图的存储】邻接矩阵无向图

邻接矩阵是一种用于存储无向图的数据结构。它是一个对称矩阵，并且是唯一的。邻接矩阵的特点是，第i行或第i列非零元素的个数正好是第i个节点的度。这意味着邻接矩阵可以通过查看矩阵的行或列来获取节点的度。例如，如果第3列非零元素的个数为2，则说明第3个节点的度为2。邻接矩阵是图的顺序存储方式之一，它使用一个二维数组来表示图中顶点之间的关系。在无向图的邻接矩阵中，矩阵的行和列分别代表图中的顶点，而矩阵中的元素表示两个顶点之间是否存在边的关系。如果两个顶点之间存在边，则对应的矩阵元素为非零值；否则，为零值。邻接矩阵的优点是可以快速判断两个顶点之间是否存在边，但缺点是当图的规模较大时，矩阵会占用较多的存储空间。因此，在实际应用中，需要根据具体情况选择适合的图的存储方式。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [图的存储 —— 邻接矩阵](https://blog.csdn.net/weixin_44226181/article/details/127101039)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [无向图的邻接矩阵](https://blog.csdn.net/m0_63724626/article/details/127824771)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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