数据结构之邻接矩阵表示法
过这种方式，我们可以通过矩阵相乘的结局来计算图中边的数量。例如，如果相乘后的结局为3，表示有三条边；结局为4，表示有四条边，以此类推。
向图：邻接矩阵显示对称性，即如果顶点i与顶点j相连，则矩阵中对应位置和的值相同。有向图：邻接矩阵不一定对称，矩阵中的值表示从顶点i到顶点j是否存在边及其权重。实现代码要点：结构体定义：定义一个结构体来存储图的顶点数、边数、邻接矩阵以及可能的数据存储数组。
向邻接矩阵讲究的是对称性，找到初始节点，看它是否有邻边，比如初始节点是1，1与其自身没有边就写0，1与2如果有邻边就写1，按照此技巧依次往下进行。最终能得到一个对称矩阵，不是对称矩阵就是错的。
过邻接矩阵表示图，可以非常方便地进行图的遍历和相关操作。例如，在无向图中，如果要判断顶点i和顶点j之间是否存在一条边，只需检查A[i][j]是否为1即可。而在有向图中，可以判断顶点i到顶点j是否存在一条边，只需查看A[i][j]是否为1。聊了这么多，邻接矩阵是一种强大且高效的图表示技巧。
数据结构笔记–邻接矩阵
、无向图：邻接矩阵显示对称性，即如果顶点i与顶点j相连，则矩阵中对应位置和的值相同。有向图：邻接矩阵不一定对称，矩阵中的值表示从顶点i到顶点j是否存在边及其权重。实现代码要点：结构体定义：定义一个结构体来存储图的顶点数、边数、邻接矩阵以及可能的数据存储数组。
、为了领会矩阵的相乘，我们可以通过一个具体的例子来说明。
、无向邻接矩阵讲究的是对称性，找到初始节点，看它是否有邻边，比如初始节点是1，1与其自身没有边就写0，1与2如果有邻边就写1，按照此技巧依次往下进行。最终能得到一个对称矩阵，不是对称矩阵就是错的。
、《算法与数据结构基础》进修笔记06_01——非线性结构_图的进修要点如下：图的基本概念：图是一种多对多的结构，结点可以有多个前驱和后继。图由顶点V和边E组成，记为Graph = 。图的分类：无向图：边无路线。有向图：边有路线，也称为“弧”。完全图：任意两点间都有边。稀疏图：边较少的图。
、邻接矩阵是图论中一种常用的表示图的数据结构，它可以用于描述图中各个顶点之间的连接关系。邻接矩阵一个二维矩阵，其中的元素表示图中两个顶点之间是否存在一条边。邻接矩阵的特点可以从多个角度进行解释和描述。邻接矩阵具有对称性。
、在图论中，邻接矩阵是一种重要的数据结构，用于表示顶点之间的连接关系。具体来说，如果G一个由顶点 V=v1， v2， …， vn}和边 E组成的图，那么邻接矩阵一个n x n的矩阵，其中n等于顶点的数量。
一道数据结构题,画出下图的邻接矩阵
、技巧/步骤 1 如下图所示，怎样根据有向图画出其邻接矩阵？2 开门见山说，画出矩阵的外围方框，接着在横向和竖向分别按顺序标识出各个邻接点的位置，如下图所示。3 从第一行开始，第一行第一列邻接点与自己本身画一个无穷大标识不通，如下图所示。
、无向图的顶点集为a， b， c， d， e}，按照邻接矩阵绘制出该图的具体步骤如下：开门见山说，画一个五边形，五个顶点依次标记为A，B，D，C，E（注意这里的D和C的顺序）。接着，将D和E用边连接起来。最终形成的图形拥有六条边，分别是AB，BD，DC，CE，EA和ED。
、画出图，接着根据深度优先或者广度优先搜索遍历边，连接边，如果顶点访问过了，那就不连接边的两个顶点。例如，从顶点A出发，进行深度优先搜索，访问顶点B，再从B访问C，最终访问D。这样，我们就可以画出一个深度优先生成树。邻接矩阵（ADJacency Matrix）是一种用于表示顶点之间相邻关系的矩阵。
、画出图，接着根据深度优先或者广度优先搜索遍历边，连接边，如果顶点访问过了，那就不连接边的两个顶点。
、在图论中，带权邻接矩阵是一种表示图的常用方式，它通过二维矩阵来表示图的结构，其中矩阵元素代表边的权值。这里所说的权值可以根据具体难题的不同，表示很多不同的含义，比如距离、费用等。假设有一个有向图G，包含n个顶点，我们可以用一个n×n的二维矩阵A来表示这个图的邻接关系和边的权重。
