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c++ 图的邻接表表示 c++图数据结构实现

冰火之心

冰火之心

发布时间:2025-11-28 12:45:06

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来源于php中文网

原创

邻接表用vector<vector<int>>存储无向图,addEdge双向添加边,print遍历输出;带权图用vector<vector<pair<int,int>>>存边权,适合稀疏图,空间省、遍历快。

c++ 图的邻接表表示 c++图数据结构实现

在C++中实现图的邻接表表示,是一种高效且常用的方式,尤其适合稀疏图(边数远小于顶点数平方)的存储和操作。邻接表使用数组或vector配合链表(或vector)来存储每个顶点的邻接顶点,既能节省空间,又能方便地遍历邻居节点。

邻接表的基本结构

一个无向图或有向图可以用以下方式建模:

  • 用一个vector<vector<int>> 来表示每个顶点连接的其他顶点。
  • 如果是带权图,可以用 vector<vector<pair<int, int>>>,其中 pair 的第一个值是邻接点,第二个是边的权重。
  • 顶点编号通常从0或1开始。

基础实现:无向无权图

// graph_adjacency_list.cpp

#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;

class Graph {
private:
    int V; // 顶点数量
    vector<vector<int>> adj; // 邻接表

public:
    Graph(int vertices) : V(vertices), adj(vertices) {}

    // 添加边(无向图)
    void addEdge(int u, int v) {
        adj[u].push_back(v);
        adj[v].push_back(u); // 无向图双向添加
    }

    // 打印邻接表
    void print() const {
        for (int i = 0; i < V; ++i) {
            cout << "顶点 " << i << ": ";
            for (int neighbor : adj[i]) {
                cout << neighbor << " ";
            }
            cout << endl;
        }
    }

};

// 使用示例
int main() {
    Graph g(5); // 创建5个顶点的图
    g.addEdge(0, 1);
    g.addEdge(0, 4);
    g.addEdge(1, 2);
    g.addEdge(1, 3);
    g.addEdge(1, 4);
    g.addEdge(2, 3);
    g.addEdge(3, 4);

    g.print();
    return 0;
}

扩展:有向带权图

如果需要处理有向图或带权图,可以修改邻接表为存储 pair 或自定义结构体。

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class WeightedGraph {
private:
    int V;
    vector<vector<pair<int, int>>> adj; // 邻接表:目标顶点,权重

public:
    WeightedGraph(int vertices) : V(vertices), adj(vertices) {}

    // 添加有向边 u -> v,权重 w
    void addEdge(int u, int v, int w) {
        adj[u].push_back({v, w});
    }

    void print() const {
        for (int i = 0; i < V; ++i) {
            cout << "顶点 " << i << ": ";
            for (auto& edge : adj[i]) {
                cout << "(" << edge.first << "," << edge.second << ") ";
            }
            cout << endl;
        }
    }

};

关键点说明

  • 使用 vector<vector<T>> 是最常见做法,动态扩容,代码简洁。
  • 对于稀疏图,邻接表比邻接矩阵更节省内存。
  • 遍历某个顶点的所有邻居时间复杂度为 O(度),效率高。
  • 若频繁查询两点是否有边,可考虑搭配哈希表优化,但一般DFS/BFS不需要。
  • 支持快速插入边,删除边稍麻烦(需在vector中erase),如需频繁删除可用 list 替代 inner vector。
基本上就这些。这种实现方式灵活、直观,是算法题和实际开发中图结构的标准写法之一。

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