邻接表作为图的一种存储方式，在存储稀疏图上相对于邻接矩阵有相当大的空间节省。如一个稀疏图的顶点个个数为n，边数为e。...用邻接矩阵存储需要n^2空间，而真正进行存储的只有2e个空间， 剩下的n^2-2e都浪费了。但是对于邻接表来讲，存储空间只需要n+2e个，相对于邻接矩阵减少了很多。...邻接表虽然在空间上有很大的优势，但是对于一个有向图，如果需要查找每个顶点的入度就需要遍历整个邻接表，在效率上很低下的。因此才有了逆邻接表的诞生。 邻接表：反映的是顶点出度的情况。...逆邻接表：反映的是顶点的入度情况。 下面举一个例子： 邻接表： 逆邻接表：
邻接矩阵缺点： 邻接矩阵是不错的存储结构，但是我们发现，对于边数相对于顶点较少的图，这种结构是存在对存储空间的极大浪费的 因此在处理稀疏图时，可以采用下面将要介绍的邻接表 ? ? 无向图的邻接表 ?...有向图的邻接表 ? ? ? 网图的邻接表 ? 邻接表存储有向图的类 ? 有向图邻接表的构造函数初始化操作 ? ? ? 邻接表的构造函数和输出函数代码实现 ?...#include using namespace std; //邻接链表 typedef char DataType; //顶点的数据类型 //边表结构体 struct ArcNode...因为邻接表来查询某个顶点的入度非常繁琐，因此为了解决查找入度麻烦的问题，引出了逆邻接表 ?...邻接矩阵和邻接表性能比较 ?
邻接表和邻接矩阵是图的两种常用存储表示方式，用于记录图中任意两个顶点之间的连通关系，包括权值。对于图 而言，其中 表示顶点集合， 表示边集合。...邻接表无向图 graph 表示?有向图 digraph 表示?若采用邻接表表示，则需要申请|V|个列表，每个列表存储一个顶点出发的所有相邻顶点。...因为需要申请大小为|V的数组来保存节点，对节点分配序号，所以需要申请大小为|V的额外存储空间，即邻接表方式的存储空间复杂度为O(|V|+|E|)。邻接矩阵无向图 graph 表示?...两种存储结构对比根据邻接表和邻接矩阵的结构特性可知，当图为稀疏图、顶点较多，即图结构比较大时，更适宜选择邻接表作为存储结构。...代码附录邻接表结构# graph node definitionclass Node(object): def __init__(self, index, weight, next = None)
l邻接表的处理方法是这样： l图中顶点用一个一维数组存储，当然，顶点也可以用单链表来存储，不过数组可以较容易地读取顶点信息，更加方便。...l图中每个顶点Vi的所有邻接点构成一个线性表，由于邻接点的个数不确定，所以我们选择用单链表来存储。
按照图的“邻接表”存储结构表示AOE网，实现求其关键路径的算法，并验证如下图1所示AOE网的关键路径。...在循环中同时遍历邻接表中每一个边所存储指向的节点，并且更新其的ve[i].注：更新时，比较边的权加上更新结点的前一个结点的ve与 该结点本身的ve大小（全部初始化为0），取最大值。...iostream>#include #include #include #include using namespace std;/*创建图的邻接表
边表的头指针和顶点的数据信息采用顺序存储（称为顶点表），所以在邻接表中存在两种结点：顶点表结点和边表结点。...顶点表结点由顶点域（data）和指向第一条邻接边的指针（firstarc）构成 边表（邻接表）结点由结点域（adjvex）和指向下一条邻接边的指针域（nextarc）构成。...③优点：在邻接表中，给定一顶点，能很容易地找出它的所有邻边，因为只需要读取它的邻接表就可以了。在邻接矩阵中，相同的操作则需要扫描一行，花费的时间为O(n)。...④在有向图的邻接表表示中，求一个给定顶点的出度只需计算其邻接表中的结点个数即可；但求其顶点的入度，则需要遍历全部的邻接表。因此，也有人采用逆邻接表的存储方式来加速求解给定顶点的入度。...当然，这实际上与邻接表存储方式是类似的。 ⑤图的邻接表表示并不唯一，这是因为在每个顶点对应的单链表中，各边结点的链接次序可以是任意的，取决于建立邻接表的算法以及边的输入次序。
提示：记得点赞关注加收藏 目录 一、概念 二、分类 1）无向图的邻接表 2）有向图的邻接表（出弧） 3）有向图的逆邻接表（入弧） 三.步骤 四、代码 ---- 提示：以下是本篇文章参考《算法训练营...二、分类 1）无向图的邻接表 例如，一个无向图及其邻接表如下图所示。...2）有向图的邻接表（出弧） 例如，一个有向图及其邻接表如下图所示。...• 如果是无向图，则输入a b ，查询节点a、b 在节点数组Vex[]中的存储下标i 、j ，创建一个新的邻接点s ，令s ->v =j ; s ->next=NULL；然后将节点s 插入第i 个节点的第...• 如果是有向图，则输入a b ，查询节点a、b 在节点数组Vex[]中的存储下标i 、j ，创建一个新的邻接点s ，令s ->v =j ; s ->next=NULL；将节点s 插入第i 个节点的第1
邻接多重表时无向表的另一种链式存储结构。 在邻接表中，容易求得顶点和边的各种信息，但在邻接表中求两个顶点之间是否存在边，或需要对边执行删除等操作时，需要分别在两个顶点的边表中遍历，效率较低。...与十字链表类似，在邻接多重表中，每一条边用一个结点表示，其结构如下图： mark ivex ilink jvex jlink info 其中，mark为标志域，可以用以标记该条表是否被搜索过；ivex...在邻接多重表中，所有依附于同一顶点的边串联在同一链表中，由于每条边依附于两个顶点，则每个边结点同时链接在两个链表中。...顶点信息 ArcNode *firstedge;//指向第一条依附该顶点的边 }VNode; typedef struct{ VNode adjmulist[MaxVertexNum];//邻接表...int vexnum ,arcnum;//图的顶点数和弧数 }AMLGraph;//AMLGraph 是以邻接表存储的图类型
邻接表和邻接矩阵是图的两种常用存储表示方式，用于记录图中任意两个顶点之间的连通关系，包括权值。 对于图 而言，其中 表示顶点集合， 表示边集合。...对于无向图 graph，图的顶点集合和边集合如下： graph 对于有向图 digraph，图的顶点集合和边集合如下： digraph 邻接表 无向图 graph 表示 graph_adjacency_list...即邻接表方式的存储空间复杂度为 。...两种存储结构对比 根据邻接表和邻接矩阵的结构特性可知，当图为稀疏图、顶点较多，即图结构比较大时，更适宜选择邻接表作为存储结构。...代码附录 邻接表结构 # graph node definition class Node(object): def __init__(self, index, weight, next = None
前言 PostgreSQL的表一般都是建立在public这个schema下的，假如现在有个数据表t_student，可以用以下几种方式来查询表结构和索引信息。...使用\d元命令查看表字段信息和索引信息 在cmd界面使用psql连接db后，输入\d加上表名即可： 1 \d t_student 通过系统数据字典查询表结构 1 2 3 4 5 6 7...E.RELNAME and A.INDEXNAME = E.INDEXRELNAME and E.SCHEMANAME = 'public' and E.RELNAME = 't_student'; 查询所有的表名...table name，可以根据需要自行修改想要查询的column。...参考链接 PostgreSQL：如何查询表的字段信息？ 警告 本文最后更新于 November 19, 2018，文中内容可能已过时，请谨慎使用。
概述 在我的上一篇博客：图的遍历（上）——邻接矩阵 中主要介绍了邻接矩阵的BFS和递归的DFS与非递归的DFS这3种遍历算法。在这篇博客我将主要叙述邻接表的以上3中遍历算法。...首先来看看邻接表的表示方法。 邻接表主要是针对稀疏图中邻接矩阵造成的空间浪费而提出的。下面我们来看看邻接表的表示。 1）无向图的表示 ? 2）有向图 ?...return this->next; } }; class Graph{ private: vector Edgelist; //邻接表...return this->Edgelist[i]; } } } //打印邻接表函数...{ cout<<"请输入顶点数与边数:"<<endl; int nv,ne; cin>>nv>>ne; Graph graph(nv,ne); cout邻接表为
www.cnblogs.com/baiyuhong/p/9753173.html https://blog.csdn.net/wushuo001/article/details/79600463 对于树状结构的数据库表，...如何在一个表中查询多次，开始走了不少弯路，比如想尝试用子查询，方向不对。...其实就是join查询使用数据库表别名（改变数据表名称）即可。...价值内容名称 Mark int `json:"mark"` Content string `json:"content"` User User } //测试查询...，希望查询出树状结构表的父子孙 //最后用join查询重命名来解决了。
这篇文章主要来讲一下邻接矩阵 邻接表 链式前向星（本篇需要具备一定图的基础知识，至少邻接矩阵之前要会，这里主要讲解邻接表和链式前向星） 我不大喜欢说废话，所以直接上图 邻接矩阵：用二维数组存储点与点之间的关系...，也就是这样 但是仔细想想，有很多不必要的空间浪费，比如说（2，5）这个空间就没有必要，那我们可以像一个办法来去掉这些多余的空间，邻接矩阵我们用的是二维数组，那这里我们想一下，根据每一个点到另一个点不同...没错，所以在一定程度上，我认为邻接表其实就是邻接矩阵把那些没必要的点给扣掉。...edge; //这里使用动态数组，使用普通数组也是可以的 vectore; vectorhead;//建议从1开始存，其值是指向一个e的下标 其实链式前向星，我个人觉得，可以简单理解为邻接表的降为...-1的，我们把-1赋值给e[0]的next；后面同理，如果又要插入一条边为1 4 3的话，那e[1]的话，存储的值就是:4 3 0（0是head[1]插入当前结点之前的值），这样我们就有把它像邻接表一样给连起来了
呃，下面该写邻接表了……. 邻接表的出现是因为图若是稀疏图，用邻接矩阵会造成空间的浪费，毕竟你要开辟一个一维数组和一个二维数组嘛，而且还是大开小用的那种。...邻接表为了避免内存的浪费引入了链式存储，它的处理办法是： 1.用一个一维数组存储顶点，当然你也可以用单链表存储， 2.用单链表存储顶点的邻接点，可以将顶点改为结构体数组，结构体中存放邻接点的指针，邻接点也创建一个结构体...下面是一个无向的网图： 邻接表中数据的存储图示如下（emmm，无向图果然没有有向图好画）： emmm，终于画完了，我来介绍下这个图 顶点表也就是个结构体数组，是存放顶点的结构，顶点表中有data元素...边表也是一个结构体，内有adivex元素，存放邻接点的下标，weight存放顶点与邻接点之间线的权重，next是边表结构体指针，存放该顶点的下一个邻接点，next就是负责将顶点的邻接点连起来。...numvertex; //当前邻接表的顶点数 int numarc; //当前邻接表的边数 }GraphAdjList; //建立图的邻接表 void CreateAdjListGraph
//RQ的板子真的很好用 #include<cstdio> #include<cstring> #include<queue> #define INF 1e9 ...
PostgreSQL=>递归查询 转载请注明源地址：http://www.cnblogs.com/funnyzpc/p/8232073.html 距上次博客更新刚好两周，这两周发生了很多，比如：SFTP...，这里敲黑板，划重点： =>“RECURSIVE” 是PostgreSQL的关键字不是具体存在的表 =>第一行中的："(id,name,parent_id)"定义的是虚拟el表的参数，字段的名称可随意...=>"el"是声明的虚拟表，每次递归一层后都会将本层数据写入el中 =>第三行中的id=3是需要查询开始层的ID，关键是第五行=>需要将虚拟表“el"表与“elevel”实体表连表查询 =>特别需要注意的是第三行中的中的...where条件(e3.id=e2.parent_id) ,取虚拟表的ID和实体表parent_id连 这个条件决定了当前递归查询的查询方式(向上查询还是向下查询)； =>第三行的递归开始查询不可缺少...，关键，关键是=>第5行的where条件，很意外吧，如此小的改动就有查询方向上的变化，个人对此的理解是： =>递归向下查询是用虚拟表的id去联结递归表的parent_id =>递归向上查询是用虚拟表的
-- 查询所有表注释 SELECT tb.table_name, d.description FROM information_schema.tables tb JOIN pg_class...pg_description d ON d.objoid = c.oid AND d.objsubid = '0' WHERE tb.table_schema = 'test_schema'; -- 查询所有列注释...col.ordinal_position WHERE col.table_schema = 'test_schema' ORDER BY col.table_name, col.ordinal_position; -- 查询所有没注释的表...d.objoid = c.oid AND d.objsubid = '0' WHERE tb.table_schema = 'test_schema' AND d.description IS NULL; -- 查询所有没注释的列
子查询或称为内部查询、嵌套查询，指的是在 PostgreSQL 查询中的 WHERE 子句中嵌入查询语句。 一个 SELECT 语句的查询结果能够作为另一个语句的输入值。...INSERT 语句使用子查询返回的数据插入到另一个表中。 在子查询中所选择的数据可以用任何字符、日期或数字函数修改。...当通过 UPDATE 语句使用子查询时，表中单个或多个列被更新。...是 COMPANY 表的备份。...是 COMPANY 表的备份。
PostgreSQL=>递归查询 转载请注明源地址：http://www.cnblogs.com/funnyzpc/p/8232073.html 距上次博客更新刚好两周，这两周发生了很多，比如：SFTP...： =>“RECURSIVE” 是PostgreSQL的关键字不是具体存在的表 =>第一行中的："(id,name,parent_id)"定义的是虚拟el表的参数，字段的名称可随意，但字段的个数一定要与...=>"el"是声明的虚拟表，每次递归一层后都会将本层数据写入el中 =>第三行中的id=3是需要查询开始层的ID，关键是第五行=>需要将虚拟表“el"表与“elevel”实体表连表查询 =>特别需要注意的是第三行中的中的...where条件(e3.id=e2.parent_id) ,取虚拟表的ID和实体表parent_id连 这个条件决定了当前递归查询的查询方式(向上查询还是向下查询)； =>第三行的递归开始查询不可缺少...，关键，关键是=>第5行的where条件，很意外吧，如此小的改动就有查询方向上的变化，个人对此的理解是： =>递归向下查询是用虚拟表的id去联结递归表的parent_id =>递归向上查询是用虚拟表的
PostgreSQL=>递归查询 转载请注明源地址：http://www.cnblogs.com/funnyzpc/p/8232073.html 距上次博客更新刚好两周，这两周发生了很多，比如：SFTP...，这里敲黑板，划重点 =>“RECURSIVE” 是PostgreSQL的关键字不是具体存在的表 =>第一行中的："(id,name,parent_id)"定义的是虚拟el表的参数，字段的名称可随意...=>"el"是声明的虚拟表，每次递归一层后都会将本层数据写入el中 =>第三行中的id=3是需要查询开始层的ID，关键是第五行=>需要将虚拟表“el"表与“elevel”实体表连表查询 =>特别需要注意的是第三行中的中的...where条件(e3.id=e2.parent_id) ,取虚拟表的ID和实体表parent_id连 这个条件决定了当前递归查询的查询方式(向上查询还是向下查询)； =>第三行的递归开始查询不可缺少...，关键，关键是=>第5行的where条件，很意外吧，如此小的改动就有查询方向上的变化，个人对此的理解是： =>递归向下查询是用虚拟表的id去联结递归表的parent_id =>递归向上查询是用虚拟表的
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