设计合理的数据结构存储社交关系网，通过此系统可以实现如下功能： 1. 系统以菜单方式工作；实现联系人增删，关系增删等操作；（时间复杂度） 2. 社交关系网支持从文件中的存取； 3. 实现图的建立； 4. 实现联系人关系的浏览； 5. 实现按某个人的亲密程度升序或降序排序； 6. 任给两个人，输出其亲密度（两个人直接有边相连，则输出边上的亲密度；两个人没有边相连，则判断两个人之间有无路径可达，若有，输出所有路径中亲密度下界的最大值。）；（子图） 7. 输出社交关系网络中的社交大牛（认识人最多的Top10）。（堆） 基于以上实训题目，给出80位随机生成的联系人，并随机生成它们之间的联系关系和亲密度

设计一个社交关系网的数据结构，我们可以使用图（Graph）来表示。图是一种非常合适的数据结构，用于表示社交关系，因为它可以自然地表示个体（节点）和它们之间的关系（边）。以下是实现上述功能的一种可能方法：

数据结构设计

1. 节点（Node）：表示联系人，包含属性如姓名、ID等。
2. 边（Edge）：表示联系人之间的关系，包含属性如亲密度。
3. 图（Graph）：可以是无向图或有向图，取决于关系是否是双向的。图可以由邻接矩阵或邻接表来实现。

功能实现

1. 菜单式操作：使用命令行界面或图形界面实现增删联系人和关系。
2. 文件存取：使用文件系统存储图的结构和属性，可以是JSON、XML或自定义格式。
3. 图的建立：通过邻接矩阵或邻接表来构建图。
4. 浏览关系：遍历图的节点和边来显示所有关系。
5. 亲密度排序：使用排序算法对边的亲密度进行排序。
6. 亲密度查询：使用图搜索算法（如Dijkstra或Floyd-Warshall）来计算两个人之间的亲密度。
7. 社交大牛：使用堆（优先队列）来找到认识人最多的Top10。

示例代码（Python）

import random
from collections import defaultdict, deque

class SocialGraph:
    def __init__(self):
        self.nodes = {}  # 存储节点
        self.edges = defaultdict(list)  # 邻接表存储边

    def add_node(self, name):
        if name not in self.nodes:
            self.nodes[name] = len(self.nodes) + 1

    def add_edge(self, name1, name2, intimacy):
        if name1 not in self.nodes:
            self.add_node(name1)
        if name2 not in self.nodes:
            self.add_node(name2)
        self.edges[name1].append((name2, intimacy))
        self.edges[name2].append((name1, intimacy))  # 无向图

    def remove_node(self, name):
        if name in self.nodes:
            del self.nodes[name]
            for node in self.nodes:
                if name in self.edges[node]:
                    self.edges[node].remove((name, -1))  # 假设删除边时亲密度为-1

    def remove_edge(self, name1, name2):
        if name1 in self.edges and name2 in self.edges[name1]:
            self.edges[name1].remove((name2, self.edges[name1][0][1]))
            # 对称地删除name2到name1的边

    def save_to_file(self, filename):
        # 实现将图保存到文件的逻辑

    def load_from_file(self, filename):
        # 实现从文件加载图的逻辑

    def find_intimacy(self, name1, name2):
        # 实现查找两个人之间亲密度的逻辑

    def top_social_influencers(self, top_n=10):
        # 使用堆找到认识人最多的Top N

# 生成随机联系人和关系
def generate_random_social_network(num_people=80):
    graph = SocialGraph()
    for _ in range(num_people):
        name = f"Person_{random.randint(1, 1000)}"
        graph.add_node(name)
    for _ in range(500):  # 假设有500条关系
        name1 = random.choice(list(graph.nodes.keys()))
        name2 = random.choice(list(graph.nodes.keys()))
        intimacy = random.randint(1, 10)
        graph.add_edge(name1, name2, intimacy)
    return graph

# 使用示例
social_graph = generate_random_social_network()
# 接下来可以调用social_graph的方法来实现上述功能

请注意，上述代码是一个简化的示例，实际实现时需要考虑更多的细节，如错误处理、性能优化等。此外，亲密度查询和社交大牛的实现需要更复杂的算法。