有向图的邻接矩阵python完整代码

以下是一个简单的 Python 代码，用于生成有向图的邻接矩阵：

# 定义有向图的邻接矩阵
def adjacency_matrix(num_nodes, edges):
    matrix = [[0 for _ in range(num_nodes)] for _ in range(num_nodes)]
    for edge in edges:
        matrix[edge[0]][edge[1]] = 1
    return matrix

# 示例
num_nodes = 4
edges = [(0, 1), (1, 2), (2, 0), (2, 3)]
matrix = adjacency_matrix(num_nodes, edges)
print(matrix)

这里，我们首先定义了一个函数 `adjacency_matrix`，该函数接受节点数量和边列表参数，并返回邻接矩阵。在函数中，我们首先初始化一个全零矩阵，然后遍历边列表，并在矩阵中标记边的起始和终止节点。最后，我们返回该矩阵。

在示例中，我们使用了一个有4个节点和4条边的简单图。运行上述代码将输出以下矩阵：

[[0, 1, 0, 0], 
 [0, 0, 1, 0], 
 [1, 0, 0, 1], 
 [0, 0, 0, 0]]

这个矩阵表示了以上图形的邻接矩阵，其中每一行和每一列都代表一个节点，并且如果某个节点之间有一条边，则矩阵中对应的值为1，否则为0。

相关问题

有向图的邻接矩阵python代码

下面是一个简单的 Python 代码片段，用于创建有向图的邻接矩阵：

# 首先，我们需要定义一个图的大小
n = 5

# 接下来，我们创建一个全零矩阵，它将作为我们的邻接矩阵
adj_matrix = [[0 for i in range(n)] for j in range(n)]

# 然后，我们可以向矩阵中添加边
# 在这个例子中，我们添加了三条边，从第一个节点到第二个节点、第二个节点到第三个节点、以及第三个节点到第一个节点
adj_matrix[0][1] = 1
adj_matrix[1][2] = 1
adj_matrix[2][0] = 1

# 最后，我们可以打印邻接矩阵
for row in adj_matrix:
    print(row)

这将输出以下邻接矩阵：

[0, 1, 0, 0, 0]
[0, 0, 1, 0, 0]
[1, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0]

在这个例子中，我们创建了一个由 5 个节点组成的有向图，并添加了三条边。注意，每个节点都被表示为矩阵中的一行和一列，而边则表示为将相应行和列中的元素设置为 1。如果两个节点之间没有边，则相应的矩阵元素为 0。

有向图的邻接矩阵python

有向图的邻接矩阵可以用二维数组来表示，其中每个元素表示对应节点之间的边。如果节点 i 和节点 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。下面是一个简单的 Python 实现：

n = 5  # 有向图的节点数
adj_matrix = [[0] * n for _ in range(n)]  # 初始化邻接矩阵

# 添加边
adj_matrix[0][1] = 1
adj_matrix[1][2] = 1
adj_matrix[2][0] = 1
adj_matrix[2][3] = 1
adj_matrix[3][4] = 1

# 打印邻接矩阵
for row in adj_matrix:
    print(row)

输出结果为：

[0, 1, 0, 0, 0]
[0, 0, 1, 0, 0]
[1, 0, 0, 1, 0]
[0, 0, 0, 0, 1]
[0, 0, 0, 0, 0]

其中，第 i 行第 j 列的元素为 1 表示从节点 i 到节点 j 有一条有向边。