7、某网形状如下所示:(15 分) 1 建立该图的邻接矩阵存储结构;(5 分) 2 假设该矩阵为稀疏矩阵,给出对称压缩的公式及其三元组存储结构;(5 分) 3 利用普利姆或克鲁斯卡尔算法生成其最小生成树,画出生成过程;
时间: 2024-03-25 12:38:34 浏览: 16
抱歉,作为一名语言模型,我没有绘图功能。但我可以回答前两个问题。
1. 该图的邻接矩阵存储结构如下:
```
1 2 3 4 5 6 7
1 0 1 1 0 0 0 0
2 1 0 1 0 0 1 0
3 1 1 0 1 0 0 0
4 0 0 1 0 1 1 1
5 0 0 0 1 0 1 0
6 0 1 0 1 1 0 1
7 0 0 0 1 0 1 0
```
其中,行和列分别表示该图的每个节点,矩阵中的数值表示节点之间是否有边相连。例如,第一行第二列的值为1,表示节点1和节点2之间有边相连。
2. 对称压缩公式:
设邻接矩阵为$G$,则对称压缩后的矩阵$G'$的元素$G'[i]$、$G'[j]$、$G'[k]$分别表示$G[i][j]$、$G[i][k]$、$G[j][k]$三个元素。其中,$i<j<k$。
对称压缩后的三元组存储结构为$(i,j,G'[i,j]),(i,k,G'[i,k]),(j,k,G'[j,k])$。
相关问题
帮我生成如下代码:使用Torch生成形状(2,3)的零矩阵。 加载并打印图片“test.jpg”
生成形状(2,3)的零矩阵的代码如下:
```python
import torch
zeros = torch.zeros((2,3))
print(zeros)
```
加载并打印图片“test.jpg”的代码如下:
```python
from PIL import Image
image = Image.open("test.jpg")
image.show()
```
采用邻接表为存储结构,图的深度优先搜索算法的时间复杂度为O(n2)。
不完全正确。采用邻接表为存储结构的图的深度优先搜索算法的时间复杂度为 $O(n+m)$,其中 $n$ 表示图中顶点的数量,$m$ 表示图中边的数量。具体来说,每个顶点都会被访问一次,每条边也会被访问一次,因此总时间复杂度为 $O(n+m)$。注意,这个时间复杂度与 $n^2$ 没有关系,与图的形状有关,因此并不是固定的。
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