C++
 Computer >> コンピューター >  >> プログラミング >> C++

C++で隣接リストを使ってグラフを表現する方法と実装例

グラフの隣接リスト(Adjacency List)表現とは、連結リスト(リンクリスト)を用いてグラフを表す手法のことです。この表現方式では、リストの配列を使用します。配列のサイズは V であり、ここでの V はグラフの頂点数を意味します。つまり、V 個の異なるリストを格納するための配列を用意するということです。あるリストの先頭が頂点 u である場合、そのリストには u のすべての隣接頂点が格納されることを示しています。

隣接リスト表現の計算量

  • この表現方式に必要な空間計算量は、無向グラフの場合 O(V+2E)、有向グラフの場合 O(V+E) となります。辺の数が増えるほど、必要な記憶領域も増加していきます。

入力:

C++で隣接リストを使ってグラフを表現する方法と実装例

出力:

C++で隣接リストを使ってグラフを表現する方法と実装例

アルゴリズム

add_edge(adj_list, u, v)

入力 − 辺 {u, v} を構成する頂点 u と v、および隣接リスト

出力 − グラフ G の隣接リスト

Begin
   インデックス u のリストに v を追加する
   インデックス v のリストに u を追加する
End

サンプルコード

#include<iostream>
#include<list>
#include<iterator>
using namespace std;
void displayAdjList(list<int> adj_list[], int v) {
  for(int i = 0; i<v; i++) {
     cout << i << "--->";
     list<int> :: iterator it;
     for(it = adj_list[i].begin(); it != adj_list[i].end(); ++it) {
        cout << *it << " ";
     }
     cout << endl;
   }
}
void add_edge(list<int> adj_list[], int u, int v) {   // リストuにvを追加し、リストvにuを追加
   adj_list[u].push_back(v);
   adj_list[v].push_back(u);
}
main(int argc, char* argv[]) {
   int v = 6;      // グラフには6つの頂点が存在する
   // サイズ6のリストの配列を作成
   list<int> adj_list[v];
   add_edge(adj_list, 0, 4);
   add_edge(adj_list, 0, 3);
   add_edge(adj_list, 1, 2);
   add_edge(adj_list, 1, 4);
   add_edge(adj_list, 1, 5);
   add_edge(adj_list, 2, 3);
   add_edge(adj_list, 2, 5);
   add_edge(adj_list, 5, 3);
   add_edge(adj_list, 5, 4);
   displayAdjList(adj_list, v);
}

実行結果

0--->4 3
1--->2 4 5
2--->1 3 5
3--->0 2 5
4--->0 1 5
5--->1 2 3 4

  1. 隣接行列を使ってグラフを表現するC++プログラムの解説

    グラフの隣接行列(Adjacency Matrix)とは、サイズが V × V の正方行列のことです。ここでの V はグラフ G の頂点数を表します。行列の行と列にはそれぞれ頂点が対応しており、頂点 i から頂点 j への辺が存在する場合は、i 行 j 列の要素に「1」(重み付きグラフの場合は非ゼロの値)を格納します。辺が存在しない場合は、その位置には「0」が入ります。 隣接行列表現の計算量 隣接行列は計算時に O(V2) の記憶領域を必要とします。グラフが最大数の辺を持つ場合でも最小数の辺しか持たない場合でも、必要なメモリ量は同じです。つまり、辺の数に依存せず常に V × V 分の領域を確

  2. DFS(深さ優先探索)による有向グラフの連結性チェック ― C++プログラム解説

    グラフの連結性チェックの基本概念 グラフが連結しているかどうかを調べるには、何らかの探索アルゴリズムを用いてすべてのノードを巡回してみます。探索が完了した時点で、まだ一度も訪問されていないノードが残っていれば、そのグラフは連結ではないと判断できます。 有向グラフの場合のポイント 無向グラフと異なり、有向グラフの場合はすべてのノードを起点として探索を行う必要があります。理由は、あるエッジが外向きの辺しか持たず、内向きの辺を持たないケースが存在するためです。そのようなノードは、他のどのノードを出発点としても到達できない可能性があります。 本記事では、探索アルゴリズムとして再帰的なDFS(深さ優先