『壹』 圖的五種存儲結構
圖的鄰接矩陣（Adjacency Matrix）： 圖的鄰接矩陣用兩個數組來表示圖。一個一維數組存儲圖中頂點信息，另一個二維數組（一般稱之為鄰接矩陣）來存儲圖中的邊或者弧的信息。從鄰接矩陣中我們自然知道一個頂點的度（對於無向圖）或者有向圖中一個頂點的入度出度信息。
假設圖G有n個頂點，則鄰接矩陣是一個n*n的方陣。
1.對於如果圖上的每條邊不帶權值來說，那麼我們就用真（一般為1）和假（一般為0）來表示一個頂點到另一個頂點存不存在邊。下面是一個圖的鄰接矩陣的定義：
鄰接矩陣法實現帶權值的無向圖的創建如下：
按照如圖輸入各邊（不重復）
測試程序如下：
結果可得該矩陣，證明創建樹成功。 假設n個頂點e條邊的創建，createGraph演算法的時間復雜度為O（n+n*n+e）。如果需要創建一個有向圖，那麼和上面一樣一個一個錄入邊下標和權值。
鄰接矩陣這種存儲結構的優缺點： 缺點是對於邊數相對頂點較少的稀疏圖來說會存在極大的空間浪費。假設有n個頂點,優點是對於有向完全圖和無向完全圖來說鄰接矩陣是一種不錯的存儲結構，浪費的話也只浪費了n個頂點的容量。
在樹的存儲結構一節中我們提到對於孩子表示法的第三種：用一段連續的存儲單元（數組）存儲樹中的所有結點，利用一個單鏈表來存儲數組中每個結點的孩子的信息。對於圖的存儲結構來說，我們也可以利用這種方法實現圖的存儲
鄰接表(Adjacency List): 這種數組與鏈表相結合的存儲方法叫做鄰接表。1.為什麼不也用單鏈表存儲圖的結點信息呢？原因就是數組這種順序存儲結構讀取結點信息速率快。對於頂點數組中，每個數據元素還需要存儲一個指向第一個鄰接頂點的指針，這樣才可以查找邊的信息2.圖中每個頂點Vi(i > 0)的所有鄰接點構成一個線性表 （在無向圖中這個線性表稱為Vi的邊表，有向圖中稱為頂點作為弧尾的出邊表） ，由於鄰接點的不確定性，所以用鏈表存儲，有多少個鄰接點就malloc一個空間存儲鄰接點，這樣更不會造成空間的浪費（與鄰接矩陣相比來說）。3.對於鄰接表中的某個頂點來說，用戶關心的是這個頂點的鄰接點，完全可以遍歷用單鏈表設計成的邊表或者出邊表得到，所以沒必要設計成雙鏈表。
鄰接表的存儲結構：
假設現在有一無向圖G，如下圖：
從鄰接表結構中，知道一個頂點的度或者判斷兩個頂點之間是否存在邊或者求一個頂點的所有鄰接頂點是很容易的。
假設現在有一有向圖G，如下圖：
無向圖的鄰接表創建示例如下：
假設在上圖（無向圖）中的V0V1V2V3頂點值為ABCD，則依據下面測試程序可得結果：
鄰接表的優缺點： 優點是：鄰接表存儲圖，既能夠知道一個頂點的度和頂點的鄰接結點的信息，並且更不會造成空間的浪費。缺點是鄰接表存儲有向圖時，如果關心的是頂點的出度問題自然用鄰接表結構，但是想了解入度需要遍歷圖才知道（需要考慮逆鄰接表）。
十字鏈表(Orthogonal List) ：有向圖的一種存儲方法，它把鄰接表和逆鄰接表結合起來，因此在十字鏈表結構中可以知道一個頂點的入度和出度情況。
重新定義頂點表的結點如下圖：
現在有一有向圖如下圖：
則它的存儲結構示意圖為：
其定義如下：
十字鏈表是用來存儲有向圖的，這樣可以看出一個頂點的出入度信息。對於無向圖來說完全沒必要用十字鏈表來存儲。
在無向圖中，因為我們關注的是頂點的信息，在考慮節約空間的情況下我們利用鄰接表來存儲無向圖。但是如果我們關注的是邊的信息，例如需要刪除某條邊對於鄰接表來說是挺繁瑣的。它需要操作兩個單鏈表刪除兩個結點。因此我們仿照十字鏈表的方式對邊表結點結構重新定義如下圖：
它的鄰接多重表結構為：
多重鄰接表的優點：對於邊的操作相比於鄰接表來說更加方便。比如說我們現在需要刪除(V0,V2)這條邊，只需將69步驟中的指針改為nullptr即可。
邊集數組(edgeset array)： 邊集數組是由兩個數組組成，一個存儲頂點信息，另一個存儲邊的信息，這個邊數組中的每個數據元素由起點下標，終點下標，和權組成（如果邊上含有權值的話）。
邊數組結構如下圖：
邊集數組實現圖的存儲的優缺點：優點是對於邊的操作方便快捷，操作的只是數組元素。比如說刪除某條邊，只需要刪除一個數組元素。缺點是：對於圖的頂點信息，我們只有遍歷整個邊數組才知道，這個費時。因此對於關注邊的操作來說，邊集數組更加方便。
『貳』 數據結構中稀疏矩陣壓縮存儲十字鏈表存儲結構，如果是一個N*N的矩陣，需多少表頭，輔導書說N+1個，為什麼
相同的行列共用一個表頭結點，各個表頭結點再鏈接成鏈表，這個鏈表上再用一個表頭結點並存儲表示行和列的數量，
N*N矩陣本身n個，再有一個表頭，不就是N+1個了
『叄』 多維數組-矩陣的壓縮存儲- 稀疏矩陣（一）
稀疏矩陣
設矩陣A mn 中有s個非零元素 若s遠遠小於矩陣元素的總數(即s< <m×n)，則稱a為稀疏矩陣。 p=""> </m×n)，則稱a為稀疏矩陣。>
1、稀疏矩陣的壓縮存儲
為了節省存儲單元，可只存儲非零元素。由於非零元素的分布一般是沒有規律的，因此在存儲非零元素的同時，還必須存儲非零
元素所在的行號、列號，才能迅速確定一個非零元素是矩陣中的哪一個元素。稀疏矩陣的壓縮存儲會失去隨機存取功能。
其中每一個非零元素所在的行號、列號和值組成一個三元組(i，j，a ij )，並由此三元組惟一確定。
稀疏矩陣進行壓縮存儲通常有兩類方法：順序存儲和鏈式存儲。鏈式存儲方法【參見參考書目】。
2、三元組表
將表示稀疏矩陣的非零元素的三元組按行優先(或列優先)的順序排列(跳過零元素)，並依次存放在向量中，這種稀疏矩陣的順序
存儲結構稱為三元組表。
注意：
以下的討論中，均假定三元組是按行優先順序排列的。
【例】下圖(a)所示的稀疏矩陣A的三元組表表示見圖(b)
(1)三元組表的類型說明
為了運算方便，將矩陣的總行數、總列數及非零元素的總數均作為三元組表的屬性進行描述。.WINGwIT.其類型描述為：
#define MaxSize 10000 //由用戶定義
typedef int DataType; //由用戶定義
typedef struct { //三元組
int i，j;//非零元的行、列號
DataType v; //非零元的值
}TriTupleNode;
typedef struct{ //三元組表
TriTupleNode data[MaxSize]; //三元組表空間
int m,n，t; //矩陣的行數、列數及非零元個數
}TriTupleTable;
(2) 壓縮存儲結構上矩陣的轉置運算
一個m×n的矩陣A，它的轉置矩陣B是一個n×m的矩陣，且：
A[i][j]=B[j][i]，0≤i <m，0≤j<n， p=""> </m，0≤j<n，>
即A的行是B的列，A的列是B的行。
【例】下圖中的B和上圖中的A互為轉置矩陣。
①三元組表表示的矩陣轉置的思想方法
第一步：根據A矩陣的行數、列數和非零元總數確定B矩陣的列數、行數和非零元總數。
第二步：當三元組表非空(A矩陣的非零元不為0)時，根據A矩陣三元組表的結點空間data(以下簡稱為三元組表)，將A的三
元組表a->data置換為B的三元組表b->data。
②三元組表的轉置
方法一:簡單地交換a->data中i和j中的內容，得到按列優先順序存儲倒b->data;再將b->data重排成按行優先順序的三元組表。
方法二:由於A的列是B的行，因此，按a->data的列序轉置，所得到的轉置矩陣B的三元組表b->data必定是按行優先存放的。
按這種方法設計的演算法，其基本思想是：對A中的每一列col(0≤col≤a->n-1)，通過從頭至尾掃描三元組表a->data，找出所有
列號等於col的那些三元組，將它們的行號和列號互換後依次放人b->data中，即可得到B的按行優先的壓縮存貯表示。具體實現參見
【 動畫演示 】
③具體演算法：
void TransMatrix(TriTupleTable *b，TriTupleTable *a)
{//*a，*b是矩陣A、B的三元組表表示，求A轉置為B
int p，q，col;
b->m=a->n; b->n=a->m; //A和B的行列總數互換
b->t=a->t; //非零元總數
if(b->t<=0)
Error("A=0"); //A中無非零元，退出
q=0;
for(col=0;coln;col++) //對A的每一列
for(p=0;pt;p++) //掃描A的三元組表
if(a->data[p].j==col){ //找列號為col的三元組
b->data[q).i=a->data[p].j;
b->data[q].j=a->data[p].i;
b->data[q].v=a->data[p].v;
q++;
}
} //TransMatrix
④演算法分析
該演算法的時間主要耗費在col和p的二重循環上：
若A的列數為n，非零元素個數t，則執行時間為O(n×t)，即與A的列數和非零元素個數的乘積成正比。
通常用二維數組表示矩陣時，其轉置演算法的執行時間是O(m×n)，它正比於行數和列數的乘積。
由於非零元素個數一般遠遠大於行數，因此上述稀疏矩陣轉置演算法的時間大於通常的轉置演算法的時間。
lishixin/Article/program/sjjg/201311/23897
『肆』 設有一稀疏圖G，則G採用什麼存儲較省空間
G採用鄰接表存儲較省空間。
鄰接表，存儲方法跟樹的孩子鏈表示法相類似，是一種順序分配和鏈式分配相結合的存儲結構。如這個表頭結點所對應的頂點存在相鄰頂點，則把相鄰頂點依次存放於表頭結點所指向的單向鏈表中。
對於無向圖來說，使用鄰接表進行存儲也會出現數據冗餘，表頭結點A所指鏈表中存在一個指向C的表結點的同時，表頭結點C所指鏈表也會存在一個指向A的表結點。
(4)樹的存儲結構稀疏擴展閱讀：
表示法
n個頂點e條邊的無向圖的鄰接表表示中有n個頂點表結點和2e個邊表結點。(換句話說，每條邊（i,j）在鄰接表 中出現兩次：一次在關於i的鄰接表中，另一次在關於j的鄰接表中)。
對於有向圖，vi的鄰接表中每個表結點都對應於以vi為始點射出的一條邊。因此，將有向圖的鄰接表稱為出邊表。對於無向圖來說，使用鄰接表進行存儲也會出現數據冗餘，表頭結點A所指鏈表中存在一個指向C的表結點的同時，表頭結點C所指鏈表也會存在一個指向A的表結點。
『伍』 數據結構，樹的常用存儲方式
存入文本文件，每行：孩子節點-父節點。
這樣也方便用Hadoop進行處理。