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图的存储

在 OI 中，想要对图进行操作，就需要先学习图的存储方式。

约定¶

本文默认读者已阅读并了解了图论相关概念中的基础内容，如果在阅读中遇到困难，也可以在图论相关概念中进行查阅。

在本文中，用 $n$ 代指图的点数，用 $m$ 代指图的边数，用 $d^+(u)$ 代指点 $u$ 的出度，即以 $u$ 为出发点的边数。

直接存边¶

方法¶

使用一个数组来存边，数组中的每个元素都包含一条边的起点与终点（带边权的图还包含边权）。（或者使用多个数组分别存起点，终点和边权。）

参考代码

#include <iostream>
#include <vector>

using namespace std;

struct Edge {
  int u, v;
};

int n, m;
vector<Edge> e;
vector<bool> vis;

bool find_edge(int u, int v) {
  for (int i = 1; i <= m; ++i) {
    if (e[i].u == u && e[i].v == v) {
      return true;
    }
  }
  return false;
}

void dfs(int u) {
  if (vis[u]) return;
  vis[u] = true;
  for (int i = 1; i <= m; ++i) {
    if (e[i].u == u) {
      dfs(e[i].v);
    }
  }
}

int main() {
  cin >> n >> m;

  vis.resize(n + 1, false);
  e.resize(m + 1);

  for (int i = 1; i <= m; ++i) cin >> e[i].u >> e[i].v;

  return 0;
}

复杂度¶

查询是否存在某条边： $O(m)$ 。

遍历一个点的所有出边： $O(m)$ 。

遍历整张图： $O(nm)$ 。

空间复杂度： $O(m)$ 。

应用¶

由于直接存边的遍历效率低下，一般不用于遍历图。

在 Kruskal 算法中，由于需要将边按边权排序，需要直接存边。

在有的题目中，需要多次建图（如建一遍原图，建一遍反图），此时既可以使用多个其它数据结构来同时存储多张图，也可以将边直接存下来，需要重新建图时利用直接存下的边来建图。

邻接矩阵¶

方法¶

使用一个二维数组 adj 来存边，其中 adj[u][v] 为 1 表示存在 $u$ 到 $v$ 的边，为 0 表示不存在。如果是带边权的图，可以在 adj[u][v] 中存储 $u$ 到 $v$ 的边的边权。

参考代码

#include <iostream>
#include <vector>

using namespace std;

int n, m;
vector<bool> vis;
vector<vector<bool> > adj;

bool find_edge(int u, int v) { return adj[u][v]; }

void dfs(int u) {
  if (vis[u]) return;
  vis[u] = true;
  for (int v = 1; v <= n; ++v) {
    if (adj[u][v]) {
      dfs(v);
    }
  }
}

int main() {
  cin >> n >> m;

  vis.resize(n + 1, false);
  adj.resize(n + 1, vector<bool>(n + 1, false));

  for (int i = 1; i <= m; ++i) {
    int u, v;
    cin >> u >> v;
    adj[u][v] = true;
  }

  return 0;
}

复杂度¶

查询是否存在某条边： $O(1)$ 。

遍历一个点的所有出边： $O(n)$ 。

遍历整张图： $O(n^2)$ 。

空间复杂度： $O(n^2)$ 。

应用¶

邻接矩阵只适用于没有重边（或重边可以忽略）的情况。

其最显著的优点是可以 $O(1)$ 查询一条边是否存在。

由于邻接矩阵在稀疏图上效率很低（尤其是在点数较多的图上，空间无法承受），所以一般只会在稠密图上使用邻接矩阵。

邻接表¶

方法¶

使用一个支持动态增加元素的数据结构构成的数组，如 vector<int> adj[n + 1] 来存边，其中 adj[u] 存储的是点 $u$ 的所有出边的相关信息（终点、边权等）。

参考代码

#include <iostream>
#include <vector>

using namespace std;

int n, m;
vector<bool> vis;
vector<vector<int> > adj;

bool find_edge(int u, int v) {
  for (int i = 0; i < adj[u].size(); ++i) {
    if (adj[u][i] == v) {
      return true;
    }
  }
  return false;
}

void dfs(int u) {
  if (vis[u]) return;
  vis[u] = true;
  for (int i = 0; i < adj[u].size(); ++i) dfs(adj[u][i]);
}

int main() {
  cin >> n >> m;

  vis.resize(n + 1, false);
  adj.resize(n + 1);

  for (int i = 1; i <= m; ++i) {
    int u, v;
    cin >> u >> v;
    adj[u].push_back(v);
  }

  return 0;
}

复杂度¶

查询是否存在 $u$ 到 $v$ 的边： $O(d^+(u))$ （如果事先进行了排序就可以使用二分查找做到 $O(\log(d^+(u)))$ ）。

遍历点 $u$ 的所有出边： $O(d^+(u))$ 。

遍历整张图： $O(n+m)$ 。

空间复杂度： $O(m)$ 。

应用¶

存各种图都很适合，除非有特殊需求（如需要快速查询一条边是否存在，且点数较少，可以使用邻接矩阵）。

尤其适用于需要对一个点的所有出边进行排序的场合。

链式前向星¶

方法¶

本质上是用链表实现的邻接表，核心代码如下：

// head[u] 和 cnt 的初始值都为 -1
void add(int u, int v) {
  nxt[++cnt] = head[u];  // 当前边的后继
  head[u] = cnt;         // 起点 u 的第一条边
  to[cnt] = v;           // 当前边的终点
}

// 遍历 u 的出边
for (int i = head[u]; ~i; i = nxt[i]) {  // ~i 表示 i != -1
  int v = to[i];
}

参考代码

#include <iostream>
#include <vector>

using namespace std;

int n, m;
vector<bool> vis;
vector<int> head, nxt, to;

void add(int u, int v) {
  nxt.push_back(head[u]);
  head[u] = to.size();
  to.push_back(v);
}

bool find_edge(int u, int v) {
  for (int i = head[u]; ~i; i = nxt[i]) {  // ~i 表示 i != -1
    if (to[i] == v) {
      return true;
    }
  }
  return false;
}

void dfs(int u) {
  if (vis[u]) return;
  vis[u] = true;
  for (int i = head[u]; ~i; i = nxt[i]) dfs(to[i]);
}

int main() {
  cin >> n >> m;

  vis.resize(n + 1, false);
  head.resize(n + 1, -1);

  for (int i = 1; i <= m; ++i) {
    int u, v;
    cin >> u >> v;
    add(u, v);
  }

  return 0;
}

复杂度¶

查询是否存在 $u$ 到 $v$ 的边： $O(d^+(u))$ 。

遍历点 $u$ 的所有出边： $O(d^+(u))$ 。

遍历整张图： $O(n+m)$ 。

空间复杂度： $O(m)$ 。

应用¶

存各种图都很适合，但不能快速查询一条边是否存在，也不能方便地对一个点的出边进行排序。

优点是边是带编号的，有时会非常有用，而且如果 cnt 的初始值为奇数，存双向边时 i ^ 1 即是 i 的反边（常用于网络流）。

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图的存储

约定¶

直接存边¶

方法¶

复杂度¶

应用¶

邻接矩阵¶

方法¶

复杂度¶

应用¶

邻接表¶

方法¶

复杂度¶

应用¶

链式前向星¶

方法¶

复杂度¶

应用¶

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