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前言

图的结构比较复杂，任何两个顶点之间都可能有关系。如果采用顺序存储，则需要使用二维数组表示元素之间的关系，即邻接矩阵(Adjacency Matrix),也可以使用边集数组，把，每条边顺序存储起来。如果采用链式存储,则有邻接表.十字链表和邻接多重表等表示方法。其中，邻接矩阵和邻接表是最简单、最常用的存储方法。。
 

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提示：以下是本篇文章正文内容，本篇文章参考《算法训练营》

一、领接矩阵

1.概念

邻接矩阵通常采用一个一维数组存储图中节点的信息，采用一个二维数组存储图中节点之间的邻接关系。

2.分类

1. 邻接矩阵的表示方法

无向图、有向图和网的邻接矩阵的表示方法如下所述。

（1）无向图的邻接矩阵

在无向图中，若从节点vi  到节点vj  有边，则邻接矩阵 M  [i ][j ]= M  [j ][i ]=1，否则 M  [i ][j ]=0。

例如，一个无向图的节点信息和邻接矩阵如下图所示。在该无向图中，从节点a 到节点b 有边，从节点b 到节点a 也有边，节点a 、b 在一维数组中的存储位置分别为0、1，则 M  [0][1]= M  [1][0]=1。 

              

无向图的邻接矩阵的特点如下。

（1）无向图的邻接矩阵是对称矩阵，并且是唯一的。

（2）第i 行或第i 列非零元素的个数正好是第i 个节点的度。上图中的邻接矩阵，第3列非零元素的个数为2，说明第3个节点c 的度为2。

（2）有向图的邻接矩阵 

在有向图中，若从节点vi  到节点vj  有边，则邻接矩阵 M  [i ][j ]=1，否则 M  [i ][j ]=0。

注意： 以尖括号<vi  ,vj  >表示的是有序对，以圆括号(vi  ,vj  )表示的是无序对，后同。

 例如，一个有向图的节点信息和邻接矩阵如下图所示。在该有向图中，从节点a 到节点b 有边，节点a 、b 在一维数组中的存储位置分别为0、1，因此 M  [0][1]=1。有向图中的边是有向边，从节点a 到节点b 有边，从节点b 到节点a 不一定有边，因此有向图的邻接矩阵不一定是对称的。

                 

有向图的邻接矩阵的特点如下

（1）有向图的邻接矩阵不一定是对称的。

（2）第i 行非零元素的个数正好是第i 个节点的出度，第i 列非零元素的个数正好是第i 个节点的入度。上图中的邻接矩阵，第3行非零元素的个数为2，第3列非零元素的个数也为2，说明第3个节点c 的出度和入度均为2。

3）网的邻接矩阵

网是带权图，需要存储边的权值，则邻接矩阵表示为其中，wij  表示边上的权值，∞表示无穷大。当i =j 时，wii  也可被设置为0。

例如，一个网的节点信息和邻接矩阵如下图所示。在该网中，从节点a 到节点b 有边，且该边的权值为2，节点a 、b 在一维数组中的存储位置分别为0、1，因此 M  [0][1]=2。从节点b 到节点a 没有边，因此 M  [1][0]=∞。 

   

        

3.步骤

算法步骤： 

（1）输入节点数和边数；

（2）依次输入节点信息，将其存储到节点数组Vex[]中；

（3）初始化邻接矩阵，如果是图，则将其初始化为0；如果是网，则将其初始化为∞；

（4）依次输入每条边依附的两个节点，如果是网，则还需要输入该边的权值。

• 如果是无向图，则输入a b ，查询节点a、b 在节点数组Vex[]中的存储下标i 、j ，令Edge[i ][j ]=Edge[j ][i ]=1。

• 如果是有向图，则输入a b ，查询节点a、b 在节点数组Vex[]中的存储下标i 、j ，令Edge[i ][j ]=1。

• 如果是无向网，则输入a b w ，查询节点a、b 在节点数组Vex[]中的存储下标i 、j ，令Edge[i ][j ]=Edge[j ][i ]=w 。

• 如果是有向网，则输入a b w ，查询节点a、b 在节点数组Vex[]中的存储下标i 、j ，令Edge[i ][j ]=w 。

完美图解： 一个无向图如下图所示，其邻接矩阵的存储过程如下所述。

                  

（1）输入节点数和边数。

4  5

结果：G .vexnum=4、G .edgenum=5。

（2）输入节点信息，将其存入节点信息数组。

a b c d

  

 （3）初始化邻接矩阵的值均为0，如下图所示。

                  

（4）依次输入每条边依附的两个节点。

  • 输入a b ，处理结果：在Vex[]数组中查找到节点a 、b 的下标分别为0、1，是无向图，因此令       Edge[0][1]=Edge[1][0]=1，如下图所示。

• 输入a d ，处理结果：在Vex[]数组中查找到节点a 、d 的下标分别为0、3，是无向图，因此令Edge[0][3]= Edge[3][0]=1，如下图所示。

• 输入b c ，处理结果：在Vex[]数组中查找到节点b 、c 的下标分别为1、2，是无向图，因此令Edge[1][2]= Edge[2][1]=1，如下图所示。

• 输入b d ，处理结果：在Vex[]数组中查找到节点b 、d 的下标分别为1、3，是无向图，因此令Edge[1][3]= Edge[3][1]=1，如下图所示。

• 输入c d ，处理结果：在Vex[]数组中查找到节点c 、d 的下标分别为2、3，是无向图，因此令Edge[2][3]= Edge[3][2]=1，如下图所示。

在实际应用中，也可以先输入节点信息并将其存入数组Vex[]。在输入边时直接输入节点的存储下标序号，这样可以节省查询节点下标所需的时间，从而提高效率。

4. 邻接矩阵的优缺点

（1）优点如下。

• 快速判断在两节点之间是否有边。在图中，Edge[i ][j ]=1，表示有边；Edge[i ][j ]=0，表示无边。在网中，Edge[i ][j ]=∞，表示无边，否则表示有边。时间复杂度为O (1)。

• 方便计算各节点的度。在无向图中，邻接矩阵第i 行元素之和就是节点i 的度；在有向图中，第i 行元素之和就是节点i 的出度，第i 列元素之和就是节点i 的入度。时间复杂度为O (n )。

（2）缺点如下。

• 不便于增删节点。增删节点时，需要改变邻接矩阵的大小，效率较低。

• 不便于访问所有邻接点。访问第i 个节点的所有邻接点时，需要访问第i 行的所有元素，时间复杂度为O (n )。访问所有节点的邻接点，时间复杂度为O (n 2 )。

• 空间复杂度高，为O (n 2 )。

在实际应用中，如果在一个程序中只用到一个图，就可以用一个二维数组表示邻接矩阵，直接输入节点的下标，省去节点信息查询步骤。有时如果图无变化，则为了方便，可以省去输入操作，直接在程序头部定义邻接矩阵。

5.代码 

领接矩阵存储结构创建

typedef char VexType;    //顶点数最大值
typedef int EdgeType;    //顶点的数据类型，根据需要定义
#define MaxVnum 100;     //边上权值的数据类型，若不带权值，则为0或1
typedef struct
{
     VexType Vex[MaxVnum];          //存储顶点信息
     EdgeType Edge[MaxVnum][MaxVnum];
     int vexnum,edgenum;            //顶点数，边数
} AMGragh;

无向图代码如下 

//邻接矩阵创建无向图
#include <iostream>
using namespace std;

#define MaxVnum 100  //顶点数最大值
typedef char VexType;  //顶点的数据类型，根据需要定义
typedef int EdgeType;  //边上权值的数据类型，若不带权值的图，则为0或1
typedef struct{
	VexType Vex[MaxVnum];
	EdgeType Edge[MaxVnum][MaxVnum];
	int vexnum,edgenum; //顶点数，边数
}AMGragh;

int locatevex(AMGragh G,VexType x)
{
    for(int i=0;i<G.vexnum;i++)//查找顶点信息的下标
       if(x==G.Vex[i])
        return i;
    return -1;//没找到
}


void CreateAMGraph(AMGragh &G)
{
    int i,j;
    VexType u,v;
    cout << "请输入顶点数："<<endl;
    cin>>G.vexnum;                    //如果取的不是地址符号就要用G->vexnum 
    cout << "请输入边数:"<<endl;
    cin>>G.edgenum;
    cout << "请输入顶点信息:"<<endl;
    for(int i=0;i<G.vexnum;i++)//输入顶点信息，存入顶点信息数组
        cin>>G.Vex[i];
    for(int i=0;i<G.vexnum;i++)//初始化邻接矩阵所有值为0，如果是网，则初始化邻接矩阵为无穷大
      for(int j=0;j<G.vexnum;j++)
         G.Edge[i][j]=0;
    cout << "请输入每条边依附的两个顶点："<<endl;
    while(G.edgenum--)
    {
       cin>>u>>v;
       i=locatevex(G,u);//查找顶点u的存储下标
       j=locatevex(G,v);//查找顶点v的存储下标
       if(i!=-1&&j!=-1)
         G.Edge[i][j]=G.Edge[j][i]=1; //邻接矩阵储置1
       else
       {
           cout << "输入顶点信息错！请重新输入！"<<endl;
           G.edgenum++;//本次输入不算
       }
    }
}

void print(AMGragh G)//输出邻接矩阵
{
    cout<<"图的邻接矩阵为："<<endl;
    for(int i=0;i<G.vexnum;i++)
    {
        for(int j=0;j<G.vexnum;j++)
         cout<<G.Edge[i][j]<<"\t";
        cout<<endl;
    }
}


int main()
{
    AMGragh G;
    CreateAMGraph(G);
    print(G);
    return 0;
}