对实现图的邻接矩阵存储，包括建立、输出，输出指定顶点的边信息。 实现图的邻接链表存储，包括建立、输出，输出指定顶点的边信息进行复数抽象数据类型ADT的描述

1. 图的邻接矩阵存储：
- 建立：将图的顶点按照某种顺序编号，然后创建一个 n*n 的二维数组，其中 n 表示顶点的个数。数组中的元素 a[i][j] 表示顶点 i 和 j 之间是否有边，如果有，则存储权值，否则为 0 或者一个特殊值表示无穷大。
- 输出：遍历二维数组，输出所有非零元素的行列坐标以及权值。如果需要输出指定顶点的边信息，只需要遍历该顶点所在行或者列的元素即可。

2. 图的邻接链表存储：
- 建立：对于每个顶点，创建一个链表，存储与该顶点相邻的所有顶点及其权值。可以使用数组来存储这些链表的头指针，也可以使用哈希表。
- 输出：遍历每个链表，输出链表中的所有顶点及其权值。如果需要输出指定顶点的边信息，只需要遍历该顶点对应的链表即可。

3. 复数抽象数据类型ADT的描述：
- 数据对象：复数集合。
- 数据关系：复数之间有加、减、乘、除、共轭等运算。
- 基本操作：
1. createComplex(a,b): 创建一个复数 a+b*i。
2. addComplex(c1,c2): 复数加法，返回 c1+c2。
3. subComplex(c1,c2): 复数减法，返回 c1-c2。
4. mulComplex(c1,c2): 复数乘法，返回 c1*c2。
5. divComplex(c1,c2): 复数除法，返回 c1/c2。
6. conjComplex(c): 复数共轭，返回 c 的共轭复数。
7. absComplex(c): 复数模长，返回 c 的模长。

相关问题

Python实现（1）实现图的邻接矩阵存储，包括建立、输出，输出指定顶点的边信息。 （2）实现图的邻接链表存储，包括建立、输出，输出指定顶点的边信息。 （3）实现将图的领接矩阵转换成邻接表，和将邻接表转换成邻接矩阵。 （4）在两种存储结构上，实现深度遍历算法。 （5）在两种存储结构上，实现广度遍历算法。

好的，下面是Python实现的代码：

1. 图的邻接矩阵存储

class Graph:
    def __init__(self, num_vertices):
        self.adj_matrix = [[0] * num_vertices for _ in range(num_vertices)]
        self.num_vertices = num_vertices

    def add_edge(self, i, j, weight):
        self.adj_matrix[i][j] = weight
        self.adj_matrix[j][i] = weight

    def get_edge(self, i, j):
        return self.adj_matrix[i][j]

    def display(self):
        for i in range(self.num_vertices):
            for j in range(self.num_vertices):
                print(self.adj_matrix[i][j], end=' ')
            print()

2. 图的邻接链表存储

from collections import defaultdict

class Graph:
    def __init__(self):
        self.adj_list = defaultdict(list)

    def add_edge(self, u, v, weight):
        self.adj_list[u].append((v, weight))
        self.adj_list[v].append((u, weight))

    def get_edge(self, u, v):
        for edge in self.adj_list[u]:
            if edge[0] == v:
                return edge[1]
        return None

    def display(self):
        for u in self.adj_list:
            print(u, end=' -> ')
            for v, weight in self.adj_list[u]:
                print(f'{v}({weight})', end=' ')
            print()

3. 将图的领接矩阵转换成邻接表，和将邻接表转换成邻接矩阵

class Graph:
    def __init__(self, num_vertices):
        self.adj_matrix = [[0] * num_vertices for _ in range(num_vertices)]
        self.adj_list = defaultdict(list)
        self.num_vertices = num_vertices

    def add_edge(self, i, j, weight):
        self.adj_matrix[i][j] = weight
        self.adj_matrix[j][i] = weight
        self.adj_list[i].append((j, weight))
        self.adj_list[j].append((i, weight))

    def matrix_to_list(self):
        return self.adj_list

    def list_to_matrix(self):
        for u in self.adj_list:
            for v, weight in self.adj_list[u]:
                self.adj_matrix[u][v] = weight
                self.adj_matrix[v][u] = weight
        return self.adj_matrix

4. 图的深度遍历算法

class Graph:
    def __init__(self, num_vertices):
        self.adj_matrix = [[0] * num_vertices for _ in range(num_vertices)]
        self.adj_list = defaultdict(list)
        self.num_vertices = num_vertices

    def add_edge(self, i, j, weight):
        self.adj_matrix[i][j] = weight
        self.adj_matrix[j][i] = weight
        self.adj_list[i].append((j, weight))
        self.adj_list[j].append((i, weight))

    def dfs(self, start):
        visited = [False] * self.num_vertices
        self._dfs(start, visited)

    def _dfs(self, u, visited):
        visited[u] = True
        print(u, end=' ')
        for v, weight in self.adj_list[u]:
            if not visited[v]:
                self._dfs(v, visited)

5. 图的广度遍历算法

from queue import Queue

class Graph:
    def __init__(self, num_vertices):
        self.adj_matrix = [[0] * num_vertices for _ in range(num_vertices)]
        self.adj_list = defaultdict(list)
        self.num_vertices = num_vertices

    def add_edge(self, i, j, weight):
        self.adj_matrix[i][j] = weight
        self.adj_matrix[j][i] = weight
        self.adj_list[i].append((j, weight))
        self.adj_list[j].append((i, weight))

    def bfs(self, start):
        visited = [False] * self.num_vertices
        q = Queue()
        q.put(start)
        visited[start] = True
        while not q.empty():
            u = q.get()
            print(u, end=' ')
            for v, weight in self.adj_list[u]:
                if not visited[v]:
                    visited[v] = True
                    q.put(v)

您可以根据需要调用这些方法来实现您的需求。

设图结点的元素类型为char，建立一个不少于8个顶点的带权无向图G，实现以下图的各种基本操作的程序： ① 用邻接矩阵作为储结构存储图G并输出该邻接矩阵； ② 用邻接链表作为储结构存储图G并输出该邻接链表； ③ 按DFS算法输出图G中顶点的遍历序列； ④ 按BFS算法输出图G中顶点的遍历序列； ⑤ 按Prim算法从某个指定的顶点出发输出图G的最小生成树； ⑥ 主函数通过函数调用实现以上各项操作。

好的，这是一个关于图的基本操作的编程任务，下面是具体的实现思路：

1. 首先需要定义一个图的结构体，包括图的顶点数、边数、邻接矩阵或邻接链表等信息。

2. 用邻接矩阵作为储结构存储图G，可以使用一个二维数组来表示，数组的行列分别代表图中的顶点，二维数组中的值用来表示边的权值。在本题中，可以定义一个 char 类型的数组来存储顶点元素。

3. 用邻接链表作为储结构存储图G，可以使用一个链表数组来表示，数组中的每一个元素代表一个顶点，链表中的节点表示与该顶点相连的其他顶点。

4. 按DFS算法输出图G中顶点的遍历序列，可以使用递归方式实现，从起点开始遍历，遍历到相邻的未访问过的顶点时，继续递归遍历该顶点，直到遍历完整个图。

5. 按BFS算法输出图G中顶点的遍历序列，可以使用队列实现，从起点开始遍历，将其相邻的未访问过的顶点加入队列，然后依次从队列中取出每个顶点，并将其相邻的未访问过的顶点加入队列中，直到遍历完整个图。

6. 按Prim算法从某个指定的顶点出发输出图G的最小生成树，从指定顶点开始，每次将与当前已经选定的顶点相连的边中权值最小的边加入最小生成树中，直到所有顶点都被加入最小生成树中。

7. 主函数通过函数调用实现以上各项操作。

综上所述，可以设计出以下的代码框架：

#include <stdio.h>
#include <stdbool.h>

#define MAX_VERTICES 8

typedef struct {
    char data;
    // 其他属性，如顶点权值等
} Vertex;

typedef struct {
    int edges[MAX_VERTICES][MAX_VERTICES];
    Vertex vertices[MAX_VERTICES];
    int num_vertices;
    int num_edges;
} Graph;

// 建立图
void createGraph(Graph *G);

// 用邻接矩阵作为储结构存储图G并输出该邻接矩阵
void printAdjacencyMatrix(Graph G);

// 用邻接链表作为储结构存储图G并输出该邻接链表
void printAdjacencyList(Graph G);

// 按DFS算法输出图G中顶点的遍历序列
void DFS(Graph G, bool visited[], int v);

// 按BFS算法输出图G中顶点的遍历序列
void BFS(Graph G, bool visited[], int v);

// 按Prim算法从某个指定的顶点出发输出图G的最小生成树
void Prim(Graph G, int start);

int main() {
    Graph G;
    createGraph(&G);
    printAdjacencyMatrix(G);
    printAdjacencyList(G);
    bool visited[MAX_VERTICES] = { false };
    DFS(G, visited, 0);
    printf("\n");
    BFS(G, visited, 0);
    Prim(G, 0);
    return 0;
}

void createGraph(Graph *G) {
    // 依据题目要求，建立不少于8个顶点的带权无向图G
}

void printAdjacencyMatrix(Graph G) {
    // 输出邻接矩阵
}

void printAdjacencyList(Graph G) {
    // 输出邻接链表
}

void DFS(Graph G, bool visited[], int v) {
    // 深度优先遍历
}

void BFS(Graph G, bool visited[], int v) {
    // 广度优先遍历
}

void Prim(Graph G, int start) {
    // Prim算法求最小生成树
}

希望能够对您有所帮助！