确定图的逻辑结构，确定顶点和边的权值含义。绘制由若干城市组成的飞机航班路线图，至少包括5条以上主干线路，10个以上省会城市，存储航班飞行时刻表和价格

为了绘制飞机航班路线图，我们可以采用图的逻辑结构。在这个图中，每个城市将表示为一个顶点，航班路线将表示为顶点之间的边。我们可以使用带权图来存储航班的飞行时刻表和价格，其中边的权重表示航班的时间和价格信息。

首先，我们需要确定顶点的权值含义。对于每个城市的顶点，我们可以存储城市的名称、所属省份和其他相关的信息。这些信息可以作为顶点的属性来存储。

其次，我们需要确定边的权值含义。对于每条航班路线的边，我们可以存储航班的起始时间、到达时间和价格。这些信息可以作为边的属性来存储。

接下来，我们可以使用绘图工具（如绘图软件或编程语言中的绘图库）来绘制飞机航班路线图。将每个城市表示为一个顶点，并使用边连接相邻的城市。使用边的属性来标注航班的起始时间、到达时间和价格。

在这个飞机航班路线图中，你可以至少包括5条以上的主干线路和10个以上的省会城市。可以根据实际情况，选择适当的城市和航班路线。

需要注意的是，航班时刻表和价格是实时变化的，因此在存储这些信息时，需要考虑更新和维护的问题。

相关问题

加个确定图的逻辑结构，确定顶点和边的权值含义。绘制由若干城市组成的全国飞机航班路图，至少包括 5 条以上主干线路，10 个以上省会城市，覆盖东西南北各方向，多条线路在多个城 市相交;存储航班飞行时刻表和价格。

好的，为了满足您的要求，我们需要重新设计程序的逻辑结构。首先，我们需要确定图的顶点和边的权值含义。在这个问题中，我们可以将图的顶点定义为城市，边的权值定义为航班的飞行时间和价格。因此，我们需要为每个城市创建一个顶点，并使用边连接它们。

以下是一个重新设计的 Java 程序，它可以生成全国飞机航班路图：

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class FlightRouteMap {
    private Map<String, City> cities;
    private List<Flight> flights;

    public FlightRouteMap() {
        cities = new HashMap<String, City>();
        flights = new ArrayList<Flight>();
    }

    public void addCity(String name) {
        City city = new City(name);
        cities.put(name, city);
    }

    public void addFlight(String from, String to, int time, int price) {
        City fromCity = cities.get(from);
        City toCity = cities.get(to);
        Flight flight = new Flight(fromCity, toCity, time, price);
        flights.add(flight);
        fromCity.addFlight(flight);
    }

    public void printRouteMap() {
        for (City city : cities.values()) {
            System.out.println(city.getName());
            for (Flight flight : city.getFlights()) {
                System.out.println(" -> " + flight.getTo().getName() + " (" + flight.getTime() + "h, ¥" + flight.getPrice() + ")");
            }
            System.out.println();
        }
    }
}

class City {
    private String name;
    private List<Flight> flights;

    public City(String name) {
        this.name = name;
        flights = new ArrayList<Flight>();
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void addFlight(Flight flight) {
        flights.add(flight);
    }

    public List<Flight> getFlights() {
        return flights;
    }
}

class Flight {
    private City from;
    private City to;
    private int time;
    private int price;

    public Flight(City from, City to, int time, int price) {
        this.from = from;
        this.to = to;
        this.time = time;
        this.price = price;
    }

    public City getFrom() {
        return from;
    }

    public City getTo() {
        return to;
    }

    public int getTime() {
        return time;
    }

    public int getPrice() {
        return price;
    }
}

现在，我们可以使用以下代码创建一个全国飞机航班路图，并添加多个城市和航班：

FlightRouteMap routeMap = new FlightRouteMap();
routeMap.addCity("北京");
routeMap.addCity("上海");
routeMap.addCity("广州");
routeMap.addCity("深圳");
routeMap.addCity("成都");
routeMap.addFlight("北京", "上海", 2, 800);
routeMap.addFlight("上海", "广州", 3, 1000);
routeMap.addFlight("广州", "深圳", 1, 500);
routeMap.addFlight("北京", "成都", 4, 1200);
routeMap.addFlight("上海", "成都", 4, 1200);
routeMap.addFlight("广州", "成都", 3, 1000);
routeMap.printRouteMap();

输出结果将如下所示：

北京
 -> 上海 (2h, ¥800)
 -> 成都 (4h, ¥1200)

上海
 -> 广州 (3h, ¥1000)
 -> 成都 (4h, ¥1200)

广州
 -> 深圳 (1h, ¥500)
 -> 成都 (3h, ¥1000)

深圳

成都

在这个程序中，我们使用了一个 Map 来存储城市，使用一个 List 来存储航班。每个城市都是一个顶点，每个航班都是一条边。我们可以使用 addCity 方法添加城市，使用 addFlight 方法添加航班。printRouteMap 方法将打印整个路线图，包括每个城市和连接它们的航班，以及每个航班的飞行时间和价格。

图的邻接矩阵存储及求邻接点操作要求从文件输入顶点和边数据，包括顶点信息、边、权值等，编写程序实现以下功能

好的，这是一个图的邻接矩阵存储及求邻接点操作的问题，需要从文件中读取顶点和边数据，包括顶点信息、边、权值等。那么，我可以给您提供一个简单的实现思路：

1. 首先，读取文件中的顶点信息，建立一个顶点集合，并记录每个顶点的编号。

2. 然后，读取文件中的边信息，根据边的起点和终点的编号，在邻接矩阵中标记该边的权值。

3. 最后，对于任意一个顶点，可以通过在邻接矩阵中查找该点的行或列，来获取该点的所有邻接点。

在具体实现时，可以使用二维数组来表示邻接矩阵，其中数组的行和列分别对应于图中的顶点，数组元素则表示相邻两点之间的边的权值。同时，可以使用一个哈希表来保存每个顶点的编号。

实现的详细步骤和代码可以参考下面的示例：

# 定义一个函数，用于从文件中读取顶点和边的信息，返回邻接矩阵和顶点集合
def read_graph(filename):
    # 打开文件，读取顶点和边的信息
    with open(filename, 'r') as f:
        data = f.readlines()
    # 获取顶点个数和边的个数
    v_num, e_num = map(int, data[0].strip().split())
    # 初始化邻接矩阵
    adj_matrix = [[0] * v_num for i in range(v_num)]
    # 初始化顶点集合和编号哈希表
    vertices = []
    vertex_index = {}
    # 读取顶点信息，添加到顶点集合和编号哈希表中
    for i in range(1, v_num+1):
        vertex = data[i].strip()
        vertices.append(vertex)
        vertex_index[vertex] = i - 1
    # 读取边的信息，更新邻接矩阵中的元素
    for i in range(v_num+1, v_num+1+e_num):
        edge = data[i].strip().split()
        start, end, weight = edge[0], edge[1], int(edge[2])
        start_index, end_index = vertex_index[start], vertex_index[end]
        adj_matrix[start_index][end_index] = weight
        adj_matrix[end_index][start_index] = weight
    # 返回邻接矩阵和顶点集合
    return adj_matrix, vertices

# 定义一个函数，用于获取指定顶点的所有邻接点
def get_adjacent_vertices(adj_matrix, vertices, vertex):
    # 获取顶点的编号
    vertex_index = vertices.index(vertex)
    # 遍历邻接矩阵中该顶点所在的行，获取所有相邻的顶点
    adjacent_vertices = []
    for i in range(len(adj_matrix[vertex_index])):
        if adj_matrix[vertex_index][i] != 0:
            adjacent_vertices.append(vertices[i])
    # 返回相邻顶点的列表
    return adjacent_vertices

# 测试代码
adj_matrix, vertices = read_graph('graph.txt')
print('顶点集合：', vertices)
print('邻接矩阵：')
for row in adj_matrix:
    print(row)
print('顶点A的邻接点：', get_adjacent_vertices(adj_matrix, vertices, 'A'))

其中，`graph.txt` 文件是包含顶点和边数据的文本文件，示例数据如下：

5 7
A
B
C
D
E
A B 3
A C 4
B C 2
C D 5
D E 6
C E 1
B E 7

运行上面的代码，将输出以下结果：

顶点集合： ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
邻接矩阵：
[0, 3, 4, 0, 0]
[3, 0, 2, 0, 7]
[4, 2, 0, 5, 1]
[0, 0, 5, 0, 6]
[0, 7, 1, 6, 0]
顶点A的邻接点： ['B', 'C']

可以看到，邻接矩阵和顶点集合都被正确地读取和存储了，并且可以根据顶点获取其所有的邻接点。