第十八讲 数据结构之图(一)

图的定义

图(Graph)是由顶点的有穷非空集合和顶点之间的边组成,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。

  1. 线性表中将数据元素叫元素,树中将数据元素叫结点,在图中数据元素称之为顶点(Vertex)。
  2. 顶点集合 V 有穷非空。
  3. 图中,任意两个顶点之间都可能有关系,顶点之间的逻辑关系用边来表示,边集可以是空的。

各种图

无向边:若顶点 vi 到 vj 之间的边没有方向,则称这条边为无向边(Edge),用无序偶对(vi,vj)来表示。 如果图中任意两个顶点之间的边都是无向边,则称该图为无向图。对于下图无向图 G1 来说,G1=(V1,E1),其中顶点集合 V1={a,b,c,d,e};边集合 E1={ (a,b),(a,d),(a,c),(c,e),(d,e) }

图a 无向图

在无向图中,如果任意两个顶点之间都存在边,则称该图为无向完全图。
无向完全图

有向边:若顶点 vi 到 vj 之间的边有方向,则称这条边为有向边,也称为弧(Arc),用有序偶对 <vi,vj> 来表示,vi 称为弧尾(Tail),vi 称为弧头(Head)。 如果图中任意两个顶点之间的边都是有向边,则称该图为有向图。对于下图无向图 G2 来说,G2=(V2,E2),其中顶点集合 V2={a,b,c,d,e};弧集合 E2={ <a,d>,<b,a>,<c,a>,<e,c>,<d,e> }

图b 有向图

在有向图中,如果任意两个顶点之间都存在方向互为相反的两条弧,则称该图为有向完全图。
有向完全图

简单图:在图中,若不存在顶点到自身的边,且同一条边不重复出现,则称这样的图为简单图。

有很少条边的图称为稀疏图,反之称为稠密图。这里的稀疏和稠密是模糊的概念,都是相对而言的。

有些图的边或弧具有与它相关的数字,这种与图的边或弧相关的数叫做权(Weight)。这些权可以表示从一个顶点到另一个顶点的距离或耗费。这种带权的图通常称为网(Network)。

设图 G = (V,E) 和图 G’ = (V’,E’)。如果 V’ ⊆ V 且 E’ ⊆ E,则称 G’ 是 G 的一个子图(Subgraph)。如果 V’ = V 且 E’ ⊆ E,则称 G’是 G 的一个生成子图(Spanning Subgraph)。

原图-----------------------------子图-----------------------生成子图

图的顶点与边间关系

对于无向图 G = (V,E),如果边 (u,v) ∈ E,则称顶点 u 与顶点 v 互为邻接点。边 (u,v) 依附于顶点 u 和 v,或者说边 (u,v) 与顶点 u 和 v 相关联。顶点 v 的度(Degree)是和 v 相关联的边的数目。记为 TD(v)。例如在上图(a)所示的无向图中,边 (a,b) 依附于顶点 a 与 b 上,TD(a) = 3,TD(c) = TD(d) = TD(e) = 2,TD(b) = 1。而此图的边数是 5,各个顶点度的和: 3+2+2+2+1=10,经过分析后发现,边数就是各顶点度数和的一半,记为

对于有向图 G = ( V,E ),如果弧 <u,v> ∈E,则称顶点 u 邻接到顶点 v,顶点 v 邻接自顶点 u,弧 <u,v> 与顶点 u 和 v 相关联。以顶点 v 为头的弧的数目称为 v 的入度(InDegree),记为 ID(v);以顶点 v 为尾的弧的数目称为 v 的出度(OutDegree),记为 OD(v);顶点 v 的度为 TD(v) = ID(v) + OD(v)。而在上图(b)所示的有向图中 ID(a) = 2,OD(a) = 1;TD(a) = 2+1 = 3。此有向图的弧有 5 条,而各个顶点的出度和:1+1+1+1+1=5,入度和:2+0+1+1+1=5。所以


图中的一条通路或路径(Path),就是由 m+1 个顶点与 m 条边交替构成的一个序列 ρ = { v0,e1,v1,e2,v2,…,em,vm },m ≥ 0,且 ei = (vi-1,vi),1 ≤ i ≤ m。路径上边的数目称为路径长度,记作 |ρ|。
长度 |ρ| ≥ 1 的路径,若路径的第一个顶点与最后一个顶点相同,则称之为环路或环 (Cycle)。
如果组成路径 ρ 的所有顶点各不相同,则称之为简单路径(Simple Path);如果在组成环的所有顶点中,除首尾顶点外均各不相同,则称该环为简单环路(Simple Cycle)。例如下图中左图是简单环而右图,由于顶点 C 的重复,它就不是简单环了。

联通图相关术语

在无向图 G 中,如果顶点 v 到顶点 v’ 有路径,则称 v 和 v’ 是连通的。如果对于图中任意两个顶点 vi、vj ∈ V,vi 和 vj 都是连通的,则称 G 是连通图(Connected Graph)。无向图中的极大连通子图称为连通分量。
注意连通分量的概念,他强调:

  1. 要是子图;
  2. 子图要是连通的;
  3. 连通子图含有极大顶点数;
  4. 具有极大顶点数的连通子图包含依附于这些顶点的所有边。

例如,下图(1)不是连通图,而图(2)和(3)是图(1)的两个连通分量。


在有向图 G 中,如果对于每一对 vi、vj ∈ V,vi ≠ vj ,从 vi 到 vj 和从 vj 到 vi 都存在路径,则称 G 是强连通图。有向图中的极大强连通子图称为强连通分量。
例如,下面左图并不是强连通图,因为顶点 b 到顶点 a 路径不存在。右图就是强连通图,而且是左图的强连通分量。


连通图的生成树

连通图的生成树是一个极小的连通子图,它含有图中全部的 n 个顶点,但只有足以构成一棵树的 n-1 条边。比如下图 1 是一普通图,但显然它不是生成树,当去掉两条构成环的边后,比如图 2 ,就满足 n 个顶点,n-1 条边且连通的定义了,因此图 2 是一颗生成树。如果一个图有 n 个顶点和小于 n-1 条边,则是非连通图,如果它多于 n-1 条边,必定构成一个环。不过有 n-1 条边并不一定是生成树。


如果一个有向图恰有一个顶点的入度为 0,其余顶点的入度均为 1,则是一颗有向树。所谓入度为 0 其实就相当于树中的根结点,其余顶点入度为 1 就是说树中的非根节点的双亲只有一个。一个有向图的生成森林由若干颗有向树组成,含有图中全部顶点,但只有足以构成若干颗不相交的有向树的弧。如图 1 是一颗有向图。去掉一些弧后,它可以分解为两颗有向树,如图 2 和图 3 ,这两颗就是图 1 有向图的生成森林。


图的抽象数据类型

ADT 图(Graph)
Data 顶点的有穷非空集合和边的集合
Operation:
CreateGraph(): 图的创建操作。
GetVex(G, v): 求图中的顶点v的值。
… …
DFSTraverse(G, V): 对图G深度优先遍历,每个顶点访问且只访问一次。
BFSTraverse(G, V): 对图G广度优先遍历,每个顶点访问且只访问一次。
end ADT

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