邻接矩阵,邻接列表一些基本概念和应用(Adjacency list and Adjacency matrix)

邻接矩阵,其只要是用来存储一个图结构.

首先一个无向图如下所示

由上图发现该图其实是个对称矩阵,这是由无向图的性质决定的,无向图的各个顶点之间的连线是具有相互性的,于是每有一个顶点之间的连线就要延伸出一组关系,表现在邻接矩阵上就是对称点的值相同(a12 = a21 依次类推)

很容易了解,一个图的顶点数决定了其对应邻接矩阵的大小,例如上图是个6个顶点的图,则对应的矩阵需要6*6的大小方可表达其结构

由于事实上每一组顶点关系只需要一位来来表达,处理一个有4个顶点的图仅仅需要 44/8个=2个字节,这是很节省空间的,如果是一个无向图的话,所需要的空间则可以再减少一半的空间 44/16个=1个字节,通过这个方法已经接近信息论中表达一个n个顶点所需要字节数的下界.
但是也存在一些问题,例如其可能需要存储那些本来不存在的边

邻接链表也是一种表达图的方式假设有无向图如下所示

则相对应的表示为三个list{b,c},{a,c},{a,b} 但是换出去空间的节省后,查询时间也会相应的边长例如:查询a与b是否有关系需要首先定位到a的链表{b,c},再对这个链表进行遍历,如果没有b,也就说明对其进行了完整的遍历,浪费了较多的时间,当然可以采用快速搜索的方式进行优化