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# 圖
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<u>圖(graph)</u>是一種非線性資料結構,由<u>頂點(vertex)</u>和<u>邊(edge)</u>組成。我們可以將圖 $G$ 抽象地表示為一組頂點 $V$ 和一組邊 $E$ 的集合。以下示例展示了一個包含 5 個頂點和 7 條邊的圖。
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\begin{aligned}
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V & = \{ 1, 2, 3, 4, 5 \} \newline
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E & = \{ (1,2), (1,3), (1,5), (2,3), (2,4), (2,5), (4,5) \} \newline
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G & = \{ V, E \} \newline
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\end{aligned}
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$$
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如果將頂點看作節點,將邊看作連線各個節點的引用(指標),我們就可以將圖看作一種從鏈結串列拓展而來的資料結構。如下圖所示,**相較於線性關係(鏈結串列)和分治關係(樹),網路關係(圖)的自由度更高**,因而更為複雜。
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![鏈結串列、樹、圖之間的關係](graph.assets/linkedlist_tree_graph.png)
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## 圖的常見型別與術語
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根據邊是否具有方向,可分為<u>無向圖(undirected graph)</u>和<u>有向圖(directed graph)</u>,如下圖所示。
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- 在無向圖中,邊表示兩頂點之間的“雙向”連線關係,例如微信或 QQ 中的“好友關係”。
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- 在有向圖中,邊具有方向性,即 $A \rightarrow B$ 和 $A \leftarrow B$ 兩個方向的邊是相互獨立的,例如微博或抖音上的“關注”與“被關注”關係。
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![有向圖與無向圖](graph.assets/directed_graph.png)
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根據所有頂點是否連通,可分為<u>連通圖(connected graph)</u>和<u>非連通圖(disconnected graph)</u>,如下圖所示。
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- 對於連通圖,從某個頂點出發,可以到達其餘任意頂點。
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- 對於非連通圖,從某個頂點出發,至少有一個頂點無法到達。
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![連通圖與非連通圖](graph.assets/connected_graph.png)
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我們還可以為邊新增“權重”變數,從而得到如下圖所示的<u>有權圖(weighted graph)</u>。例如在《王者榮耀》等手遊中,系統會根據共同遊戲時間來計算玩家之間的“親密度”,這種親密度網路就可以用有權圖來表示。
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![有權圖與無權圖](graph.assets/weighted_graph.png)
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圖資料結構包含以下常用術語。
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- <u>鄰接(adjacency)</u>:當兩頂點之間存在邊相連時,稱這兩頂點“鄰接”。在上圖中,頂點 1 的鄰接頂點為頂點 2、3、5。
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- <u>路徑(path)</u>:從頂點 A 到頂點 B 經過的邊構成的序列被稱為從 A 到 B 的“路徑”。在上圖中,邊序列 1-5-2-4 是頂點 1 到頂點 4 的一條路徑。
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- <u>度(degree)</u>:一個頂點擁有的邊數。對於有向圖,<u>入度(in-degree)</u>表示有多少條邊指向該頂點,<u>出度(out-degree)</u>表示有多少條邊從該頂點指出。
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## 圖的表示
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圖的常用表示方式包括“鄰接矩陣”和“鄰接表”。以下使用無向圖進行舉例。
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### 鄰接矩陣
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設圖的頂點數量為 $n$ ,<u>鄰接矩陣(adjacency matrix)</u>使用一個 $n \times n$ 大小的矩陣來表示圖,每一行(列)代表一個頂點,矩陣元素代表邊,用 $1$ 或 $0$ 表示兩個頂點之間是否存在邊。
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如下圖所示,設鄰接矩陣為 $M$、頂點串列為 $V$ ,那麼矩陣元素 $M[i, j] = 1$ 表示頂點 $V[i]$ 到頂點 $V[j]$ 之間存在邊,反之 $M[i, j] = 0$ 表示兩頂點之間無邊。
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![圖的鄰接矩陣表示](graph.assets/adjacency_matrix.png)
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鄰接矩陣具有以下特性。
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- 頂點不能與自身相連,因此鄰接矩陣主對角線元素沒有意義。
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- 對於無向圖,兩個方向的邊等價,此時鄰接矩陣關於主對角線對稱。
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- 將鄰接矩陣的元素從 $1$ 和 $0$ 替換為權重,則可表示有權圖。
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使用鄰接矩陣表示圖時,我們可以直接訪問矩陣元素以獲取邊,因此增刪查改操作的效率很高,時間複雜度均為 $O(1)$ 。然而,矩陣的空間複雜度為 $O(n^2)$ ,記憶體佔用較多。
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### 鄰接表
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<u>鄰接表(adjacency list)</u>使用 $n$ 個鏈結串列來表示圖,鏈結串列節點表示頂點。第 $i$ 個鏈結串列對應頂點 $i$ ,其中儲存了該頂點的所有鄰接頂點(與該頂點相連的頂點)。下圖展示了一個使用鄰接表儲存的圖的示例。
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![圖的鄰接表表示](graph.assets/adjacency_list.png)
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鄰接表僅儲存實際存在的邊,而邊的總數通常遠小於 $n^2$ ,因此它更加節省空間。然而,在鄰接表中需要透過走訪鏈結串列來查詢邊,因此其時間效率不如鄰接矩陣。
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觀察上圖,**鄰接表結構與雜湊表中的“鏈式位址”非常相似,因此我們也可以採用類似的方法來最佳化效率**。比如當鏈結串列較長時,可以將鏈結串列轉化為 AVL 樹或紅黑樹,從而將時間效率從 $O(n)$ 最佳化至 $O(\log n)$ ;還可以把鏈結串列轉換為雜湊表,從而將時間複雜度降至 $O(1)$ 。
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## 圖的常見應用
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如下表所示,許多現實系統可以用圖來建模,相應的問題也可以約化為圖計算問題。
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<p align="center"> 表 <id> 現實生活中常見的圖 </p>
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| | 頂點 | 邊 | 圖計算問題 |
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| 社交網路 | 使用者 | 好友關係 | 潛在好友推薦 |
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| 地鐵線路 | 站點 | 站點間的連通性 | 最短路線推薦 |
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| 太陽系 | 星體 | 星體間的萬有引力作用 | 行星軌道計算 |
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