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数 C++实现图的存储结构，复制图并计算节点个数和弧数

2023-07-11 05:40:18 深夜i -- --

C++ 图存储结构复制图节点个数弧数

随着现代计算机技术的发展，图论已经成为了计算机科学中一门极为重要的课程。在实际的应用中，我们经常需要对图进行操作，如复制图、计算节点数以及弧数等。本文将介绍如何使用C++实现图的存储结构，并通过复制图的操作来计算节点个数和弧数。

图的存储结构

在C++中，图的存储结构通常采用邻接矩阵或邻接表两种方式。在邻接矩阵中，用一个二维数组表示图中的所有节点和边，其中行表示出发点，列表示到达点，数组中的值表示这两个节点之间的边的权重。而在邻接表中，用一个数组表示所有的节点，每个节点都是一个链表的头结点，所以这个数组中的每个元素都是一个链表的指针。链表中的每个节点则表示到达该节点的边。

在本文中，我们将采用邻接表的方式来实现图的存储结构。为了表示一个节点，我们可以定义如下的节点结构体：


struct Node {
  int id;     // 节点id
  int outdegree; // 出度
  Edge *first;  // 边链表的头指针
};

其中id表示节点的编号，outdegree表示节点的出度，first则表示以该节点为起点的第一条边在边链表中的位置。而边的结构体可以定义如下：


struct Edge {
  int to;     // 边的终点
  int weight;   // 边的权重
  Edge *next;   // 指向下一条边的指针
};

在这个结构体中，to表示边的终点，weight表示边的权重，next则表示这条边在当前节点的出边链表中的下一条边的指针。

复制图并计算节点个数和弧数

接下来，我们来看看如何复制图并计算节点个数和弧数。假设我们已经构建好了一个无向图的邻接表，我们可以通过以下方式来复制这个图：


int n = ...;  // 节点数
Node *graph = new Node[n];  // 原始图
// 构建原始图
Node *copy = new Node[n];  // 复制的图
for (int i = 0; i < n; i++) {  // 对每个节点进行复制
  copy[i].id = graph[i].id;
  copy[i].outdegree = graph[i].outdegree;
  copy[i].first = nullptr;
  Edge *last = nullptr;
  for (Edge *e = graph[i].first; e != nullptr; e = e->next) {  // 复制出边
    Edge *newedge = new Edge;
    newedge->to = e->to;
    newedge->weight = e->weight;
    newedge->next = nullptr;
    if (last == nullptr) {
      copy[i].first = newedge;  // 如果是第一条边，将其赋值给first
    } else
      last->next = newedge;  // 否则将其添加到链表的尾部
    
    last = newedge;
  }
}
// 对复制的图进行遍历，计算节点个数和弧数
int nodecount = 0, edgecount = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
  nodecount++;
  for (Edge *e = copy[i].first; e != nullptr; e = e->next) {
    edgecount++;  // 计算弧数
  }
}
std::cout << "节点个数为：" << nodecount << std::endl;
std::cout << "弧数为：" << edgecount << std::endl;

在这段代码中，我们首先使用new关键字为原始图和复制的图分配内存。然后，对于每个节点，我们逐一复制其id、outdegree和所有出边。由于链表的头指针位于节点中，我们可以通过访问first来获取这个节点的链表头指针，并通过next遍历整个链表。在复制后的图中，我们需要将每个节点的链表中的边重新链接起来。一旦完成了复制操作，我们就可以对复制的图进行遍历，并计算节点个数和弧数。最后，我们可以输出计算结果。

总结

本文介绍了如何使用C++实现图的存储结构，并演示了如何复制图并计算节点个数和弧数。在实际的应用中，我们还可以使用不同的遍历方式来对图进行处理，并根据不同的算法来计算出各种指标。通过学习本文，相信读者已经对图的存储结构和基本操作有了更加深刻的了解。

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