设计算法将一个无向图的邻接表转换成邻接矩阵 点击复制后,将打开C知道体验页 好的代码
时间: 2023-10-06 12:08:24 浏览: 95
可以参考以下 Python 代码实现:
```python
# 将邻接表表示的图转换为邻接矩阵
def adjacency_list_to_matrix(graph):
n = len(graph)
matrix = [[0 for _ in range(n)] for _ in range(n)]
for i in range(n):
for v in graph[i]:
matrix[i][v] = 1
return matrix
```
其中,`graph` 是以邻接表表示的图,返回的 `matrix` 是对应的邻接矩阵。具体实现方法是按行遍历邻接表,对于每个节点的邻居,在对应的邻接矩阵位置标为 1。最后返回得到的邻接矩阵就可以了。
相关问题
设计算法,将一个无向图的邻接表转换成邻接矩阵。C++代码实现
在C++中,将无向图的邻接表表示转换为邻接矩阵表示通常涉及遍历邻接表,对于每一对顶点(u, v),检查u到v是否有一个边,如果存在则在邻接矩阵中对应位置标记为1,否则为0。这里是一个基本的实现:
```cpp
#include <vector>
#include <unordered_map>
// 邻接表表示,包含节点和邻居列表
struct AdjacencyListNode {
int node;
std::vector<int> neighbors;
};
// 邻接矩阵表示,大小为n*n,n为图的顶点数
std::vector<std::vector<int>> adjacencyMatrix(int n) {
std::vector<std::vector<int>> adjMatrix(n, std::vector<int>(n, 0)); // 初始化全零矩阵
// 获取图的邻接表表示
AdjacencyListNode* nodes = getAdjacencyListRepresentations(); // 这里假设getAdjacencyListRepresentations()函数返回一个指向所有节点的指针数组
for (const auto& node : nodes) {
for (int neighbor : node.neighbors) {
adjMatrix[node.node][neighbor] = 1; // 如果存在边,则邻接矩阵对应位置设为1
}
}
return adjMatrix;
}
// 示例:假设nodes存储了邻接表,每个node.neighbors包含了该节点的所有相邻节点
AdjacencyListNode* getAdjacencyListRepresentations() {
// 这里需要你自己提供实际的邻接表数据生成逻辑
// 假设我们的无向图有4个节点,边的关系如下:
// 0 -> 1, 2
// 1 -> 2, 3
// 2 -> 3
// 则可以返回以下结构
AdjacencyListNode nodes[] = {
{0, {1, 2}}, // 节点0连接到节点1和节点2
{1, {2, 3}}, // 节点1连接到节点2和节点3
{2, {3}}, // 节点2只连接到节点3
{3, {}}, // 节点3没有连接
};
return nodes;
}
// 使用这个函数,你可以得到对应的邻接矩阵表示
std::vector<std::vector<int>> matrix = adjacencyMatrix(4); // 假设4个节点
```
请注意,这里的`getAdjacencyListRepresentations()`函数仅作示例,实际的邻接表数据应该由你自己提供。
设计算法,将一个无向图的邻接表转换成邻接矩阵。
将无向图的邻接表转换成邻接矩阵是一个常见的数据结构操作,特别是在需要快速查找两点之间是否直接相连的场景下。邻接矩阵是一个二维数组,其中行代表源节点,列代表目标节点,每个元素表示两个节点之间的边是否存在。
以下是基本的算法步骤:
1. 初始化一个二维数组 `adjMatrix`,其大小为节点总数乘以节点总数,用于存储邻接矩阵。通常初始化为全零,因为我们不确定每对节点之间是否有边。
2. 遍历邻接表。对于邻接表中的每一个节点(作为“起点”),获取其所有的邻居(作为“终点”)。例如,在邻接表中,节点可能会有一个包含所有邻居的列表。
3. 对于每个邻居,检查 `adjMatrix[起点][终点]` 的值。如果是0,说明起点到终点还没有边,我们可以将其设为1表示有边连接;如果是其他非零值,这可能意味着图中有自环或者多条边,根据需求可以保留原状,或者简化处理。
4. 执行完上述步骤后,`adjMatrix` 就包含了无向图的邻接信息。注意,对于稠密图(有很多边的图),邻接矩阵可能是更有效的数据结构,因为它可以直接通过索引来访问两个节点间的关系;而对于稀疏图(边相对较少),邻接表通常更为节省空间。
下面是一个简单的Python示例,假设`adjList`是一个存储邻接表的字典,键是节点,值是该节点的所有邻居:
```python
def adjacency_matrix(adj_list):
num_nodes = len(adj_list)
adj_matrix = [[0] * num_nodes for _ in range(num_nodes)]
for node, neighbors in adj_list.items():
for neighbor in neighbors:
adj_matrix[node - 1][neighbor - 1] = 1 # Python索引从0开始
return adj_matrix
```
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