数据结构——图结构（Python）
2021-02-12 04:17
标签：col dict lse append inf graph 数据 NPU list() 我使用Python中字典dict()方法来存储图结构（这里使用的是邻接表） 举个例子，比如，将一个无向加权图（无向网）进行存储，如下图所示： 该图所对应的邻接表为： 此时，让字典中的键表示各个结点，值则表示各个结点的对应链表（即各个邻接点）。 其中，链表用列表list()来进行存储，而链表中的各个结点用元组tuple()来进行存储： graph={ 1： [ ( 2 , 2 ), ( 3 , 1) ] , 1： [ ( 1 , 2 ), ( 4 , 5) , ( 5 , 4) ] , 1： [ ( 1 , 1 ) ] , 1： [ ( 2 , 5 ) ] , 1： [ ( 2 , 4 ) ] } 具体代码如下： 注：这里不包括如何对图进行遍历 数据结构——图结构（Python） 标签：col dict lse append inf graph 数据 NPU list() 原文地址：https://www.cnblogs.com/wangjiong/p/12732990.html
1 n=int(input())#输入结点数
2 a=dict()#用来存储图
3 vis=dict()#辅助数组，表示图中的各个结点的状态（遍历图时会用到，用来标记是否以读）
4 for i in range(n-1):#创建图结构
5 b=list(map(int,input().split()))
6 if not a.get(b[0]):#字典中不存在该点
7 a[b[0]]=[(b[1],b[2])]#（b[1]为邻接点，b[2]为权）
8 else:#字典中存在该点
9 a[b[0]].append((b[1],b[2]))
10 if not a.get(b[1]):#字典中不存在该点
11 a[b[1]]=[(b[0],b[2])]#（b[1]为邻接点，b[2]为权）
12 else:#字典中存在该点
13 a[b[1]].append((b[0],b[2]))
14 #显示该节点是否以读（0未读，1已读）
15 vis[b[0]]=0
16 vis[b[1]]=0