グラフ構造の作り方とは？基本概念・実装方法・初心者向け手順をわかりやすく解説【データ構造入門】
エバープレイ編集部グラフ構造（Graph Structure）は、ネットワークや地図、SNSの関係性など、現代のITシステムで幅広く利用されるデータ構造です。
「点（ノード）」と「線（エッジ）」で物事のつながりを表現します。
この記事では、グラフ構造の作り方・表現方法・データ構造としての実装方法を初心者にもわかりやすく解説します。
◆ グラフ構造を作るために必要なもの
グラフは以下の2つの要素で構成されます。
● ノード（Node）
- 人物、駅、ページ、地点など
- データそのものを指す“点”
● エッジ（Edge）
- ノード同士をつなぐ“線”
- 関係性の表現（友達関係、道路、リンクなど）
- 有向 / 無向、重み付き / 重みなし の区別がある
◆ グラフ構造の作り方（基本ステップ）
● 1. ノードを定義する
まず、どのような対象を「点」として扱うかを決めます。
例：
- 地図 → 交差点・駅
- SNS → ユーザー
- Web → ページ
ノードは“対象の集合”を表す。
● 2. ノード同士の関係をエッジとして定義する
次に、それぞれのノードがどのようにつながるかを決めます。
例：
- 友達同士 → 無向エッジ
- フォロー関係 → 有向エッジ
- 道の距離 → 重み付きエッジ
関係性の種類に応じてエッジの性質を選びます。
● 3. グラフの表現方法を選ぶ（実装方法）
グラフを扱うときには「どうやってデータとして保存するか」が重要です。
一般的には以下の2種類があります。
◆ グラフの表現方法① 隣接リスト（Adjacency List）
最も一般的で効率的な方法。
● 仕組み
- 各ノードに「つながっているノードのリスト」を保持
- メモリ効率が良い
- 大規模な疎グラフに適している
● 例
A: B, C
B: A, D
C: A
D: B
SNSやWebのように“多くのノードが少ない関係だけ持つ”場合に最適。
◆ グラフの表現方法② 隣接行列（Adjacency Matrix）
ノード間のつながりを2次元配列で表現。
● 仕組み
- 行と列がノードを表す
- エッジがある場合に「1」、ない場合に「0」
● 例
| A | B | C | D | |
|---|---|---|---|---|
| A | 0 | 1 | 1 | 0 |
| B | 1 | 0 | 0 | 1 |
| C | 1 | 0 | 0 | 0 |
| D | 0 | 1 | 0 | 0 |
● 特徴
- 検索が高速
- ただしノードが多いとメモリを大量消費
- 小規模グラフ向け
◆ 有向／無向、重みあり／なしの設定方法
● 有向グラフ
→ エッジに方向を持つ
A → B
● 無向グラフ
→ 双方向
A — B
● 重み付きエッジ
→ 距離やコストを持つ
A —3— B
用途に応じて柔軟に設定できます。
◆ グラフ構造を作るときのポイント
● 1. データの関係性を明確にする
何をノードとし、どんなつながりをエッジにするかを最初に決める。
● 2. データ量に応じて表現方法を選ぶ
- 大規模 → 隣接リスト
- 小規模 → 隣接行列
● 3. アルゴリズムを考慮する
最短経路、探索、ページランクなど、目的によって構築方法が変わる。
◆ グラフ構造はどこで使われているのか？
- SNS（友達・フォローの関係）
- Googleマップ（道のつながり）
- ネットワーク通信（機器の構造）
- Webページのリンク構造
- レコメンド（似ている商品のつながり）
- 経路探索・最適化アルゴリズム
- AI（グラフニューラルネットワーク）
グラフは“関係性のデータ”を扱うため、多くのサービスの基盤技術になっています。
◆ まとめ：グラフ構造の作り方は「点と線」を設計すること
グラフ構造を作るとは、
- ノード（点）を定義し
- エッジ（線）の関係性を決め
- 適切な表現方法（隣接リスト／行列）で実装する
というシンプルな流れです。
しかし、この構造がSNS、地図、ネットワーク、検索エンジンなど多くのシステムで核心的な役割を果たしています。
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