几种图的存储结构的比较
图形图像的存储格式
适合网页
设计和开
发
如
HTML、
CSS等
考虑文件大小和画质平衡
JPEG格式：适合照片和 网页图像文件较小画质中 等
PNG格式：适合透明背 景和需要保留细节的图像 文件较大画质较好
GIF格式：适合动画和简 单图像文件较小画质较差
TIFF格式：适合专业图 像和需要保留细节的图像 文件较大画质较好
BMP格式：适合 Windows系统下的图像 文件较大画质较好
图形图像的存储格式
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02
03
不同存储格式的特点
04
05
图形图像存储格式的未来发展
常见的图形图像存储格式 选择合适的存储格式
1
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02
常见的图形图像存储格式
BMP格式
简介：BMP（Bitmp）是一种常见的图形图像存储格式由微软公司开发。 特点：BMP格式支持多种颜色深度包括1位、4位、8位、16位、24位和32位。 应用：BMP格式广泛应用于Windows操作系统和许多图形图像处理软件中。 优点：BMP格式支持无损压缩可以保留图像的原始质量。 缺点：BMP格式的文件大小较大不适合在网络上传输和存储。
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简介：TIFF （Tgged Imge File Formt）是一 种灵活的图像文件 格式支持多种颜色 模式、分辨率和压
缩方式。
特点：TIFF支持无 损压缩和有损压缩 可以保存图像的原 始数据适合用于专 业图像处理和印刷。
应用：TIFF广泛应 用于摄影、印刷、 出版等领域是图像 处理和印刷行业的
GIF格式
特点：支持动画和透明背景 优点：文件体积小适合网络传输 缺点：不支持真彩色颜色数量有限 应用：网页设计、动画制作、表情包等
顺序存储结构、链式存储结构、索引存储结构、散列存储结构
顺序存储结构、链式存储结构、索引存储结构、散列存储结构在计算机科学中，数据的存储和组织方式对于数据的访问和处理起着至关重要的作用。
不同的存储结构在不同的场景下有着各自的优势和不足。
在本文中，我们将介绍四种常见的存储结构：顺序存储结构、链式存储结构、索引存储结构和散列存储结构，并讨论它们的特点和应用。
首先，我们来介绍一下顺序存储结构。
顺序存储结构是一种连续存储数据的方式，数据元素依次存储在内存中的连续位置上。
顺序存储结构具有存取速度快的优点，可以通过下标直接访问指定位置的数据元素。
对于需要频繁访问数据的场景，顺序存储结构是一个不错的选择。
然而，顺序存储结构的缺点是插入和删除操作比较低效，因为需要移动其他数据元素的位置。
接下来，我们介绍链式存储结构。
链式存储结构使用指针将数据元素连接起来，每个数据元素包含一个指向下一个元素的指针。
链式存储结构相对于顺序存储结构来说，插入和删除操作的效率更高，因为只需要修改指针的指向即可。
链式存储结构还可以动态地分配内存空间，不受限制于固定大小的内存块。
然而，链式存储结构的缺点是访问数据元素的效率比较低，需要通过遍历链表来查找指定元素。
接下来，我们介绍索引存储结构。
索引存储结构是在原始数据之上建立索引的方式。
索引存储结构通过建立一个索引表来存储关键字和指向对应数据的指针。
通过索引表，可以快速地定位到指定关键字对应的数据元素。
索引存储结构适用于需要频繁查找特定数据的场景，能够提高数据的查找效率。
然而，索引存储结构的缺点是需要额外的存储空间来存储索引表，并且在插入和删除数据时需要同时更新索引表。
最后，我们介绍散列存储结构。
散列存储结构是根据数据的关键字直接计算出存储位置的方式。
散列存储结构通过散列函数将关键字映射到存储位置，不需要进行比较和遍历操作。
散列存储结构的优点是可以快速地定位到数据元素，具有较高的存取效率。
然而，散列存储结构可能会出现冲突，即不同的关键字映射到同一个存储位置的情况，需要解决冲突的方法，如链地址法和开放地址法。
图的常用存储结构
图的常⽤存储结构⼀、邻接矩阵 邻接矩阵是简单的也是⽐较常⽤的⼀种表⽰图的数据结构，对于⼀个有N个点的图，需要⼀个N*N的矩阵，这个矩阵的i⾏第j列的数值表⽰点vi到点vj的距离。
邻接矩阵需要初始化，map[i][i] = 0;map[i][j] = INF(i != j)，对于每组读⼊的数据vi,vj,w(vi为边的起点,vj为边的终点,w为边的权值),赋值map[vi][vj] = w，另外邻接矩阵的值和边的输⼊顺序⽆关。
对于邻接矩阵来说，初始化需要O(n^2)的时间，建图需要O(m),所以总时间复杂度是O(n^2)，空间上，邻接矩阵的开销也是O(n^2)，和点的个数有关。
⼆、前向星 前向星是⼀种通过存储边的⽅式来存储图的数据结构。
构造的时候，只需要读⼊每条边的信息，将边存放在数组中，把数组中的边按照起点顺序排序，前向星就构造完毕，为了查询⽅便，经常会有⼀个数组存储起点为vi的第⼀条边的位置. 由于涉及排序，前向星的构造时间复杂度与排序算法有关，⼀般情况下时间复杂度为O(mlogN)，空间上需要两个数组，所以空间复杂度为O(m + n),有点在于可以应对点⾮常多的情况，可以存储重边，但是不能直接判断任意两个顶点之间是否有边.1 #include <iostream>2 #include <cmath>3 #include <cstdio>4 #include <cstring>5 #include <cstdlib>6 #include <algorithm>7using namespace std;8 typedef long long LL;910const int MAXN = 1000 + 3;11int head[MAXN]; //存储起点为Vi的边第⼀次出现的位置1213struct NODE14 {15int from;16int to;17int w;18 };19 NODE edge[MAXN];2021bool cmp(NODE a, NODE b)22 {23if(a.from == b.from && a.to == b.to) return a.w < b.w;24if(a.from == b.from) return a.to < b.to;25return a.from < b.from;26 }2728int main()29 {30 freopen("input.txt", "r", stdin);31int n,m;32 cin >> n >> m;33for(int i = 0; i < m; i++)34 {35 cin >> edge[i].from >> edge[i].to >> edge[i].w;36 }37 sort(edge, edge + m, cmp);38 memset(head, -1, sizeof(head));39 head[edge[0].from] = 0;40for(int i = 1; i < m; i++)41 {42if(edge[i].from != edge[i - 1].from)43 {44 head[edge[i].from] = i;45 }46 }47for(int i = 1; i <= n; i++)48 {49for(int k = head[i]; edge[k].from == i && k < m; k++)50 {51 cout << edge[k].from << '' << edge[k].to << '' << edge[k].w <<endl;52 }53 }54for(int i = 0; i <= n; i++)55 {56 cout << head[i] << "";57 }58 cout << endl;59return0;60 }三、链式前向星 链式前向星采⽤数组模拟链表的⽅式实现邻接表的功能，并且使⽤很少的额外空间，是当前建图和遍历效率最⾼的存储⽅式.数组模拟链表的主要⽅式是记录下⼀个节点的数组的在哪⼀个位置。
存储体系架构对比分析
Isilon OneFS
其他集群文件系统
架构比较
架构简单，每个节点均对能，功能一致
有管理节点，元数据节点，数据节点
协议支持
内嵌支持标准NFS/CIFS协议
私有协议，使用需安装客户端；如果要使用NFS/CIFS协议，需独立部署NFS/CIFS服务器
文件系统扩容
60秒在线扩容；以单个节点为单位；
扩容方式复杂，耗时长以一对控制器为单位进行扩容；
EMC Isilon 优势
单一文件系统，可扩展致20PB，易管理易扩展，简化运维成熟文件系统，应用已经十年以上，遍布高性能计算，媒体，科学研究，基因测序等领域，全球客户4700以上支持存储分层，可优化性能，降低成本支持文件系统快照，定期保护数据支持远程复制，可进一步提高业务连续性高可靠性保护，最大可以容忍4个节点或4块磁盘同时故障支持Hadoop大数据分析
具备企业级存储特性
快照，远程复制，WORM，虚拟化环境支持
不支持
服务支持
自主知识产权原厂服务
大多根据开源软件；仅能维护外围功能。
性能
单节点性能及聚合性能都排名靠前具体可参考Gartner报告（见后续）
单节点性能差；依靠节点数量达到高聚合带宽
可靠性
N+4（最大容忍4个磁盘或4节点同时损坏）
最多容忍2个磁盘损坏或1个节点损坏
商用集群存储：EMC Isilon，IBM GPFS
开源集群存储：GlusterFS
Байду номын сангаас 集群存储两种部署方式的扩展性
元数据服务器
数据节点
元数据服务器
数据节点
数据节点
数据节点
元数据流
数据流
分布式元数据和数据流
简述图的存储方法
图的存储方法主要有邻接矩阵和邻接表两种。
1. 邻接矩阵：将图中的节点用一个二维数组来表示，如果节点i到节点j之间有一条边，则在数组中对应位上标识出来。
这是一个常用的存储方式，它可以快速地判断任意两个节
点之间是否有直接的连接关系。
但是当图中存在大量的无向边时（即所有的元素都不相
互连通）会造成内存浪费。
2. 链表法: 对于无向图而言, 我们可以使用单链表或者双向链表来保存诸如“v1->v2”
这样的信息, 其中 v1 和 v2 既代表了一条无向连通关系也代表了它们之间所包含的信
息(例如: 距离、时间、代价) , 这样就能够很好地避免内存浪费, 同时更加方便
快速地定位特定连通关系所包含的信息。
数据结构中几种存储结构的比较
维普资讯
第 ２ ８卷 第 ４期 ２０ ０ ６年 １ ２月
２ ． １顺序存储结构 组，则第一组中的最大值为 ３ ， ｌ 第二组中的 ５ 最大值为 ６ ， ２ 第三组中最小值 这是一种最简单的存储结构 。顺序存储 最小值为 ３ 、 结构是假设有一个足够大的连续的存储空间， 为 ７ 、 １ 最人值为 ８ ， 以组与组之间是从小 ８所 即将 则可将数据按现实中数据的逻辑关系存储在 到 大有序 的。由此便有 了索 引存 储结 构 ， 计算机的存储器中， 达到所存 即所见。 因为内 查找表按块分成若干个子表 ，对每个 子表建 存中的地址空间是线性的， 因此， 用物理上 的 立一个索引项， 再将这些索引项顺序存储， 形
中图分类号： ＴＰ １ ３１ 文献标识码 Ｉ ｎ
众所周知 ，计算机 的程序是对数据进行 相邻实现数据元素之间的逻辑关系是既简单， Ｄ＿处理 ， ＨＩ － ： 在对 数据 进行 加工 处理 之前 ， 先 又 自然 的。 首 我们要将数据存储在计算机里 。在大 多数情 ２２ 链 式存储 结构 ． 况下， 这些 数据 并不 是没有 组 织 、 杂乱 无章 地 链式 存储 结 构 是通 过 一 组 任 意 的存 储 单 存 储在计 算机 的存储器 中。 么 ， 那 在计 算机 里 元来 存 储各 数 据 元素 的 ，而 这 一组存 储 单元 到底是如何存储数据的呢？有哪些存储方式 ， 可以是连续 的也可以是不连续的，那么怎样 ． ． 这些存储方式之 间有什么不同？下面就这儿 表示 出数据元素之间的逻辑关系呢 ？为建立 个 问题 进行 论述 ： 起数据元素之间的逻辑关系，对任一数据元 １存储结构综述 素ａ ，除了存放数据元素 的自身的信息 ａ之 数据的存储结构 是为程序所涉及 的数据 外， 还需要存放与 ａ有关系的其它元素所在 选 择一 种存储 形式 ，并将 其存 储 到 计算机 中 ， 存储 单 元 的地 址 ，我们 形 象 地 称地 址 为 找剑 这样就得到了相应数据在 内存中的存储方式 其它数据元素的链 ，所 以这种存储方式就称 即存储结构 ， 义可 以称为数据的物理结构 。 程 为链式存储结构。 序 设计 的 实现程 序 的 时 间性 能 及 空 间性 能都 ２ 索引存储结构 ． ３ 依赖 于数据的存储结构，所 以在程序 设计之 这种存储结构主要是为 了方便查找。若 前我们要综合各方面的情况选择一种合适的、 要从一组数据 中查找某一个数据，而这组数 高效 率 的存 储 结构 。 据 也就 是 查找 表中 的数 据 整 体 是无 序 的但 按 ２ 存储结构分类 块 是有序 的， ： 如 数据结构在计算机中有 四种不 同的存储 囵圆囵 园回国国目园目园园圃国园 结构： 顺序存储结构 、 链式存储结构、 索引存 １ ２ ３ ４ ５ ６ ８ ９ ０１ ２１ ４１ ７ １ １１ ３１ ５ 储结构和散列存储结构四类 。 这组数据整体是无序 的， 但若每 ５ 分成一 个
图的3种储存方式
图的3种储存⽅式图的储存⽅式有三种⼀。
邻接矩阵 优点：简洁明了，调⽤⽅便，简单易写； 缺点：内存占⽤⼤，⽽且没办法存重边（可能可以，但我不会），点的个数超过 3000 直接爆炸 适⽤范围：点的个数少，稠密图，⼀般结合floyed使⽤，可以传递闭包。
代码：scanf("%d%d",&u,&v,&w);a[u][v]=w;a[v][u]=w;// 双向边⼆。
邻接表 优点：占⽤空间⼩，可以快速查找每个点的出度，重边可以存，写着较为⽅便 缺点：查找和删除边很不⽅便，对于⽆向图，如果需要删除⼀条边，就需要在两个链表上查找并删除，⽤了STL，速度会慢 适⽤范围：⼤部分情况，不要求删除边就⾏ 代码：struct Edge{int v,w;};vector <Edge> edge[maxn];void addedge(int u,int v,int w){edge[u].push_back({v,w});edge[v].push_back({u,w});//双向边}三。
链式前向星 优点：⽐邻接表还省空间，可以解决某些卡空间的问题，删除边也很⽅便，只需要更改next指针的指向即可，速度也快 缺点：好像就是写的⿇烦，理解⿇烦，性能好像很猛 适⽤：需要删除边的题⽬，速度时间都要求⾼的题⽬ 代码：struct Edge{int to,w,next;}edge[maxn*2];int cnt,head[maxn],s,t,n,m;void addedge(int u,int v,int w){edge[++cnt].to=v;edge[cnt].w=w;edge[cnt].next=head[u];head[u]=cnt;}struct Pre{int v,edge;}pre[maxn]; 解释:这是⽐较难理解的⼀种⽅式,所以做⼀下解释,主要是看别⼈的博客看懂的 对于上图,输⼊为 1 2 2 3 3 4 1 3 4 1 1 5 4 5 对于上⾯的结构体， 其中edge[i].to表⽰第i条边的终点 ,edge[i].next表⽰与第i条边同起点的下⼀条边的存储位置, edge[i].w为边权值. 数组head[],它是⽤来表⽰以i为起点的第⼀条边存储的位置, head[]数组⼀般初始化为-1 实际上你会发现这⾥的第⼀条边存储的位置其实在以i为起点的所有边的最后输⼊的那个编号. 有了以i为起点的第⼀条边的储存位置和同起点下⼀条边的储存位置我们就可以便利这个i点的每⼀条边了 初始化cnt = 0,这样,现在我们还是按照上⾯的图和输⼊来模拟⼀下: edge[0].to = 2; edge[0].next = -1; head[1] = 0; edge[1].to = 3; edge[1].next = -1; head[2] = 1; edge[2].to = 4; edge[2],next = -1; head[3] = 2; edge[3].to = 3; edge[3].next = 0; head[1] = 3; edge[4].to = 1; edge[4].next = -1; head[4] = 4; edge[5].to = 5; edge[5].next = 3; head[1] = 5; edge[6].to = 5; edge[6].next = 4; head[4] = 6; 很明显,head[i]保存的是以i为起点的所有边中编号最⼤的那个,⽽把这个当作顶点i的第⼀条起始边的位置. 这样在遍历时是倒着遍历的,也就是说与输⼊顺序是相反的,不过这样不影响结果的正确性. ⽐如以上图为例,以节点1为起点的边有3条,它们的编号分别是0,3,5 ⽽head[1] = 5 我们在遍历以u节点为起始位置的所有边的时候是这样的: for(int i=head[u];~i;i=edge[i].next) 那么就是说先遍历编号为5的边,也就是head[1],然后就是edge[5].next,也就是编号3的边,然后继续edge[3].next,也就是编号0的边,可以看出是逆序的.。
数据结构图的存储结构及基本操作
数据结构图的存储结构及基本操作数据结构图的存储结构及基本操作1·引言数据结构图是一种用来描述数据元素之间关系的图形结构，它可以表示实体之间的联系和依赖关系。
本文将介绍数据结构图的存储结构及基本操作。
2·存储结构2·1 邻接矩阵邻接矩阵是使用二维数组来表示数据结构图中各个节点之间的关系。
矩阵的行和列代表节点，如果两个节点之间存在边，则矩阵相应位置的值为1，否则为0。
2·2 邻接表邻接表是使用链表来表示数据结构图中各个节点之间的关系。
每个节点都有一个链表，链表中的每个元素表示与该节点相邻的节点。
2·3 十字链表十字链表是使用链表来表示数据结构图中各个节点之间的关系。
每个节点都有两个链表，一个表示该节点指向的节点，另一个表示指向该节点的节点。
2·4 邻接多重表邻接多重表是使用链表来表示数据结构图中各个节点之间的关系。
每个节点都有一个链表，链表中的每个元素表示与该节点相邻的边。
3·基本操作3·1 创建图创建一个空的数据结构图，根据需要选择适当的存储结构。
3·2 插入节点在数据结构图中插入一个节点，并建立与其他节点的关系。
3·3 删除节点从数据结构图中删除一个节点，并删除与其他节点的关系。
3·4 插入边在数据结构图中插入一条边，连接两个节点。
3·5 删除边从数据结构图中删除一条边，断开两个节点的连接。
3·6 遍历图按照某种规则遍历整个数据结构图，访问每个节点。
本文档涉及附件：无本文所涉及的法律名词及注释：1·邻接矩阵：用于表示图的存储结构，矩阵的行和列代表图的节点，矩阵的值表示节点之间的连接关系。
2·邻接表：用于表示图的存储结构，每个节点都有一个链表，链表中的每个元素表示与该节点相邻的节点。
3·十字链表：用于表示图的存储结构，每个节点都有两个链表，一个表示该节点指向的节点，另一个表示指向该节点的节点。
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十字链表
• • • • • 实现方法：链表 优点：1. 空间要求较小 2.易求得顶点的出度和入度 缺点：结构较复杂 时间复杂度：O(n+m)或O(n*m)
邻接多重表
• 这是无向图的另一种链式存储结构，当对 边操作时建议采用此种结构存储。 • （1）设立边结点， 6个域（每条边是一个 数据元素） • （2）设立顶点结点， 2个域（每个顶点也 是一个数据元素）
无向图的邻接表
• •
• •
数据域 指针域 实现方法：链表 优点：1.节省空间 2容易求得顶点的度
邻接点域
有向图的邻接表
网的邻接表
邻接表
• • • • • • 实现方法：链表 优点：1.节省空间 2. 易得到顶点的出度 缺点：1. 不易判断两点间的关系 2. 不易得到顶点的入度 时间复杂度：O(n+m)或O(n*m)
tailvex: 弧尾顶点位置 headvex: 弧头顶点位置 hlink: 弧头相同的下一弧位置 tlink: 弧尾相同的下一弧位置 info: 弧信息
• data firstin
顶点结点 firstout
data : 顶点信息 firstin : 以顶点为弧头的第一条弧结 点 firstout: 以顶点为弧尾的第一条弧结 点
1. 节省空间 2. 易得到顶点 的出度 1. 空间要求较 小 2.易求得顶点 的出度和入度 1. 节省空间 2. 易判断两点 间的关系
占用空间大
O(n2+m*n)
邻接表
链表
1. 不易判断两 点间的关系 2. 不易得到顶 点的入度
O(n+m)或 O(n*m)
十字链表
链表
结构较复杂
O(n+m)或 O(n*m)
几种图的存储结构的比较
图的几种主要存储结构
• • • • 邻接矩阵 邻接表 十字链表 邻接多重表
无向图的邻接矩阵
实现方法：二维数组 优点：1.易判断两点间的关系 2容易求得顶点的度
有向图的邻接矩阵
网的邻接矩阵
邻接矩阵
• • • • • 实现方法：二维数组 优点：1.易判断两点间的关系 2容易求得顶点的度 缺点：占用空间大（边数比顶数小得多） 时间复杂度：O(n+n2+e) (n个顶点 e条边)
data : 存储顶点信息 firstedge : 依附顶点的第一条边结点
邻接多重表
• • • • • 实现方式：链表 优点：1.节省空间 2. 易判断两点间的关系 缺点：结构较复杂 时间复杂度：O(n+m)或O(n*m)
名
称
实现方法
优点
缺点
时间复杂度
邻接矩阵
二维数组
1. 易判断两点 间的关系 2. 容易求得顶 点的度
十字链表
• 它是有向图的另一种链式存储结构。 • 思路：将邻接矩阵用链表存储，是邻接表、 逆邻接表的结合。 • (1)开设弧结点，设5个域（每段弧是一个 数据元素） • (2)开设顶点结点，设3个域（每个顶点也 是一个数据元素）
弧结点
tailvex headvex hlink tlink info
邻接多重表
链表
结构较复杂
O(n+m)或 O(n*m)
谢谢观赏！
边结点
mark ivex ilink jvex jlink info
mark：标志域，标记该边是否被搜索过。 ivex， jvex : 边依附的两个顶点位置 ilink: 指向下一条依附顶点 i 的边位置 Jlink： 指向下一条依附顶点 j 的边位置 info: 边信息
ห้องสมุดไป่ตู้
顶点结点
data firstedge