本篇文章给大家谈谈数据结构邻接矩阵，以及数据结构邻接矩阵存储对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
m+p模态试验
结构的自由模态是结构自身的特性，与边界条件无关，在实际的实验条件下是没有意义的，现有的振动测试产品如M+P，LMS，NI等进行固有频率、前几阶振型显示均是在边界条件下进行的。
当识别的模态振型是质量归一化振型时，由归一化刚度阵公式 P’KP=K1 P为归一化振型，K1为归一化刚度阵，为一对角阵，对角元素为（2*pi*fi）^2，pi为圆周率，fi为各阶频率。
数据结构之邻接矩阵表示法
通过这种方式，我们可以通过矩阵相乘的结果来计算图中边的数量。例如，如果相乘后的结果为3，表示有三条边；结果为4，表示有四条边，以此类推。
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，按照此方法依次往下进行。最后能得到一个对称矩阵，不是对称矩阵就是错的。
邻接矩阵的表示方法，如果图中两个顶点间有直接路径则矩阵相应位置为1或者路径权值，否则为0.可以用公式描述：所以其邻接矩阵为：深度优先搜索是指按照深度方向搜索 ，它类似于树的先根遍历。
需要注意的是：虽然邻接矩阵表示法在图的表示中具有唯一性，但它并不总是最节省空间的表示方法。特别是对于稀疏图，使用邻接表表示法可能会更加高效。邻接表通过链表或其他数据结构来存储每个顶点的相邻顶点，从而避免了在邻接矩阵中存储大量不必要的零值。
数据结构中无向图的邻接矩阵怎么写
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，按照此方法依次往下进行。最后能得到一个对称矩阵，不是对称矩阵就是错的。
无向图的邻接矩阵 初始化：创建一个n×n的二维数组A，其中n是图中顶点的数量。将数组A的所有元素初始化为0。填充矩阵：对于图中的每一条边，将A[i][j]和A[j][i]都设置为1。注意：无向图的邻接矩阵是对称的，即A[i][j]=A[j][i]。
同样从顶点1开始进行广度优先搜索，得到的序列是1-2-3-4-5-6。最小生成树的构建可以通过Kruskal算法或Prim算法实现，此处不展开讨论。但根据给出的邻接矩阵或邻接表，可以发现从顶点1出发，通过一系列边的连接，可以构建一个覆盖所有顶点的最小生成树。
邻接矩阵 又称数组表示法，图示形如坐标轴，一般的做法是通过 定点表Vexs 记录顶点信息， 邻接矩阵arcs (二维数组)记录各顶点的关系，图示形如坐标轴。
邻接矩阵的表示方法，如果图中两个顶点间有直接路径则矩阵相应位置为1或者路径权值，否则为0.可以用公式描述：所以其邻接矩阵为：深度优先搜索是指按照深度方向搜索 ，它类似于树的先根遍历。
数据结构邻接矩阵
1、为了理解矩阵的相乘，我们可以通过一个具体的例子来说明。假设我们有一个图的邻接矩阵表示如下：原矩阵如下：a b c a 1 1 0 b 0 0 1 c 1 0 0 上面的第一行表示从节点a出发的所有边，可以看出a可以到a和b，所以对应的值为1，而第一列表示所有回到节点a的边，可以看出a和c都可以回到a，所以对应的值也为1。
2、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。邻接矩阵是一个二维矩阵，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。
3、数据结构中无向图的邻接矩阵按定义写。/*邻接矩阵的数据结构*/typedef struct{char vexs[MaxSize]；//顶点数组int arcs[MaxSize][MaxSize]；//邻接矩阵int vexnum，arcnum；//顶点数、边弧数}AdjMatrix；实际做题的时候一般用二维数组或者vector就可以，但如果是课程中要写的细节一些。
4、带权无向图的邻接矩阵是一种表示图中顶点之间关系的数据结构。它的特点如下：对称性：带权无向图的邻接矩阵是一个对称矩阵，即矩阵的第i行第j列的元素与第j行第i列的元素相等。这是因为在无向图中，如果顶点i与顶点j之间存在一条边，那么顶点j与顶点i之间也一定存在一条边。
5、对于无向图，由于邻接矩阵是对称的，可以只存储上（或下）三角矩阵的元素，并剔除对角线上的0元素，以节省存储空间。这样，只需存储n(n-1)/2个单元。通过上述步骤，即可求得图的邻接矩阵。邻接矩阵是图论中常用的数据结构，它直观地表示了图中顶点间的关系，便于进行图的遍历、搜索等算法操作。
6、邻接矩阵是一种用于表示顶点之间相邻关系的矩阵。这种逻辑结构通常分为两个集合：V和E。为了有效地存储这些信息，我们采用一个一维数组来存放图中所有顶点的数据，而顶点之间的关系则通过一个二维数组来表示，这个二维数组被称为邻接矩阵。
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