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1、定义
2、性能分析
3）算法实现
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图（Graph）是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成，通常表示为：G(V,E)，其中，G表示一个图，V是图G中顶点的集合，E是图G中边的集合。 线性表 ：线性关系，由直接前驱和直接后继组成。 树 ：层次关系，由父结点和孩子结点组成，每个结点最多有一个父结点（根
图是由顶点集合及顶点间的关系组成的一种数据结构：G = (V， E) 在有向图中，顶点对x, y是有序的，顶点对x，y称为顶点x到顶点y的一条边(弧)，x, y和y, x是两条不同的边。 在无向图中，顶点对(x, y)是无序的，顶点对(x,y)称为顶点x和顶点y相关联的一条边，这条边没有特定方向，
在前面我们知道，树是一种非线性结构，为了方便它在计算机中的存储，对树进行遍历使它线性化。 而图同样也是一种非线性结构，但是图又是一种不同于树的多对多结构，所以在前面我们将其转换为了多个一对多的结构来描述它的存储结构。 图的遍历同树类似，也是从某
图的遍历分为深度优先遍历和广度优先遍历两种。 深度优先遍历（Depth First Search），也称为深度优先搜索，简称DFS，深度优先遍历，是指从某一个顶点开始，按照一定的规则，访问并记录下一个未访问顶点。对于非连通图，则是按连通分量，采用同一规则进行深度优
根据下图，编写代码实现图的深度优先遍历和广度优先遍历。 按照英文字母顺序，以邻接表为存储结构，实现图的深度优先和广度优先遍历。遍历的顺序从顶点a开始。 以用户指定的结点为起点，分别输出每种遍历下的结点访问序列。 （1）从顶点a，
再上一篇中我们讲了树的两种存储方式：【数据结构与算法】图——邻接表与邻接矩阵 这一篇我们可以用数组来模拟邻接表。 假设现在我们要进行n次操作，实现无向图。 首先需要一个 保存是哪个节点 的数组 e 然后就是类似指针数组的 表 h ，每个表都会连一串单链表 e,ne
1、掌握图的 邻接矩阵 和 邻接表 表示 2、掌握图的 深度优先 和 广度优先 搜索方法 3、理解 图的应用 方法 说明以下概念 1、深度优先搜索遍历： 一种图的遍历方式：从图中 任意一个 起始顶点 V 出发，接着访问它的任意一个 邻接顶点 W1 ；再从 W1 出发，访问与 W1
本篇文章开始学习数据结构的图的相关知识，涉及的基本概念还是很多的。 本文的行文思路: 学习图的基本概念 学习图的存储结构——本文主要介绍邻接矩阵和邻接表 对每种结构进行深度优先遍历和广度优先遍历 话不多说，狠活献上 等等，先别急，正式学习之前先认识几个
高阶数据结构！ 图是由顶点集合及顶点间的关系组成的一种数据结构： G = ( V ， E ) G raph图， v ertex顶点， e dge边 其中： 顶点集合 V = {x|x属于某个数据对象集}是有穷非空集合； E = {(x,y)|x,y属于V}或者E = {|x,y属于V Path(x, y)} ，是顶点间关系的有穷集合，也叫做边的集合。 (x, y
高阶数据结构！ 图是由顶点集合及顶点间的关系组成的一种数据结构： G = ( V ， E ) G raph图， v ertex顶点， e dge边 其中： 顶点集合 V = {x|x属于某个数据对象集}是有穷非空集合； E = {(x,y)|x,y属于V}或者E = {|x,y属于V Path(x, y)} ，是顶点间关系的有穷集合，也叫做边的集合。 (x, y
