六讲贯通C++图的应用之一基本储存方法-c/γ-c图

　　图的应用恐怕是C++所有数据结构中最宽泛的了，但这也注定了在讲“数据结构的图”的时候没什么好讲的——关于图的最重要的是算法，而且相当的一部分都是很专业的，一般的人几乎不会接触到;相对而言，结构就显得分量很轻。你可以看到关于图中元素的操作很少，远没有单链表那里列出的一大堆“接口”。——一个结构如果复杂，那么能确切定义的操作就很有限。

　　笔者从基本储存方法、DFS和BFS、无向图、最小生成树、最短路径以及活动网络(AOV、AOE)六个方面详细介绍图的应用。本文是这次系列文章的***篇，主要介绍图的基本存储方法。

　　基本储存方法

　　不管怎么说，还是先得把图存起来。不要看书上列出了好多方法，根本只有一个——邻接矩阵。如果矩阵是稀疏的，那就可以用十字链表来储存矩阵(见C++数据结构学习之稀疏矩阵)。如果我们只关系行的关系，那么就是邻接表(出边表);反之，只关心列的关系，就是逆邻接表(入边表)。

　　下面给出两种储存方法的实现。

#ifndef Graphmem_H  
#define Graphmem_H  
 
#include   
#include   
using namespace std;  
 
template <class name, class dist, class mem> class Network;  
 
const int maxV = 20;//***节点数  
template <class name, class dist>  
class AdjMatrix  
{  
friend class Network >;  
public:  
AdjMatrix() : vNum(0), eNum(0)  
{  
vertex = new name[maxV]; edge = new dist*[maxV];  
for (int i = 0; i < maxV; i++) edge[i] = new dist[maxV];  
}  
~AdjMatrix()  
{  
for (int i = 0; i < maxV; i++) delete []edge[i];  
delete []edge; delete []vertex;  
}  
bool insertV(name v)  
{  
if (find(v)) return false;  
vertex[vNum] = v;  
for (int i = 0; i < maxV; i++) edge[vNum][i] = NoEdge;  
vNum++; return true;  
}  
bool insertE(name v1, name v2, dist cost)  
{  
int i, j;  
if (v1 == v2 || !find(v1, i) || !find(v2, j)) return false;  
if (edge[i][j] != NoEdge) return false;  
edge[i][j] = cost; eNum++; return true;  
}  
name& getV(int n) { return vertex[n]; } //没有越界检查  
int nextV(int m, int n)//返回m号顶点的第n号顶点后***个邻接顶点号，无返回-1  
{  
for (int i = n + 1; i < vNum; i++) if (edge[m][i] != NoEdge) return i;  
return -1;  
}  
private:  
int vNum, eNum;  
dist NoEdge, **edge; name *vertex;  
bool find(const name& v)  
{  
for (int i = 0; i < vNum; i++) if (v == vertex[i]) return true;  
return false;  
}  
bool find(const name& v, int& i)  
{  
for (i = 0; i < vNum; i++) if (v == vertex[i]) return true;  
return false;  
}  
};  
 
template <class name, class dist>  
class LinkedList  
{  
friend class Network >;  
public:  
LinkedList() : vNum(0), eNum(0) {}  
~LinkedList()  
{  
for (int i = 0; i < vNum; i++) delete vertices[i].e;  
}  
bool insertV(name v)  
{  
if (find(v)) return false;  
vertices.push_back(vertex(v, new list));  
vNum++; return true;  
}  
bool insertE(const name& v1, const name& v2, const dist& cost)  
{  
int i, j;  
if (v1 == v2 || !find(v1, i) || !find(v2, j)) return false;  
for (list::iterator iter = vertices[i].e->begin();  
iter != vertices[i].e->end() && iter->vID < j; iter++);  
if (iter == vertices[i].e->end())  
{  
vertices[i].e->push_back(edge(j, cost)); eNum++; return true;  
}  
if (iter->vID == j) return false;  
vertices[i].e->insert(iter, edge(j, cost)); eNum++; return true;  
}  
name& getV(int n) { return vertices[n].v; } //没有越界检查  
int nextV(int m, int n)//返回m号顶点的第n号顶点后***个邻接顶点号，无返回-1  
{  
for (list::iterator iter = vertices[m].e->begin();  
iter != vertices[m].e->end(); iter++) if (iter->vID > n) return iter->vID;  
return -1;  
}  
 
private:  
bool find(const name& v)  
{  
for (int i = 0; i < vNum; i++) if (v == vertices[i].v) return true;  
return false;  
}  
bool find(const name& v, int& i)  
{  
for (i = 0; i < vNum; i++) if (v == vertices[i].v) return true;  
return false;  
}  
struct edge  
{  
edge() {}  
edge(int vID, dist cost) : vID(vID), cost(cost) {}  
int vID;  
dist cost;  
};  
struct vertex  
{  
vertex() {}  
vertex(name v, list* e) : v(v), e(e) {}  
name v;  
list* e;  
};  
int vNum, eNum;  
vector vertices;  
};  
 
#endif

　　这个实现是很简陋的，但应该能满足后面的讲解了。现在这个还什么都不能做，不要急，在下篇将讲述图的DFS和BFS。

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