了。

总的来说，邻接表法的存储空间与图中结点数量有关，而与边数无关，因此在存储稀疏图时会更加节省空间。在查询效率上，邻接表的表现要好于邻接矩阵。因此，在构建图算法时，选择邻接表或邻接矩阵的方式应该根据实际问题的特点来选择。

### 回答3：
邻接表法是一种常用的图存储方式，它利用每个结点的出边链表来存储与它相邻的顶点，从而实现了对图的高效表示。对于一个无向图或有向图，它的邻接表包括若干个链表，每个链表表示一个结点的出边或者入边。邻接表的本质是通过链表实现了对图的存储，因此它的空间占用只跟结点个数有关，而与边数无关。

邻接表法的存储空间复杂度为O(n+e)，其中n表示结点个数，e表示边数。在最坏的情况下，即所有结点都有与之相邻的所有结点相连（即构成一个完全图），那么邻接表占用的空间最大，为O(n^2)。但是在实际应用中，图的边数通常不会达到最大值，因此邻接表法的空间占用一般是比较小的。此外，相比于邻接矩阵法，邻接表法的空间占用更少，因为邻接矩阵需要二维数组来存储图，其空间复杂度为O(n^2)。

总之，邻接表法是一种比较常用而且高效的图存储方式，它占用的空间只与结点个数有关，而与边数无关。对于空间有限的情况下，邻接表法是一种不错的选择。在实际应用中，我们可以根据具体需求选择不同的图存储方式，从而达到更好的效果。

用邻接矩阵法存储图，占用的存储空间数只与图中结点个数有关，而与边数无关。

### 回答1：
邻接矩阵法是一种存储图的方法，它将图中的节点和边都用矩阵来表示。在邻接矩阵法中，每个节点都对应矩阵中的一行和一列，而每条边则对应矩阵中的一个元素。如果两个节点之间有边相连，则对应元素的值为1，否则为。

由于邻接矩阵法只需要用矩阵来存储节点和边的信息，因此它占用的存储空间只与图中节点的个数有关，而与边的数量无关。这意味着，即使图中有很多边，邻接矩阵法也不会占用过多的存储空间，而且它的存储空间占用量是固定的，可以预先计算出来。

因此，邻接矩阵法是一种非常高效的存储图的方法，特别适用于稠密图，即节点之间有很多边相连的情况。

### 回答2：
邻接矩阵法是一种简单而直观的存储图的方式。在邻接矩阵中，我们使用一个二维数组来表示图中的顶点和边。假设图中有n个顶点，则邻接矩阵的大小为n x n。

在邻接矩阵中，矩阵的每个元素aij表示顶点i到顶点j之间是否存在边。如果存在边，则aij为1；如果不存在边，则aij为0。对于无向图来说，邻接矩阵是对称的，即aij等于aji。

假设图中有m条边，那么邻接矩阵中非零元素的个数为2m（无向图中，边的个数等于非零元素的个数的一半）。因此，邻接矩阵占用的存储空间大小只与图中的顶点个数n有关，而与边数m无关。

具体而言，邻接矩阵需要存储n x n个元素，每个元素需要占用一定的存储空间，通常是一个整数类型的变量，即4个字节（32位系统）或8个字节（64位系统）。因此，邻接矩阵的存储空间大小为n x n x 4（或n x n x 8）字节。

总结起来，使用邻接矩阵法存储图，占用的存储空间大小只与顶点个数有关，而与边数无关。这是因为邻接矩阵法对图的每个顶点和每个边都在矩阵中进行了固定的存储，不管图中的边数多少，矩阵的大小都是固定的n x n。

### 回答3：
邻接矩阵法是一种将图的连接关系以矩阵的形式进行存储的方法。在邻接矩阵中，行和列表示图中的结点，矩阵的元素表示相邻结点之间的连接关系。

对于一个有n个结点的图来说，邻接矩阵的大小为n×n。每个结点对应一行和一列，而图中的边则会在矩阵中以1或0的形式表示。如果两个结点之间存在边，则对应位置上的值为1，否则为0。

邻接矩阵法所占的存储空间数只与图中结点个数有关，而与边数无关。这是因为无论图中有多少条边，邻接矩阵中的每个位置都只能存储1或者0，不会因为边的增加而占用更多的存储空间。

另外，邻接矩阵法在存储空间方面还有一个特点是对称性。由于无向图的边是双向的，所以邻接矩阵是对称的，即对于矩阵中的每个非零元素a[i][j]，都有a[j][i]也为非零元素。因此，邻接矩阵法只需要存储一半的元素，进一步减少了存储空间的占用。

总而言之，邻接矩阵法存储图，只需要与图中结点个数成正比的存储空间，而不受边数的影响。这种方法的优点是易于理解和实现，可以快速判断任意两个结点之间是否存在边。然而，当图中边的数量较大时，邻接矩阵法所占用的存储空间可能会比较浪费。此时，可以考虑使用邻接表等其他方法来存储图。