将图用邻接矩阵表示，输出所有的出度和入度值

好的，我可以帮你解答这个问题。首先，邻接矩阵是一种表示图的方式，其中矩阵的行和列分别表示图中的节点，矩阵中的元素表示节点间的边。如果节点 i 到节点 j 之间存在一条边，则邻接矩阵中第 i 行第 j 列的元素为 1，否则为 0。

现在，我们可以通过邻接矩阵来计算每个节点的出度和入度值。一个节点的出度值表示从该节点出发的边的数量，而入度值表示到达该节点的边的数量。具体计算方式如下：

1. 对于一个节点 i，其出度值为第 i 行所有元素的和。

2. 对于一个节点 i，其入度值为第 i 列所有元素的和。

下面是一个示例邻接矩阵及其出度和入度值的计算结果：

     1  2  3  4
   -------------
1 |  0  1  0  1
2 |  1  0  1  0
3 |  0  1  0  1
4 |  1  0  1  0

节点 1 的出度值为 2，入度值为 2。
节点 2 的出度值为 1，入度值为 2。
节点 3 的出度值为 2，入度值为 1。
节点 4 的出度值为 1，入度值为 2。

希望这个答案能够帮助到你！

相关问题

邻接矩阵中出度和入度的个数

在邻接矩阵中，出度是指从某个顶点出发的边的数量，入度是指指向某个顶点的边的数量。根据引用\[2\]中的代码，我们可以计算出每个顶点的出度和入度。在代码中，使用一个二维数组e来表示邻接矩阵，其中e\[i\]\[j\]的值为1表示存在一条从顶点i到顶点j的边。

首先，我们需要输入顶点的个数n和边的个数m。然后，使用一个循环来读取每条边的起点u和终点v，并将e\[u-1\]\[v-1\]的值设为1，表示存在一条从顶点u到顶点v的边。

接下来，我们可以计算每个顶点的出度和入度。使用两个循环，外层循环遍历每个顶点i，内层循环遍历每个顶点j。在内层循环中，我们累加e\[i\]\[j\]的值来计算顶点i的出度，累加e\[j\]\[i\]的值来计算顶点i的入度。

最后，我们输出每个顶点的出度和入度。根据引用\[2\]中的代码，我们可以按照题目要求的格式输出结果。

综上所述，我们可以使用邻接矩阵来计算图中每个顶点的出度和入度。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [图论：出、入度，邻接表、邻接矩阵、拓扑排序\207. Course Schedule](https://blog.csdn.net/c602273091/article/details/55511145)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [有向图中各点的出度和入度](https://blog.csdn.net/Chuck_0430/article/details/9721449)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

图的矩阵表示输出入度出度

图的矩阵表示可以用邻接矩阵或者关联矩阵来表示。邻接矩阵是一个n*n的矩阵，其中n是图中节点的数量。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。对于无向图，邻接矩阵是对称的。邻接矩阵可以用来输出每个节点的入度和出度，节点i的入度是第i列中所有为1的元素的个数，节点i的出度是第i行中所有为1的元素的个数。

关联矩阵是一个n*m的矩阵，其中n是图中节点的数量，m是图中边的数量。如果节点i是边j的起点，则关联矩阵中第i行第j列的元素为-1，如果节点i是边j的终点，则关联矩阵中第i行第j列的元素为1，否则为0。关联矩阵可以用来输出每个节点的入度和出度，节点i的入度是关联矩阵中所有值为-1的元素的个数，节点i的出度是关联矩阵中所有值为1的元素的个数。