邻接矩阵 订阅
逻辑结构分为两部分:V和E集合,其中,V是顶点,E是边。因此,用一个一维数组存放图中所有顶点数据;用一个二维数组存放顶点间关系(边或弧)的数据,这个二维数组称为邻接矩阵。邻接矩阵又分为有向图邻接矩阵和无向图邻接矩阵 展开全文
逻辑结构分为两部分:V和E集合,其中,V是顶点,E是边。因此,用一个一维数组存放图中所有顶点数据;用一个二维数组存放顶点间关系(边或弧)的数据,这个二维数组称为邻接矩阵。邻接矩阵又分为有向图邻接矩阵和无向图邻接矩阵
信息
外文名
Adjacency Matrix
分    类
有向图邻接矩阵和无向图邻接矩阵
科    目
数据结构
中文名
邻接矩阵
简    介
表示顶点之间相邻关系的矩阵
邻接矩阵定义
邻接矩阵(Adjacency Matrix)是表示顶点之间相邻关系的矩阵。设G=(V,E)是一个图,其中V={v1,v2,…,vn} [1]  。G的邻接矩阵是一个具有下列性质的n阶方阵:①对无向图而言,邻接矩阵一定是对称的,而且主对角线一定为零(在此仅讨论无向简单图),副对角线不一定为0,有向图则不一定如此。②在无向图中,任一顶点i的度为第i列(或第i行)所有非零元素的个数,在有向图中顶点i的出度为第i行所有非零元素的个数,而入度为第i列所有非零元素的个数。③用邻接矩阵法表示图共需要n^2个空间,由于无向图的邻接矩阵一定具有对称关系,所以扣除对角线为零外,仅需要存储上三角形或下三角形的数据即可,因此仅需要n(n-1)/2个空间。
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