图论算法详解：邻接表存储无向图

"本文介绍了无向图的邻接表数据结构，以及在有向图中的应用，重点讲述了如何用邻接表存储图，并提供了相关的结构体定义。此外，提到了一本关于图论算法的书籍，该书涵盖了图论的基本概念、图的存储表示、遍历算法、网络流等问题，适合作为图论课程教材或ACM/ICPC竞赛辅导材料。" 无向图的邻接表是一种高效的数据结构，用于存储图的信息，特别是当图的边数量远大于顶点数量时，使用邻接表比邻接矩阵更为节省空间。在无向图中，每条边连接两个顶点，因此在邻接表中，每个顶点会有两个列表，分别存储与其相连的所有其他顶点。描述中提到，如果图是有向的，那么还需要额外存储边的权值。 在有向图的邻接表实现中，采用结构体LGraph来存储整个图的信息。LGraph包含一个顶点数组vertexs，数组中的每个元素VNode都代表一个顶点。VNode结构体包括顶点信息data、出边表的表头指针head1和入边表的表头指针head2。ArcNode结构体用于存储边结点，包含了邻接点的序号adjvex和指向下一个边结点的指针nextarc。这样的设计使得我们可以快速查找任意顶点的出边和入边，方便计算顶点的入度和出度。 邻接表的优势在于其灵活性，特别是在处理稀疏图（边的数量远小于顶点数量的平方）时，可以避免大量的内存浪费。例如，对于一个有n个顶点但只有m条边的图，邻接矩阵需要存储n²个元素，而邻接表只需存储m个边结点。 《图论算法理论、实现及应用》这本书深入浅出地讲解了图论的基本概念，如图的定义、分类和存储方法，包括邻接矩阵和邻接表。书中通过ACM/ICPC竞赛题目举例，帮助读者理解图论算法的思想，并强调了算法的实现和实际应用。内容涵盖图的遍历、树与生成树、最短路径、网络流、图的连通性等多个重要主题，对于学习图论和参加算法竞赛的读者非常有益。