一、图的存储和遍历图的存储有两种邻接矩阵和邻接表其中邻接表的存储方式与树的孩子表示法完全一样。因此用 vector 数组以及链式前向星就能实现。邻接矩阵就是用一个二维数组其中edges[i][j]存储顶点i与顶点j之间边的信息。图的遍历分两种DFS 和 BFS1.邻接矩阵邻接矩阵是指用一个矩阵 (即二维数组) 存储图中边的信息 (即各个顶点之间的邻接关系)存储顶点之间邻接关系的矩阵称为邻接矩阵。对于带权图而言若顶点 v_i 和 v_j 之间有边相连则邻接矩阵中对应项存放着该边对应的权值若顶点 v_i 和 v_j 不相连则用 无穷 来代表这两个顶点之间不存在边。对于不带权的图可以创建一个二维的bool类型的数组来标记顶点 v_i 和 v_j 之间有边相连。【注意】 矩阵中元素个数为 n * n即空间复杂度为 O(n^2)n 为顶点个数和实际边的条数无关适合存储稠密图。#include iostream #include cstring using namespace std; const int N 1010; int n, m; int edges[N][N]; int main() { memset(edges, -1, sizeof edges); cin n m; // 读入结点个数以及边的个数 for(int i 1; i m; i) { int a, b, c; cin a b c; // a - b 有一条边权值为 c edges[a][b] c; // 如果是无向边需要反过来再存一下 edges[b][a] c; } return 0; }2.vector 数组和树的存储一模一样只不过如果存在边权的话我们的 vector 数组里面放一个结构体或者是 pair 即可。#include iostream #include vector using namespace std; typedef pairint, int PII; const int N 1e5 10; int n, m; vectorPII edges[N]; int main() { cin n m; // 读入结点个数以及边的个数 for(int i 1; i m; i) { int a, b, c; cin a b c; // a 和 b 之间有一条边权值为 c edges[a].push_back({b, c}); // 如果是无向边需要反过来再存一下 edges[b].push_back({a, c}); } return 0; }3.用链式前向星的方式存储#include iostream #include queue using namespace std; const int N 1e5 10; // 链式前向星 int h[N], e[N * 2], ne[N * 2], w[N * 2], id; int n, m; // 其实就是把 b 头插到 a 所在的链表后面 void add(int a, int b, int c) { id; e[id] b; w[id] c; // 多存一个权值信息 ne[id] h[a]; h[a] id; } bool st[N]; void dfs(int u) { cout u endl; st[u] true; // 遍历所有的孩子 for(int i h[u]; i; i ne[i]) { // u-v 的一条边 int v e[i]; if(!st[v]) { dfs(v); } } } int main() { cin n m; // 读入结点个数以及边的个数 for(int i 1; i m; i) { int a, b, c; cin a b c; // a 和 b 之间有一条边权值为 c add(a, b, c); add(b, a, c); } return 0; }4.DFS4.1 用邻接矩阵的方式存储代码实现#include iostream #include cstring #include queue using namespace std; const int N 1010; int n, m; int edges[N][N]; bool st[N]; // 标记哪些点已经访问过 void dfs(int u) { cout u endl; st[u] true; // 遍历所有孩子 for(int v 1; v n; v) { // 如果存在 u-v 的边并且没有遍历过 if(edges[u][v] ! -1 !st[v]) { dfs(v); } } } int main() { memset(edges, -1, sizeof edges); cin n m; // 读入结点个数以及边的个数 for(int i 1; i m; i) { int a, b, c; cin a b c; // a - b 有一条边权值为 c edges[a][b] c; // 如果是无向边需要反过来再存一下 edges[b][a] c; } return 0; }4.2 用 vector 数组的方式存储代码实现#include iostream #include vector #include queue using namespace std; typedef pairint, int PII; const int N 1e5 10; int n, m; vectorPII edges[N]; bool st[N]; // 标记哪些点已经访问过 void dfs(int u) { cout u endl; st[u] true; // 遍历所有孩子 for(auto t : edges[u]) { // u-v 的一条边权值为 w int v t.first, w t.second; if(!st[v]) { dfs(v); } } } int main() { cin n m; // 读入结点个数以及边的个数 for(int i 1; i m; i) { int a, b, c; cin a b c; // a 和 b 之间有一条边权值为 c edges[a].push_back({b, c}); // 如果是无向边需要反过来再存一下 edges[b].push_back({a, c}); } return 0; }4.3 用链式前向星的方式存储代码实现#include iostream #include queue using namespace std; const int N 1e5 10; // 链式前向星 int h[N], e[N * 2], ne[N * 2], w[N * 2], id; int n, m; // 其实就是把 b 头插到 a 所在的链表后面 void add(int a, int b, int c) { id; e[id] b; w[id] c; // 多存一个权值信息 ne[id] h[a]; h[a] id; } bool st[N]; void dfs(int u) { cout u endl; st[u] true; // 遍历所有的孩子 for(int i h[u]; i; i ne[i]) { // u-v 的一条边 int v e[i]; if(!st[v]) { dfs(v); } } } int main() { cin n m; // 读入结点个数以及边的个数 for(int i 1; i m; i) { int a, b, c; cin a b c; // a 和 b 之间有一条边权值为 c add(a, b, c); add(b, a, c); } return 0; }5.BFS5.1 用邻接矩阵的方式存储代码实现#include iostream #include cstring #include queue using namespace std; const int N 1010; int n, m; int edges[N][N]; bool st[N]; // 标记哪些点已经访问过 void bfs(int u) { queueint q; q.push(u); st[u] true; while(q.size()) { auto a q.front(); q.pop(); cout a endl; for(int b 1; b n; b) { if(edges[a][b] ! -1 !st[b]) { q.push(b); st[b] true; } } } } int main() { memset(edges, -1, sizeof edges); cin n m; // 读入结点个数以及边的个数 for(int i 1; i m; i) { int a, b, c; cin a b c; // a - b 有一条边权值为 c edges[a][b] c; // 如果是无向边需要反过来再存一下 edges[b][a] c; } return 0; }5.2 用 vector 数组的方式存储代码实现#include iostream #include vector #include queue using namespace std; typedef pairint, int PII; const int N 1e5 10; int n, m; vectorPII edges[N]; bool st[N]; // 标记哪些点已经访问过 void bfs(int u) { queueint q; q.push(u); st[u] true; while(q.size()) { auto a q.front(); q.pop(); cout a endl; for(auto t : edges[a]) { int b t.first, c t.second; if(!st[b]) { q.push(b); st[b] true; } } } } int main() { cin n m; // 读入结点个数以及边的个数 for(int i 1; i m; i) { int a, b, c; cin a b c; // a 和 b 之间有一条边权值为 c edges[a].push_back({b, c}); // 如果是无向边需要反过来再存一下 edges[b].push_back({a, c}); } return 0; }5.3 用链式前向星的方式存储代码实现#include iostream #include queue using namespace std; const int N 1e5 10; // 链式前向星 int h[N], e[N * 2], ne[N * 2], w[N * 2], id; int n, m; // 其实就是把 b 头插到 a 所在的链表后面 void add(int a, int b, int c) { id; e[id] b; w[id] c; // 多存一个权值信息 ne[id] h[a]; h[a] id; } bool st[N]; void bfs(int u) { queueint q; q.push(u); st[u] true; while(q.size()) { auto a q.front(); q.pop(); cout a endl; for(int i h[a]; i; i ne[i]) { int b e[i], c w[i]; if(!st[b]) { q.push(b); st[b] true; } } } } int main() { cin n m; // 读入结点个数以及边的个数 for(int i 1; i m; i) { int a, b, c; cin a b c; // a 和 b 之间有一条边权值为 c add(a, b, c); add(b, a, c); } return 0; }二、最小生成树一个具有 n 个顶点的连通图其生成树为包含n-1 条边和所有顶点的极小连通子图。对于生成树来说若砍去一条边就会使图不连通若增加一条边就会形成回路。一个图的生成树可能有多个将所有生成树中权值之和最小的树称为最小生成树。构造最小生成树有多种算法典型的有普利姆Prim算法和克鲁斯卡尔Kruskal算法两种它们都是基于贪心的策略。下面讲解算法的具体流程关于正确性的证明看《算法导论》。模板题P3366 【模板】最小生成树 - 洛谷1.Prim 算法核心不断加点。Prim 算法构造最小生成树的基本思想从任意一个点开始构造最小生成树将距离该树权值最小且不在树中的顶点加入到生成树中。然后更新与该点相连的点到生成树的最短距离重复 2 操作 n 次直到所有顶点都加入为止。具体流程代码实现 - 邻接矩阵#include iostream #include cstring using namespace std; const int N 5010, INF 0x3f3f3f3f; int n, m; int edges[N][N]; // 邻接矩阵存储图 int dist[N]; // 某个点距离生成树的最短距离 bool st[N]; // 标记哪些点已经加入到生成树 int prim() { // 初始化 memset(dist, 0x3f, sizeof dist); dist[1] 0; int ret 0; for(int i 1; i n; i) // 循环加入 n 个点 { // 1. 找最近点 int t 0; for(int j 1; j n; j) if(!st[j] dist[j] dist[t]) t j; // 判断是否联通 if(dist[t] INF) return INF; st[t] true; ret dist[t]; // 2. 更新距离 for(int j 1; j n; j) // 枚举 t 能走到哪 dist[j] min(dist[j], edges[t][j]); } return ret; } int main() { cin n m; // 初始化邻接矩阵 memset(edges, 0x3f, sizeof edges); for(int i 1; i m; i) { int x, y, z; cin x y z; // 注意有重边的情况 edges[x][y] edges[y][x] min(edges[x][y], z); } int ret prim(); if(ret INF) cout orz endl; else cout ret endl; return 0; }代码实现 - 邻接表 - vector 数组#include iostream #include vector #include cstring using namespace std; typedef pairint, int PII; const int N 5010, INF 0x3f3f3f3f; int n, m; vectorPII edges[N]; int dist[N]; bool st[N]; int prim() { memset(dist, 0x3f, sizeof dist); dist[1] 0; int ret 0; for(int i 1; i n; i) { // 1. 找最近点 int t 0; for(int j 1; j n; j) if(!st[j] dist[j] dist[t]) t j; // 判断是否联通 if(dist[t] INF) return INF; st[t] true; ret dist[t]; // 2. 更新距离 for(auto p : edges[t]) { int a p.first, b p.second; dist[a] min(dist[a], b); } } return ret; } int main() { cin n m; for(int i 1; i m; i) { int x, y, z; cin x y z; // 如果有重边怎么办 // 不影响 edges[x].push_back({y, z}); edges[y].push_back({x, z}); } int ret prim(); if(ret INF) cout orz endl; else cout ret endl; return 0; }2.Kruskal 算法核心不断加边。Kruskal 算法构造最小生成树的基本思想所有边按照权值排序每次选出权值最小且两端顶点不连通的一条边直到所有顶点都联通。代码实现#include iostream #include algorithm using namespace std; const int N 5010, M 2e5 10, INF 0x3f3f3f3f; int n, m; struct node { int x, y, z; }a[M]; int fa[N]; // 并查集 bool cmp(node a, node b) { return a.z b.z; } int find(int x) { return x fa[x] ? fa[x] : fa[x] find(fa[x]); } int kk() { sort(a 1, a 1 m, cmp); int cnt 0; int ret 0; for(int i 1; i m; i) { int x a[i].x, y a[i].y, z a[i].z; int fx find(x), fy find(y); if(fx ! fy) { cnt; ret z; fa[fx] fy; } } return cnt n - 1 ? ret : INF; } int main() { cin n m; for(int i 1; i m; i) cin a[i].x a[i].y a[i].z; // 初始化并查集 for(int i 1; i n; i) fa[i] i; int ret kk(); if(ret INF) cout orz endl; else cout ret endl; return 0; }
