邻接矩阵和邻接表怎么画

graph

=

{'A':

['B',

'C'],

'B':

['C',

'D'],

'C':

['D'],

'D':我爱编程网

['C','G','H'],

'E':

['F'],

'F':

['C']}

#从图中找出任意一条从起始顶点到终止顶点的路径

def

find_path(graph,

start,

end,

path=[]):

if

start

==

end:

print

"path",

path

return

True

if

not

graph.get(start):

path.pop()

return

False

for

v

in

graph[start]:

if

v

not

in

path:

path.append(v)

if

find_path(graph,v,end,path):

return

True

return

False

path

=

[]

if

find_path(graph,

'A',

'C',

path=path):

print(path)

else:

print(1)

#从图中找出从起始顶点到终止顶点的所有路径

import

copy

def

find_path_all(curr,

end,

path):

'''

:param

curr:

当前顶点

:param

end:

要到达的顶点

:param

path:

当前顶点的一条父路径

:return:

'''

if

curr

==

end:

path_tmp

=

copy.deepcopy(path)

path_all.append(path_tmp)

return

if

not

graph.get(curr):

return

for

v

in

graph[curr]:

#一个顶点在当前递归路径中只能出现一次，否则会陷入死循环。

if

v

in

path:

print("v

%s

in

path

%s"

%(v,

path))

continue

#构造下次递归的父路径

path.append(v)

find_path_all(v,end,path)

path.pop()

path_all

=

[]

find_path_all('A',

'G',path=['A'])

print

path_all

#遍历图中所有顶点，按照遍历顺序将顶点添加到列表中

vertex

=

[]

def

dfs(v):

if

v

not

in

graph:

return

for

vv

in

graph[v]:

if

vv

not

in

vertex:

vertex.append(vv)

dfs(vv)

for

v

in

graph:

if

v

not

in

vertex:

vertex.append(v)

dfs(v)

print(vertex)

fx是方程f(x)的系数列表

gx是方程g(x)的系数列表

q是多项式g(x)除以f(x)的商

r是多项式g(x)除以f(x)的余数

rx是多项式f(x)乘以g(x)的结果

import numpy as np

fx=[1,-14,48]

fxroots=np.roots(fx)

print(fxroots)

gx=[1,-9,18,31,-102]

gxroots=np.roots(gx)

print(gxroots)

q,r=np.polynomial.polynomial.polydiv(gx,fx)

print(q,r)

rx=np.polynomial.polynomial.polymul(fx,gx)

print(rx)

用二维数组和链表表示。

邻接矩阵和邻接表是表示图(无向图或有向图)的两种常用数据结构。邻接矩阵是用一个二维数组来表示图，数组的行数和列数都等于顶点的个数，若两个顶点之间存在一条边，则相应位置的值为1;否则为0。邻接表则是用链表来表示每一对相邻的顶点，对于每一个顶点，都存在若干个链表节点，这些节点表示与该顶点相邻的顶点。在实际应用中可以使用Python、C++等编程语言来实现邻接矩阵和邻接表，并通过打印输出的方式来展示二者的结构。