在图论中,邻接矩阵是图的一种常见的表示方式,可以方便地表示节点之间的关系。尤其是在许多算法中,如最短路径算法、最小生成树算法等,都需要用到邻接矩阵。本文将介绍无向图邻接矩阵的求法,并探讨邻接矩阵的相关概念。
1.无向图邻接矩阵的定义
在无向图中,假设有n个节点,那么它的邻接矩阵是一个n×n的矩阵A,其中A[i][j]表示节点i和节点j之间是否有边相连。如果有,则A[i][j]为1,否则为0。由于是无向图,邻接矩阵可以用一个对称矩阵来表示,即A[i][j]=A[j][i]。
例如,有一个5个节点的无向图,其邻接矩阵可以表示为:
1 2 3 4 5
1 0 1 0 1 0
2 1 0 1 1 0
3 0 1 0 1 1
4 1 1 1 0 1
5 0 0 1 1 0
2. 如何求无向图的邻接矩阵
求无向图的邻接矩阵,主要分为以下两步:
2.1 确定节点数n
一般情况下,当给出一个无向图时,需要先确定该图的节点数n。可以根据有多少个不同的顶点即可确定n。
2.2 填充矩阵A
当确定了节点数n后,可以初始化一个n×n的矩阵A。然后依次读取所有边,将边尾对应的矩阵元素设为1,由于是无向图,所以对称矩阵的另一部分也要设置为1。
例如,有一个无向图:
A--B
| / |
|/ |
C---D
这个无向图的节点数是4,所以可以初始化一个4×4的矩阵A:
0 0 0 0
0 0 0 0
0 0 0 0
0 0 0 0
然后,读取边A-B,将第1行第2列和第2行第1列的元素设为1:
0 1 0 0
1 0 0 0
0 0 0 0
0 0 0 0
接着,读取边B-C,将第2行第3列和第3行第2列的元素设为1:
0 1 0 0
1 0 1 0
0 1 0 0
0 0 0 0
然后,读取边C-D,将第3行第4列和第4行第3列的元素设为1:
0 1 0 0
1 0 1 0
0 1 0 1
0 0 1 0
接着,读取边D-A,将第1行第4列和第4行第1列的元素设为1:
0 1 0 1
1 0 1 0
0 1 0 1
1 0 1 0
最后,得到的矩阵就是该无向图的邻接矩阵。
3. 邻接矩阵的应用
邻接矩阵作为一种图的表示方式,可以应用在许多算法中,例如:
3.1 最短路径算法
最短路径算法是一种用于寻找两个节点之间最短路径的算法。在邻接矩阵中,两个节点之间的路径长度就是它们之间的权重之和。
3.2 最小生成树算法
最小生成树算法是一种用于找到无向图中最小的生成树的算法。在邻接矩阵中,可以通过Prim算法或Kruskal算法来找到最小生成树。
3.3 图的遍历
图的遍历是指经过所有的节点和边,确定它们的前后顺序。在邻接矩阵中,可以通过深度优先搜索和广度优先搜索来进行图的遍历。
4.
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