数据结构-有向图邻接表建立Java实现
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更新于2024-08-18
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"有向图邻接表建立的Java实现,包括无向图的逆邻接表,以及有向图的添加和删除弧的操作。数据结构相关知识,由计算机科学与技术学院张宏讲解,强调数据结构在算法设计中的重要性。"
在计算机科学中,数据结构是至关重要的,它涉及如何有效地组织和存储数据,以便于执行各种操作。有向图是一种数据结构,其中的边有方向,从一个顶点指向另一个顶点。邻接表是一种用于表示图的数据结构,特别是对于稀疏图(边的数量远小于顶点数量的平方)非常高效。
在这个Java实现中,邻接表用于表示有向图。每个顶点都有一个链表,链表中的节点代表从该顶点出发的边的目标顶点。`Create`函数初始化邻接表,为每个顶点创建一个链表,并将链表的头设置为`NULL`。接下来,通过`GetArc`函数获取用户输入的边信息,然后创建一个新的边节点`p`,并将这个新节点插入到正确顶点的链表头部,表示从`u`到`v`的边。
如果图是无向的,邻接表需要包含逆邻接表。即,不仅在`u`的链表中记录`v`,还需要在`v`的链表中记录`u`,因为无向图的每条边连接两个顶点且方向可忽略。
作业部分要求实现有向图的动态操作:
1. `Addarc(adj,u,v)`:增加一条从顶点`u`到`v`的弧。这可以通过创建一个新节点并将其插入到`adj[u-1].firstarc`来完成。
2. `Delarc(adj,u,v)`:删除一条从顶点`u`到`v`的弧。这需要找到对应的边节点并从链表中移除。
数据结构的选择直接影响算法的效率。邻接表相比于邻接矩阵(一个二维数组,无论图是否稀疏,都存储所有可能的边)在空间效率上更优,因为只存储实际存在的边。在算法分析中,会考虑时间复杂度和空间复杂度来评估算法的效率。
算法设计要求清晰、简洁并且能在有限的时间和空间内解决问题。算法效率的度量通常用时间复杂度(操作次数与输入大小的关系)和空间复杂度(所需存储空间与输入大小的关系)来衡量。好的算法应该能够在处理大规模数据时仍然保持高效。
数据结构课程的研究内容包括数据的逻辑结构(数据元素之间的关系)和物理结构(数据在内存中的布局),以及它们之间的映射。理解数据结构对于编写高效、优化的代码至关重要,特别是在处理大规模数据和复杂问题时。
2023-06-07 上传
2023-06-02 上传
2023-05-27 上传
2023-09-23 上传
2023-12-26 上传
2023-05-29 上传
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2023-05-18 上传
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