首先告诉大家一个好消息，数据结构到这里就要结束了！然后再来一个坏消息，这里是数据结构中“最没有意义”的部分和最难的部分。图的应用恐怕是所有结构中最宽泛的了，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。 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（见前面的《稀疏矩阵（十字链表）》）。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 <vector> #include <list> using namespace std; template <class name, class dist, class mem> class Network; const int maxV = 20;//最大节点数 template <class name, class dist> class AdjMatrix { friend class Network<name, dist, AdjMatrix<name, dist> >; 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号顶点后第一个邻接顶点号，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<name, dist, LinkedList<name, dist> >; 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<edge>)); 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<edge>::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号顶点后第一个邻接顶点号，无返回-1 { for (list<edge>::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<edge>* e) : v(v), e(e) {} name v; list<edge>* e; }; int vNum, eNum; vector<vertex> 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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