已知有向图G的邻接表存储方式，计算图G中每个结点的入度和出度

在已知有向图G使用邻接表存储时，邻接表是一种将图中每个节点与其相邻节点关联起来的数据结构，通常会用两个列表来表示：一个是出边列表，记录从某个节点出发的所有连接；另一个是入边列表，记录指向某个节点的所有连接。

计算每个节点的入度和出度的过程如下：

1. 对于每个节点，初始化其入度为0，出度也为0。
2. 遍历邻接表，对于每一个节点：
- 如果是出边列表，检查当前节点作为起点的边的数量，这将增加该节点的出度。
- 如果是入边列表，检查当前节点作为终点的边的数量，这将增加该节点的入度。
3. 更新每个节点的入度和出度属性，直到遍历完所有节点。

以下是Python伪代码示例：

def compute_degrees(graph):
    degrees = {node: {'in': 0, 'out': 0} for node in graph.nodes}
    
    for node, neighbors in graph.edges.items():
        for neighbor in neighbors:
            degrees[node]['out'] += 1
            degrees[neighbor]['in'] += 1
    
    return degrees

在这个过程中，`graph.nodes`是节点集合，`graph.edges`是一个字典，键是节点，值是它的邻居列表。函数返回的是一个字典，其中包含每个节点及其对应的入度和出度。

相关问题

用c语言编写此题，已知有向图G的邻接表存储方式，计算图G中每个结点的入度和出度

在C语言中，给定一个有向图的邻接表表示，我们可以创建两个数组（或结构体数组）分别记录每个节点的入度和出度。假设我们有一个`struct Node`表示图中的节点，其中包含`id`（节点编号）和`edges`（指向邻居的指针数组），以及两个整数变量`inDegree`和`outDegree`用于存储入度和出度。

首先，我们需要初始化所有节点的入度和出度为0：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

typedef struct Node {
    int id;
    int* edges; // 邻接表数组
    int inDegree;
    int outDegree;
} Node;

// 初始化节点数组和邻接表
void initGraph(Node nodes[], int numNodes) {
    for (int i = 0; i < numNodes; ++i) {
        nodes[i].inDegree = 0;
        nodes[i].outDegree = 0;
        nodes[i].edges = malloc(sizeof(int) * numNodes); // 假设每节点最多连接numNodes个其他节点
        for (int j = 0; j < numNodes; ++j)
            nodes[i].edges[j] = 0; // 初始值设为0，表示无边
    }
}

// 计算入度和出度
void computeDegrees(Node nodes[], int numNodes) {
    for (int i = 0; i < numNodes; ++i) {
        if (nodes[i].edges != NULL) { // 如果节点有边
            for (int j = 0; nodes[i].edges[j]; ++j) {
                // 如果边的目标节点已经访问过，则增加其源节点的出度
                if (nodes[nodes[i].edges[j]].visited) // 假设visited用于标记已处理过的节点
                    nodes[i].outDegree++;

                // 更新目标节点的入度
                nodes[nodes[i].edges[j]].inDegree++;
            }
        }
    }
}

在这个例子中，我们假设节点之间用整数作为边的标识，且每个节点都维护了一个`visited`标志来跟踪是否已经计算了入度和出度。注意这只是一个基础版本，实际应用中可能需要更复杂的逻辑来处理环形图或者动态添加/删除边的情况。

有向图采用邻接表存储计算入度和出度

在C++中，使用邻接表（Adjacency List）存储有向图是一种常见的数据结构选择，因为它对于稀疏图（边的数量远小于顶点数量的平方）来说非常高效，因为每个顶点只需要存储与其相邻的顶点列表，而不是所有可能的连接。

要计算有向图中某个顶点的入度（in-degree）和出度（out-degree），你可以创建两个哈希表或集合（如`std::unordered_map`），分别用于存储从其他顶点指向当前顶点的边（入度）和从当前顶点指向其他顶点的边（出度）。

以下是一个简单的示例：

#include <iostream>
#include <unordered_map>

// 定义图节点类
class GraphNode {
public:
    int vertex;
    std::unordered_map<int, bool> outgoing_edges; // 出度，键为邻接顶点，值为是否有边

    GraphNode(int v) : vertex(v) {}
};

// 计算入度和出度
void compute_degrees(const std::vector<GraphNode>& graph, int node_id, int& in_degree, int& out_degree) {
    in_degree = 0;
    out_degree = graph[node_id].outgoing_edges.size();

    for (const auto& edge : graph[node_id].outgoing_edges) {
        if (edge.second) { // 如果有边
            in_degree++;
        }
    }
}

int main() {
    // 创建一个有向图的邻接表表示，这里只是一个简化的例子，实际应用中会根据需求添加更多节点
    std::vector<GraphNode> graph = {
        {0, {{1, true}, {2, false}}}, // 0 -> 1, 0 -> 2
        {1, {{0, true}, {3, true}}}, // 1 -> 0, 1 -> 3
        {2, {{0, false}}},          // 2 -> 0
        {3, {{1, true}}}            // 3 -> 1
    };

    int in_degree, out_degree;
    compute_degrees(graph, 1, in_degree, out_degree);
    std::cout << "Vertex 1's in-degree: " << in_degree << ", out-degree: " << out_degree << std::endl;

    return 0;
}

在这个示例中，我们首先定义了一个`GraphNode`类，其中包含一个顶点ID和一个出度哈希表。然后在`compute_degrees`函数中，我们遍历该节点的出边并更新相应的度数。

运行这个程序后，你会看到节点1的入度和出度。