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10.1. 图
「图 Graph」是一种非线性数据结构,由「顶点 Vertex」和「边 Edge」组成。我们可以将图 G
抽象地表示为一组顶点 V
和一组边 E
的集合。以下示例展示了一个包含 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」看作节点,把「边」看作连接各个节点的指针,则可将「图」看作是一种从「链表」拓展而来的数据结构。相较于线性关系(链表)和分治关系(树),网络关系(图)的自由度更高,从而更为复杂。
10.1.1. 图常见类型
根据边是否具有方向,可分为「无向图 Undirected Graph」和「有向图 Directed Graph」。
- 在无向图中,边表示两顶点之间的“双向”连接关系,例如微信或 QQ 中的“好友关系”;
- 在有向图中,边具有方向性,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,可分为「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
我们还可以为边添加“权重”变量,从而得到「有权图 Weighted Graph」。例如,在王者荣耀等手游中,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用有权图来表示。
Fig. 有权图与无权图
10.1.2. 图常用术语
- 「邻接 Adjacency」:当两顶点之间存在边相连时,称这两顶点“邻接”。在上图中,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 经过的边构成的序列被称为从 A 到 B 的“路径”。在上图中,边序列 1-5-2-4 是顶点 1 到顶点 4 的一条路径。
- 「度 Degree」表示一个顶点拥有的边数。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。
10.1.3. 图的表示
图的常用表示方法包括「邻接矩阵」和「邻接表」。以下使用无向图进行举例。
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,用 1
或 0
表示两个顶点之间是否存在边。
如下图所示,设邻接矩阵为 M
、顶点列表为 V
,那么矩阵元素 M[i][j] = 1
表示顶点 V[i]
到顶点 V[j]
之间存在边,反之 M[i][j] = 0
表示两顶点之间无边。
Fig. 图的邻接矩阵表示
邻接矩阵具有以下特性:
- 顶点不能与自身相连,因此邻接矩阵主对角线元素没有意义。
- 对于无向图,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,则可表示有权图。
使用邻接矩阵表示图时,我们可以直接访问矩阵元素以获取边,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)
,内存占用较多。
邻接表
「邻接表 Adjacency List」使用 n
个链表来表示图,链表节点表示顶点。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
邻接表仅存储实际存在的边,而边的总数通常远小于 n^2
,因此它更加节省空间。然而,在邻接表中需要通过遍历链表来查找边,因此其时间效率不如邻接矩阵。
观察上图可发现,邻接表结构与哈希表中的「链地址法」非常相似,因此我们也可以采用类似方法来优化效率。例如,当链表较长时,可以将链表转化为 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;此外,还可以将链表转换为哈希表,将时间复杂度降低至 O(1)
。
10.1.4. 图常见应用
实际应用中,许多系统都可以用图来建模,相应的待求解问题也可以约化为图计算问题。
顶点 | 边 | 图计算问题 | |
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