5.5 KiB
comments |
---|
true |
9.1. 图(Graph)
「图 Graph」是一种非线性数据结构,由「顶点 Vertex」和「边 Edge」组成。我们可将图 G
抽象地表示为一组顶点 V
和一组边 E
的集合。例如,以下表示一个包含 5 个顶点和 7 条边的图
$$
\begin{aligned}
V & = { 1, 2, 3, 4, 5 } \newline
E & = { (1,2), (1,3), (1,5), (2,3), (2,4), (2,5), (4,5) } \newline
G & = { V, E } \newline
\end{aligned}
Fig. 链表、树、图之间的关系
那么,图与其他数据结构的关系是什么?如果我们把「顶点」看作结点,把「边」看作连接各个结点的指针,则可将「图」看成一种从「链表」拓展而来的数据结构。相比线性关系(链表)和分治关系(树),网络关系(图)的自由度更高,也从而更为复杂。
9.1.1. 图常见类型
根据边是否有方向,分为「无向图 Undirected Graph」和「有向图 Directed Graph」。
- 在无向图中,边表示两顶点之间“双向”的连接关系,例如微信或 QQ 中的“好友关系”;
- 在有向图中,边是有方向的,即
A \rightarrow B
和A \leftarrow B
两个方向的边是相互独立的,例如微博或抖音上的“关注”与“被关注”关系;
Fig. 有向图与无向图
根据所有顶点是否连通,分为「连通图 Connected Graph」和「非连通图 Disconnected Graph」。
- 对于连通图,从某个顶点出发,可以到达其余任意顶点;
- 对于非连通图,从某个顶点出发,至少有一个顶点无法到达;
Fig. 连通图与非连通图
我们可以给边添加“权重”变量,得到「有权图 Weighted Graph」。例如,在王者荣耀等游戏中,系统会根据共同游戏时间来计算玩家之间的“亲密度”,这种亲密度网络就可以使用有权图来表示。
Fig. 有权图与无权图
9.1.2. 图常用术语
- 「邻接 Adjacency」:当两顶点之间有边相连时,称此两顶点“邻接”。例如,上图中顶点 1 的邻接顶点为顶点 2, 3, 5 。
- 「路径 Path」:从顶点 A 到顶点 B 走过的边构成的序列,被称为从 A 到 B 的“路径”。例如,上图中 1, 5, 2, 4 是顶点 1 到顶点 4 的一个路径。
- 「度 Degree」表示一个顶点具有多少条边。对于有向图,「入度 In-Degree」表示有多少条边指向该顶点,「出度 Out-Degree」表示有多少条边从该顶点指出。
9.1.3. 图的表示
图的常用表示方法有「邻接矩阵」和「邻接表」。以下使用「无向图」来举例。
邻接矩阵
设图的顶点数量为 n
,「邻接矩阵 Adjacency Matrix」使用一个 n \times n
大小的矩阵来表示图,每一行(列)代表一个顶点,矩阵元素代表边,使用 1
或 0
来表示两个顶点之间有边或无边。
如下图所示,记邻接矩阵为 M
、顶点列表为 V
,则矩阵元素 M[i][j] = 1
代表着顶点 V[i]
到顶点 V[j]
之间有边,相反地 M[i][j] = 0
代表两顶点之间无边。
Fig. 图的邻接矩阵表示
邻接矩阵具有以下性质:
- 顶点不能与自身相连,因而邻接矩阵主对角线元素没有意义。
- 「无向图」两个方向的边等价,此时邻接矩阵关于主对角线对称。
- 将邻接矩阵的元素从
1
,0
替换为权重,则能够表示「有权图」。
使用邻接矩阵表示图时,我们可以直接通过访问矩阵元素来获取边,因此增删查操作的效率很高,时间复杂度均为 O(1)
。然而,矩阵的空间复杂度为 O(n^2)
,内存占用较大。
邻接表
「邻接表 Adjacency List」使用 n
个链表来表示图,链表结点表示顶点。第 i
条链表对应顶点 i
,其中存储了该顶点的所有邻接顶点(即与该顶点相连的顶点)。
Fig. 图的邻接表表示
邻接表仅存储存在的边,而边的总数往往远小于 n^2
,因此更加节省空间。但是,因为在邻接表中需要通过遍历链表来查找边,所以其时间效率不如邻接矩阵。
观察上图发现,邻接表结构与哈希表「链地址法」非常相似,因此我们也可以用类似方法来优化效率。比如,当链表较长时,可以把链表转化为 AVL 树或红黑树,从而将时间效率从 O(n)
优化至 O(\log n)
,还可以通过中序遍历获取有序序列;还可以将链表转化为哈希表,将时间复杂度降低至 O(1)
。
9.1.4. 图常见应用
现实中的许多系统都可以使用图来建模,对应的待求解问题也可以被约化为图计算问题。
顶点 | 边 | 图计算问题 | |
---|---|---|---|
社交网络 | 用户 | 好友关系 | 潜在好友推荐 |
地铁线路 | 站点 | 站点间的连通性 | 最短路线推荐 |
太阳系 | 星体 | 星体间的万有引力作用 | 行星轨道计算 |