python数据结构图结构

Python中没有内置的图结构，但我们可以使用其他数据结构来表示图。常见的方法是使用邻接矩阵和邻接表。

1. 邻接矩阵：可以使用二维列表或二维数组来表示图的邻接矩阵，其中矩阵的行和列表示图中的节点，而矩阵中的值表示节点之间的连接关系。如果节点i和节点j之间有边，则矩阵中(i, j)位置的值为1或其他非零值；如果没有边连接，则对应位置的值为0。这种表示方法适用于稠密图（边数接近节点数的平方）。

2. 邻接表：可以使用字典或列表的列表来表示图的邻接表，其中字典的键或列表的索引表示节点，而对应的值是与该节点相连的节点列表。这种表示方法适用于稀疏图（边数远小于节点数的平方），因为它只存储实际存在的边。

下面是一个示例，展示了如何使用邻接矩阵和邻接表来表示一个简单的有向图：

# 邻接矩阵
adj_matrix = [
    [0, 1, 0, 1],
    [0, 0, 1, 0],
    [1, 0, 0, 1],
    [0, 0, 0, 1]
]

# 邻接表
adj_list = {
    0: [1, 3],
    1: [2],
    2: [0, 3],
    3: [3]
}

上述示例中，邻接矩阵的第一行表示节点0与节点1和节点3相连，邻接表的第一个键值对表示节点0与节点1和节点3相连。

相关问题

python数据结构与算法图

很高兴回答你的问题！下面是一个常见的Python数据结构与算法图示例：

       +-------------+
       |  数据结构  |
       +-------------+
               |
               v
+---------------------------+
|           数组            |
+---------------------------+
|           链表            |
+---------------------------+
|           栈              |
+---------------------------+
|           队列            |
+---------------------------+
|           哈希表          |
+---------------------------+
|           树              |
+---------------------------+
|           图              |
+---------------------------+

       +-------------+
       |   算法      |
       +-------------+
               |
               v
+---------------------------+
|        排序算法           |
+---------------------------+
|        查找算法           |
+---------------------------+
|        图算法             |
+---------------------------+
|        字符串算法         |
+---------------------------+
|        动态规划           |
+---------------------------+
|        贪心算法           |
+---------------------------+

这个图展示了常见的数据结构，如数组、链表、栈、队列、哈希表、树和图，以及常见的算法，如排序算法、查找算法、图算法、字符串算法、动态规划和贪心算法。这些数据结构和算法在编程中起着重要的作用，帮助我们解决各种问题和优化程序性能。希望这个图能对你有所帮助！如果你有任何进一步的问题，请随时提问。

python 图数据结构

Python图数据结构可以使用字典来表示，其中字典的键表示图的节点，键对应的值则表示与该节点相邻的节点以及边的权重。例如，引用中的具体调用中的Graph可以表示为以下图数据结构：

Graph = {'A': {'B': 3, 'C': 4},
'B': {'A': 1, 'D': 5},
'C': {'A': 6, 'E': 2},
'D': {'A': 2, 'B': 9, 'C': 4},
'E': {'C': 3, 'D': 5}}

其中，字典的键表示节点，对应的值为一个字典，该字典中的键表示与当前节点相邻的节点，键对应的值表示边的权重。例如，节点A与节点B相邻，边的权重为3。节点B与节点D相邻，边的权重为5。这样的表示方式可以方便地操作图数据结构，并进行对应的算法实现。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python电影爬虫数据统计展示案例](https://download.csdn.net/download/whirlwind526/88261868)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [python数据结构之图](https://blog.csdn.net/weixin_55073640/article/details/122768554)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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