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图的基础操作
图的基础操作可分为对“边”的操作和对“顶点”的操作。在“邻接矩阵”和“邻接表”两种表示方法下，实现方式有所不同。
基于邻接矩阵的实现
给定一个顶点数量为 n 的无向图，则各种操作的实现方式如下图所示。
- 添加或删除边：直接在邻接矩阵中修改指定的边即可，使用
O(1)时间。而由于是无向图，因此需要同时更新两个方向的边。 - 添加顶点：在邻接矩阵的尾部添加一行一列，并全部填
0即可，使用O(n)时间。 - 删除顶点：在邻接矩阵中删除一行一列。当删除首行首列时达到最差情况，需要将
(n-1)^2个元素“向左上移动”，从而使用O(n^2)时间。 - 初始化：传入
n个顶点，初始化长度为n的顶点列表vertices，使用O(n)时间；初始化n \times n大小的邻接矩阵adjMat，使用O(n^2)时间。
=== "初始化邻接矩阵"
=== "添加边"
=== "删除边"
=== "添加顶点"
=== "删除顶点"
以下是基于邻接矩阵表示图的实现代码：
[file]{graph_adjacency_matrix}-[class]{graph_adj_mat}-[func]{}
基于邻接表的实现
设无向图的顶点总数为 $n$、边总数为 m ，则可根据下图所示的方法实现各种操作。
- 添加边：在顶点对应链表的末尾添加边即可，使用
O(1)时间。因为是无向图，所以需要同时添加两个方向的边。 - 删除边：在顶点对应链表中查找并删除指定边，使用
O(m)时间。在无向图中，需要同时删除两个方向的边。 - 添加顶点：在邻接表中添加一个链表，并将新增顶点作为链表头节点，使用
O(1)时间。 - 删除顶点：需遍历整个邻接表，删除包含指定顶点的所有边，使用
O(n + m)时间。 - 初始化：在邻接表中创建
n个顶点和2m条边，使用O(n + m)时间。
=== "初始化邻接表"
=== "添加边"
=== "删除边"
=== "添加顶点"
=== "删除顶点"
以下是邻接表的代码实现。对比上图，实际代码有以下不同。
- 为了方便添加与删除顶点，以及简化代码，我们使用列表（动态数组）来代替链表。
- 使用哈希表来存储邻接表，
key为顶点实例，value为该顶点的邻接顶点列表（链表）。
另外，我们在邻接表中使用 Vertex 类来表示顶点，这样做的原因是：如果与邻接矩阵一样，用列表索引来区分不同顶点，那么假设要删除索引为 i 的顶点，则需遍历整个邻接表，将所有大于 i 的索引全部减 1 ，效率很低。而如果每个顶点都是唯一的 Vertex 实例，删除某一顶点之后就无须改动其他顶点了。
[file]{graph_adjacency_list}-[class]{graph_adj_list}-[func]{}
效率对比
设图中共有 n 个顶点和 m 条边，下表对比了邻接矩阵和邻接表的时间效率和空间效率。
表 邻接矩阵与邻接表对比
| 邻接矩阵 | 邻接表（链表） | 邻接表（哈希表） | |
|---|---|---|---|
| 判断是否邻接 | O(1) |
O(m) |
O(1) |
| 添加边 | O(1) |
O(1) |
O(1) |
| 删除边 | O(1) |
O(m) |
O(1) |
| 添加顶点 | O(n) |
O(1) |
O(1) |
| 删除顶点 | O(n^2) |
O(n + m) |
O(n) |
| 内存空间占用 | O(n^2) |
O(n + m) |
O(n + m) |
观察上表，似乎邻接表（哈希表）的时间效率与空间效率最优。但实际上，在邻接矩阵中操作边的效率更高，只需一次数组访问或赋值操作即可。综合来看，邻接矩阵体现了“以空间换时间”的原则，而邻接表体现了“以时间换空间”的原则。