数据结构(C描述)电子教案第7章-讲义

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课件c语言:数据结构第七章图

课件c语言:数据结构第七章图

含有 e=n(n-1) 条弧的有向图称作 有 向完全图;
若边或弧的个数 e<nlogn,则称作
稀疏图,
13
1
1
4
2
3
4
2
3
无向完全图 有向完全图
15 A 9
11
B 7 21
E
3
C2 F
权:与图的边或 弧相关的数。
网:带权的图。
有两个图G=(V,{E}) 和
图 G=(V,{E}),
245
无向完全图 5
3
6
1
3
6
图与子图 例

245
1 57
1
3
6
32
46
G2
顶点5的度:3 顶点2的度:4
G1
顶点2入度:1 出度:3 顶点4入度:1 出度:0

路径:1,2,3,5,6,3 路径长度:5
245
简单路径:1,2,3,5
回路:1,2,3,5,6,3,1
1
3
6
简单回路:3,5,6,3
G1
31.12.2020
h
6
7.1 图的定义和术语

7.2 图的存储结构(***)

7.3 图的遍历(***)
内 容
7.4 图的连通性问题 最小生成树(***)
7.5 有向无环图及其应用
拓扑排序 关键路径
7.6 最短路径
图的结构定义:
图是由一个顶点集 V 和一个弧集 R构成的 数据结构。
Graph = (V , R ) 其中,VR={<v,w>| v,w∈V 且 P(v,w)}
C D
E
A F

数据结构(C语言版)_第7章 图及其应用

数据结构(C语言版)_第7章 图及其应用
(1)创建有向图邻接表 (2)创建无向图的邻接表
实现代码详见教材P208
7.4 图的遍历
图的遍历是对具有图状结构的数据线性化的过程。从图中任 一顶点出发,访问输出图中各个顶点,并且使每个顶点仅被访 问一次,这样得到顶点的一个线性序列,这一过程叫做图的遍 历。
图的遍历是个很重要的算法,图的连通性和拓扑排序等算法 都是以图的遍历算法为基础的。
V1
V1
V2
V3
V2
V3
V4
V4
V5
图9.1(a)

图7-2 图的逻辑结构示意图
7.2.2 图的相关术语
1.有向图与无向图 2.完全图 (1)有向完全图 (2)无向完全图 3.顶点的度 4.路径、路径长度、回路、简单路径 5.子图 6.连通、连通图、连通分量 7.边的权和网 8.生成树
2. while(U≠V) { (u,v)=min(wuv;u∈U,v∈V-U); U=U+{v}; T=T+{(u,v)}; }
3.结束
7.5.1 普里姆(prim)算法
【例7-10】采用Prim方法从顶点v1出发构造图7-11中网所对 应的最小生成树。
构造过程如图7-12所示。
16
V1
V1
V2
7.4.2 广度优先遍历
【例7-9】对于图7-10所示的有向图G4,写出从顶点A出发 进行广度优先遍历的过程。
访问过程如下:首先访问起始顶点A,再访问与A相邻的未被 访问过的顶点E、F,再依次访问与E、F相邻未被访问过的顶 点D、C,最后访问与D相邻的未被访问过的顶点B。由此得到 的搜索序列AEFDCB。此时所有顶点均已访问过, 遍历过程结束。
【例7-1】有向图G1的逻辑结构为:G1=(V1,E1) V1={v1,v2,v3,v4},E1={<v1,v2>,<v2,v3>,<v2,v4>,<v3,v4>,<v4,v1>,<v4,v3>}

数据结构(C++版)第7章 图-2

数据结构(C++版)第7章  图-2
第7章 图
第6章 树与二叉树
第2讲
1
本章分为(4~5)讲
第1讲 7.1 图的基本概念 7.2 图的存储结构 -7.2.1
供教师参考
第2讲 7.4 图的存储结构-7.2.2, 7.2.3, 7.2.4 7.3 图的遍历与连通性
第 3讲
7.4 图的最小生成树 7.5 最短路径 第4讲 7接表信息
void AdjTWGraph::PrintOut() { Edge *pre,*curr; for ( int i=0; i<numV; i++ ) { cout<<"\n 顶点编号、它的邻接点编号和边的权值:"; cout<<" "<<i+1<<" "<<Vertices[i].data; curr=Vertices[i].adj; //找顶点vi的邻接边 while ( curr!=NULL ) {cout<<" v"<<curr->dest<<" w"<<curr->weight; curr=curr->next; } cout<<endl; }// for }
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有向图的正邻接表
在无向图的邻接表中,求顶点v的度比 较方便,只要遍历第v条链表,统计该链表 中边结点的个数便可得到顶点v的度。 有向图的正邻接表中,第v条链表是由 以顶点v为弧尾的若干条弧的弧结点组成, 每个弧结点的dest域是该条弧的弧头结点 在图中的位置(顶点在数组中的下标)。第 v条链表中弧结点的个数就是顶点v的出度。
8

《数据结构教学课件》第7章.ppt

《数据结构教学课件》第7章.ppt

❖设图 A = (V, E) 有 n 个顶点,则图的邻接矩阵是一个二维数 组 A.Edge[n][n],定义为:
1, 如果< i, j > E 或者 (i, j则
例1:
v1
v2
A
v3
v4
v5
顶点表: ( v1 v2 v3 v4 v5 )
邻接矩阵: 0 10 0 01 0 v1
与v2是连通的。如果图中任意一对顶点都是连通的, 则称此图是连通图。 非连通图的极大连通子图叫做连通分量。
7
强连通图:在有向图中, 若对于每一对顶点vi和vj, 都存在一条
从vi到vj和从vj到vi的路径, 则称此图是强连通图。 非强连通图的极大强连通子图叫做强连通分量。
有两类图形 不在本章讨 论之列:
顶点的入度=第i列元素之和。ID( Vi )= A.Edge[ j ][i ] 顶点的度=第i行元素之和+第i列元素之和, 即:TD(Vi)=OD( Vi ) + ID( Vi )
有向图中,边数接近n(n-1)
子 图: 设有两个图 G=(V, E) 和 G’=(V’, E’)。若 V’ V 且
E’ E, 则称 图G’ 是 图G 的子图。
6
带权图:即边上带权的图。其中权是指每条边可以标上 具有某种含义的数值(即与边相关的数)。
网 络:=带权图
连通图: 在无向图中, 若从顶点v1到顶点v2有路径, 则称顶点v1
无向完全图
无向图(树)
有向图 有向完全图
n(n-1)/2 条边
n(n-1) 条边
G1的顶点集合为V(G1)={0,1,2,3} 边集合为E(G1)={(0,1),(0,2),(0,3),(1,2),(1,3),(2,3)}

数据结构 (C语言版)课件:第7章_图

数据结构 (C语言版)课件:第7章_图
非简单图
2020/9/30
3
7.1 图的逻辑结构
7.1.1 图的定义
● 相关概念 无向图和有向图
● 无向图:如果图中顶点 vi 和 vj 之间的边无方向,则称这条边为无向边, 用无序偶对 (vi, vj) 表示,称该图为无向图。
● 有向图:如果图中顶点 vi 和 vj 之间的边有方向,则称这条边为有向边, 用有序偶对 <vi, vj> 表示,称该图为有向图。
无论有向图还是无向图,顶点数 n、边 数 e 和度数之间满足:
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8
7.1 图的逻辑结构
7.1.1 图的定义
● 相关概念 权和网
● 权:权通常是指对图中边赋予的有意义的数值量。在实际应用中,权 可以有具体的含义。
● 网:如果将图中的每条边上都赋上一个权值,则称这种图为网,或称 为有权图 。
2020/9/30
6
7.1 图的逻辑结构
7.1.1 图的定义
● 相关概念 稀疏图和稠密图
● 稀疏图:边数很少的图称为稀疏图,如果 e 表示图中的边数,n 表示 图中的顶点数,则 e<nlogn。
● 稠密图:边数很多的图称为稠密图,如果 e 表示图中的边数,n 表示 图中的顶点数,则 e≥nlogn。
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无向完全图
有向完全图
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7.1 图的逻辑结构
7.1.1 图的定义
● 相关概念 邻接和依附
● 邻接:对图 G=(V, VR),如果边 (vi, vj)∈VR,则称顶点 vi 和 vj 互为邻 接点;如果弧<vi, vj>∈VR,则称顶点 vi 邻接到 vj,vj 邻接自 vi。
● 依附:对图 G=(V, VR),如果边 (vi, vj)∈VR 或弧 <vi, vj>∈VR,则称 边 (vi, vj) 或弧 <vi, vj> 依附于顶点 vi 和 vj。

清华版数据结构C版07章

清华版数据结构C版07章
14
设在数据表 dataList 中顺序搜索时,数据元素 的序号从 1 开始计数,到 CurrentSize 为止;而 实际存储位置则是从数组下标 0 开始存放,直 到 CurrentSize-1。因此,元素序号 i (i≥1)与 元素实际存储位置下标 (i≥0) 差 1.
搜索算法中把序号为CurrentSize+1的数据元素 作为控制搜索过程自动结束的“监视哨”使用。
i = 3 10 20 30 40 50 60
22
顺序搜索的递归算法
template <class T, class E>
int dataList<T, E>::SeqSearch (T x, int loc) const {
//在数据表 Element[1..n] 中搜索其关键码与给定值
//匹配的对象, 函数返回其表中位置。参数 loc(≥1)
int x; int Loc; cin >> L1; cout << L1;
//输入L1 //输出L1
cout << “Search for a integer : ”;
cin >> x;
//输入要搜索的数据
if ( (Loc = L1.Seqsearch(x)) != L1.Length() ) cout << “找到元素位置在:” << Loc+1 << endl; else cout << “ 没有找到待查元素\n”;
5
数据表的类定义
#include <iostream.h>
#include <assert.h>
const int defaultSize = 100;

C与数据结构 第7次课--函数的定义、声明和调用

第7次课函数的定义声明和调用c语言与数据结构第7次课函数的定义声明和调用c语言与数据结构教学主题函数的定义声明和调用教学目标通过本次课的学习使学生掌握函数的定义声明及调用方法函数之间参数传递的方法
第7次课----函数的定义、声明和调用
第3章
又开始学习 新的一章了
《C语言与数据结构》
第7次课----函数的定义、声明和调用
函数调用的方式主要有三种情况: 函数语句:适合于无返回值的函数,或者不需要使 用返回值的函数。 例如: printf( “hello!” ); 函数表达式:出现在一个表达式中,此时使用函数 的返回值,并将此返回值作为运算对象参与表达式的 运算。 例如: c=3*max(a,b); 函数参数:将函数调用作为一个函数的实参。 例如: d=max( c, max(a,b) );
(7_2)
《C语言与数据结构》
第7次课----函数的定义、声明和调用
第3章
函数调用举例
【问题3】编写程序,实现求三个实数的最大数。
看源程序 (7_3) 运行程序 (7_3)
思考 将两个函数的位置前后交换一下,结果如何?
调用集成开发环境演示!
《C语言与数据结构》
第7次课----函数的定义、声明和调用
第3章
教案
教学主题 函数的定义、声明和调用 通过本次课的学习,使学生掌握函数的定义、 声明及调用方法,函数之间参数传递的方法。 1.函数的定义、声明及调用 2.函数的形参、实参、参数的传递 3.函数的返回值 1.函数的定义、声明及调用三者的区别 2.函数参数的传递方法
《C语言与数据结构》
教学目标
教学重点
《C语言与数据结构》
第7次课----函数的定义、声明和调用
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1
若(i,j)∈E(G)或〈i,j〉∈E(G)
A[i][j]=
0
其它情形
例如, 对图7-8所示的无向图和有向图,它们的邻接矩阵 见图7-9。
1
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1
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4
3
(a) 无 向 图 G3
(b)有 向 图 G4
图 7-8 无 向 图 G3 及 有 向 图 G4
0101 1011 0101 1110
011 001 100
数据结构(C描述)电子教案第7章
精品
目录
7.1 图的基本概念
7.2 图的存贮结构 7.3 图的遍历
7.4 生成树和最小生成树 7.5最短路径
7.6拓扑排序 退出
7.1 图的基本概念
7.1.1 图的定义
图是由顶点集V和顶点间的关系集合E(边的集合)组成 的一种数据结构,可以用二元组定义为:G=(V,E)。
6. 连通图和强连通图 在无向图中,若从顶点i到顶点j有路径,则称顶点i和 顶点j是连通的。若任意两个顶点都是连通的,则称此 无向图为连通图,否则称为非连通图。
连通图和非连通图示例见图7-4。
1
2
1
2
4
3
3
5
4
(a) 连通图
(b) 非连通图
图 7-4 连通图和非连通图
在有向图中,若从顶点i到顶点j有路径,则称从顶点i 和顶点j是连通的,若图中任意两个顶点都是连通的, 则称此有向图为强连通图,否则称为非强连通图。
例如,对于图7-1所示的无向图G1和有向图G2,它们的数 据 结 构 可 以 描 述 为 : G1=(V1,E1), 其 中 V1={a,b,c,d},E1={(a,b),(a,c),(a,d),(b,d),(c,d)}, 而 G2=(V2,E2) , 其中V2={1,2,3}, E2={<1,2>,<1,3>,<2,3>,<3,1>}。
1
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a
b
c
d
A
A
3
A
(a) 无向图 G1
(b) 有向图 G2
图 7-1 无向图和有向图
7.1.2 图的基本术语
1. 有向图和无向图
在图中,若用箭头标明了边是有方向性的,则称这样的 图为有向图,否则称为无向图。如图7-1中,G1为无向图, G2为有向图。
在无向图中,一条边(x,y)与(y,x)表示的结果相同, 用圆括号表示,在有向图中,一条边<x,y>与<y,x>表示 的结果不相同,故用尖括号表示。〈x,y>表示从顶点x发 向顶点y的边,x为始点,y为终点。有向边也称为弧,x 为弧尾,y为弧头,则〈x,y>表示为一条弧,而〈y,x>表示y 为弧尾,x为弧头的另一条弧 。
1
2
1
2
1
2
3
4
3
4
4
(a)图G 图7-2
(b)图G的两个子图 图与子图示意
5. 权
在图的边或弧中给出相关的数,称为权。 权可以代 表一个顶点到另一个顶点的距离,耗费等,带权图 一般称为网。
带权图的示例具体见图7-3。
1
1
2
45
625 8 3
3
4
7
(a) 无向网
2
A
B
4 13 5
C
(b)有向网
图7-3 无向带权图和有向带权图
(a) G3 的邻接矩阵
(b) G4 的邻接矩
图 7-9 邻接矩阵表示
2. 从无向图的邻接矩阵可以得出如下结论
另则外有e,=若12图中n d有i n个顶点,e条边或弧,第i个顶点的度为di, i1
4. 子图 若有两个图G1和G2, G1=(V1,E1), G2=(V2,E2), 满足 如下条件: V2V1 ,E2 E1,即V2为V1的子集,E2为 E1的子集,称图G2为图G1的子图。
图和子图的示例具体见图7-2。
9. 有根图 在一个有向图中,若从顶点V有路径可以到达图中的 其它所有顶点,则称此有向图为有根图,顶点V称作 图的根。
10. 生成树、生成森林 连通图的生成树是一个极小连通子图,它包含图中全部n 个顶点和n-1条不构成回路的边。非边通图的生成树则组 成一个生成森林。若图中有n个顶点,m个连通分量,则 生成森林中有n-m条边。
强连通图和非强连通图示例见图7-5。
A
B
1
2
3
1
DC
4
5
6
(a)强 连 通 图 (b)非 强 连 通 图
图 7-5 强 连 通 图 和 非 强 连 通 图
7. 连通分量和强连通分量
无向图中,极大的连通子图为该图的连通分量。 显然,任何连通图的连通分量只有一个,即它本 身,而非连通图有多个连通分量。
对于图7-4 中的非连通图,它的连通分量见图7-6。
1
2
543ຫໍສະໝຸດ 图 7-6 图 7-4(b)的连通分量
有向图中,极大的强连通子图为该 图的强连通分量。 显然,任何强连通图的强连通分量只有一个,即它 本身,而非强连通图有多个强连通分量。
对于图7-5 中的非强连通图,它的强连通分量见图7-7。
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2
4
3 6
7.2 图的存贮结构
7.2.1 邻接矩阵 1. 图的邻接矩阵表示
在邻接矩阵表示中,除了存放顶点本身信息外,还 用 一 个 矩 阵 表 示 各 个 顶 点 之 间 的 关 系 。 若 ( i,j ) ∈E(G)或〈i,j〉∈E(G),则矩阵中第i行 第j列元素值为 1,否则为0 。
图的邻接矩阵定义为:
5
图 7-7 图 7-5(b)的强连通分量
8.路径、回路
在无向图G中,若存在一个顶点序列Vp ,Vi1,Vi2,…,Vin, Vq, 使得(Vp,Vi1),(Vi1,Vi2),…..,(Vin,Vq)均属于E(G), 则称顶点Vp到Vq存在一条路径。若一条路径上除起点和终 点可以相同外,其余顶点均不相同,则称此路径为简单路 径。起点和终点相同的路径称为回路,简单路径组成的回 路称为简单回路。路径上经过的边的数目称为该路径的路 径长度。
当一个图接近完全图时,则称它为稠密图,相反地, 当一个图中含有较少的边或弧时,则称它为稀疏图。
3. 度、入度、出度
在图中,一个顶点依附的边或弧的数目,称为该顶点的 度。在有向图中,一个顶点依附的弧头数目,称为该顶 点的入度。一个顶点依附的弧尾数目,称为该顶点的出 度,某个顶点的入度和出度之和称为该顶点的度。
2. 完全图、稠密图、稀疏图 具有n个顶点,n(n-1)/2条边的图,称为完全无向图,具有 n个顶点,n(n-1) 条弧的有向图,称为完全有向图。完全无 向图和完全有向图都称为完全图。
对于一般无向图,顶点数为n,边数为e,则 0≤e ≤n(n1)/2。 对于一般有向图,顶点数为n,弧数为e, 则 0≤e≤n(n1) 。
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