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chapter_graph/graph/index.html
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@@ -1719,7 +1719,7 @@
<span class="md-ellipsis">
8.3 &nbsp; Top-K 问题
8.3 &nbsp; Top-k 问题
</span>
@@ -1919,7 +1919,7 @@
<li class="md-nav__item">
<a href="#913" class="md-nav__link">
<span class="md-ellipsis">
9.1.3 &nbsp; 图常见应用
9.1.3 &nbsp; 图的常见应用
</span>
</a>
@@ -3538,7 +3538,7 @@
<li class="md-nav__item">
<a href="#913" class="md-nav__link">
<span class="md-ellipsis">
9.1.3 &nbsp; 图常见应用
9.1.3 &nbsp; 图的常见应用
</span>
</a>
@@ -3610,7 +3610,7 @@ G &amp; = \{ V, E \} \newline
<p><a class="glightbox" href="../graph.assets/connected_graph.png" data-type="image" data-width="100%" data-height="auto" data-desc-position="bottom"><img alt="连通图与非连通图" class="animation-figure" src="../graph.assets/connected_graph.png" /></a></p>
<p align="center"> 图 9-3 &nbsp; 连通图与非连通图 </p>
<p>我们还可以为边添加“权重”变量，从而得到如图 9-4 所示的「有权图 weighted graph」。例如在“王者荣耀”等手游中，系统会根据共同游戏时间来计算玩家之间的“亲密度”，这种亲密度网络就可以用有权图来表示。</p>
<p>我们还可以为边添加“权重”变量，从而得到如图 9-4 所示的「有权图 weighted graph」。例如在《王者荣耀》等手游中，系统会根据共同游戏时间来计算玩家之间的“亲密度”，这种亲密度网络就可以用有权图来表示。</p>
<p><a class="glightbox" href="../graph.assets/weighted_graph.png" data-type="image" data-width="100%" data-height="auto" data-desc-position="bottom"><img alt="有权图与无权图" class="animation-figure" src="../graph.assets/weighted_graph.png" /></a></p>
<p align="center"> 图 9-4 &nbsp; 有权图与无权图 </p>
@@ -3642,7 +3642,7 @@ G &amp; = \{ V, E \} \newline
<p>邻接表仅存储实际存在的边，而边的总数通常远小于 <span class="arithmatex">\(n^2\)</span> ，因此它更加节省空间。然而，在邻接表中需要通过遍历链表来查找边，因此其时间效率不如邻接矩阵。</p>
<p>观察图 9-6 ，<strong>邻接表结构与哈希表中的“链式地址”非常相似，因此我们也可以采用类似的方法来优化效率</strong>。比如当链表较长时，可以将链表转化为 AVL 树或红黑树，从而将时间效率从 <span class="arithmatex">\(O(n)\)</span> 优化至 <span class="arithmatex">\(O(\log n)\)</span> ；还可以把链表转换为哈希表，从而将时间复杂度降至 <span class="arithmatex">\(O(1)\)</span> 。</p>
<h2 id="913">9.1.3 &nbsp; 图常见应用<a class="headerlink" href="#913" title="Permanent link">&para;</a></h2>
<h2 id="913">9.1.3 &nbsp; 图的常见应用<a class="headerlink" href="#913" title="Permanent link">&para;</a></h2>
<p>如表 9-1 所示，许多现实系统可以用图来建模，相应的问题也可以约化为图计算问题。</p>
<p align="center"> 表 9-1 &nbsp; 现实生活中常见的图 </p>