轻松搞定图的邻接矩阵和邻接表构建！

本文讲解如何根据给定的弧集（例如 (v0,v1), (v1,v1), (v1,v2), (v2,v3)）构建图的邻接矩阵和邻接表。 我们将详细阐述如何从弧集确定顶点，并分别构建4x4的邻接矩阵（用0和1表示边是否存在）以及基于链表的邻接表。 文章最后比较了两种方法的优缺点，包括空间复杂度和查找效率，帮助读者根据实际应用场景选择合适的图表示方法。 学习本文，轻松掌握图的两种核心表示方式！

从图的弧集构建邻接矩阵和邻接表

给定一组弧，例如 , , , ，如何构建其对应的邻接矩阵和邻接表？本文将详细讲解如何基于给定的弧集构建这两种常见的图表示方法。

首先，我们需要明确弧 , , , 的含义。这些弧描述了图中顶点之间的连接关系，例如 表示从顶点 v0 到顶点 v1 存在一条有向边。 根据给出的弧集，我们可以确定图中包含的顶点为 v0, v1, v2, v3。

邻接矩阵的构建:

邻接矩阵是一个二维数组，其大小为 N x N，其中 N 为图中顶点的数量。如果从顶点 i 到顶点 j 存在一条边，则邻接矩阵中第 i 行第 j 列的元素为 1，否则为 0。对于有权图，该元素可以表示边的权重。 基于给定的弧集，我们可以构建一个 4x4 的邻接矩阵：

邻接表的构建:

邻接表使用链表来表示图。每个顶点都关联一个链表，存储与其相邻的顶点。 基于给定的弧集，我们可以构建如下邻接表：

• v0: v1
• v1: v1, v2
• v2: v3
• v3: (空)

总结：邻接矩阵和邻接表是图的两种常用表示方法，各有优缺点。邻接矩阵空间复杂度较高，但查找两个顶点之间是否存在边的时间复杂度较低；邻接表空间复杂度相对较低，尤其对于稀疏图，但查找两个顶点之间是否存在边的时间复杂度相对较高。 选择哪种表示方法取决于具体的应用场景和图的特性。

好了，本文到此结束，带大家了解了《轻松搞定图的邻接矩阵和邻接表构建！》，希望本文对你有所帮助！关注golang学习网公众号，给大家分享更多文章知识！