用python实现获得一个图的邻接表，并把邻接表存入字典

假设我们的图使用邻接表存储，其中每个节点用一个数字表示，邻接表是一个字典，键是每个节点，值是一个列表，存储与该节点相邻的所有节点。下面是一个示例代码：

# 定义一个示例图的边集合
edges = [(0, 1), (0, 2), (1, 2), (2, 3), (3, 3)]

# 定义一个空字典，用于存储邻接表
graph = {}

# 遍历边集合，将每个节点的邻居加入邻接表中
for edge in edges:
    node1, node2 = edge
    if node1 not in graph:
        graph[node1] = [node2]
    else:
        graph[node1].append(node2)

# 输出邻接表
for node, neighbors in sorted(graph.items()):
    print(f"节点 {node} 的邻居是 {neighbors}")

输出结果为：

节点 0 的邻居是 [1, 2]
节点 1 的邻居是 [2]
节点 2 的邻居是 [3]
节点 3 的邻居是 [3]

这里我们定义了一个示例图，包括了四个节点和五条边。我们使用字典来表示邻接表，其中键是每个节点，值是一个列表，存储与该节点相邻的所有节点。最后，我们遍历邻接表，输出每个节点及其邻居节点的信息。注意，在遍历字典时，我们使用了 `sorted` 函数，按照节点编号从小到大排序输出。

相关问题

用python实现获得一个无向图的邻接表，并把邻接表存入字典

好的，下面是Python的代码实现：

graph = {}  # 存储邻接表的字典

# 定义一个函数，根据输入的边列表来生成邻接表
def build_adjacency_list(edges):
    for edge in edges:
        # 将边的两个顶点分别存入邻接表中
        if edge[0] not in graph:
            graph[edge[0]] = []
        graph[edge[0]].append(edge[1])
        
        if edge[1] not in graph:
            graph[edge[1]] = []
        graph[edge[1]].append(edge[0])
    return graph

# 示例：输入边列表
edges = [(0, 1), (1, 2), (2, 3), (3, 0)]
# 生成邻接表
graph = build_adjacency_list(edges)
# 打印邻接表
print(graph)

输出结果为：

{0: [1, 3], 1: [0, 2], 2: [1, 3], 3: [2, 0]}

这个字典中，每个键表示一个顶点，对应的值则是与该顶点相邻的顶点列表。由于是无向图，因此每条边都需要在两个顶点的邻接表中都存储一遍。

用python实现获得一个图的邻接表，输出结果存入字典中

假设我们的图使用邻接表存储，其中每个节点用一个数字表示，邻接表是一个字典，键是每个节点，值是一个列表，存储与该节点相邻的所有节点。下面是一个示例代码：

# 定义一个示例图的邻接表
graph = {0: [1, 2], 1: [2], 2: [0, 3], 3: [3]}

# 输出邻接表
for node, neighbors in graph.items():
    print(f"节点 {node} 的邻居是 {neighbors}")

输出结果为：

节点 0 的邻居是 [1, 2]
节点 1 的邻居是 [2]
节点 2 的邻居是 [0, 3]
节点 3 的邻居是 [3]

这里我们定义了一个示例图，包括了四个节点和四条边。我们使用字典来表示邻接表，其中键是每个节点，值是一个列表，存储与该节点相邻的所有节点。最后，我们遍历邻接表，输出每个节点及其邻居节点的信息。