C#数据结构与算法揭秘12

这节,我们来重点讨论一下 这个树形结构的相应的源代码的实现了。

真的我们首先介绍一下无向图邻接表类的实现来说明图的邻接表类的实现。 

无向图邻接表的邻接表结点类 adjListNode<T>有两个成员字段,一个是1adjvex,存储邻接顶点的信息,类型是整型;一个是 next,存储下一个邻接表结点的地址,类型是 adjListNode<T>。adjListNode<T>的实现如下所示。

public class adjListNode<T>
{
private int adjvex; //邻接顶点,连接定点
private adjListNode<T> next; //下一个邻接表结点  指向邻接表结点 

//邻接顶点属性
public int Adjvex
{
get
{

return adjvex;
}
set
{
adjvex = value;
}
}

//下一个邻接表结点属性
public adjListNode<T> Next
{
get
{
return next;
}
set
{
next = value;
}
}

//构造器    指向 邻接顶点

//下一个结点为空。
public adjListNode(int vex)
{
adjvex = vex;
next = null;
}

具体情况,如图所示:

}

 而具体的图连接表应该是这样的。

无向图邻接表的顶点结点类 VexNode<T>有两个成员字段,一个 data,它存储图的顶点本身的信息,类型是 Node<T>;一个是 firstAdj,存储顶点的邻接表的第1个结点的地址,类型是 adjListNode<T>。VexNode<T>的实现如下所示。

public class VexNode<T>
{
private Node<T> data; //图的顶点   存储的图的顶点
private adjListNode<T> firstAdj; //邻接表的第1个结点

//图的顶点属性
public Node<T> Data
{
get
{
return data;
}
set

{
data = value;
}
}

//邻接表的第1个结点属性
public adjListNode<T> FirstAdj
{
get
{
return firstAdj;
}
set
{
firstAdj = value;
}
}

//构造器
public VexNode()
{
data = null;
firstAdj = null;
}

//构造器
public VexNode(Node<T> nd)
{
data = nd;
firstAdj = null;
}

//构造器
public VexNode(Node<T> nd, adjListNode<T> alNode)
{
data = nd;
firstAdj = alNode;
}

这个具体的情况,如图所示:

}

无向图邻接表类 GraphAdjList<T>有一个成员字段 adjList, 表示邻接表数组,数组元素的类型是 VexNode<T>。 GraphAdjList<T>实现了接口 IGraph<T>中的方法。与无向图邻接矩阵类 GraphAdjMatrix<T>一样,GraphAdjList<T>实现了两个成员方法 IsNode 和 GetIndex。功能与 GraphAdjMatrix<T>一样。无向图表GraphAdjList<T>的源代码实现如下所示。

public class GraphAdjList<T> : IGraph<T>
{
//邻接表数组
private VexNode<T>[] adjList;

//索引器
public VexNode<T> this[int index]
{
get
{
return adjList[index];
}
set
{
adjList[index] = value;
}
}

//构造器 构建成一个相应的图表
public GraphAdjList(Node<T>[] nodes)
{
adjList = new VexNode<T>[nodes.Length];
for (int i = 0; i < nodes.Length; ++i )
{
adjList[i].Data = nodes[i];
adjList[i].FirstAdj = null;
}
}

//获取顶点的数目
public int GetNumOfVertex()
{
return adjList.Length;

算法思路:求无向图的顶点数比较简单,直接返回 adjList 数组的长度就可以了。算法的复杂度是O(1)
//获取边的数目

public int GetNumOfEdge()
{
int i = 0;

//遍历邻接表数组
foreach (VexNode<T> nd in adjList)
{
adjListNode<T> p = nd.FirstAdj;

while (p != null)
{
++i;
p = p.Next
}
}

return i / 2;
}

算法思路:求无向图的边数比求顶点数要复杂一些,需要求出所有顶点的邻接表的结点的个数,然后除以2。算法的时间的复杂度是O(n2)

//判断v是否是图的顶点
public bool IsNode(Node<T> v)
{
//遍历邻接表数组
foreach (VexNode<T> nd in adjList)
{
//如果v等于nd的data,则v是图中的顶点,返回true
if (v.Equals(nd.Data))
{
return true;
}
}

return false;
}

算法思路:首先判断顶点 v1 和 v2 是否是图的顶点。如果 v1 和 v2 不是图的顶点,不作处理。否则,在顶点 v1(或 v2)的邻接表中查找是否存在 adjVex的值等于 v2(或 v1)在 adjList 中的序号的结点,如果存在,则返回 true,否则返回 false。

//获取顶点v在邻接表数组中的索引
public int GetIndex(Node<T> v)
{
int i = -1;

//遍历邻接表数组
for (i = 0; i < adjList.Length; ++i)
{
//邻接表数组第i项的data值等于v,则顶点v的索引为i
if (adjList[i].Data.Equals(v))
{
return i;
}
}
return i;
}

//在顶点v1和v2之间添加权值为v的边
public void SetEdge(Node<T> v1, Node<T> v2,int v)
{
//v1或v2不是图的顶点或者v1和v2之间存在边
if (!IsNode(v1) || !IsNode(v2) || IsEdge(v1,v2))
{
Console.WriteLine("Node is not belong to Graph!");
return;
}

//权值不对
if(v != 1)
{
Console.WriteLine("Weight is not right!");
return;
}

//处理顶点v1的邻接表
adjListNode<T> p = new adjListNode<T>(GetIndex(v2));

//顶点v1没有邻接顶点
if (adjList[GetIndex(v1)].FirstAdj == null)
{
adjList[GetIndex(v1)].FirstAdj = p;
}
//顶点v1有邻接顶点
else
{
p.Next = adjList[GetIndex(v1)].FirstAdj;
adjList[GetIndex(v1)].FirstAdj = p;
}

//处理顶点v2的邻接表
p = new adjListNode<T>(GetIndex(v1));

//顶点v2没有邻接顶点
if (adjList[GetIndex(v2)].FirstAdj == null)
{
adjList[GetIndex(v2)].FirstAdj = p;
}
//顶点v1有邻接顶点
else
{
p.Next = adjList[GetIndex(v2)].FirstAdj;

adjList[GetIndex(v2)].FirstAdj = p;
}
}

算法思路: 首先判断顶点 v1 和 v2 是否是图的顶点和 v1 和 v2 是否存在边。如果 v1 和 v2 不是图的顶点和 v1 和 v2 存在边,不作处理。然后,判断 v 的值是否为1, 为1不作处理。 否则, 先分配一个邻接表结点, 其adjvex域是v2在adjList数组中的索引号,然后把该结点插入到顶点 v1 的邻接表的表头;然后再分配一个邻接表结点,其 adjvex 域是 v1 在 adjList 数组中的索引号,然后把该结点插入到顶点 v2 的邻接表的表头。
本算法是把邻接表结点插入到顶点邻接表的表头,当然,也可以插入到邻接表的表尾,或者按照某种要求插入,只是对插入这个操作而言,在表的头部插入是最简单的,而本书在后面关于图的处理,如图的深度优先遍历和广度优先遍历等,对图的顶点没有特殊要求,所以采用了在邻接表的头部插入结点。如果对图的顶点有特殊要求,则需要按照一定的要求进行插入,需要修改这里的代码。由于存在循环遍历,所以的算法的时间的复杂度是O(n2)

//删除顶点v1和v2之间的边
public void DelEdge(Node<T> v1, Node<T> v2)
{
//v1或v2不是图的顶点
if (!IsNode(v1) || !IsNode(v2))
{
Console.WriteLine("Node is not belong to Graph!");
return;
}

//顶点v1与v2之间有边
if (IsEdge(v1,v2))
{
//处理顶点v1的邻接表中的顶点v2的邻接表结点
adjListNode<T> p = adjList[GetIndex(v1)].FirstAdj;
adjListNode<T> pre = null;

while (p != null)
{
if (p.Adjvex != GetIndex(v2))
{
pre = p;
p = p.Next;
}
}

pre.Next = p.Next;

//处理顶点v2的邻接表中的顶点v1的邻接表结点
p = adjList[GetIndex(v2)].FirstAdj;
pre = null;

while (p != null)
{
if (p.Adjvex != GetIndex(v1))
{
pre = p;
p = p.Next;
}
}

 

算法思路:首先判断顶点 v1 和 v2 是否是图的顶点以及 v1 和 v2 是否存在边。如果 v1 和 v2 不是图的顶点或 v1 和 v2 不存在边,不作处理。否则,先在顶点 v1 的邻接表中删除 adjVex 的值等于顶点 v2 在 adjList 数组中的序号结点,然后删除顶点 v2 的邻接表中 adjVex 的值等于顶点 v1 在 adjList 数组中的序号结点。由于用到了遍历的,时间的复杂度是O(n2)

 

//判断v1和v2之间是否存在边
public bool IsEdge(Node<T> v1, Node<T> v2)
{
//v1或v2不是图的顶点
if (!IsNode(v1) || !IsNode(v2))
{
Console.WriteLine("Node is not belong to Graph!");
return false;
}

adjListNode<T> p = adjList[GetIndex(v1)].FirstAdj;
while (p != null)
{
if (p.Adjvex == GetIndex(v2))
{
return true;
}

p = p.Next;
}

return false;
}

具体情况,如图所示:

}

以上就是图的基本实现的论述,下届,我们继续介绍图遍历,敬请关注。。。。。。。。。。。。。。。。

时间: 2024-12-31 09:23:36

C#数据结构与算法揭秘12的相关文章

C#数据结构与算法揭秘六

这节我们讨论两种用的蛮多的数据结构--串和数组 首先,老样子,什么是串,这里串不是吃的牛肉串,羊肉串,而是字符串.在应用程序中使用最频繁的类型是字符串.字符串简称串,是一种特殊的线性表,其特殊性在于串中的数据元素是一个个的字符.字符串在计算机的许多方面应用很广.如在汇编和高级语言的编译程序中,源程序和目标程序都是字符串数据.在事务处理程序中,顾客的信息如姓名.地址等及货物的名称.产地和规格等,都被作为字符串来处理.另外,字符串还具有自身的一些特性.因此,把字符串作为一种数据结构来研究.具体情况,

C#数据结构与算法揭秘二

上文对数据结构与算法,有了一个简单的概述与介绍,这篇文章,我们介绍一中典型数据结构--线性结构. 什么是线性结构,线性结构是最简单.最基本.最常用的数据结构.线性表是线性结构的抽象(Abstract), 线性结构的特点是结构中的数据元素之间存在一对一的线性关系. 这 种一对一的关系指的是数据元素之间的位置关系,即: (1)除第一个位置的数据元素外,其它数据元素位置的前面都只有一个数据元素: (2)除最后一个位置的数据元素外,其它数据元素位置的后面都只有一个元素.也就是说,数据元素是一个接一个的排

C#数据结构与算法揭秘二 线性结构_C#教程

上文对数据结构与算法,有了一个简单的概述与介绍,这篇文章,我们介绍一中典型数据结构--线性结构. 什么是线性结构,线性结构是最简单.最基本.最常用的数据结构.线性表是线性结构的抽象(Abstract), 线性结构的特点是结构中的数据元素之间存在一对一的线性关系. 这 种一对一的关系指的是数据元素之间的位置关系,即: (1)除第一个位置的数据元素外,其它数据元素位置的前面都只有一个数据元素: (2)除最后一个位置的数据元素外,其它数据元素位置的后面都只有一个元素.也就是说,数据元素是一个接一个的排

C#数据结构与算法揭秘二_C#教程

上文对数据结构与算法,有了一个简单的概述与介绍,这篇文章,我们介绍一中典型数据结构--线性结构. 什么是线性结构,线性结构是最简单.最基本.最常用的数据结构.线性表是线性结构的抽象(Abstract), 线性结构的特点是结构中的数据元素之间存在一对一的线性关系. 这 种一对一的关系指的是数据元素之间的位置关系,即: (1)除第一个位置的数据元素外,其它数据元素位置的前面都只有一个数据元素: (2)除最后一个位置的数据元素外,其它数据元素位置的后面都只有一个元素.也就是说,数据元素是一个接一个的排

C#数据结构与算法揭秘九

这节,我们说一说二叉树常见的应用的场景.呵呵.............. 定义一个哈夫曼树,首先,要高清楚什么是哈夫曼树.所谓哈夫曼树是又叫最优二叉树,指的是对于一组具有确定权值的叶子结点的具有最小带权路径长度的二叉树. 介绍哈夫曼树的一些基本概念. (1)路径(Path):从树中的一个结点到另一个结点之间的分支构成这两个结点间的路径. (2)路径长度(Path Length):路径上的分支数. (3)树的路径长度(Path Length of Tree):从树的根结点到每个结点的路径长度之和.

C#数据结构与算法揭秘15

这节,我们主要讨论,一下克鲁斯卡尔算法实现 最小生成树.  克鲁斯卡尔算法的基本思想是:对一个有 n个顶点的无向连通网,将图中的边按权值大小依次选取,若选取的边使生成树不形成回路,则把它加入到树中:若形成回路,则将它舍     弃.如此进行下去,直到树中包含有 n-1条边为止. 以下图 (a)为例说明用克鲁斯卡尔算法求无向连通网最小生成树的过程. 第一步:首先比较网中所有边的权值,找到最小的权值的边(D,E),加入到生成树的边集 TE 中,TE={(D,E)}. 第二步:再比较图中除边(D,E)

C#数据结构与算法揭秘五

这节我们讨论了两种好玩的数据结构,栈和队列. 老样子,什么是栈, 所谓的栈是栈(Stack)是操作限定在表的尾端进行的线性表.表尾由于要进行插入.删除等操作,所以,它具有特殊的含义,把表尾称为栈顶(Top) ,另一端是固定的,叫栈底(Bottom) .当栈中没有数据元素时叫空栈(Empty Stack).这个类似于送饭的饭盒子,上层放的是红烧肉,中层放的水煮鱼,下层放的鸡腿.你要把这些菜取出来,这就引出来了栈的特点先进后出(First in last out).   具体叙述,加下图. 栈通常记

C#数据结构与算法揭秘16

这节我们就用的最多的算法--排序发起重点的讨论.   常见的排序分为冒泡排序,快速排序,直接插入排序 ,希尔排序,基数排序 ,简单选择排序 ,堆排序  等等. 一.冒泡排序 冒泡排序(Bubble Sort)的基本思想是:将相邻的记录的关键码进行比较,若前面记录的关键码大于后面记录的关键码,则将它们交换,否则不交换. 设待排序的顺序表 sqList 中有 n 个记录,冒泡排序要进行 n-1 趟,每趟循环均是从最后两个记录开始. 第 1 趟循环到第 2 个记录的关键码与第 1 个记录的关键码比较后

C#数据结构与算法揭秘19

这节,我们介绍基数排序和归并排序. 一.基数排序 基数排序(Radix Sort)的设计思想与前面介绍的各种排序方法完全不同.前面介绍的排序方法主要是通过关键码的比较和记录的移动这两种操作来实现排序的,而基数排序不需要进行关键码的比较和记录的移动.基数排序是一种借助于多关键码排序的思想,是将单关键码按基数分成多关键码进行排序的方法,是一种分配排序. 下面用一个具体的例子来说明多关键码排序的思想. 一副扑克牌有 52 张牌,可按花色和面值进行分类,其大小关系如下: 花色:梅花<方块<红心<