[考验之旅·数据结构] 图

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了[考验之旅·数据结构] 图相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

今天复习了图的知识,稍作回顾整理。

 

描述一个图,无非一个点集V,一个边集E.

 

图的存储有邻接矩阵(适用于稠密图),邻接表(适用于稀疏图),十字链表(有向图),多重邻接表(无向图)。当我们说边<A,B>时,A是弧尾,B是弧头。

 

图的遍历可以用DFS{深度优先搜索}或者BFS{广度优先搜索}实现。这个时候,邻接表一般能优化时间复杂度。

 

图的应用包括:

  最小生成树

  ——Prim算法:选一个顶点开始,从相邻边中选最短的加入。加入的边连接一个树上点和一个树外点。

  ——Kruskal算法:将边排序,逐次选择最短边,若能连接在不同分量上的两点,则合并(加入树)。

  最短路

  ——Dijkstra算法:单源最短路。从源点开始估计到其他点的距离。在n-1次循环中,每次将最短边确定下来,考查其他估计距离能否通过该点缩短,若能则更新。

  ——Floyd算法:动态规划。三层循环,两边之和若小于第三边,则更新。

  拓扑排序

  ——依次选择入度为0的点加入序列,更新与该点相连的其他点的入度。

  关键路径

  ——单源单汇AOE图中,源点到汇点的最长路径。事件为点,活动为边,分清事件最早开始时间,事件最迟开始时间,活动最迟开始时间,活动最早开始时间。若要缩短工期,需要在所有关键路径上调整效率。

 

以上是关于[考验之旅·数据结构] 图的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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