邻接矩阵
class Vertex:
def __init__(self, node):
self.id = node
# Mark all nodes unvisited
self.visited = False def addNeighbor(self, neighbor, G):
G.addEdge(self.id, neighbor) def getConnections(self, G):
return G.adjMatrix[self.id] def getVertexID(self):
return self.id def setVertexID(self, id):
self.id = id def setVisited(self):
self.visited = True def __str__(self):
return str(self.id) class Graph:
def __init__(self, numVertices=10, directed=False):
self.adjMatrix = [[None] * numVertices for _ in range(numVertices)]
self.numVertices = numVertices
self.vertices = []
self.directed = directed
for i in range(0, numVertices):
newVertex = Vertex(i)
self.vertices.append(newVertex) def addVertex(self, vtx, id): #增加点,这个function没有扩展功能
if 0 <= vtx < self.numVertices:
self.vertices[vtx].setVertexID(id) def getVertex(self, n):
for vertxin in range(0, self.numVertices):
if n == self.vertices[vertxin].getVertexID():
return vertxin
return None def addEdge(self, frm, to, cost=0): #返回全部连线/航线
#print("from",frm, self.getVertex(frm))
#print("to",to, self.getVertex(to))
if self.getVertex(frm) is not None and self.getVertex(to) is not None:
self.adjMatrix[self.getVertex(frm)][self.getVertex(to)] = cost
if not self.directed:
# For directed graph do not add this
self.adjMatrix[self.getVertex(to)][self.getVertex(frm)] = cost def getVertices(self):
vertices = []
for vertxin in range(0, self.numVertices):
vertices.append(self.vertices[vertxin].getVertexID())
return vertices def printMatrix(self):
for u in range(0, self.numVertices):
row = []
for v in range(0, self.numVertices):
row.append(str(self.adjMatrix[u][v]) if self.adjMatrix[u][v] is not None else '/')
print(row) def getEdges(self):
edges = []
for v in range(0, self.numVertices):
for u in range(0, self.numVertices):
if self.adjMatrix[u][v] is not None:
vid = self.vertices[v].getVertexID()
wid = self.vertices[u].getVertexID()
edges.append((vid, wid, self.adjMatrix[u][v]))
return edges def getNeighbors(self, n):
neighbors = []
for vertxin in range(0, self.numVertices):
if n == self.vertices[vertxin].getVertexID():
for neighbor in range(0, self.numVertices):
if (self.adjMatrix[vertxin][neighbor] is not None):
neighbors.append(self.vertices[neighbor].getVertexID())
return neighbors def isConnected(self, u, v):
uidx = self.getVertex(u)
vidx = self.getVertex(v)
return self.adjMatrix[uidx][vidx] is not None def get2Hops(self, u): #转一次机可以到达哪里
neighbors = self.getNeighbors(u)
print(neighbors)
hopset = set()
for v in neighbors:
hops = self.getNeighbors(v)
hopset |= set(hops)
return list(hopset)

邻接表
import sys
class Vertex:
def __init__(self, node):
self.id = node
self.adjacent = {}
#为所有节点设置距离无穷大
self.distance = sys.maxsize
# 标记未访问的所有节点
self.visited = False
# Predecessor
self.previous = None def addNeighbor(self, neighbor, weight=0):
self.adjacent[neighbor] = weight # returns a list
def getConnections(self): # neighbor keys
return self.adjacent.keys() def getVertexID(self):
return self.id def getWeight(self, neighbor):
return self.adjacent[neighbor] def setDistance(self, dist):
self.distance = dist def getDistance(self):
return self.distance def setPrevious(self, prev):
self.previous = prev def setVisited(self):
self.visited = True def __str__(self):
return str(self.id) + ' adjacent: ' + str([x.id for x in self.adjacent]) def __lt__(self, other):
return self.distance < other.distance and self.id < other.id class Graph:
def __init__(self, directed=False):
# key is string, vertex id
# value is Vertex
self.vertDictionary = {}
self.numVertices = 0
self.directed = directed def __iter__(self):
return iter(self.vertDictionary.values()) def isDirected(self):
return self.directed def vectexCount(self):
return self.numVertices def addVertex(self, node):
self.numVertices = self.numVertices + 1
newVertex = Vertex(node)
self.vertDictionary[node] = newVertex
return newVertex def getVertex(self, n):
if n in self.vertDictionary:
return self.vertDictionary[n]
else:
return None def addEdge(self, frm, to, cost=0):
if frm not in self.vertDictionary:
self.addVertex(frm)
if to not in self.vertDictionary:
self.addVertex(to) self.vertDictionary[frm].addNeighbor(self.vertDictionary[to], cost)
if not self.directed:
# For directed graph do not add this
self.vertDictionary[to].addNeighbor(self.vertDictionary[frm], cost) def getVertices(self):
return self.vertDictionary.keys() def setPrevious(self, current):
self.previous = current def getPrevious(self, current):
return self.previous def getEdges(self):
edges = []
for key, currentVert in self.vertDictionary.items():
for nbr in currentVert.getConnections():
currentVertID = currentVert.getVertexID()
nbrID = nbr.getVertexID()
edges.append((currentVertID, nbrID, currentVert.getWeight(nbr))) # tuple
return edges def getNeighbors(self, v):
vertex = self.vertDictionary[v]
return vertex.getConnections()

引入的这两段代码的原文链接:
https://www.cnblogs.com/kumata/p/9246502.html

Python实现数据结构 图的更多相关文章

  1. python 与数据结构

    在上面的文章中,我写了python中的一些特性,主要是简单为主,主要是因为一些其他复杂的东西可以通过简单的知识演变而来,比如装饰器还可以带参数,可以使用装饰类,在类中不同的方法中调用,不想写的太复杂, ...

  2. [0x00 用Python讲解数据结构与算法] 概览

    自从工作后就没什么时间更新博客了,最近抽空学了点Python,觉得Python真的是很强大呀.想来在大学中没有学好数据结构和算法,自己的意志力一直不够坚定,这次想好好看一本书,认真把基本的数据结构和算 ...

  3. (python数据分析)第03章 Python的数据结构、函数和文件

    本章讨论Python的内置功能,这些功能本书会用到很多.虽然扩展库,比如pandas和Numpy,使处理大数据集很方便,但它们是和Python的内置数据处理工具一同使用的. 我们会从Python最基础 ...

  4. Python入门神图

    国外某小哥制作的Python入门神图

  5. 【ZZ】Python入门神图

    http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3OTIxNTA0MA==&mid=401383338&idx=1&sn=73009cce06d58656 ...

  6. Python -- 堆数据结构 heapq - I love this game! - 博客频道 - CSDN.NET

    Python -- 堆数据结构 heapq - I love this game! - 博客频道 - CSDN.NET Python -- 堆数据结构 heapq 分类: Python 2012-09 ...

  7. python实现数据结构单链表

    #python实现数据结构单链表 # -*- coding: utf-8 -*- class Node(object): """节点""" ...

  8. 《用Python解决数据结构与算法问题》在线阅读

    源于经典 数据结构作为计算机从业人员的必备基础,Java, c 之类的语言有很多这方面的书籍,Python 相对较少, 其中比较著名的一本 problem-solving-with-algorithm ...

  9. 数据结构--图 的JAVA实现(上)

    1,摘要: 本系列文章主要学习如何使用JAVA语言以邻接表的方式实现了数据结构---图(Graph),这是第一篇文章,学习如何用JAVA来表示图的顶点.从数据的表示方法来说,有二种表示图的方式:一种是 ...

随机推荐

  1. java语言基础(五)_Scanner类_Random类_ArrayList类

    API API(Application Programming Interface),应用程序编程接口.Java API是一本程序员的字典 ,是JDK中提供给程序员使用的类的说明文档.这些类将底层的代 ...

  2. 不花钱搞定PDF编辑难题

    PDF格式是专为显示而设计的格式,并不容易被编辑,市面上并没有一款可以真正免费使用的PDF编辑器. 不花钱搞定PDF编辑难题的办法: 1.免费使用PDF编辑器+去水印:免费版的PDF编辑器不是会加水印 ...

  3. 转载--gulp入门

    关于gulp的入门文章,先转载了 http://markpop.github.io/2014/09/17/Gulp%E5%85%A5%E9%97%A8%E6%95%99%E7%A8%8B/

  4. TJOI2018 数学计算 题解

    题目 小豆现在有一个数 \(x\) ,初始值为 \(1\) . 小豆有 \(Q\) 次操作,操作有两种类型: \(m\): \(x=x×m\),输出 \(x\mod M\) : \(pos\): \( ...

  5. centos彻底删除文件夹创建文件

    centos彻底删除文件夹.文件命令(centos 新建.删除.移动.复制等命令: 1.新建文件夹 mkdir 文件名 新建一个名为test的文件夹在home下 view source1 mkdir ...

  6. python numpy 保留满足指定条件的行

    #arr_old 原来数组 #arr_new 保留后的数组 #>=mean+std 指定条件 arr_new = arr_old[arr_old[:,4]>=(mean+std),:]#筛 ...

  7. java 面向对象(三十三):泛型二 泛型在集合中的使用

    1. 在集合中使用泛型之前的例子 @Test public void test1(){ ArrayList list = new ArrayList(); //需求:存放学生的成绩 list.add( ...

  8. 数据可视化之powerBI技巧(十七)在Power BI中对数据进行分组

    根据某一个维度的数据,进行分组统计,是很常见的做法,比如按年龄对客户进行分组,按考试成绩进行分组统计等,这篇文章介绍一下,在PowerBI中如何对数据进行分组. 在PowerQuery编辑器中分组 在 ...

  9. CMDB01 /paramiko模块、项目概述、项目架构、项目实现

    CMDB01 /paramiko模块.项目概述.项目架构.项目实现 目录 CMDB01 /paramiko模块.项目概述.项目架构.项目实现 1. paramiko 2. 基于xshell连接服务器 ...

  10. 数据可视化实例(六): 带线性回归最佳拟合线的散点图(matplotlib,pandas)

    https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter3/chapter3 如果你想了解两个变量如何相互改变,那么最佳拟合线就是常用的方法. 下图显示了数据中 ...