Python利用邻接矩阵构建图结构的代码实现与解析
本文详细介绍如何使用Python列表构造图的邻接矩阵。通过具体代码示例,演示无向图的边添加方法及矩阵输出结果。文章同时分析了邻接矩阵在顶点多边少时的空间浪费及查询效率缺陷,为理解图存储结构提供参考。
问题背景
探讨如何利用列表数据结构来构建图模型
采用邻接矩阵作为图的存储方式
以下是Python语言的具体代码实现示例
# !/usr/bin/env python # -*-encoding: utf-8-*- # author:LiYanwei # version:0.1 # 邻接矩阵 ''' a---b\ | | \ | | c | | / e---d/ 对于无向图顶点之间存在边,则为1,反之则为0 a b c d e a 0 1 0 0 1 b 1 0 1 1 0 c 0 1 0 1 0 d 0 1 1 0 1 e 1 0 0 1 0 观察得知对脚线对称 对于有向图,若a--->b存在,则为ab之间为1,ba为0 对于有权值的存在,可以设置相应的数值 缺陷: 1.对于定点多边少的图,构造的矩阵空间浪费 2.获取某个顶点的邻接顶点,需要遍历相应的列表,找到1的顶点 ''' # 构造顶点 列表解析 N = 5 a, b, c, d, e = xrange(5) G = [[0] * N for _ in xrange(5)] # 无向图构造边 def addEdge(G, v1 ,v2): G[v1][v2] = G[v2][v1] = 1 addEdge(G, a, b) addEdge(G, b, c) addEdge(G, b, d) addEdge(G, b, e) addEdge(G, d, e) addEdge(G, d, c) print G
程序运行输出结果如下:
[[0, 1, 0, 0, 0], [1, 0, 1, 1, 1], [0, 1, 0, 1, 0], [0, 1, 1, 0, 1], [0, 1, 0, 1, 0]]
核心要点总结
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