图的两种存储结构
① 图片有几种格式各有什么特点
1、BMP
BMP(全称Bitmap)是Windows操作系统中的标准图像文件格式,可以分成两类:设备有向量相关位图(DDB)和设备无向量相关位图(DIB),使用非常广。它采用位映射存储格式,除了图像深度可选以外,不采用其他任何压缩,因此,BMP文件所占用的空间很大。
2、TIFF
Tag Image File Format,简写为TIFF。是一种灵活的位图格式,主要用来存储包括照片和艺术图在内的图像。它最初由Als公司与微软公司一起为PostScript打印开发。TIFF与JPEG和PNG一起成为流行的高位彩色图像格式。
3、GIF
GIF文件的数据,是一种基于LZW算法的连续色调的无损压缩格式。其压缩率一般在50%左右,它不属于任何应用程序。GIF格式可以存多幅彩色图像,如果把存于一个文件中的多幅图像数据逐幅读出并显示到屏幕上,就可构成一种最简单的动画。
4、PSD
PSD格式可以支持图层、通道、蒙板和不同色彩模式的各种图像特征,但有时容量会很大,但由于可以保留所有原始信息,在图像处理中对于尚未制作完成的图像,选用 PSD格式保存是最佳的选择。
5、DXF格式
DXF是Drawing Exchange Format的缩写,扩展名是.dxf,是AutoCAD中的图形文件格式,它以ASCII方式储存图形,在表现图形的大小方面十分精确,可被Corel Draw和3DS等大型软件调用编辑。
② 数据结构与算法题需要回答
《数据结构与算法》模拟题
一、填空题:(共15分)(每空一分)
按照排序时,存放数据的设备,排序可分为<1> 排序和<2> 排序。内部排序和外部排序
图的常用的两种存储结构是<3> 和<4> 。邻接矩阵和邻接表
数据结构中的三种基本的结构形式是<5> 线性结构 和<6> 树型结构 、图型结构<7> 。
一个高度为6的二元树,最多有<8> 63 个结点。
线性查找的时间复杂度为:<9> O(n^2) ,折半查找的时间复杂度为:<10> O(nlogn) 、堆分类的时间复杂度为:<11> O(nlogn) 。
在采用散列法进行查找时,为了减少冲突的机会,散列函数必须具有较好的随机性,在我们介绍的几种散列函数构造法中,随机性最好的是<12> 随机数 法、最简单的构造方法是除留余数法<13> 。
线性表的三种存储结构是:数组、<14> 链表 、<15> 静态链表 。
二、回答下列问题:(共30分)
现有如右图的树,回答如下问题:看不见图
根结点有:
叶结点有:
具有最大度的结点:
结点的祖先是:
结点的后代是:
栈存放在数组A[m]中,栈底位置是m-1。试问:
栈空的条件是什么?top=m-1
栈满的条件是什么?top=-1
数据结构和抽象数据型的区别与联系:
数据结构(data structure)—是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。数据元素相互之间的关系称为结构。
抽象数据类型(ADT):是指一个数学模型(数据结构)以及定义在该模型(数据结构)上的一组操作。
③ 图的存储结构
邻接矩阵:
有向图的邻接矩阵
具有n个顶点的有向图可以用一个n′n的方形矩阵表示。假设该矩阵的名称为M,则当<vi,vj>是该有向图中的一条弧时,M[i,j]=1;否则M[i,j]=0。第i个顶点的出度为矩阵中第i行中"1"的个数;入度为第i列中"1"的个数,并且有向图弧的条数等于矩阵中"1"的个数。
无向图的邻接矩阵
具有n个顶点的无向图也可以用一个n′n的方形矩阵表示。假设该矩阵的名称为M,则当(vi,vj)是该无向图中的一条边时,M[i,j]=M[j,i]=1;否则,M[i,j]=M[j,j]=0。第i个顶点的度为矩阵中第i 行中"1"的个数或第i列中"1"的个数。图中边的数目等于矩阵中"1"的个数的一半,这是因为每条边在矩阵中描述了两次。
在C 语言中,实现邻接矩阵表示法的类型定义如下所示: #defineMAX_VERTEX_NUM20typedefstructgraph{Elemtypeelem[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM];intn;}Graph;邻接表
边结点的结构为:
adjvex是该边或弧依附的顶点在数组中的下标,next是指向下一条边或弧结点的指针
elem是顶点内容,firstedge是指向第一条边或弧结点的指针。
在C语言中,实现邻接表表示法的类型定义如下所示: #defineMAX_VERTEX_NUM30//最大顶点个数typestructEdgeLinklist{//边结点intadjvex;structEdgeLinklist*next;}EdgeLinklist;typedefstructVexLinklist{//顶点结点Elemtypeelem;EdgeLinklist*firstedge;}VexLinklist,AdjList[MAX_VERTEX_NUM];创建有向图和无向图邻接表的算法实现:
(1) 创建有向图邻接表 voidCreate_adj(AdjListadj,intn){for(i=0;i<n;i++){//初始化顶点数组scanf(&adj.elem);adj.firstedge=NULL;}scanf(&i,&j);//输入弧while(i){s=(EdgeLinklist*)malloc(sizeof(EdgeLinklist));//创建新的弧结点s->adgvex=j-1;s->next=adj[i-1].firstedge;//将新的弧结点插入到相应的位置adj[i-1].firstegde=s;scanf(&i,&j);//输入下一条弧}}(2)创建无向图的邻接表 voidCreate_adj(AdjListadj,intn){for(i=0;i<n;i++){//初始化邻接表scanf(&adj.elem);adj.firstedge=NULL;}scanf(&i,&j);//输入边while(i){s1=(EdgeLinklist*)malloc(sizeof(EdgeLinklist));s1->adgvex=j-1;s2=(EdgeLinklist*)malloc(sizeof(EdgeLinklist));s2->adgvex=i-1;s1->next=adj[i-1].firstedge;adj[i-1].firstegde=s1;s2->next=adj[j-1].firstedge;adj[j-1].firstegde=s2;scanf(&i,&j);}}
④ 图的存储结构——所存储的信息有哪些
一、邻接矩阵存储方法
邻接矩阵是表示顶点之间相邻关系的矩阵。
设G=(V,E)是具有n(n>0)个顶点的图,顶点的顺序依次为0~n-1,则G的邻接矩阵A是n阶方阵,其定义如下:
(1)如果G是无向图,则:
A[i][j]=1:若(i,j)∈E(G) 0:其他
(2)如果G是有向图,则:
A[i][j]=1:若<i,j>∈E(G) 0:其他
(3)如果G是带权无向图,则:
A[i][j]= wij :若i≠j且(i,j)∈E(G) 0:i=j ∞:其他
(4)如果G是带权有向图,则:
A[i][j]= wij :若i≠j且<i,j>∈E(G) 0:i=j∞:其他
注意:带权图和不带权图表示的元素类型不同。
带权图(不论有向还是无向图)A[i][j]用double表示,不带权图(不论有向还是无向图)A[i][j]用int表示。
用一维数组G[ ]存储有4个顶点的无向图如:G[ ] = { 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0 }
则顶点2和顶点0之间是有边的。
如:
邻接矩阵的特点如下:
(1)图的邻接矩阵表示是唯一的。
(2)无向图的邻接矩阵一定是一个对称矩阵。因此,按照压缩存储的思想,在具体存放邻接矩阵时只需存放上(或下)三角形阵的元素即可。
(3)不带权的有向图的邻接矩阵一般来说是一个稀疏矩阵。因此,当图的顶点较多时,可以采用三元组表的方法存储邻接矩阵。
(4)对于无向图,邻接矩阵的第i行(或第i列)非零元素(或非∞元素)的个数正好是第i个顶点的度。
(5)对于有向图,邻接矩阵的第i行(或第i列)非零元素(或非∞元素)的个数正好是第i个顶点的出度(或入度)。
(6)用邻接矩阵方法存储图,很容易确定图中任意两个顶点之间是否有边相连。但是,要确定图中有多少条边,则必须按行、按列对每个元素进行检测,所花费的时间代价很大。这是用邻接矩阵存储图的局限性。
邻接矩阵的数据类型定义如下:
#define MAXV <最大顶点个数>
typedef struct
{ int no; //顶点编号
InfoType info; //顶点其他信息
} VertexType; //顶点类型
typedef struct //图的定义
{ int edges[MAXV][MAXV]; //邻接矩阵
int n,e; //顶点数,弧数
VertexType vexs[MAXV]; //存放顶点信息
} MGraph; //图的邻接矩阵表示类型
二、 邻接表存储方法
图的邻接表存储方法是一种顺序分配与链式分配相结合的存储方法。
在邻接表中,对图中每个顶点建立一个单链表,第i个单链表中的节点表示依附于顶点i的边(对有向图是以顶点i为尾的边)。每个单链表上附设一个表头节点。
其中,表节点由三个域组成,adjvex指示与顶点i邻接的点在图中的位置,nextarc指示下一条边或弧的节点,info存储与边或弧相关的信息,如权值等。
表头节点由两个域组成,data存储顶点i的名称或其他信息,firstarc指向链表中第一个节点。
typedef struct ANode
{ int adjvex; //该边的终点编号
struct ANode *nextarc; //指向下一条边的指针
InfoType info; //该边的相关信息
} ArcNode; //边表节点类型
typedef struct Vnode
{ Vertex data; //顶点信息
ArcNode *firstarc; //指向第一条边
} VNode; //邻接表头节点类型
typedef VNode AdjList[MAXV]; //AdjList是邻接表类型
typedef struct
{ AdjList adjlist; //邻接表
int n,e; //图中顶点数n和边数e
} ALGraph; //完整的图邻接表类型
邻接表的特点如下:
(1)邻接表表示不唯一。这是因为在每个顶点对应的单链表中,各边节点的链接次序可以是任意的,取决于建立邻接表的算法以及边的输入次序。
(2)对于有n个顶点和e条边的无向图,其邻接表有n个顶点节点和2e个边节点。显然,在总的边数小于n(n-1)/2的情况下,邻接表比邻接矩阵要节省空间。
(3)对于无向图,邻接表的顶点i对应的第i个链表的边节点数目正好是顶点i的度。
(4)对于有向图,邻接表的顶点i对应的第i个链表的边节点数目仅仅是顶点i的出度。其入度为邻接表中所有adjvex域值为i的边节点数目。
例, 给定一个具有n个节点的无向图的邻接矩阵和邻接表。
(1)设计一个将邻接矩阵转换为邻接表的算法;
(2)设计一个将邻接表转换为邻接矩阵的算法;
(3)分析上述两个算法的时间复杂度。
解:
(1)在邻接矩阵上查找值不为0的元素,找到这样的元素后创建一个表节点并在邻接表对应的单链表中采用前插法插入该节点。
void MatToList(MGraph g,ALGraph *&G)
//将邻接矩阵g转换成邻接表G
{ int i,j,n=g.n; ArcNode *p; //n为顶点数
G=(ALGraph *)malloc(sizeof(ALGraph));
for (i=0;i<n;i++) //给所有头节点的指针域置初值
G->adjlist[i].firstarc=NULL;
for (i=0;i<n;i++) //检查邻接矩阵中每个元素
for (j=n-1;j>=0;j--)
if (g.edges[i][j]!=0)
{ p=(ArcNode *)malloc(sizeof(ArcNode));
//创建节点*p
p->adjvex=j;
p->nextarc=G->adjlist[i].firstarc;
//将*p链到链表头
G->adjlist[i].firstarc=p;
}
G->n=n;G->e=g.e;
}
(2)在邻接表上查找相邻节点,找到后修改相应邻接矩阵元素的值。
void ListToMat(ALGraph *G,MGraph &g)
{ int i,j,n=G->n;ArcNode *p;
for (i=0;i<n;i++)
{ p=G->adjlist[i].firstarc;
while (p!=NULL)
{ g.edges[i][p->adjvex]=1;
p=p->nextarc;
}
}
g.n=n;g.e=G->e;
}
(3)算法1的时间复杂度均为O(n2)。算法2的时间复杂度为O(n+e),其中e为图的边数。
⑤ 图的存储结构有哪些
最常见的:
顺序查找:适合顺序结构和链式结构
二分查找:适合顺序结构
其他的二叉查找树、B-树之类有自己的数据结构
⑥ 有关图的存储结构
(1)顺序存储方法
该方法把逻辑上相邻的结点存储在物理位置上相邻的存储单元里,结点间的逻辑关系由存储单元的邻接关系来体现。
由此得到的存储表示称为顺序存储结构 (Sequential Storage Structure),通常借助程序语言的数组描述。
该方法主要应用于线性的数据结构。非线性的数据结构也可通过某种线性化的方法实现顺序存储。 (2)链接存储方法
该方法不要求逻辑上相邻的结点在物理位置上亦相邻,结点间的逻辑关系由附加的指针字段表示。由此得到的存储表示称为链式存储结构(Linked Storage Structure),通常借助于程序语言的指针类型描述。
⑦ 图的存储结构是什么
由于图的结构比较复杂,任意两个顶点之间都可能存在关系(边),无法通过存储位置表示这种任意的逻辑关系,所以,图无法采用顺序存储结构。这一点同其他数据结构(如线性表、树)不同。考虑图的定义,图是由顶点和边组成的,所以,分别考虑如何存储顶点和边。图常用的存储结构有邻接矩阵、邻接表、十字链表和邻接多重表。