邻接矩阵无向c语言（邻接矩阵求无向图）

今天给各位分享邻接矩阵无向c语言的知识，其中也会对邻接矩阵求无向图进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

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从任意一条单边路径开始。所有两点之间的距离是边的权，或者无穷大，如果两点之间没有边相连。2，对于每一对顶点 u 和 v，看看是否存在一个顶点 w 使得从 u 到 w 再到 v 比己知的路径更短。如果是更新它。

O（n+e）是对的，O（n*n）是用邻接矩阵存储时的时间复杂度。算法就是遍历每一条边，然后把每条边的终点的入度+在邻接表中，就是要依次访问每个顶点，然后在每个顶点中依次访问每条边，把这些边的终点的入度+1。

（图片来源网络，侵删）

图的建立，按***用邻接表作为存储结构，（2）从指定顶点出发进行深度优先搜索遍历。（3）从指定顶点出发进行广度优先搜索遍历。

用邻接矩阵A存无向图顶点间的关系，则A^n中aij代表i和j两点间走n步能到的方案数。v1到v4长度为3的总路径数为A^3中的a14元素的值，即为（v1-v1-v3-v4）（v1-v2-v3-v4）具体计算即为矩阵相乘，如下图。

首先，对于一个无向图G，它的所有顶点的度数之和等于它的边数乘以2。这是因为每条边连接了两个顶点，所以每个顶点的度数被计算了两次。

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用一个顺序表来存储顶点信息图的邻接矩阵（Adjacency Matrix）设G=（V，E）是具有n个顶点的图，则G的邻接矩阵是具有如下性质的n阶方阵：　【例】下图中无向图G 5 和有向图G 6 的邻接矩阵分别为A l 和A 2 。

所以其邻接矩阵为：深度优先搜索是指按照深度方向搜索，它类似于树的先根遍历。

算法就是遍历每一条边，然后把每条边的终点的入度+在邻接表中，就是要依次访问每个顶点，然后在每个顶点中依次访问每条边，把这些边的终点的入度+1。

（图片来源网络，侵删）

无向邻接矩阵讲究的是对称性，找到初始节点，看它是否有邻边，比如初始节点是1，1与其自身没有边就写0，1与2如果有邻边就写1，按照此方法依次往下进行。最后能得到一个对称矩阵，不是对称矩阵就是错的。

1、③用邻接矩阵法表示图共需要n^2个空间，由于无向图的邻接矩阵一定具有对称关系，所以扣除对角线为零外，仅需要存储上三角形或下三角形的数据即可，因此仅需要n（n-1）/2个空间。

2、无向图的邻接矩阵是一个对称矩阵，对角线上的元素表示节点与自身的连接关系，非对角线上的元素表示节点之间的边。如果两个节点相邻，则对应矩阵元素为1，否则为0。

3、对称区别：无向图的邻接矩阵是对称的。有向图的邻接矩阵不一定对称。元素区别：对于无向图，顶点V1的度是邻接矩阵中第i行（或第i列）的非零元素的个数。

4、无向图和无向网的邻接矩阵沿主对角线对称，且主对角线上元素为0；有向图和有向网的邻接矩阵不一定对称。（2）无向图邻接矩阵的第i行（或第i列）的非零元素的个数即为第i个顶点的度。

5、然后，开始画图。表中所有不为空的格子，表示在其所在的行列代表的顶点之前有一条权值为格子中的数字的边，举例说明，V0行V1列的值为3，即表示V0和V1之间有一条权值为3的边。

6、通过总边数输出。python***用邻接矩阵表示法，创建无向网可以通过总边数输出。

用矩阵表示无向图的，设有M个节点，则建立一个MXM矩阵，对每个顶点添加它的邻接点，即每行中对于有标记的列为该行顶点的邻接点。

先把要讲解的图在下面展示一下，先看一下；然后在图中的邻接点的值的范围画出邻接表的表头。

这个图手工画很简单：共4个点，后面是点间的连接关系。从图上很容易找到其邻接点。如点1与2，3邻接，2与1，3，4邻接，3与1，2，4邻接，4与2，3邻接。

画无向图的邻接表的方法是：首先画出一个无向图（注意：无向图是没有箭头的）。然后根据图中点的范围，画出一个长条矩形框。接着分析该顶点与哪几个顶点相连，比如0与4相连。

图的建立，按***用邻接表作为存储结构，（2）从指定顶点出发进行深度优先搜索遍历。（3）从指定顶点出发进行广度优先搜索遍历。

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