已知图的邻接矩阵如图

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相关问题

已知的邻接矩阵如何用python生成无向图

可以使用Python中的networkx库来生成无向图。下面是一个简单的代码示例：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设邻接矩阵为以下形式
adj_matrix = [
    [0, 1, 1, 0],
    [1, 0, 1, 1],
    [1, 1, 0, 1],
    [0, 1, 1, 0]
]

# 创建无向图
G = nx.Graph()

# 添加节点
for i in range(len(adj_matrix)):
    G.add_node(i+1)

# 添加边
for i in range(len(adj_matrix)):
    for j in range(i+1, len(adj_matrix)):
        if adj_matrix[i][j] == 1:
            G.add_edge(i+1, j+1)

# 绘制图形
nx.draw(G, with_labels=True)
plt.show()

在这个示例中，我们假设邻接矩阵为一个二维数组，其中1表示两个节点之间有边，0表示没有边。我们首先创建了一个空的无向图，然后逐一添加节点和边。最后，我们使用networkx库的绘图功能绘制了这个无向图。

已知图的邻接矩阵存储结构

邻接矩阵是一种用于表示图的数据结构，通常用于表示稠密图。邻接矩阵是一个二维数组，其中矩阵的行和列分别表示图中的顶点，矩阵中的每一个元素表示两个顶点之间的边。

如果图中有 $n$ 个顶点，那么邻接矩阵就是一个 $n \times n$ 的矩阵。如果图中的顶点 $i$ 和 $j$ 之间有一条边，则邻接矩阵中第 $i$ 行第 $j$ 列的元素为 $1$，否则为 $0$。对于无向图来说，邻接矩阵是一个对称矩阵，因为边是双向的。

下面是一个示例图的邻接矩阵的代码表示：

graph = [
    [0, 1, 0, 1],
    [1, 0, 1, 1],
    [0, 1, 0, 0],
    [1, 1, 0, 0]
]

其中，第 $i$ 行第 $j$ 列的值为 $1$ 表示顶点 $i$ 和 $j$ 之间有一条边，为 $0$ 表示没有边。