欢迎来到全面的图表世界！如果您是一名开发人员，并且术语“图表”只会让人想起饼图和条形图的图像，那么请准备好扩展您的视野。从数据结构的角度来看，图是许多复杂的计算机科学问题和现实世界应用背后的无名英雄。从社交网络和推荐引擎到寻找从 a 点到 b 点的最短路径，图表可以做到这一切。本指南将涵盖从基础知识到高级图形算法的所有内容。系好安全带；这将是一次充满知识、幽默和代码片段的疯狂之旅，让您成为 java 图形大师！
1. 到底什么是图？
其核心，图是由边连接的节点（顶点）的集合。与可能是线性的平均数据结构（如数组或链表）不同，图表允许更复杂的关系。
正式定义：
图 ggg 定义为 g=(v,e)g = (v, e)g=(v,e) 其中：
vvv 是一组顶点（节点）。eee 是一组连接顶点对的边。
例子：
考虑一个代表友谊的简单图表：
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节点：alice、bob、charlie边缘：爱丽丝-鲍勃，鲍勃-查理
符号幽默：
图可以是有向图或无向图。在有向图中，如果爱丽丝指向鲍勃，请想象爱丽丝说：“嘿鲍勃，我关注你，但你不关注我。”
2. 图的类型
2.1. 无向图与有向图
无向图：节点之间的关系是双向的。如果 a 和 b 之间有边，您可以从 a 到 b，再从 b 到 a。有向图（digraph）：边有方向。如果从 a 到 b 有一条边，你可以从 a 到 b，但不一定能返回。
2.2. 加权与未加权图表
加权图：每条边都有一个关联的权重（将其视为距离或成本）。未加权图：所有边都被同等对待，没有权重。
2.3. 循环图与非循环图
循环图：包含至少一个循环（在同一节点开始和结束的路径）。非循环图：不存在循环。最著名的类型？ dag（有向无环图），它是拓扑排序的支柱。
2.4. 连接图与非连接图
连通图：所有节点都可以从任何其他节点到达。断开连接的图：某些节点无法从其他节点到达。
2.5. 特殊图表
树：连通的无环无向图。把它想象成一个没有循环的家谱——这里没有人与他们的表弟结婚。二部图：可以分为两个集合，使得同一集合内没有两个图顶点相邻。完全图：每对不同的顶点都由一条边连接。稀疏图与密集图：稀疏图相对于节点数量而言边很少；密集图则相反。
3. 内存中的图形表示
3.1. 邻接矩阵
二维数组 adj[i][j]adj[i][j]adj[i][j] 用于以下位置：
如果节点 i 和 j 之间有边，则 adj[i][j]=1adj[i][j] = 1adj[i][j]=1。
ii
jj
adj[i][j]=weightadj[i][j] = weightadj[i][j]=权重（如果图表已加权）。
优点：
快速查找：o(1) 检查边是否存在。
o(1)o(1)
非常适合密集图形。
缺点：
Ideogram
Ideogram是一个全新的文本转图像AI绘画生成平台，擅长于生成带有文本的图像，如LOGO上的字母、数字等。
512 查看详情 大型稀疏图的内存密集型。
代码示例：
int[][] adjmatrix = new int[n][n]; // n is the number of vertices// add an edge between vertex 1 and 2adjmatrix[1][2] = 1;
3.2. 邻接列表
一个数组或列表，其中每个索引 iii 保存连接到顶点 iii 的节点列表。非常适合稀疏图。
优点：
节省空间。易于迭代邻居。
缺点：
查找边是否存在需要 o(n)。
o(n)o(n)
代码示例：
list<list> adjlist = new arraylist();for (int i = 0; i < n; i++) { adjlist.add(new arraylist());}// add an edge between vertex 1 and 2adjlist.get(1).add(2);
3.3. 边缘列表
所有边的简单列表。每条边都表示为一对（或加权图的三元组）。
优点：
对于稀疏图来说非常紧凑。
缺点：
缓慢的边缘存在检查。
代码示例：
list edges = new arraylist();edges.add(new edge(1, 2, 10)); // edge from 1 to 2 with weight 10
4.图的目的和实际应用
社交网络：用户是节点，友谊是边。网络爬行：页面是节点，超链接是边。路线算法：google 地图，有人知道吗？以城市为节点，道路为边缘。推荐系统：产品是节点； “购买 x 的顾客也购买了 y”形成边。网络分析：识别集群、寻找影响者等
5.图算法
5.1. 图遍历算法
广度优先搜索 (bfs):
层序遍历。非常适合在未加权图中查找最短路径。
时间复杂度：o(v+e)。
o(v+e)o(v + e)
void bfs(int start) { queue queue = new linkedlist(); boolean[] visited = new boolean[n]; // n = number of vertices queue.add(start); visited[start] = true; while (!queue.isempty()) { int node = queue.poll(); system.out.println(node); for (int neighbor : adjlist.get(node)) { if (!visited[neighbor]) { queue.add(neighbor); visited[neighbor] = true; } } }}
深度优先搜索 (dfs):
在回溯之前尽可能深入。对于寻路和循环检测很有用。
时间复杂度：o(v+e)。
o(v+e)o(v + e)
void dfs(int node, boolean[] visited) { if (visited[node]) return; visited[node] = true; System.out.println(node); for (int neighbor : adjList.get(node)) { if (!visited[neighbor]) { dfs(neighbor, visited); } }}
5.2. 最短路径算法
dijkstra 算法：适用于具有非负权重的图表。贝尔曼-福特算法：可以处理负权重，但比 dijkstra 慢。floyd-warshall 算法：查找所有节点对之间的最短路径；对于密集图很有用。
5.3. 最小生成树 (mst)
kruskal 算法：使用 union-find 进行循环检测的贪心算法。prim 算法：通过添加生长树中最便宜的边来构建 mst。
5.4. 拓扑排序
用于有向无环图（dag）。非常适合作业调度等依赖关系解决。
5.5. 检测周期
基于 dfs 的方法：跟踪当前 dfs 堆栈中的节点。并查法：有效用于无向图。
6. 图问题的技术和技巧
6.1. 多源 bfs
非常适合像“到特定类型节点的最短距离”这样有多个起点的问题。
6.2. 并查（不相交集）
对于处理无向图中的连通分量和循环检测功能强大。
6.3. 图上的记忆化和 dp
动态规划可以与图遍历相结合，优化重复子问题的解决方案。
6.4. 基于启发式的搜索（一种算法）
用于通过知情猜测（启发式）进行寻路。与 dijkstra 类似，但优先考虑靠近目的地的路径。
7. 如何识别图问题
关键指标：
类网络结构：实体之间的关系。寻路：“找到从x到y的最短路线。”连接的组件：“计算孤立的组。”依赖链：“依赖于其他任务的任务。”遍历场景：“访问所有房间”或“探索所有选项。”
8. 微笑结束
如果您已经完成了这一步，那么恭喜您！您不仅在图表的疯狂之旅中幸存下来，而且还为自己配备了解决遇到的任何与图表相关的问题的知识。无论您是编码竞赛迷、算法爱好者，还是只是想通过数据结构课程的人，本指南都涵盖了您所需的一切。
请记住，在图表的世界中，如果您迷路了，只需返回本指南即可！
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