图论01-【无权无向】-图的基本表示-邻接矩阵/邻接表
文章目录
- 1. 代码仓库
- 2. 图的基本表示的比较
- 3. 邻接矩阵:Array和TreeSet
- 3.1 图示
- 3.2 Array主要代码解析
- 3.3 测试输出
- 3.4 使用TreeSet的代码
- 4. 邻接表:LinkedList
- 4.1 图示
- 4.2 LinkedList主要代码解析
- 4.3 测试输出
- 5. 完整代码
- 5.1 邻接表 - Array
- 5.2 邻接表-TreeSet
- 5.3 邻接矩阵-LinkedList
- 5.4 输入文件
1. 代码仓库
https://github.com/Chufeng-Jiang/Graph-Theory/tree/main/src/Chapt01_Adjacency
2. 图的基本表示的比较
3. 邻接矩阵:Array和TreeSet
3.1 图示
3.2 Array主要代码解析
代码有删减
public AdjMatrix(String filename){File file = new File(filename);try(Scanner scanner = new Scanner(file)){ V = scanner.nextInt(); //读取第一行第一个数,代表图中的顶点数//构造邻接矩阵adj = new int[V][V]; E = scanner.nextInt(); //读取第一行第二个数,代表图中边的数量// E是边的数量,在g.txt中表示为第二行开始的E行for (int i = 0; i < E; i++) {int a = scanner.nextInt(); //读取边的一个顶点int b = scanner.nextInt(); //读取边的另一个顶点adj[a][b] = 1; //存在边则设置为1adj[b][a] = 1;}}
}
3.3 测试输出
3.4 使用TreeSet的代码
代码有删减
只需要改动一行
adj = new TreeSet[V]; //构造邻接表, V行,V个LinkedList
4. 邻接表:LinkedList
4.1 图示
4.2 LinkedList主要代码解析
代码有删减
public class AdjList {private int V;private int E;private LinkedList<Integer>[] adj;public AdjList(String filename){File file = new File(filename);try(Scanner scanner = new Scanner(file)){V = scanner.nextInt();/*构造邻接表, V行,V个LinkedList*/adj = new LinkedList[V]; for (int i = 0; i < V; i++) {adj[i] = new LinkedList<Integer>();}E = scanner.nextInt(); //读取第一行第二个数// E是边的数量,在g.txt中表示为第二行开始的E行for (int i = 0; i < E; i++) {int a = scanner.nextInt(); //读取边的一个顶点int b = scanner.nextInt(); //读取边的另一个顶点adj[a].add(b);adj[b].add(a);}}}
4.3 测试输出
5. 完整代码
5.1 邻接表 - Array
package Chapt01_Adjacency;import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.LinkedList;
import java.util.Scanner;public class AdjList {private int V;private int E;private LinkedList<Integer>[] adj;public AdjList(String filename){File file = new File(filename);try(Scanner scanner = new Scanner(file)){V = scanner.nextInt();if(V < 0) throw new IllegalArgumentException("V must be non-negative");adj = new LinkedList[V]; //构造邻接表, V行,V个LinkedListfor (int i = 0; i < V; i++) {adj[i] = new LinkedList<Integer>();}E = scanner.nextInt(); //读取第一行第二个数if(E < 0) throw new IllegalArgumentException("E must be non-negative");// E是边的数量,在g.txt中表示为第二行开始的E行for (int i = 0; i < E; i++) {int a = scanner.nextInt(); //读取边的一个顶点validateVertex(a);int b = scanner.nextInt(); //读取边的另一个顶点validateVertex(b);if(a == b) throw new IllegalArgumentException("Self Loop is Detected"); //判断是够存在自环边if(adj[a].contains(b)) throw new IllegalArgumentException("Parallel Edges are Detected"); //判断是够存在平行l边adj[a].add(b);adj[b].add(a);}}catch (IOException e){e.printStackTrace();}}private void validateVertex(int v){if(v < 0 || v >= V)throw new IllegalArgumentException("vertex" + v + "is invalid");}public int V(){return V;}public int E(){return E;}public boolean hasEdge(int v, int w){validateVertex(v);validateVertex(w);return adj[v].contains(w);}public LinkedList<Integer> adj(int v){validateVertex(v);return adj[v];}public int degree(int v){return adj(v).size();}@Overridepublic String toString(){StringBuilder sb = new StringBuilder();sb.append(String.format("V = %d, E = %d\n", V, E));for (int i = 0; i < V; i++) {sb.append(String.format("%d:",i));for (int w: adj[i]) {sb.append(String.format("%d ",w));}sb.append('\n');}return sb.toString();}public static void main(String[] args){AdjList adjList = new AdjList("g1.txt"); //新建邻接矩阵,并从文件内容初始化System.out.println(adjList);}
}
5.2 邻接表-TreeSet
package Chapt01_Adjacency;import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.Scanner;
import java.util.TreeSet;public class AdjSet {private int V;private int E;private TreeSet<Integer>[] adj;public AdjSet(String filename){File file = new File(filename);try(Scanner scanner = new Scanner(file)){V = scanner.nextInt();if(V < 0) throw new IllegalArgumentException("V must be non-negative");adj = new TreeSet[V]; //构造邻接表, V行,V个LinkedListfor (int i = 0; i < V; i++) {adj[i] = new TreeSet<Integer>();}E = scanner.nextInt(); //读取第一行第二个数if(E < 0) throw new IllegalArgumentException("E must be non-negative");// E是边的数量,在g.txt中表示为第二行开始的E行for (int i = 0; i < E; i++) {int a = scanner.nextInt(); //读取边的一个顶点validateVertex(a);int b = scanner.nextInt(); //读取边的另一个顶点validateVertex(b);if(a == b) throw new IllegalArgumentException("Self Loop is Detected"); //判断是够存在自环边if(adj[a].contains(b)) throw new IllegalArgumentException("Parallel Edges are Detected"); //判断是够存在平行l边adj[a].add(b);adj[b].add(a);}}catch (IOException e){e.printStackTrace();}}private void validateVertex(int v){if(v < 0 || v >= V)throw new IllegalArgumentException("vertex" + v + "is invalid");}public int V(){return V;}public int E(){return E;}public boolean hasEdge(int v, int w){validateVertex(v);validateVertex(w);return adj[v].contains(w);}public Iterable<Integer> adj(int v){ // 可以是TreeSet,但是数组、链表、红黑树都是实现了Iterable的接口,因此可以统一写成这样validateVertex(v);return adj[v];}public int degree(int v){validateVertex(v);return adj[v].size(); // Iterable没有size()方法}@Overridepublic String toString(){StringBuilder sb = new StringBuilder();sb.append(String.format("V = %d, E = %d\n", V, E));for (int i = 0; i < V; i++) {sb.append(String.format("%d:",i));for (int w: adj[i]) {sb.append(String.format("%d ",w));}sb.append('\n');}return sb.toString();}public static void main(String[] args){AdjSet adjSet = new AdjSet("g1.txt"); //新建邻接矩阵,并从文件内容初始化System.out.println(adjSet);}
}
5.3 邻接矩阵-LinkedList
package Chapt01_Adjacency;import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Scanner;public class AdjMatrix {private int V;private int E;private int[][] adj;// 构造函数,从文件内容初始化邻接矩阵public AdjMatrix(String filename){File file = new File(filename);try(Scanner scanner = new Scanner(file)){V = scanner.nextInt(); //读取第一行第一个数,代表图中的顶点数if(V < 0) throw new IllegalArgumentException("V must be non-negative");adj = new int[V][V]; //构造邻接矩阵E = scanner.nextInt(); //读取第一行第二个数,代表图中边的数量if(E < 0) throw new IllegalArgumentException("E must be non-negative");// E是边的数量,在g.txt中表示为第二行开始的E行for (int i = 0; i < E; i++) {int a = scanner.nextInt(); //读取边的一个顶点validateVertex(a);int b = scanner.nextInt(); //读取边的另一个顶点validateVertex(b);if(a == b) throw new IllegalArgumentException("Self Loop is Detected"); //判断是够存在自环边if(adj[a][b] == 1) throw new IllegalArgumentException("Parallel Edges are Detected"); //判断是否存在平行l边adj[a][b] = 1; //存在边则设置为1adj[b][a] = 1;}}catch (IOException e){e.printStackTrace();}}private void validateVertex(int v){if(v < 0 || v >= V)throw new IllegalArgumentException("vertex" + v + "is invalid");}public int V(){return V;}public int E(){return E;}public boolean hasEdge(int v, int w){validateVertex(v);validateVertex(w);return adj[v][w] == 1;}public ArrayList<Integer> adj(int v){validateVertex(v);ArrayList<Integer> res = new ArrayList<>();for (int i = 0; i < V; i++) {if(adj[v][i] == 1) res.add(i);}return res;}public int degree(int v){return adj(v).size(); //adj(v)是上方的adj方法,size()是ArrayList的接口}// 用于在控制台打印该临接矩阵@Overridepublic String toString(){StringBuilder sb = new StringBuilder();sb.append(String.format("V = %d, E = %d\n", V, E)); //打印顶点数和边的数量for (int i = 0; i < V; i++) { //行for (int j = 0; j < V; j++) { //列sb.append(String.format("%d",adj[i][j])); //读取矩阵的值}sb.append('\n'); //行尾换行}return sb.toString(); //返回该邻接矩阵}public static void main(String[] args){AdjMatrix adjMatrix = new AdjMatrix("g1.txt"); //新建邻接矩阵,并从文件内容初始化System.out.println(adjMatrix);}
}
5.4 输入文件
7 9
0 1
0 3
1 2
1 6
2 3
2 5
3 4
4 5
5 6
相关文章:

图论01-【无权无向】-图的基本表示-邻接矩阵/邻接表
文章目录 1. 代码仓库2. 图的基本表示的比较3. 邻接矩阵:Array和TreeSet3.1 图示3.2 Array主要代码解析3.3 测试输出3.4 使用TreeSet的代码 4. 邻接表:LinkedList4.1 图示4.2 LinkedList主要代码解析4.3 测试输出 5. 完整代码5.1 邻接表 - Array5.2 邻接…...

Bootstrap的列表组相关知识
目录 01-列表组的相关基础知识02-一个简单的列表组示例03-激活或禁用列表组的一行或多行04-设置列表项的颜色05-给列表项添加徽章 01-列表组的相关基础知识 Bootstrap的list-group是一个用于创建列表组件的CSS类,通常用于显示一个项目列表,如导航菜单或…...

Linux简单安装ffmpeg 实现用PHP压缩音频
一、下载安装 1、官方下载地址:Download FFmpeg 2、下载完上传到服务器然 然后解压就算安装完成了 tar -xf ffmpeg-git-amd64-static.tar.xz 3、然后配置一下全局变量(当然也可以不用配置 使用的时候带上文件路径就行) cd /usr/bin ln -s…...

Vue解决 npm -v 报错(一)
报错内容: npm WARN config global --global, --local are deprecated. Use --locationglobal instead. 解决方案: 代码: prefix -g 替换为: prefix --locationglobal 原创作者:吴小糖 创作时间:2023.1…...

IP地址是如何定位的
IP地址定位原理和方法 在互联网时代,了解设备或用户的地理位置对于各种应用和服务至关重要,从广告定向到网络安全。IP地址定位是一种常用的方法,允许确定IP地址背后的实际地理位置。本文将介绍IP地址定位的原理和方法。 IP地址基础…...

【分布式】入门级NCCL多机并行实践 - 02
# 背景知识 大模型和分布式训练对数据的吞吐量以及并行度都有很高的要求,NCCL就是在这个背景下诞生的。 如果你是一个只会写写Python,调用PyTorch和Horovod的算法萌新,可能对于分布式底层的东西不太了解,在下岗热潮中被主管逼着…...
Rust的模式匹配
文章目录 match匹配if let匹配 match匹配 match可以结合枚举使用,例如 enum IpVersion {V4,V6, }fn ParseIpVersion(version: IpVersion) -> String {match version {IpVersion::V4 > String::from("ipv4"),IpVersion::V6 > String::from(&quo…...

操作系统【OS】虚拟机
定义 使用虚拟化技术,将一台物理机器虚化为多台虚拟机器VM,每个虚拟机器都可用独立运行一个操作系统 分类 传统计算机 第一类VMM 第二类VMM...

不写代码、构建一个开源的 ChatGPT,总共需要几步?|Hugging News #1020
每一周,我们的同事都会向社区的成员们发布一些关于 Hugging Face 相关的更新,包括我们的产品和平台更新、社区活动、学习资源和内容更新、开源库和模型更新等,我们将其称之为「Hugging News」。本期 Hugging News 有哪些有趣的消息࿰…...

VBA操作数据库
相关背景: 对于数据分析同学,一般SQL,EXCEL是必备技能,但对于VBA和Python可能有的同学不会;在处理本地数据上(诸如excel、txt|csv文本),后续尝试使用VBA或者Python写一个sql查询的GUI界面&…...
【华为OD机试】HJ26 字符串排序
描述 编写一个程序,将输入字符串中的字符按如下规则排序。 规则 1 :英文字母从 A 到 Z 排列,不区分大小写。 如,输入: Type 输出: epTy 规则 2 :同一个英文字母的大小写同时存在时,…...

哈里斯鹰算法优化BP神经网络(HHO-BP)回归预测研究(Matlab代码实现)
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…...

摆动序列【贪心4】
题目 分析 代码 class Solution { public:int wiggleMaxLength(vector<int>& nums) {if(nums.size() < 2) return nums.size();int ret 0,left 0,right 0;for(int i 0;i < nums.size()-1;i){right nums[i1] - nums[i];if(right 0) continue;if(left …...

Youtrack Linux 安装
我们考虑最后应该使用的是 ZIP 方式的安装。 按照官方的说法如何设置运行 YouTrack 应该是非常简单的。 准备环境 根据官方的说法,我们需要做的就是下载 Zip 包,然后把 Zip 包解压到指定的目录中就可以了。 下载 当前官方的下载地址为:Ge…...

分类预测 | MATLAB实现SSA-CNN-LSTM麻雀算法优化卷积长短期记忆神经网络数据分类预测
分类预测 | MATLAB实现SSA-CNN-LSTM麻雀算法优化卷积长短期记忆神经网络数据分类预测 目录 分类预测 | MATLAB实现SSA-CNN-LSTM麻雀算法优化卷积长短期记忆神经网络数据分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料 分类效果 基本描述 1.MATLAB实现SSA-CNN-LSTM数据分类预测&…...

飞书-多维文档-计算时间差
1. 选择字段类型 如图所示,字段类型选择 公式 2. 编辑公式 单击 公式编辑器 在弹出的公式编辑框中输入公式 TEXT([终结时间]-[开始时间],"HH:MM") [终结时间] 和 [开始时间] 请替换成你的表格中对应的字段名称HH:MM 表示输出的时间格式为 时:分其中 “…...

【文献copilot】调用文心一言api对论文逐段总结
文献copilot:调用文心一言api对论文逐段总结 当我读文献的时候,感觉读得太慢了,看翻译软件翻译的又觉得翻译的不好。于是我就写了个程序辅助我读文献,它可以逐段总结,输出格式是:原文一句话总结分段总结&a…...

编译安装Nginx+GeoIP2自动更新+防盗链+防爬虫+限制访问速度+限制连接数
此文章是Nginx的GeoIP2模块和MaxMind国家IP库相互结合,达到客户端IP访问的一个数据记录以及分析,同时还针对一些业务需求做出对Nginx中间件的控制,如:防盗链、防爬虫、限制访问速度、限制连接数等 该篇文章是从一个热爱搞技术的博…...

基于JAVA+SpringBoot+UniApp+Vue的前后端分离的手机移动端图书借阅平台
✌全网粉丝20W,csdn特邀作者、博客专家、CSDN新星计划导师、java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌ 🍅文末获取项目下载方式🍅 一、项目背景介绍: 随着社会信息化的快速…...

华为云CodeArts IDE for Java安装使用教程
本篇内容主要介绍使用华为云CodeArts IDE for Java创建工程、代码补全、运行调试代码、Build构建和测试相关的主要功能。 一、下载安装华为云CodeArts IDE for Java 华为云CodeArts IDE for Java安装要求 至少需要 2 GB RAM ,但是推荐8 GB RAM; 至少需要 2.5 GB 硬…...

大数据学习栈记——Neo4j的安装与使用
本文介绍图数据库Neofj的安装与使用,操作系统:Ubuntu24.04,Neofj版本:2025.04.0。 Apt安装 Neofj可以进行官网安装:Neo4j Deployment Center - Graph Database & Analytics 我这里安装是添加软件源的方法 最新版…...

基于FPGA的PID算法学习———实现PID比例控制算法
基于FPGA的PID算法学习 前言一、PID算法分析二、PID仿真分析1. PID代码2.PI代码3.P代码4.顶层5.测试文件6.仿真波形 总结 前言 学习内容:参考网站: PID算法控制 PID即:Proportional(比例)、Integral(积分&…...

51c自动驾驶~合集58
我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/13967107 #CCA-Attention 全局池化局部保留,CCA-Attention为LLM长文本建模带来突破性进展 琶洲实验室、华南理工大学联合推出关键上下文感知注意力机制(CCA-Attention),…...
day52 ResNet18 CBAM
在深度学习的旅程中,我们不断探索如何提升模型的性能。今天,我将分享我在 ResNet18 模型中插入 CBAM(Convolutional Block Attention Module)模块,并采用分阶段微调策略的实践过程。通过这个过程,我不仅提升…...

如何在看板中体现优先级变化
在看板中有效体现优先级变化的关键措施包括:采用颜色或标签标识优先级、设置任务排序规则、使用独立的优先级列或泳道、结合自动化规则同步优先级变化、建立定期的优先级审查流程。其中,设置任务排序规则尤其重要,因为它让看板视觉上直观地体…...

【Redis技术进阶之路】「原理分析系列开篇」分析客户端和服务端网络诵信交互实现(服务端执行命令请求的过程 - 初始化服务器)
服务端执行命令请求的过程 【专栏简介】【技术大纲】【专栏目标】【目标人群】1. Redis爱好者与社区成员2. 后端开发和系统架构师3. 计算机专业的本科生及研究生 初始化服务器1. 初始化服务器状态结构初始化RedisServer变量 2. 加载相关系统配置和用户配置参数定制化配置参数案…...

04-初识css
一、css样式引入 1.1.内部样式 <div style"width: 100px;"></div>1.2.外部样式 1.2.1.外部样式1 <style>.aa {width: 100px;} </style> <div class"aa"></div>1.2.2.外部样式2 <!-- rel内表面引入的是style样…...
Spring AI 入门:Java 开发者的生成式 AI 实践之路
一、Spring AI 简介 在人工智能技术快速迭代的今天,Spring AI 作为 Spring 生态系统的新生力量,正在成为 Java 开发者拥抱生成式 AI 的最佳选择。该框架通过模块化设计实现了与主流 AI 服务(如 OpenAI、Anthropic)的无缝对接&…...

c#开发AI模型对话
AI模型 前面已经介绍了一般AI模型本地部署,直接调用现成的模型数据。这里主要讲述讲接口集成到我们自己的程序中使用方式。 微软提供了ML.NET来开发和使用AI模型,但是目前国内可能使用不多,至少实践例子很少看见。开发训练模型就不介绍了&am…...

10-Oracle 23 ai Vector Search 概述和参数
一、Oracle AI Vector Search 概述 企业和个人都在尝试各种AI,使用客户端或是内部自己搭建集成大模型的终端,加速与大型语言模型(LLM)的结合,同时使用检索增强生成(Retrieval Augmented Generation &#…...