邻接表

图的遍历和邻接表的用法，确实是搞算法绕不过去的一块。邻接表这种写法，存储结构比较紧凑，尤其在稀疏图的时候，内存用得挺省。像你在做网络拓扑、社交图这种场景，用邻接表配合遍历算法，效率还挺高。 图的结构是个经典的非线性模型，由顶点和边组成。无论是做导航系统，还是推荐引擎，图都能派上用场。有向图、无向图，按需选择就行，理解方向性关键。 邻接表的优势就是空间利用率高。比如你图里边只连了少量的点，那就没必要为每一对都分配空间，对吧？直接给每个顶点挂个邻接列表，谁相邻谁上名单。写起来也比较直观，用字典或者数组都行，看你语言习惯。 说到图的遍历，那肯定绕不开DFS和BFS。DFS 比较像“走迷宫”，一条路走

无向图邻接链表算法实践 本实验基于李春葆老师的《数据结构与算法》课程，实践了利用邻接链表存储无向图并实现相关算法。实验内容涵盖了图的基本概念、邻接链表的构建、深度优先搜索、广度优先搜索等经典算法。通过实验，我深入理解了图论基础，掌握了使用邻接链表表示图结构的方法，并熟练运用相关算法解决实际问题。

邻接矩阵的图形化绘制操作，用 Python 来搞定其实挺方便的。尤其是你已经有现成的邻接矩阵，只需要几行代码就能把它转成无向图，结构清晰又好看。嗯，用到的核心库主要是 NetworkX，搭配 Matplotlib 画图，响应也快，代码也简单。 有趣的是，如果你拿的是 HFSS 模拟结果里的邻接矩阵，做个后或者参数扫描，也是能接得上的。比如从 HFSS 导出数据后，直接转成 numpy 矩阵，再喂给 NetworkX 就能开始画图了。像这种方式，适合做通信图可视化、结构，甚至 PageRank 实验也能用上。 代码操作层面其实没啥复杂的，基本长这样： import networkx as nx

在图数据结构的存储方案中，邻接矩阵的优化策略尤为重要。

Polbooks_A.mat 是 Matlab 中的邻接矩阵，用于描述复杂网络中的社群划分。

本程序将复杂网络邻接矩阵转换为 Pajek 网络文件格式，方便进一步分析和可视化。

在某段时间内，加权有向图G2的邻接矩阵W定量模型显示，增加1单位导致下一时段的相关单位增加wij，其中wij的数值为0.3、1、1.5、1.2、0.8、-2、-0.7、-0.5，涵盖了节点v1至v6。

matlab

带符号有向图G1=(V,E)的邻接矩阵A V~顶点集, E~弧集定性模型带符号的有向图G1 - vi vj +某时段vi增加导致下时段vj增加(减少) + + - - + + - v2 v1 v3 v4 v6 v7 v5

简单的二进制邻接矩阵是空间统计分析中常用的一种方法，结合基于距离的二进制空间权重矩阵，是确定空间权重的有效规则之一。