本文实例讲述了Python数据结构与算法之图结构（Graph）。分享给大家供大家参考，具体如下： 图结构（Graph）——算法学中最强大的框架之一。树结构只是图的一种特殊情况。 如果我们可将自己的工作诠释成一个图问题的话，那么该问题至少已经接近解决方案了。而我们我们的问题实例可以用树结构（tree）来诠释，那么我们基本上已经拥有了一个真正有效的解决方案了。 [b]邻接表及加权邻接字典[/b] 对于图结构的实现来说，最直观的方式之一就是使用邻接列表。基本上就是针对每个节点设置一个邻接列表。下面我们来实现一个最简单的：假设我们现有 n 个节点，编号分别为 0, …, n-1. 节点当然可以是任何对象，可被赋予任何标签或名称。但使用 0, …, n-1 区间内的整数来实现的话，会简单许多。因为如果我们能用数字来代表节点，我们索引起来显然要方便许多。 然后，每个邻接（邻居）列表都只是一个数字列表，我们可以将它们编入一个大小为 n 的主列表，并用节点编号对其进行索引。由于这些列表内的节点的顺序是任意的，所以，实际上，我们是使用列表来实现邻接集（adjacency sets）。这里之所以还是使用列表这个术语，主要是因为传统。幸运的是，Python 本身就提供独立的 set 类型。 我们以下图为例，说明[b]图结构的各种表示方法[/b]（当我们在执行与图相关的工作时，需要反复遵从一个主题思想，即一个图的最佳表示方法应该取决于我们要用它来做什么）： [img]http://files.jb51.net/file_images/article/201709/201795114902836.png?201785114943[/img] 在图论中，[b]N(v) 代表的是 v 的邻居节点集[/b]； [b]加权邻接字典[/b] 使用 dict 类型来代替 set 或 list 来表示邻接集。在 dict 类型中，每个邻居节点都会有一个键和一个额外的值，用于表示与其邻居节点（或出边）之间的关联性，如边的权重。 客户端调用： [b]邻接矩阵[/b] 邻接矩阵是图的另一种表示方法，这种表示方法的主要不同在于，它不再列出每个节点的所有邻居节点。 关于邻接矩阵： （1）主对角线为自己到自己，为0 （2）行和为出度 （3）列和为入度 更多关于Python相关内容可查看本站专题：《[url=http://www.1sucai.cn/Special/663.htm]Python数据结构与算法教程[/url]》、《[url=http://www.1sucai.cn/Special/648.htm]Python Socket编程技巧总结[/url]》、《[url=http://www.1sucai.cn/Special/642.htm]Python函数使用技巧总结[/url]》、《[url=http://www.1sucai.cn/Special/636.htm]Python字符串操作技巧汇总[/url]》、《[url=http://www.1sucai.cn/Special/520.htm]Python入门与进阶经典教程[/url]》及《[url=http://www.1sucai.cn/Special/516.htm]Python文件与目录操作技巧汇总[/url]》 希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。