实验报告:图

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图像增强实验报告

图像增强实验报告

图像增强实验报告

图像增强实验报告

引言:

图像增强是数字图像处理中的重要技术之一,它可以通过改变图像的亮度、对比度、色彩等参数,使图像更加清晰、细节更加突出。本实验旨在探究不同图像增强方法对图像质量的影响,并比较它们的效果。

一、实验目的

通过实验比较不同的图像增强方法,包括直方图均衡化、拉普拉斯算子增强、灰度变换等,对图像质量的影响,了解各种方法的优缺点,为实际应用提供参考。

二、实验步骤

1. 实验准备:

准备一组包含不同场景、不同光照条件下的图像样本,以及实验所需的图像处理软件。

2. 直方图均衡化:

将图像的直方图进行均衡化,使得图像的像素值分布更加均匀,从而提高图像的对比度和亮度。

3. 拉普拉斯算子增强:

使用拉普拉斯算子对图像进行边缘增强,突出图像的细节和纹理。

4. 灰度变换:

通过调整图像的灰度级别,改变图像的亮度和对比度,使图像更加清晰明亮。

5. 实验结果分析:

对比不同图像增强方法处理后的图像,分析它们在视觉效果上的差异,并根据

实验结果评估各种方法的优劣。

三、实验结果与讨论

在本次实验中,我们选择了一张室内拍摄的暗淡图像作为样本进行增强处理。

首先,我们对该图像进行了直方图均衡化处理。结果显示,通过直方图均衡化,图像的亮度和对比度得到了明显的提升,细节也更加清晰可见。然而,由于直

方图均衡化是全局处理,可能会导致图像的局部细节过于突出,从而影响整体

视觉效果。

接下来,我们采用了拉普拉斯算子增强方法。通过对图像进行边缘增强,图像

的纹理和细节得到了突出展示。然而,拉普拉斯算子增强也存在一定的局限性,对于噪声较多的图像,可能会导致边缘增强过程中出现伪影和锯齿现象。

图与网络的运筹学实验报告

图与网络的运筹学实验报告

图与网络的运筹学实验报告

图与网络的运筹学实验报告

引言:

图与网络是运筹学中的重要概念,它们在各个领域中都有广泛的应用。本实验

旨在通过实际案例,探讨图与网络在运筹学中的应用,并通过运筹学方法对问

题进行求解和优化。

一、图与网络的基本概念

1.1 图的定义与表示

图是由节点和边组成的数学模型,它可以用来描述各种实际问题。图可以用邻

接矩阵或邻接表等方式进行表示。

1.2 网络的定义与分类

网络是图的一种特殊形式,它的边具有权重或容量等属性。根据边的属性不同,网络可以分为最短路径网络、最小生成树网络、最大流网络等。

二、图与网络在运筹学中的应用

2.1 最短路径问题

最短路径问题是图与网络中的经典问题之一。通过运筹学方法,可以求解两点

之间的最短路径,并找到最优解。

2.2 最小生成树问题

最小生成树问题是在图中找到一棵包含所有节点的树,并使得树的边权重之和

最小。通过运筹学方法,可以有效地解决最小生成树问题。

2.3 最大流问题

最大流问题是在网络中找到从源节点到汇节点的最大流量。通过运筹学方法,

可以确定网络中的最大流,并进行优化。

三、实际案例分析

3.1 交通网络优化

以城市交通网络为例,通过建立图模型,可以对交通流量进行优化调度,减少交通拥堵和能源消耗。

3.2 物流配送优化

以物流配送为例,通过建立网络模型,可以优化货物运输路径,减少运输成本和时间。

3.3 电力网络优化

以电力网络为例,通过建立图模型,可以优化电力输送路径,提高电网的稳定性和可靠性。

四、运筹学方法的求解

4.1 最短路径求解算法

常用的最短路径算法有Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法,它们可以高效地求解最短路径问题。

图的操作实验报告

图的操作实验报告

实验6:图

090821 17 周冲波

一、实验目的:

(1)了解图的特性,以及它们在实际问题中的应用;

(2)掌握图的实现方法及其基本操作,学会运用图来解决问题

二、实验题目:

A.对无向图建立邻接矩阵,并输出此邻接矩阵。

B.编写一个用菜单驱动的完整的程序实现:设图采用邻接表存储,编写一个函数利用深度优先搜索方法求出无向图中通过给定点Vi 的简单回路。

C.编写一个用菜单驱动的完整的程序实现,图的深度优先遍历的非递归算法。

三、解题思路:

A.若图为非权图,则邻接矩阵A 为:

a ij =

称矩阵A 为图的邻接矩阵。矩阵A 中的行、列号对应于图中顶点的序号。例如:

邻接矩阵 G B.本题即输出经过Vi 且路径长度d 大于等于2的路径。实现本题功能的函数cycle ()如下:

int visited[Vnum],A[Vnum];

void dfspath ( lkgrath *g ,int vi ,int vj ,int d )

{

int v ,i ;

nnode *p ;//工作指针

visited[vi]=1;

d++;

A[d]=vi ;

If (vi==vj && d>=2)

{

cout<<”路径:”;//打印“路径:”

for (i=0;i<=d ;i++)

printf (” %d ”,A[i]);

printf (”\n ”);

}

p=g[vi].link ;/*找vi 的第一个邻接顶点*/

while (p !=NULL )

{

0 顶点v i ,v j 之间无边; 1 顶点v i ,v j 之间有边,或(v i ,v j )是G 的边 V 0 V 1 V 2 V 3 V 4 V 5 ⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦

图像的绘制实验报告

图像的绘制实验报告

图像的绘制实验报告

1. 引言

本实验旨在探索图像绘制的基本原理和方法,通过使用图像处理库和编程语言绘制简单的图像,加深对图像处理的理解和应用。

2. 实验器材和方法

2.1 实验器材

- 计算机

- 编程语言:Python

- 图像处理库:Pillow

2.2 实验方法

1. 安装Python和Pillow库

2. 导入Pillow库

3. 创建一个新的图像文件

4. 绘制基本的几何图形

3. 实验结果

3.1 创建图像文件

首先,我们使用Pillow库创建一个新的图像文件,并指定图像的尺寸和背景颜色:

python

from PIL import Image

创建一个新的图像文件

image = Image.new("RGB", (500, 500), "white")

3.2 绘制基本的几何图形

接下来,我们可以使用Pillow库提供的绘图函数,在图像文件上绘制几何图形。例如,我们可以绘制一个红色的正方形:

python

from PIL import ImageDraw

创建一个ImageDraw对象

draw = ImageDraw.Draw(image)

绘制一个红色的正方形

draw.rectangle([(100, 100), (400, 400)], fill="red")

除了正方形,我们还可以绘制其他几何图形,如圆形、椭圆、直线等。

3.3 保存图像文件

最后,我们将绘制好的图像文件保存到本地:

python

保存图像文件

image.save("result.png")

4. 结论

通过本次实验,我们学习了使用Pillow库进行图像处理的基本方法。我们可以使用Pillow库创建一个新的图像文件,并在图像文件上绘制各种基本的几何图形。这些方法和技巧对于图像处理和计算机视觉的研究和应用具有重要的意义和价值。

数据结构图的实验报告

数据结构图的实验报告

数据结构图的实验报告

数据结构图的实验报告

引言:

数据结构图是计算机科学中重要的概念之一。它是一种用图形表示数据元素之间关系的数据结构,广泛应用于算法设计、程序开发和系统优化等领域。本实验报告旨在介绍数据结构图的基本原理、实验过程和结果分析。

一、实验目的

本次实验的主要目的是掌握数据结构图的基本概念和操作方法,以及通过实验验证其在解决实际问题中的有效性。具体而言,我们将通过构建一个社交网络关系图,实现对用户关系的管理和分析。

二、实验方法

1. 确定数据结构

在本次实验中,我们选择了无向图作为数据结构图的基础。无向图由顶点集和边集组成,每条边连接两个顶点,且没有方向性。

2. 数据输入

为了模拟真实的社交网络,我们首先需要输入一组用户的基本信息,如姓名、年龄、性别等。然后,根据用户之间的关系建立边,表示用户之间的交流和联系。

3. 数据操作

基于构建好的数据结构图,我们可以进行多种操作,如添加用户、删除用户、查询用户关系等。这些操作将通过图的遍历、搜索和排序等算法实现。

三、实验过程

1. 数据输入

我们首先创建一个空的无向图,并通过用户输入的方式逐步添加用户和用户关系。例如,我们可以输入用户A和用户B的姓名、年龄和性别,并建立一条边

连接这两个用户。

2. 数据操作

在构建好数据结构图后,我们可以进行多种操作。例如,我们可以通过深度优

先搜索算法遍历整个图,查找与某个用户具有特定关系的用户。我们也可以通

过广度优先搜索算法计算某个用户的社交网络影响力,即与该用户直接或间接

相连的其他用户数量。

3. 结果分析

通过实验,我们可以观察到数据结构图在管理和分析用户关系方面的优势。它

图片实验报告

图片实验报告

图片实验报告

图片实验报告

引言:

在现代社会中,图片已经成为人们生活中不可或缺的一部分。无论是在社交媒

体上发布自己的照片,还是在新闻报道中观看图片,图片都能够给我们带来直

观的感受和信息。然而,我们对于图片的认知和理解究竟有多深入呢?本实验

旨在探索图片对人们情感和思维的影响,并从中得出一些有意义的结论。

实验设计:

我们邀请了50名参与者参加了本实验,他们的年龄、性别和职业背景各不相同。实验分为两个部分,第一部分是观看图片,第二部分是回答问卷。

实验过程:

第一部分,参与者被要求观看一系列不同类型的图片,包括风景、动物、人物等。每张图片的展示时间为10秒钟,并在每张图片展示完后,参与者需要用一句话来描述他们对于这张图片的感受。这个环节旨在了解图片对人们情感的影响。

第二部分,参与者需要回答一份问卷,问卷中包括以下几个问题:

1. 您认为图片对您的情感有何影响?

2. 您认为图片对您的思维有何影响?

3. 您在观看图片时有何感受?

4. 您觉得哪种类型的图片对您的情感和思维影响最大?

5. 您觉得自己对于图片的理解程度如何?

实验结果:

通过对参与者的回答进行统计和分析,我们得出了以下结论:

1. 大多数参与者认为图片对他们的情感有积极的影响,能够引起他们的共鸣和情绪上的共鸣。

2. 图片对参与者的思维也有积极的影响,能够激发他们的创造力和想象力。

3. 参与者在观看图片时,感受到了美、和谐、喜悦等积极的情绪。

4. 大多数参与者认为风景类的图片对他们的情感和思维影响最大,因为这类图片能够唤起他们对大自然的向往和美好的回忆。

图的应用实验报告

图的应用实验报告

图的应用实验报告

图的应用实验报告

引言:

图是一种重要的数据结构,在计算机科学和数学领域有着广泛的应用。本实验旨在通过实际应用场景,探究图的应用及其解决问题的能力。本文将从图的定义、图的遍历算法以及图的最短路径算法等方面展开讨论。

一、图的定义和基本概念

图是由节点和边组成的一种数据结构,用于描述事物之间的关系。节点表示事物,边表示事物之间的联系。图可以分为有向图和无向图两种类型。有向图中的边有方向性,无向图中的边没有方向性。

二、图的应用场景

1. 社交网络分析

社交网络中的用户可以看作是图的节点,用户之间的关系可以看作是图的边。通过分析社交网络图,可以发现用户之间的关联性,从而进行精准推荐、社群发现等操作。

2. 交通网络规划

交通网络中的道路可以看作是图的边,交通路口可以看作是图的节点。通过图的最短路径算法,可以计算出最优的交通路线,实现交通网络的高效规划。

3. 电子电路设计

电子电路中的元件可以看作是图的节点,元件之间的连接可以看作是图的边。通过图的遍历算法,可以检测电路中的故障,优化电路的设计。

三、图的遍历算法

图的遍历算法用于访问图中的所有节点。常见的图的遍历算法有深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。

1. 深度优先搜索(DFS)

深度优先搜索从图的某个节点开始,先访问该节点,然后递归地访问该节点的

邻接节点,直到所有节点都被访问过。DFS可以用于解决迷宫问题、拓扑排序等。

2. 广度优先搜索(BFS)

广度优先搜索从图的某个节点开始,先访问该节点,然后依次访问该节点的所

有邻接节点,再访问邻接节点的邻接节点,以此类推。BFS可以用于解决最短

实验报告图形

实验报告图形

实验报告图形

实验报告图形

在科学研究和实验中,图形是不可或缺的工具。它们能够直观地展示数据和结果,使得研究者能够更好地理解和分析实验结果。本文将探讨实验报告中常见

的几种图形形式,包括折线图、柱状图和饼图,并分析它们的优缺点以及适用

的场景。

折线图是实验报告中最常见的图形之一。它以横轴表示自变量,纵轴表示因变量,通过连接各个数据点的线条来展示数据的趋势。折线图常用于展示时间序

列数据或者不同条件下的实验结果。例如,在观察植物生长过程中,可以将时

间作为横轴,植物高度作为纵轴,通过折线图可以清晰地看到植物的生长速度

和变化趋势。折线图的优点在于能够直观地展示数据的变化趋势,但它也有一

些局限性,比如当数据点较多时,折线图可能显得拥挤,不容易观察到细节。

柱状图是另一种常见的图形形式。它通过不同高度的柱子来表示不同类别或条

件下的数据。柱状图常用于比较不同组之间的数据差异。例如,在实验中比较

不同药物对细胞生长的影响时,可以将不同药物作为不同类别,细胞生长率作

为纵轴,通过柱状图可以直观地看到各个药物的效果。柱状图的优点在于能够

清晰地比较不同组之间的差异,但它也有一些限制,比如柱子的高度可能会受

到纵轴的刻度选择而产生误导。

饼图是一种用于展示数据占比的图形形式。它将一个圆形分割成不同扇形,每

个扇形的面积表示该类别或条件所占的比例。饼图常用于展示数据的相对比例,例如不同物种在某个生态系统中的比例分布。饼图的优点在于能够直观地展示

数据的占比关系,但它也容易受到视觉误导,比如难以准确判断不同扇形的面

积大小。

除了上述常见的图形形式,实验报告中还可以使用其他类型的图形,如散点图、雷达图等,根据实验的具体需求选择合适的图形形式。无论选择哪种图形形式,都应注意图形的清晰度和易读性。在绘制图形时,应选择合适的比例尺和刻度,标注清晰的坐标轴和数据点,避免过于复杂的图形元素和颜色,以确保读者能

数据结构图实验报告

数据结构图实验报告

数据结构图实验报告

数据结构图实验报告

1. 引言

数据结构是计算机科学中的重要概念之一,它研究数据的组织、存储和管理方式。图作为一种重要的数据结构,广泛应用于各个领域,如网络拓扑、社交网

络分析等。本实验旨在通过实际操作,深入理解数据结构图的基本概念和操作。

2. 实验目的

本实验的主要目的是掌握图的基本概念和相关操作,包括图的创建、遍历、搜

索和最短路径算法等。

3. 实验环境

本实验使用C++语言进行编程,采用图的邻接矩阵表示法进行实现。

4. 实验内容

4.1 图的创建

在实验中,我们首先需要创建一个图。通过读取输入文件中的数据,我们可以

获得图的顶点数和边数,并根据这些信息创建一个空的图。

4.2 图的遍历

图的遍历是指从图的某个顶点出发,按照一定的规则依次访问图中的其他顶点。常用的图的遍历算法有深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。我们可

以通过实验来比较这两种遍历算法的效率和应用场景。

4.3 图的搜索

图的搜索是指从图的某个顶点出发,找到与之相关的特定顶点或边。常用的图

的搜索算法有深度优先搜索和广度优先搜索。在实验中,我们可以通过输入特

定的顶点或边,来观察图的搜索算法的执行过程和结果。

4.4 图的最短路径算法

图的最短路径算法是指在图中找到两个顶点之间的最短路径。常用的最短路径算法有迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法。通过实验,我们可以比较这两种算法的执行效率和应用场景。

5. 实验结果与分析

通过实验,我们可以得到以下结论:

- 图的邻接矩阵表示法在创建和操作图的过程中具有较高的效率。

- 深度优先搜索算法适用于查找图中的连通分量和回路等问题。

数据结构图的实验报告

数据结构图的实验报告

一试验目的和要求

1. 实验目的

熟悉图的存储结构及其构造算法,了解实际问题的求解效率与采用何种存储结构和算法有密切联系;熟悉掌握图的两种搜索路径的遍历。

2实验要求

熟悉图的遍历操作;应用图的遍历算法求解各种简单路径问题。

二实验环境

本程序可以在98/2000/XP下运行,可以用VC++6.0执行

三程序的逻辑框图

四. 程序源代码

#define INFINITY 10000

#define MAX_VERTEX_NUM 40

#define MAX 40

#include<stdlib.h>

#include<stdio.h>

#include<conio.h>

#include<string.h>

typedef struct ArCell{

int adj;

}ArCell,AdjMatrix[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM]; typedef struct

{

char name[20];

}infotype;

typedef struct

{

infotype vexs[MAX_VERTEX_NUM];

AdjMatrix arcs;

int vexnum,arcnum;

}MGraph;

int LocateVex(MGraph *G,char* v)

{ int c=-1,i;

for(i=0;i<G->vexnum;i++)

if(strcmp(v,G->vexs[i].name)==0)

{c=i;break;}

return c;

实验报告样本

实验报告样本

实验报告样本

实验目的:探究植物光合作用的影响因素

实验材料:

- 水培琼脂

- 肥料溶液

- 大豆种子

- 电子天平

- 紫外灯

- 温度计

- 光强计

实验步骤:

1. 准备工作

- 将大豆种子浸泡在水中24小时,待种子膨胀后取出备用。

- 准备一定浓度的肥料溶液,以提供给植物进行养分吸收。

2. 实验组设置

- 将水培琼脂装入培养皿中,确保培养皿底部均匀覆盖一层琼脂。 - 在每个培养皿中插入一颗浸泡后的大豆种子。

- 将不同的影响因素逐一独立设置:

- 光照强度:分别放置在不同强度的紫外灯下。

- 温度:将培养皿放置在恒温箱内设置不同温度条件。

- 养料浓度:逐渐调整肥料溶液的浓度。

3. 实验记录

- 每日记录植物的生长情况,包括植株高度、叶片数量和根系生长情况。

- 使用光强计测量不同条件下的光照强度。

4. 结果分析

- 植物生长情况的变化:观察并分析不同光照强度、温度和养料浓度对植物生长的影响。

- 光照强度与光合作用的关系:根据数据结果,分析光照强度与植物光合作用的密切相关性,并绘制相关图表。

- 温度与光合作用的关系:通过对比不同温度条件下的植物生长情况,探讨温度对植物光合作用的影响。

- 养料浓度与光合作用的关系:根据观察数据,分析不同养料浓度对植物生长和光合作用的影响。

5. 实验结论

- 高光照强度有助于植物光合作用的进行,促进植物生长。

- 适宜温度范围下的植物生长发育较好,高温和低温都会对光合作用产生负面影响。

- 适量的养料浓度有助于植物光合作用的进行,但浓度过高或过低都会对植物生长产生不利影响。

实验总结:

通过以上实验,我们得出了一些与植物光合作用相关的关键结论。光照强度、温度和养料浓度是影响植物光合作用的重要因素。在实际种植和园艺中,我们可以根据这些结论来合理调节光照强度、温度和养料浓度,以优化植物的生长环境,提高光合作用的效率,从而获得更好的植物生长和产量。

数据结构图实验报告

数据结构图实验报告

1. 了解熟知图的定义和图的基本术语,掌握图的几种存储结构。

2. 掌握邻接矩阵和邻接表定义及特点,并通过实例解析掌握邻接

矩阵和邻接表的类型定义。

3. 掌握图的遍历的定义、复杂性分析及应用,并掌握图的遍历方

法及其基本思想。

1. 建立无向图的邻接矩阵

2. 图的深度优先搜索

3. 图的广度优先搜索

建立无向图的邻接矩阵:

源代码:

#include "stdio.h"

#include "stdlib.h"

#define MAXSIZE 30

typedef struct

char vertex[MAXSIZE];//顶点为字符型且顶点表的长度小于MAXSIZE

int edges[MAXSIZE][MAXSIZE];//边为整形且 edges 为邻近矩阵

}MGraph;//MGraph 为采用邻近矩阵存储的图类型

void CreatMGraph(MGraph *g,int e,int n)

{//建立无向图的邻近矩阵 g- >egdes,n 为顶点个数, e 为边数int i,j,k;

printf("Input data of vertexs(0~n-1):\n");

for(i=0;i<n;i++)

g- >vertex[i]=i; //读入顶点信息

for(i=0;i<n;i++)

for(j=0;j<n;j++)

g- >edges[i][j]=0; //初始化邻接矩阵

for(k=1;k<=e;k++)//输入 e 条边

{

printf("Input edges of(i,j):");

图的应用实验报告

图的应用实验报告

图的应用实验报告

一、实验目的

本实验的目的是通过实际操作和观察,学习图的基本概念和应用,掌握图在各种领域中的实际应用。

二、实验材料与方法

本实验主要利用计算机软件进行图的构建和分析。选用的软件为Python的NetworkX库。具体实验步骤如下:

1. 安装Python和NetworkX库:根据操作系统版本下载并安装Python,然后使用命令行工具输入"pip install networkx"来安装NetworkX库。

2. 导入所需的库:在Python程序中导入NetworkX库,并创建一个空的图对象。

3. 添加节点和边:使用add_node()方法添加节点,并使用

add_edge()方法添加边。

4. 可视化图:使用matplotlib库将构建好的图进行可视化展示。

5. 进行图的分析:利用NetworkX库提供的各种方法,对构建

好的图进行分析和计算。

三、实验结果与讨论

在本次实验中,我们首先构建了一个社交网络图。通过添加节

点和边,模拟了一组人之间的社交关系。然后,利用NetworkX库提供的方法,对这个网络图进行了可视化展示,并进行了一些基

本的分析。

在可视化展示中,我们发现不同的节点代表不同的人,而边则

代表了人与人之间的关系。通过观察图的结构,我们可以更清晰

地了解人际关系的复杂性和互动方式。

在进行图的分析时,我们利用了NetworkX库的度中心性算法,计算了每个节点的度数。通过这个度数,我们可以判断每个人在

社交网络中的重要性。同时,还使用了连接组件的算法,将整个

社交网络划分为不同的社区。我们发现,通过社区的划分,我们

地图学实验报告

地图学实验报告

地图学实验报告

第一部分:引言

地图是人类历史上重要的发明之一,它不仅提供了空间信息,

还是人们了解世界、探索未知的重要工具。随着科技的不断进步,地图制作和应用也得到了极大发展。为了更好地了解地图学的基

本原理和方法,我们进行了一次地图学实验。

第二部分:实验目的

我们的实验旨在通过实距测量,探索地图上的比例尺;通过地

图解决实际问题,理解地图的应用价值;通过制作用地图进行路

线规划,掌握地图绘制的基本步骤。

第三部分:实验方法

在实验过程中,我们使用了以下方法:首先,我们选取一幅城

市地图,测量地图上两个已知点之间的实际距离,并计算出地图

上的比例尺。接下来,我们选择了一个实际问题——寻找两个地

点间最短的行车路线,并通过地图上的道路网络计算出最佳路线。

最后,我们选择了一个目的地,并制作了一幅地图,标注上主要的交通路线和必要的地标信息。

第四部分:实验结果与分析

通过实际测量,我们发现地图上的比例尺为1:10000,即地图上的1厘米相当于现实世界中的100米。在解决实际问题时,我们使用了地图上的道路网络,并计算出了最短路线的行车时间。通过制作地图,我们整理了必要的交通路线和地标信息,使目的地的位置更加清晰明了。

第五部分:实验结论

通过这次实验,我们对地图学有了更深入的认识。地图的比例尺是非常重要的,可以在实际应用中导航和规划路线。地图的道路网络也是节约时间和资源的重要工具。同时,制作地图也需要准确和系统的信息整理和绘制技巧。

第六部分:实验心得

这次地图学实验让我更加务实地认识到地图的实用性和重要性。在日常生活中,我们经常使用地图来指引行进方向,但很少意识

数据结构 图实验报告

数据结构 图实验报告

数据结构图实验报告

数据结构图实验报告

引言:

数据结构是计算机科学中非常重要的一个概念,它用于存储和组织数据,使得

数据的操作更加高效和方便。图是一种常见的数据结构,它由节点和边组成,

用于表示各种实际问题中的关系和连接。本实验旨在通过实际操作,深入理解

图的基本概念和常见操作。

实验目的:

1. 理解图的基本概念和特性;

2. 掌握图的存储结构和基本操作;

3. 实现图的遍历算法;

4. 分析图的应用场景。

实验过程:

1. 图的存储结构:

在本次实验中,我们选择邻接矩阵来存储图。邻接矩阵是一个二维数组,其

中行和列分别表示图中的节点,数组元素表示节点之间的边的关系。具体而言,如果节点i和节点j之间存在边,则邻接矩阵中的第i行第j列元素为1;否则

为0。

2. 图的基本操作:

在实验中,我们实现了以下几个图的基本操作:

- 添加节点:通过向邻接矩阵中添加一行一列,并设置对应的边的关系,来添

加一个节点;

- 添加边:通过修改邻接矩阵中对应元素的值,来添加一条边;

- 删除节点:通过删除邻接矩阵中对应行和列,并更新其他节点的索引,来删除一个节点;

- 删除边:通过修改邻接矩阵中对应元素的值,来删除一条边;

- 查找节点:通过遍历邻接矩阵,找到对应节点的索引;

- 查找边:通过遍历邻接矩阵,找到对应边的关系。

3. 图的遍历算法:

在实验中,我们实现了深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)两种图的遍历算法。DFS通过递归的方式,先访问当前节点,再依次访问相邻节点,直到所有节点都被访问。BFS则通过队列的方式,先访问当前节点,再依次访问当前节点的相邻节点,直到所有节点都被访问。

图及其应用实验报告

图及其应用实验报告

图及其应用实验报告

分为正文、结论两部分,正文800字。

正文

Kotlin语言是一种新的编程语言,具有面向对象的特性和函数式的能力,拥有简单的语法和四大基础概念:高效、安全、互操作性和可维护性。该语言具有跨平台和跨语言的

功能,是一种优异的编程解决方案,特别适合高级程序开发。本文介绍了如何使用Kotlin 设计模式及其应用实验报告。

在实验报告中,研究者采用基于Kotlin技术实现设计模式。首先,他总结了这些设

计模式的思想,从而分析它们如何被Kotlin语言实现。之后,他研究了几种常见的设计

模式,并讨论了它们在Kotlin中的应用和优势。最后,他展示了一个基于设计模式的Kotlin工程,说明在Kotlin中如何实现设计模式,并介绍了一些实际的案例。

原来,设计模式在面向对象的编程语言如Java中得到广泛应用,Kotlin也受益于这

些模式,通过应用设计模式可以更好地管理类和对象之间的关系,减少代码量,更好地实

现软件功能。Kotlin支持多种设计模式,如工厂模式、单例模式、策略模式和建造者模式,每种模式有其独特的优势和挑战,在Kotlin语言中实现时要根据实际情况合理安排代码。研究者在实验报告中展示的例子能够很好地演示Kotlin对设计模式的支持,帮助开发者

更好地开发出高可用且可靠的应用程序。

结论

从本实验报告可以看出,Kotlin语言支持多种设计模式,拥有简单的语法和四大基础概念,能够管理类和对象之间的关系,减少代码量,使应用程序的开发变得更加简单和高效。Kotlin技术对设计模式的支持可以让软件开发工程师利用已有的代码库来快速实现功能,而无需复杂的编码。因此,Kotlin可以用来开发各种实时应用程序,并有望成为编程语言界的重要贡献者。

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实验报告(实验七)

专业班级姓名学号课程名称数据结构

学年2009 --2010 学期1□/ 2□课程类别专业必修□限选□任选□实践□

●实验内容:实验时间:2010年7月2日

1.编写函数,采用邻接矩阵表示法,构造一个无向网。

2.编写函数,实现从键盘输入数据,建立一个有向图的邻接表。

3.编写函数,输出该邻接表。

4.编写函数,采用邻接表存储实现无向图的深度优先非递归遍历。

5.编写函数,采用邻接表存储实现无向图的广度优先遍历。

6.编写一个主函数,在主函数中设计一个简单的菜单,分别调试上述算法。

●实验目的及要求:

1.掌握图的存储思想及其存储实现

2.掌握图的深度、广度优先遍历算法思想及其程序实现

3.掌握图的常见应用算法的思想及其程序实现

●方法与步骤:

详见从第2页开始的源代码

●实验结果:

●小结:

分数:批阅老师:2010年月日

实验报告(附页)源代码:

#include

#include

#include

#define MAX_VERTEX_NUM 10 //顶点最大个数

#define STACK_INIT_SIZE 100

//邻接矩阵的类型定义

#define INFINITY 888 /* 用888代替∞*/

typedef struct ArcCell

{

int adj;

}ArcCell,AdjMatrix[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM]; typedef struct

{

int vexs[MAX_VERTEX_NUM];

AdjMatrix arcs;

int vexnum,arcnum;

}MGraph;

//构造无向网

MGraph *CreateUDN(MGraph *N)

{

int i,j,k,w;

int v1,v2;

printf("输入顶点的个数:");

scanf("%d",&N->vexnum);

printf("输入边数:");

scanf("%d",&N->arcnum);

printf("输入%d个顶点的元素:",N->vexnum);

for(i=0;ivexnum;i++)

{

scanf("%d",&N->vexs[i]);

}

for(i=0;ivexnum;i++)

for(j=0;jvexnum;j++)

N->arcs[i][j].adj=INFINITY;

for(k=0;karcnum;k++)

{

printf("输入第%d条边所依附的顶点:",k+1);

scanf("%d%d",&v1,&v2);

printf("输入权值:");

scanf("%d",&w);

for(i=0;ivexnum;i++)

if(v1==N->vexs[i])

break;

for(j=0;jvexnum;j++)

if(v2==N->vexs[j])

break;

N->arcs[i][j].adj=w;

N->arcs[j][i]=N->arcs[i][j];

}

printf(" ");

for(i=0;ivexnum;i++)

printf(" v%d",N->vexs[i]);

printf("\n");

for(i=0;ivexnum;i++)

{

printf(" v%d",N->vexs[i]);

for(j=0;jvexnum;j++)

printf(" %3d ",N->arcs[i][j].adj);

printf("\n");

}

return N;

}

//邻接表的类型定义

typedef struct ArcNode

{

int adjvex;

struct ArcNode *nextarc;

int weight; //边的权

}ArcNode; //表结点

typedef struct VNode

{

int degree,indegree;//顶点的度,入度

int data;

ArcNode *firstarc;

}VNode,AdjList[MAX_VERTEX_NUM];

typedef struct

{

AdjList vertices;

int vexnum,arcnum;//顶点的实际数,边的实际数}ALGraph;

#define TRUE 0

#define FALSE -1

//确定位置

int LocateVex(ALGraph *G,int v)

{

int i;

for( i=0;v!=G->vertices[i].data&&ivexnum;++i);

if(i>G->vexnum)

return -1;

return i;

}

//创建有向图的邻接表

ALGraph *createDG(ALGraph *G)

{

int i,j,k;

int v1,v2;

ArcNode *p;

printf("输入顶点的个数:");

scanf("%d",&G->vexnum);

printf("输入边数:");

scanf("%d",&G->arcnum);

printf("输入%d个顶点的元素:",G->vexnum);

for(i=0;ivexnum;++i)

{

scanf("%d",&G->vertices[i].data);

G->vertices[i].firstarc=NULL;

}

for(k=0;karcnum;++k)

{

printf("输入第%d条边所依附的顶点:",k+1);

scanf("%d%d",&v1,&v2);

i=LocateVex(G,v1);

j=LocateVex(G,v2);

p=(ArcNode *)malloc(sizeof(ArcNode));

p->adjvex=j;

p->nextarc=G->vertices[i].firstarc;

G->vertices[i].firstarc=p;

}

printf("创建成功邻接表!\n");

return G;

}

//输出邻接表

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