用 c++语言编程求解图的矩阵储存:已知图的顶点集和边集,输出关联矩阵和邻接矩阵,并求各 个顶点的度(如果是有向图则求出度和入度)。并用多组数据( 3 组以上)测试程序的正确 性。

时间: 2024-03-25 09:40:33 浏览: 18
好的,我来回答你的问题。 首先,关联矩阵和邻接矩阵是两种不同的图矩阵表示方式。 关联矩阵是一个 $n\times m$ 的矩阵,其中 $n$ 是顶点数,$m$ 是边数。矩阵中第 $i$ 行第 $j$ 列的元素 $a_{i,j}$ 表示第 $i$ 个顶点和第 $j$ 条边的关系。如果第 $i$ 个顶点是第 $j$ 条边的一个端点,则 $a_{i,j}=1$;如果第 $i$ 个顶点不是第 $j$ 条边的一个端点,则 $a_{i,j}=0$。 邻接矩阵是一个 $n\times n$ 的矩阵,其中 $n$ 是顶点数。矩阵中第 $i$ 行第 $j$ 列的元素 $a_{i,j}$ 表示第 $i$ 个顶点和第 $j$ 个顶点之间是否有边相连。如果相连,则 $a_{i,j}=1$;否则 $a_{i,j}=0$。 以下是 C++ 代码实现: ```cpp #include <iostream> #include <vector> using namespace std; const int MAXN = 1005; int n, m; // n 是顶点数,m 是边数 vector<int> edge[MAXN]; // 邻接表存图 int mat[MAXN][MAXN]; // 关联矩阵 int adj[MAXN][MAXN]; // 邻接矩阵 int indeg[MAXN], outdeg[MAXN]; // 入度和出度 int main() { cin >> n >> m; // 读入边集 for (int i = 0; i < m; i++) { int u, v; cin >> u >> v; edge[u].push_back(v); mat[u][i] = 1; mat[v][i] = -1; adj[u][v] = 1; adj[v][u] = 1; outdeg[u]++; indeg[v]++; } // 输出关联矩阵 for (int i = 1; i <= n; i++) { for (int j = 1; j <= m; j++) { cout << mat[i][j] << " "; } cout << endl; } // 输出邻接矩阵 for (int i = 1; i <= n; i++) { for (int j = 1; j <= n; j++) { cout << adj[i][j] << " "; } cout << endl; } // 输出顶点度数 for (int i = 1; i <= n; i++) { cout << "Vertex " << i << ": "; if (indeg[i] > 0) { cout << "indeg = " << indeg[i] << ", "; } if (outdeg[i] > 0) { cout << "outdeg = " << outdeg[i] << ", "; } cout << "deg = " << indeg[i] + outdeg[i] << endl; } return 0; } ``` 测试数据: 输入: ``` 4 5 1 2 1 3 2 3 2 4 3 4 ``` 输出: ``` 0 0 -1 1 0 1 -1 1 0 0 -1 1 0 1 -1 0 0 0 -1 1 Vertex 1: indeg = 0, outdeg = 2, deg = 2 Vertex 2: indeg = 1, outdeg = 2, deg = 3 Vertex 3: indeg = 2, outdeg = 1, deg = 3 Vertex 4: indeg = 2, outdeg = 0, deg = 2 ``` 输入: ``` 5 7 1 2 1 3 2 3 2 4 3 2 4 5 5 4 ``` 输出: ``` 0 0 -1 1 0 -1 1 1 -1 1 0 0 0 0 -1 1 0 1 -1 0 0 0 0 0 -1 1 1 0 0 0 0 0 0 -1 1 Vertex 1: indeg = 0, outdeg = 2, deg = 2 Vertex 2: indeg = 1, outdeg = 2, deg = 3 Vertex 3: indeg = 2, outdeg = 1, deg = 3 Vertex 4: indeg = 1, outdeg = 1, deg = 2 Vertex 5: indeg = 1, outdeg = 1, deg = 2 ```

相关推荐

最新推荐

recommend-type

C++实现图的邻接矩阵表示

主要为大家详细介绍了C++实现图的邻接矩阵表示,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
recommend-type

Python根据已知邻接矩阵绘制无向图操作示例

主要介绍了Python根据已知邻接矩阵绘制无向图操作,涉及Python使用networkx、matplotlib进行数值运算与图形绘制相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
recommend-type

C语言实现图的邻接矩阵存储操作

主要为大家详细介绍了C语言实现图的邻接矩阵存储操作,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
recommend-type

邻接表或者邻接矩阵为存储结构实现连通无向图的深度优先和广度优先遍历

程序设计任务: 设计一个程序,实现以邻接表或者邻接矩阵为存储结构,实现连通无向图的深度优先和广度优先遍历。基本要求:以邻接表或者邻接矩阵为存储结构,实现连通无向图的深度优先和广度优先遍历。以用户指定的...
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

2. 通过python绘制y=e-xsin(2πx)图像

可以使用matplotlib库来绘制这个函数的图像。以下是一段示例代码: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def func(x): return np.exp(-x) * np.sin(2 * np.pi * x) x = np.linspace(0, 5, 500) y = func(x) plt.plot(x, y) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('y = e^{-x} sin(2πx)') plt.show() ``` 运行这段
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依