给出一个无向图，求该无向图关于完全图的相对补图，并用邻接矩阵表示该无向图。 输入格式 第一行输入无向图中节点的数量即邻接矩阵的行列数n，第二行开始起输入该图的邻接矩阵。 输出格式 输出n行n列表示补图的邻接矩阵。 样例输入 4 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 样例输出 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0

好的，这是一个比较简单的图论问题，我可以帮你解决。以下是Python的代码实现：

n = int(input())
adj_matrix = []
for i in range(n):
    row = list(map(int, input().split()))
    adj_matrix.append(row)

# 求补图
comp_matrix = [[0] * n for _ in range(n)]
for i in range(n):
    for j in range(n):
        comp_matrix[i][j] = 1 - adj_matrix[i][j] if i != j else 0

# 输出补图邻接矩阵
for row in comp_matrix:
    print(' '.join(map(str, row)))

这个程序首先读取输入的邻接矩阵，然后求出补图的邻接矩阵，最后输出补图的邻接矩阵。注意，我们在求补图的时候要排除自环，即对角线上的元素。

相关问题

有向图和无向图的邻接矩阵表示法及其特点

有向图和无向图都是图论中的两种基本结构，它们描述了顶点之间的连接关系。邻接矩阵是常用的图数据结构之一，用于表示图中各个顶点之间的边。

**1. 有向图邻接矩阵表示法：**
有向图的邻接矩阵是一个二维数组，其中行代表起点，列代表终点，矩阵中的每个元素a[i][j]（0-based索引）表示从第i个顶点到第j个顶点是否存在一条有向边。如果是有向边，则该元素为1或非零；若不存在边，则为0。由于是单向的，邻接矩阵通常是对称性的破坏，即a[i][j]不等于a[j][i]。

**特点：**
- **空间效率高**: 当图中的边数接近于顶点数量的平方时，存储密度较高。
- **查询速度快**: 可直接通过矩阵元素查找两个顶点间是否有边，时间复杂度为O(1)。
- **插入和删除操作较慢**: 如果要添加或删除一条边，需要修改对应的矩阵元素，时间复杂度为O(n)，n为顶点数量。

**2. 无向图邻接矩阵表示法：**
对于无向图，邻接矩阵是对称的，即a[i][j] = a[j][i]，表示两个顶点之间是否有边。同样，元素值为1或其他非零值表示存在边，0表示没有边。

**特点：**
- **空间需求大**: 对于完全连通的无向图，邻接矩阵会占用双倍的空间，因为需要保存双向关系。
- **查询速度相同**: 查询、插入和删除操作的时间复杂度仍然为O(1)。

**相关问题--:**
1. 除了邻接矩阵，还有哪些方法可以表示有向图和无向图？
2. 在稀疏图中，邻接矩阵是否是最优的数据结构？为什么？
3. 如何通过邻接矩阵快速判断两个顶点是否互为邻居？

C语言用等价分类法给出三个不同的无向图，并解释说明一下

好的，这是一个关于C语言和图论的技术问题。对于等价分类法，我们可以使用邻接矩阵或邻接表来表示图，然后通过对每个顶点进行染色，将顶点划分为不同的等价类。这样就能得出无向图的不同的等价分类了。

下面给您三个不同的无向图的例子：

1. 完全图：所有顶点两两相连的无向图，也叫n阶完全图，记为Kn。

2. 树形图：只有一个连通分支，且没有任何回路的无向图。

3. 连通图：如果图中任意两点都有至少一条路径相连，则这个无向图是连通图。

希望这个回答对您有所帮助。