9.1 图¶

图（graph）是一种非线性数据结构，由顶点（vertex）和边（edge）组成。我们可以将图 \(G\) 抽象地表示为一组顶点 \(V\) 和一组边 \(E\) 的集合。以下示例展示了一个包含 5 个顶点和 7 条边的图。

\[ \begin{aligned} V & = \{ 1, 2, 3, 4, 5 \} \newline E & = \{ (1,2), (1,3), (1,5), (2,3), (2,4), (2,5), (4,5) \} \newline G & = \{ V, E \} \newline \end{aligned} \]

如果将顶点看作节点，将边看作连接各个节点的引用（指针），我们就可以将图看作一种从链表拓展而来的数据结构。如图 9-1 所示，相较于线性关系（链表）和分治关系（树），网络关系（图）的自由度更高，因而更为复杂。

图 9-1 链表、树、图之间的关系

9.1.1 图的常见类型与术语¶

根据边是否具有方向，可分为无向图（undirected graph）和有向图（directed graph），如图 9-2 所示。

在无向图中，边表示两顶点之间的“双向”连接关系，例如微信或 QQ 中的“好友关系”。
在有向图中，边具有方向性，即 \(A \rightarrow B\) 和 \(A \leftarrow B\) 两个方向的边是相互独立的，例如微博或抖音上的“关注”与“被关注”关系。

图 9-2 有向图与无向图

根据所有顶点是否连通，可分为连通图（connected graph）和非连通图（disconnected graph），如图 9-3 所示。

对于连通图，从某个顶点出发，可以到达其余任意顶点。
对于非连通图，从某个顶点出发，至少有一个顶点无法到达。

图 9-3 连通图与非连通图

我们还可以为边添加“权重”变量，从而得到如图 9-4 所示的有权图（weighted graph）。例如在《王者荣耀》等手游中，系统会根据共同游戏时间来计算玩家之间的“亲密度”，这种亲密度网络就可以用有权图来表示。

图 9-4 有权图与无权图

图数据结构包含以下常用术语。

邻接（adjacency）：当两顶点之间存在边相连时，称这两顶点“邻接”。在图 9-4 中，顶点 1 的邻接顶点为顶点 2、3、5。
路径（path）：从顶点 A 到顶点 B 经过的边构成的序列被称为从 A 到 B 的“路径”。在图 9-4 中，边序列 1-5-2-4 是顶点 1 到顶点 4 的一条路径。
度（degree）：一个顶点拥有的边数。对于有向图，入度（in-degree）表示有多少条边指向该顶点，出度（out-degree）表示有多少条边从该顶点指出。

9.1.2 图的表示¶

图的常用表示方式包括“邻接矩阵”和“邻接表”。以下使用无向图进行举例。

1. 邻接矩阵¶

设图的顶点数量为 \(n\) ，邻接矩阵（adjacency matrix）使用一个 \(n \times n\) 大小的矩阵来表示图，每一行（列）代表一个顶点，矩阵元素代表边，用 \(1\) 或 \(0\) 表示两个顶点之间是否存在边。

如图 9-5 所示，设邻接矩阵为 \(M\)、顶点列表为 \(V\) ，那么矩阵元素 \(M[i, j] = 1\) 表示顶点 \(V[i]\) 到顶点 \(V[j]\) 之间存在边，反之 \(M[i, j] = 0\) 表示两顶点之间无边。

图 9-5 图的邻接矩阵表示

邻接矩阵具有以下特性。

顶点不能与自身相连，因此邻接矩阵主对角线元素没有意义。
对于无向图，两个方向的边等价，此时邻接矩阵关于主对角线对称。
将邻接矩阵的元素从 \(1\) 和 \(0\) 替换为权重，则可表示有权图。

使用邻接矩阵表示图时，我们可以直接访问矩阵元素以获取边，因此增删查改操作的效率很高，时间复杂度均为 \(O(1)\) 。然而，矩阵的空间复杂度为 \(O(n^2)\) ，内存占用较多。

2. 邻接表¶

邻接表（adjacency list）使用 \(n\) 个链表来表示图，链表节点表示顶点。第 \(i\) 个链表对应顶点 \(i\) ，其中存储了该顶点的所有邻接顶点（与该顶点相连的顶点）。图 9-6 展示了一个使用邻接表存储的图的示例。

图 9-6 图的邻接表表示

邻接表仅存储实际存在的边，而边的总数通常远小于 \(n^2\) ，因此它更加节省空间。然而，在邻接表中需要通过遍历链表来查找边，因此其时间效率不如邻接矩阵。

观察图 9-6 ，邻接表结构与哈希表中的“链式地址”非常相似，因此我们也可以采用类似的方法来优化效率。比如当链表较长时，可以将链表转化为 AVL 树或红黑树，从而将时间效率从 \(O(n)\) 优化至 \(O(\log n)\) ；还可以把链表转换为哈希表，从而将时间复杂度降至 \(O(1)\) 。

9.1.3 图的常见应用¶

如表 9-1 所示，许多现实系统可以用图来建模，相应的问题也可以约化为图计算问题。

表 9-1 现实生活中常见的图

	顶点	边	图计算问题
社交网络	用户	好友关系	潜在好友推荐
地铁线路	站点	站点间的连通性	最短路线推荐
太阳系	星体	星体间的万有引力作用	行星轨道计算