JAVA实践图的存储结构---邻接表（利用链表）

前言

关于邻接表，实现过一次数组版本的。
http://blog.csdn.net/xubaifu1997/article/details/51984760

虽然会写了，也感觉略绕，所以尝试用了自带的链表对象粗暴的实现了。

参考

图来自：http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3707612.html

如上图，有7个顶点。

我的实现思路非常粗暴，让每个顶点拥有一个链表。

那就7个链表了，让顶点与链表对应起来就可以实现。

链表的节点对象仅存储 末端的顶点和权值 。

那么起点顶点怎么办呢？我又用一个对象对它们进行组合，记录顶点的起点，以及链表。

所以，粗暴的实现如下：

class VertexNode {    private int toVertex;//末端顶点    private int weightVertex;//权值    VertexNode(int toVertex, int weightVertex) {        this.toVertex = toVertex;        this.weightVertex = weightVertex;    }    public int getWeightVertex() {        return weightVertex;    }    public int getToVertex() {        return toVertex;    }}

这个只针对邻接表设计的节点。
存着末端顶点，以及权值。那么其起点呢，请看下一个对象？

class LinkedVertex {    private LinkedList<VertexNode> vertexNodes;    private int fromVertex;//起点    LinkedVertex() {        vertexNodes = new LinkedList<VertexNode>();    }    public void setFromVertex(int fromVertex) {        this.fromVertex = fromVertex;    }    public int getFromVertex() {        return fromVertex;    }    public int edgeSize() {        return vertexNodes.size();    }    public void addNext(VertexNode to) {        vertexNodes.addLast(to);    }    public VertexNode getEdge(int i) {        return vertexNodes.get(i);    }    public void setEdge(int i, VertexNode v) {        vertexNodes.set(i, v);    }}

可以看到这里存储了起点以及一个链表。
因为不知道会与起点连接的顶点有几个，所以使用了链表来存储与该起点相连的顶点，及它们相连的权值。

使用的是时候就很简单了。

5个顶点：

LinkedVertex[] lvs = new LinkedVertex[5];0角标代表顶点1，1角标代表顶点2//假设顶点1与2相连，权值2//假设顶点1与3相连，权值4lvs[0] = new LinkedVertex();lvs[0].addNext(new VertexNode(2, 2));lvs[0].addNext(new VertexNode(3, 4));

取得话则使用写好的get方法即可。

lvs[0].getFromVertex();//获取起点lvs[0].getEdge(0).getToVertex();//获取第一个与其相连的端点lvs[0].getEdge(0).getWeightVertex();//获取权值

到此，实现得就是这么粗暴了。

完整代码实现

import java.util.LinkedList;import java.util.Scanner;public class PrimNewDemo {    public static void main(String[] args) {        Scanner in = new Scanner(System.in);        int n, m;        n = in.nextInt();        m = in.nextInt();        LinkedVertex[] lvs = new LinkedVertex[n];        for (int i = 0; i < n; i++) {            lvs[i] = new LinkedVertex();            lvs[i].setFromVertex(i + 1);        }        int from, to, weight;        for (int i = 0; i < m; i++) {            from = in.nextInt();            to = in.nextInt();            weight = in.nextInt();            //模拟无向图            lvs[from - 1].addNext(new VertexNode(to, weight));            lvs[to - 1].addNext(new VertexNode(from, weight));        }        showMap(lvs, n);    }    static void showMap(LinkedVertex[] lvs, int n) {        for (int i = 0; i < n; i++) {            for (int j = 0; j < lvs[i].edgeSize(); j++) {                System.out.println(lvs[i].getFromVertex()                        + " to "                        + lvs[i].getEdge(j).getToVertex()                        + " weight:"                        + lvs[i].getEdge(j).getWeightVertex());            }        }    }}class LinkedVertex {    private LinkedList<VertexNode> vertexNodes;    private int fromVertex;    LinkedVertex() {        vertexNodes = new LinkedList<VertexNode>();    }    public void setFromVertex(int fromVertex) {        this.fromVertex = fromVertex;    }    public int getFromVertex() {        return fromVertex;    }    public int edgeSize() {        return vertexNodes.size();    }    public void addNext(VertexNode to) {        vertexNodes.addLast(to);    }    public VertexNode getEdge(int i) {        return vertexNodes.get(i);    }    public void setEdge(int i, VertexNode v) {        vertexNodes.set(i, v);    }}class VertexNode {    private int toVertex;//顶点信息    private int weightVertex;//权值    VertexNode(int toVertex, int weightVertex) {        this.toVertex = toVertex;        this.weightVertex = weightVertex;    }    public int getWeightVertex() {        return weightVertex;    }    public int getToVertex() {        return toVertex;    }}

结果

输入：6 92 4 113 5 134 6 35 6 42 3 64 5 71 2 13 4 91 3 2输出：1 to 2 weight:11 to 3 weight:22 to 4 weight:112 to 3 weight:62 to 1 weight:13 to 5 weight:133 to 2 weight:63 to 4 weight:93 to 1 weight:24 to 2 weight:114 to 6 weight:34 to 5 weight:74 to 3 weight:95 to 3 weight:135 to 6 weight:45 to 4 weight:76 to 4 weight:36 to 5 weight:4

结束感言

嗯，这样子写了之后，个人感觉比数组版的更好用了，而且存储无向图更方便。实在是居家旅行，杀人必备良品（逃

END