图的建立与遍历
图的遍历 实验报告
图的遍历实验报告一、引言图是一种非线性的数据结构，由一组节点（顶点）和节点之间的连线（边）组成。
图的遍历是指按照某种规则依次访问图中的每个节点，以便获取或处理节点中的信息。
图的遍历在计算机科学领域中有着广泛的应用，例如在社交网络中寻找关系紧密的人员，或者在地图中搜索最短路径等。
本实验旨在通过实际操作，掌握图的遍历算法。
在本实验中，我们将实现两种常见的图的遍历算法：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并比较它们的差异和适用场景。
二、实验目的1. 理解和掌握图的遍历算法的原理与实现；2. 比较深度优先搜索和广度优先搜索的差异；3. 掌握图的遍历算法在实际问题中的应用。
三、实验步骤实验材料1. 计算机；2. 编程环境（例如Python、Java等）；3. 支持图操作的相关库（如NetworkX）。
实验流程1. 初始化图数据结构，创建节点和边；2. 实现深度优先搜索算法；3. 实现广度优先搜索算法；4. 比较两种算法的时间复杂度和空间复杂度；5. 比较两种算法的遍历顺序和适用场景；6. 在一个具体问题中应用图的遍历算法。
四、实验结果1. 深度优先搜索（DFS）深度优先搜索是一种通过探索图的深度来遍历节点的算法。
具体实现时，我们可以使用递归或栈来实现深度优先搜索。
算法的基本思想是从起始节点开始，选择一个相邻节点进行探索，直到达到最深的节点为止，然后返回上一个节点，再继续探索其他未被访问的节点。
2. 广度优先搜索（BFS）广度优先搜索是一种逐层遍历节点的算法。
具体实现时，我们可以使用队列来实现广度优先搜索。
算法的基本思想是从起始节点开始，依次遍历当前节点的所有相邻节点，并将这些相邻节点加入队列中，然后再依次遍历队列中的节点，直到队列为空。
3. 时间复杂度和空间复杂度深度优先搜索和广度优先搜索的时间复杂度和空间复杂度如下表所示：算法时间复杂度空间复杂度深度优先搜索O(V+E) O(V)广度优先搜索O(V+E) O(V)其中，V表示节点的数量，E表示边的数量。
数据结构C语言版——图的建立与遍历
typedef struct VNode{
VertexType data;
ArcNode *firstarc;
}VNode,AdjList[MAX_VERTEX_NUM];
typedef struct{
AdjList vertices;
int vexnum,arcnum;
int kind;
typedef int Status;
//图的邻接矩阵——数组存储表示-------------------------
#define INF0
typedef int VRType;
typedef char VertexType[20];
{
scanf("%s%s",v1,v2);
i=LocateVex(G,v1);
j=LocateVex(G,v2);
G->arcs[i][j].adj=1;
G->arcs[j][i]=G->arcs[i][j];
}
return(1);
}
int LocateVex(MGraph *G,VertexType v){
Boolean visited[MAX_VERTEX_NUM];
void Dfs(MGraph *G,int v)
{
int w;
visited[v]=TRUE;
printf("%s",G->vexs[v]);
for(w=FirstAdjVex(G,v); w>=0;w=NextAdjVex(G,v,w))
AdjMatrix arcs;
int vexnum,arcnum;
}MGraph;
图的遍历的实验报告
图的遍历的实验报告图的遍历的实验报告一、引言图是一种常见的数据结构，它由一组节点和连接这些节点的边组成。
图的遍历是指从图中的某个节点出发，按照一定的规则依次访问图中的所有节点。
图的遍历在许多实际问题中都有广泛的应用，例如社交网络分析、路线规划等。
本实验旨在通过实际操作，深入理解图的遍历算法的原理和应用。
二、实验目的1. 掌握图的遍历算法的基本原理；2. 实现图的深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）算法；3. 比较并分析DFS和BFS算法的时间复杂度和空间复杂度。
三、实验过程1. 实验环境本实验使用Python编程语言进行实验，使用了networkx库来构建和操作图。
2. 实验步骤（1）首先，我们使用networkx库创建一个包含10个节点的无向图，并添加边以建立节点之间的连接关系。
（2）接下来，我们实现深度优先搜索算法。
深度优先搜索从起始节点开始，依次访问与当前节点相邻的未访问过的节点，直到遍历完所有节点或无法继续访问为止。
（3）然后，我们实现广度优先搜索算法。
广度优先搜索从起始节点开始，先访问与当前节点相邻的所有未访问过的节点，然后再访问这些节点的相邻节点，依此类推，直到遍历完所有节点或无法继续访问为止。
（4）最后，我们比较并分析DFS和BFS算法的时间复杂度和空间复杂度。
四、实验结果经过实验，我们得到了如下结果：（1）DFS算法的时间复杂度为O(V+E)，空间复杂度为O(V)。
（2）BFS算法的时间复杂度为O(V+E)，空间复杂度为O(V)。
其中，V表示图中的节点数，E表示图中的边数。
五、实验分析通过对DFS和BFS算法的实验结果进行分析，我们可以得出以下结论：（1）DFS算法和BFS算法的时间复杂度都是线性的，与图中的节点数和边数呈正比关系。
（2）DFS算法和BFS算法的空间复杂度也都是线性的，与图中的节点数呈正比关系。
但是，DFS算法的空间复杂度比BFS算法小，因为DFS算法只需要保存当前路径上的节点，而BFS算法需要保存所有已访问过的节点。
图的遍历算法实验报告
图的遍历算法实验报告图的遍历算法实验报告一、引言图是一种常用的数据结构，用于描述事物之间的关系。
在计算机科学中，图的遍历是一种重要的算法，用于查找和访问图中的所有节点。
本实验旨在探究图的遍历算法，并通过实验验证其正确性和效率。
二、实验目的1. 理解图的基本概念和遍历算法的原理；2. 实现图的遍历算法，并验证其正确性；3. 比较不同遍历算法的效率。
三、实验方法1. 实验环境：使用Python编程语言进行实验；2. 实验步骤：a. 构建图的数据结构，包括节点和边的定义；b. 实现深度优先搜索（DFS）算法；c. 实现广度优先搜索（BFS）算法；d. 验证算法的正确性，通过给定的图进行遍历；e. 比较DFS和BFS的效率，记录运行时间。
四、实验结果1. 图的构建：我们选择了一个简单的无向图作为实验对象，包含6个节点和7条边。
通过邻接矩阵表示图的关系。
```0 1 1 0 0 01 0 1 1 0 01 1 0 0 1 10 1 0 0 0 00 0 1 0 0 00 0 1 0 0 0```2. DFS遍历结果：从节点0开始，遍历结果为0-1-2-4-5-3。
3. BFS遍历结果：从节点0开始，遍历结果为0-1-2-3-4-5。
4. 算法效率比较：我们记录了DFS和BFS算法的运行时间。
经实验发现，在这个图的规模下，DFS算法的运行时间为0.001秒，BFS算法的运行时间为0.002秒。
可以看出，DFS算法相对于BFS算法具有更高的效率。
五、讨论与分析1. 图的遍历算法能够帮助我们了解图中的节点之间的关系，有助于分析和解决实际问题。
2. DFS算法和BFS算法都可以实现图的遍历，但其遍历顺序和效率有所不同。
DFS算法会优先访问深度较大的节点，而BFS算法会优先访问离起始节点最近的节点。
3. 在实验中，我们发现DFS算法相对于BFS算法具有更高的效率。
这是因为DFS算法采用了递归的方式，遍历过程中不需要保存所有节点的信息，而BFS 算法需要使用队列保存节点信息，导致额外的空间开销。
图的遍历实验报告
图的遍历实验报告图的遍历实验报告一、引言图是一种常见的数据结构，广泛应用于计算机科学和其他领域。
图的遍历是指按照一定规则访问图中的所有节点。
本实验通过实际操作，探索了图的遍历算法的原理和应用。
二、实验目的1. 理解图的遍历算法的原理；2. 掌握深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）两种常用的图遍历算法；3. 通过实验验证图的遍历算法的正确性和效率。
三、实验过程1. 实验环境准备：在计算机上安装好图的遍历算法的实现环境，如Python编程环境；2. 实验数据准备：选择合适的图数据进行实验，包括图的节点和边的信息；3. 实验步骤：a. 根据实验数据，构建图的数据结构；b. 实现深度优先搜索算法；c. 实现广度优先搜索算法；d. 分别运行深度优先搜索和广度优先搜索算法，并记录遍历的结果；e. 比较两种算法的结果，分析其异同点；f. 对比算法的时间复杂度和空间复杂度，评估其性能。
四、实验结果与分析1. 实验结果：根据实验数据和算法实现，得到了深度优先搜索和广度优先搜索的遍历结果；2. 分析结果：a. 深度优先搜索：从起始节点出发，一直沿着深度方向遍历，直到无法继续深入为止。
该算法在遍历过程中可能产生较长的路径，但可以更快地找到目标节点，适用于解决一些路径搜索问题。
b. 广度优先搜索：从起始节点出发，按照层次顺序逐层遍历，直到遍历完所有节点。
该算法可以保证找到最短路径，但在遍历大规模图时可能需要较大的时间和空间开销。
五、实验总结1. 通过本次实验，我们深入理解了图的遍历算法的原理和应用；2. 掌握了深度优先搜索和广度优先搜索两种常用的图遍历算法；3. 通过实验验证了算法的正确性和效率；4. 在实际应用中，我们需要根据具体问题的需求选择合适的遍历算法，权衡时间复杂度和空间复杂度；5. 进一步研究和优化图的遍历算法，可以提高算法的性能和应用范围。
六、参考文献[1] Cormen, T. H., Leiserson, C. E., Rivest, R. L., & Stein, C. (2009). Introduction to Algorithms (3rd ed.). MIT Press.[2] Sedgewick, R., & Wayne, K. (2011). Algorithms (4th ed.). Addison-Wesley Professional.。
实验四图的实现及遍历
实验四图的实现及遍历题目：（1）采用邻接矩阵作为图的存储结构，完成有向图和无向图的DFS和BFS操作；（2）采用邻接链表作为图的存储结构，完成有向图和无向图的DFS和BFS操作。
班级：0421001 姓名：杨欢学号：2010211971 完成日期：2011.12.3一、需求分析掌握有向图和无向图的概念；掌握邻接矩阵和邻接链表建立图的存储结构；掌握DFS 及BFS对图的遍历操作；了解图结构在人工智能、工程等领域的广泛应用。
实验要求：1、分析、理解程序。
2、调试程序。
设计一个有向图和一个无向图，任选一种存储结构，完成有向图和无向图的DFS（深度优先遍历）和BFS（广度优先遍历）的操作。
二、概要设计1，分析理解，调试程序2 ，设计一个无向图G，如右图所示3，设计一个有向图K，如右下图所示4，分别对无向图G和有向图K进行邻接矩阵存储和邻接链表存储，再分别进行深度优先遍历和广度优先遍历。
附加程序代码邻接矩阵作为存储结构的程序示例#include"stdio.h"#include"stdlib.h"#define MaxVertexNum 100 //定义最大顶点数typedef struct{char vexs[MaxVertexNum]; //顶点表int edges[MaxVertexNum][MaxVertexNum]; //邻接矩阵，可看作边表int n,e; //图中的顶点数n和边数e}MGraph; //用邻接矩阵表示的图的类型//=========建立邻接矩阵=======void CreatMGraph(MGraph *G){int i,j,k;char a;printf("Input VertexNum(n) and EdgesNum(e): ");scanf("%d,%d",&G->n,&G->e); //输入顶点数和边数scanf("%c",&a);printf("Input Vertex string:");for(i=0;i<G->n;i++){scanf("%c",&a);G->vexs[i]=a; //读入顶点信息，建立顶点表}for(i=0;i<G->n;i++)for(j=0;j<G->n;j++)G->edges[i][j]=0; //初始化邻接矩阵printf("Input edges,Creat Adjacency Matrix\n");for(k=0;k<G->e;k++) { //读入e条边，建立邻接矩阵scanf("%d%d",&i,&j); //输入边（Vi，Vj）的顶点序号G->edges[i][j]=1;G->edges[j][i]=1; //若为无向图，矩阵为对称矩阵；若建立有向图，去掉该条语句 }}//=========定义标志向量，为全局变量=======typedef enum{FALSE,TRUE} Boolean;Boolean visited[MaxVertexNum];//========DFS：深度优先遍历的递归算法======void DFSM(MGraph *G,int i){ //以Vi为出发点对邻接矩阵表示的图G进行DFS搜索，邻接矩阵是0，1矩阵int j;printf("%c",G->vexs[i]); //访问顶点Vivisited[i]=TRUE; //置已访问标志for(j=0;j<G->n;j++) //依次搜索Vi的邻接点if(G->edges[i][j]==1 && ! visited[j])DFSM(G,j); //（Vi，Vj）∈E，且Vj未访问过，故Vj为新出发点}void DFS(MGraph *G){int i;for(i=0;i<G->n;i++)visited[i]=FALSE; //标志向量初始化for(i=0;i<G->n;i++)if(!visited[i]) //Vi未访问过DFSM(G,i); //以Vi为源点开始DFS搜索}//===========BFS：广度优先遍历=======void BFS(MGraph *G,int k){ //以Vk为源点对用邻接矩阵表示的图G进行广度优先搜索int i,j,f=0,r=0;int cq[MaxVertexNum]; //定义队列for(i=0;i<G->n;i++)visited[i]=FALSE; //标志向量初始化for(i=0;i<G->n;i++)cq[i]=-1; //队列初始化printf("%c",G->vexs[k]); //访问源点Vkvisited[k]=TRUE;cq[r]=k; //Vk已访问，将其入队。
图的两种遍历
输入：
9 10 12 13 17 28 27 34 45 47 56 ram xy; var map:array[1..20,1..20] of integer; visited,q:array[1..100] of integer; //使用辅助队列Q和访问标志数组visited。 n,m,a,b,h,r,i,j:integer; procedure bfs(); //按广度优先非递归遍历图，n个顶点，编号为1..n。 var tmp:integer; begin while h<=r do begin tmp:=q[h]; //队头元素出队并置为tmp h:=h+1; write(tmp,' '); for j:=1 to n do if (map[tmp][j]=1) and (visited[j]=0) then //j为tmp的尚未访问的邻接顶点 begin visited[j]:=1;r:=r+1;q[r]:=j; end;//j入队列 end; end;
保证图中所有 顶点被访问
三、广（宽）度优先遍历
宽度优先遍历的基本思想为：
从图中某个顶点v0出发，访问此顶点。然后依次访问v0的 各个未被访问过的邻接结点，然后分别从这些邻接结点出发 宽度优先遍历图，直到图中所有和顶点v0连通的顶点都被访 问到。 若此时图中尚有顶点未被访问，则另选图中一个未曾被访 问的顶点作起始点，重复上述过程，直到图中所有顶点都被 访问到为止。
begin readln(n,m); for i:=1 to m do begin readln(a,b); map[a][b]:=1; map[b][a]:=1; end; for i:=1 to n do if visited[i]=0 then begin visited[i]:=1;work(i);end; end.
的基本概念与遍历算法
的基本概念与遍历算法图的基本概念与遍历算法图是计算机科学中常用的数据结构，它由顶点集合和边集合组成。
顶点表示实体，边表示实体间的关系或连接。
图可以用于描述各种各样的问题，比如社交网络、网络路由、城市交通等。
在本文中，我们将介绍图的基本概念以及两种常见的遍历算法：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。
1. 图的基本概念图由两个基本元素组成：顶点和边。
顶点用于表示实体，可以是一个人、一座城市、一本书等等。
边用于表示顶点之间的关系或连接，可以是朋友关系、公路连接、书的引用关系等等。
图可以分为有向图和无向图。
有向图的边有方向，表示从一个顶点到另一个顶点的单向关系；无向图的边没有方向，表示两个顶点之间的双向关系。
图还可以分为带权图和无权图。
带权图的边上有权重或者距离，表示顶点之间的权值；无权图的边没有权重或距离，只表示顶点之间的关系或连接。
2. 深度优先搜索（DFS）深度优先搜索是一种用于遍历图的算法。
该算法从一个顶点开始，沿着一条边不断深入，直到无法继续深入为止，然后回溯到前一个顶点，选择另一条未遍历过的边继续深入。
该过程一直重复，直到遍历完图中所有的顶点。
深度优先搜索通常使用递归或者栈来实现。
在遍历过程中，我们需要对已经访问过的顶点进行标记，以防止重复遍历。
深度优先搜索的应用非常广泛，比如在迷宫问题中可以用来寻找出口的路径，在网页爬取中可以用来发现新的链接等等。
3. 广度优先搜索（BFS）广度优先搜索是另一种常用的图遍历算法。
该算法从一个顶点开始，首先访问它的所有邻接顶点，然后再依次访问每个邻接顶点的邻接顶点，依次类推，直到遍历完图中的所有顶点。
广度优先搜索通常使用队列来实现。
在遍历过程中，我们需要对已经访问过的顶点进行标记，以防止重复遍历。
广度优先搜索也有许多应用，比如在社交网络中可以用来查找两个人之间的最短路径，在地图导航中可以用来寻找最短的驾车路线等等。
4. 总结图是一种重要的数据结构，可以用于解决各种各样的问题。
图的知识点总结归纳
图的知识点总结归纳图是离散数学中的一个重要概念，它可以用于描述各种实际问题，并在计算机科学、网络理论、算法设计等领域具有广泛的应用。
本文将对图的基本概念、表示方法、图的遍历算法和最短路径算法等进行总结归纳，并讨论其应用。
一、图的基本概念图由节点（顶点）和连接节点的边组成。
顶点之间的连接关系可以是有向的，也可以是无向的。
图的基本概念如下：1. 无向图：无向图中的边没有方向，节点之间的连接是双向的。
例如，社交网络中的朋友关系可以用无向图表示。
2. 有向图：有向图中的边有方向，表示节点之间的单向连接关系。
例如，网页之间的超链接可以用有向图表示。
3. 加权图：加权图中的每条边都有一个权重值，表示边上的距离或者耗费。
例如，地图中的道路可以用加权图表示。
二、图的表示方法图有多种表示方法，常用的有邻接矩阵和邻接表。
1. 邻接矩阵：邻接矩阵是一个二维数组，其中行和列表示图的顶点，矩阵中的元素表示顶点之间的连接关系。
对于无向图，邻接矩阵是对称的；对于有向图，邻接矩阵不一定对称。
2. 邻接表：邻接表是一种链表的集合，其中每个顶点对应一个链表，链表中存储与该顶点相连的其他顶点。
三、图的遍历算法图的遍历算法用于访问图中的所有节点，常用的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）：从一个顶点开始，沿着一条路径一直遍历到最后一个顶点，然后回溯到前一个顶点，再遍历其他路径。
DFS可以使用递归或者栈来实现。
2. 广度优先搜索（BFS）：从一个顶点开始，先访问它的所有邻居顶点，然后再依次访问它们的邻居顶点，直到遍历完所有节点。
BFS可以使用队列来实现。
四、最短路径算法最短路径算法用于计算图中两个节点之间的最短路径。
常用的算法有迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法。
1. 迪杰斯特拉算法：迪杰斯特拉算法用于计算从一个顶点到其他所有顶点的最短路径。
算法使用一个距离数组来存储从起点到每个顶点的当前最短距离，并使用一个优先队列来选择下一个访问的顶点。
实验五 图的基本操作
实验五图的基本操作一、实验目的1、使学生可以巩固所学的有关图的基本知识。
2、熟练掌握图的存储结构。
3、熟练掌握图的两种遍历算法。
二、实验内容本次实验提供4个题目，难度相当，学生可以根据自己的情况选做，其中题目一是必做题，其它选作！题目一：图的遍历（必做）[问题描述]对给定图，实现图的深度优先遍历和广度优先遍历。
[基本要求]以邻接表为存储结构，实现连通无向图的深度优先和广度优先遍历。
以用户指定的结点为起点，分别输出每种遍历下的结点访问序列。
【测试数据】由学生依据软件工程的测试技术自己确定。
题目二：在图G中求一条从顶点 i 到顶点 s 的简单路径［测试数据］自行设计[题目三]：在图G中求一条从顶点 i 到顶点 s 且长度为K的简单路径［测试数据］自行设计三、实验前的准备工作1、掌握图的相关概念。
2、掌握图的逻辑结构和存储结构。
3、掌握图的两种遍历算法的实现。
四、实验报告要求1、实验报告要按照实验报告格式规范书写。
2、实验上要写出多批测试数据的运行结果。
3、结合运行结果，对程序进行分析。
一．实验内容定义结构体QueueNode，并完成队列的基本操作，利用队列先进先出的性质，在广度优先遍历时将队列作为辅助工具来完成广度优先遍历。
void EnQueue(QueueList* Q,int e)函数实现进队操作，if-else语句完成函数的具体操作void DeQueue(QueueList* Q,int* e)函数实现出队操作，if-else语句完成函数的具体操作void CreatAdjList(Graph* G)函数用来完成创建图的操作，其中使用两次for循环语句第一次用循环语句输入顶点，第二次建立无向图中的边和表，流程图如图表1所示void dfs(Graph *G,int i,int visit[])函数是从第i个顶点出发递归的深度优先遍历图G深度优先搜索：dfs()：寻找v的还没有访问过的邻接点，循环找到v的所有的邻接点，每找到一个都以该邻接点为新的起点递归调用深度优先搜索，找下一个邻接点。
数据结构课程设计-图的遍历和构建
摘要图(Gｒaph)是一种复杂的非线性结构。
图可以分为无向图、有向图。
若将图的每条边都赋上一个权，则称这种带权图网络。
在人工智能、工程、数学、物理、化学、计算机科学等领域中，图结构有着广泛的应用。
在图结构中，对结点（图中常称为顶点)的前趋和后继个数都是不加以限制的,即结点之间的关系是任意的。
图中任意两个结点之间都可能相关。
图有两种常用的存储表示方法:邻接矩阵表示法和邻接表表示法。
在一个图中，邻接矩阵表示是唯一的，但邻接表表示不唯一。
在表示的过程中还可以实现图的遍历（深度优先遍历和广度优先遍历）及求图中顶点的度。
当然对于图的广度优先遍历还利用了队列的五种基本运算(置空队列、进队、出队、取队头元素、判队空)来实现。
这不仅让我们巩固了之前学的队列的基本操作，还懂得了将算法相互融合和运用。
目录第一章课程设计目的..................................................................................... 错误!未定义书签。
第二章课程设计内容和要求....................................................................... 错误!未定义书签。
2．1课程设计内容.................................................................................. 错误!未定义书签。
2.1.1图的邻接矩阵的建立与输出ﻩ错误!未定义书签。
2．１.２图的邻接表的建立与输出............................................... 错误!未定义书签。
2.1.3图的遍历的实现.................................................................... 错误!未定义书签。
Java实现无向图的建立与遍历
Java实现⽆向图的建⽴与遍历⼀、基于邻接矩阵表⽰法的⽆向图 邻接矩阵是⼀种利⽤⼀维数组记录点集信息、⼆维数组记录边集信息来表⽰图的表⽰法，因此我们可以将图抽象成⼀个类，点集信息和边集信息抽象成类的属性，就可以在Java中描述出来，代码如下：1class AMGraph{23private String[] vexs = null; //点集信息45private int[][] arcs = null; //边集信息67 } 每⼀个具体的图，就是该类的⼀个实例化对象，因此我们可以在构造函数中实现图的创建，代码如下：1public AMGraph(int vexNum,int arcNum) { //输⼊点的个数和边的个数23this.vexs = new String[vexNum];4this.arcs = new int[vexNum][vexNum];56 System.out.print("请依次输⼊顶点值，以空格隔开：");7 Scanner sc = new Scanner(System.in);8for(int i = 0; i < vexNum; i++) { //根据输⼊建⽴点集9this.vexs[i] = sc.next();10 }1112for(int i = 0; i < vexNum; i++) { //初始化边集13for(int j = 0; j < vexNum; j++) {14this.arcs[i][j] = 0; //0表⽰该位置所对应的两顶点之间没有边15 }16 }1718 start:for(int i = 0; i < arcNum; i++) { //开始建⽴边集1920 sc = new Scanner(System.in);21int vex1Site = 0;22int vex2Site = 0;23 String vex1 = null;24 String vex2 = null;2526 System.out.print("请输⼊第" + (i+1) + "条边所依附的两个顶点，以空格隔开：");27 vex1 = sc.next();28 vex2 = sc.next();29for(int j = 0; j < this.vexs.length; j++) { //查找输⼊的第⼀个顶点的位置30if (this.vexs[j].equals(vex1)) {31 vex1Site = j;32break;33 }34if (j == this.vexs.length - 1) {35 System.out.println("未找到第⼀个顶点，请重新输⼊！");36 i--;37continue start;38 }39 }40for (int j = 0; j < this.vexs.length; j++) { //查找输⼊的第⼆个顶点的位置41if(this.vexs[j].equals(vex2)) {42 vex2Site = j;43break;44 }45if (j == this.vexs.length - 1) {46 System.out.println("未找到第⼆个顶点，请重新输⼊！");47 i--;48continue start;49 }50 }51if(this.arcs[vex1Site][vex2Site] != 0) { //检测该边是否已经输⼊52 System.out.println("该边已存在！");53 i--;54continue start;55 }else {56this.arcs[vex1Site][vex2Site] = 1; //1表⽰该位置所对应的两顶点之间有边57this.arcs[vex2Site][vex1Site] = 1; //对称边也置158 }59 }60 System.out.println("基于邻接矩阵的⽆向图创建成功！");61 sc.close();62 } 创建好图后，我们还要实现图的遍历。
图的遍历实验报告
实验四：图的遍历题目：图及其应用——图的遍历班级：姓名：学号：完成日期：一.需求分析1.问题描述：很多涉及图上操作的算法都是以图的遍历操作为基础的。
试写一个程序，演示在连通的无向图上访问全部结点的操作。
2.基本要求：以邻接表为存储结构，实现连通无向图的深度优先和广度优先遍历。
以用户指定的结点为起点，分别输出每种遍历下的结点访问序列和相应生成树的边集。
3.测试数据：教科书图7.33。
暂时忽略里程，起点为北京。
4.实现提示：设图的结点不超过30个，每个结点用一个编号表示（如果一个图有n个结点，则它们的编号分别为1,2,…,n）。
通过输入图的全部边输入一个图，每个边为一个数对，可以对边的输入顺序作出某种限制，注意，生成树的边是有向边，端点顺序不能颠倒。
5.选作内容：（1）.借助于栈类型（自己定义和实现），用非递归算法实现深度优先遍历。
（2）.以邻接表为存储结构，建立深度优先生成树和广度优先生成树，再按凹入表或树形打印生成树。
二.概要设计1.为实现上述功能，需要有一个图的抽象数据类型。
该抽象数据类型的定义为：ADT Graph{数据对象V：V是具有相同特性的数据元素的集合，称为顶点集。
数据关系R：R={VR}VR={<v，w> | v，w v且P(v，w)，<v，w>表示从v到w得弧，谓词P(v，w)定义了弧<v，w>的意义或信息}} ADT Graph2.此抽象数据类型中的一些常量如下：#define TRUE 1#define FALSE 0#define OK 1#define max_n 20 //最大顶点数typedef char VertexType[20];typedef enum{DG, DN, AG, AN} GraphKind;enum BOOL{False,True};3.树的结构体类型如下所示：typedef struct{ //弧结点与矩阵的类型int adj; //VRType为弧的类型。
图的遍历的概念
图的遍历的概念图的遍历是指通过遍历图中的所有节点，访问图中的每个节点一次且仅一次的过程。
在图的遍历过程中，我们会将节点标记为已访问，以确保不重复访问节点。
图的遍历是解决许多图相关问题的基础，如查找路径、遍历连通图、检测图的连通性等。
常用的图遍历算法有深度优先搜索（Depth-First Search，DFS）和广度优先搜索（Breadth-First Search，BFS）。
深度优先搜索（DFS）：DFS是一种先访问节点的深层节点，再回溯访问较浅层节点的遍历方式。
DFS通过递归或者使用栈来实现。
从图的某个起始节点开始，沿着一条路径访问到尽头，再回溯返回上一个节点，继续向另一条路径遍历。
DFS的过程可以看作是沿着树的深度进行遍历的过程。
DFS的一个经典应用是在迷宫中找到一条路径。
广度优先搜索（BFS）：BFS是一种先访问离起始节点最近的节点，再逐渐扩展访问离起始节点更远节点的遍历方式。
BFS通过使用队列实现。
从图的某个起始节点开始，先将该节点加入队列中，然后逐个访问队列中的节点，把与当前节点相邻且未访问过的节点加入队列。
BFS的过程可以看作是树的层次遍历的过程。
BFS的一个经典应用是在社交网络中寻找两个人之间的最短路径。
在图的遍历中，我们除了记录已访问节点外，还可能需要记录节点的前驱节点，以便在找到目标节点后，能够回溯找到从起始节点到目标节点的路径。
在实际应用中，图的遍历可以用来解决许多问题。
比如在地图应用中，我们可以用图的遍历算法来查找最短路径。
在社交网络中，我们可以用图的遍历算法来查找两个人之间的路径或者关系的强度。
在编译器设计中，我们可以用图的遍历算法来检查代码的连通性。
在迷宫问题中，我们可以用图的遍历算法来找到一条通往出口的路径。
然而，图的遍历并不是一个简单的任务，尤其是针对大规模的图。
在处理大规模图的遍历时，我们需要考虑空间复杂度、时间复杂度以及算法的效率。
为了提高图的遍历的速度和效率，我们可以借助剪枝等优化技巧，以减少搜索空间。
图的遍历操作实验报告
图的遍历操作实验报告一、实验目的本次实验的主要目的是深入理解图的遍历操作的基本原理和方法，并通过实际编程实现，掌握图的深度优先遍历（DepthFirst Search，DFS）和广度优先遍历（BreadthFirst Search，BFS）算法，比较它们在不同类型图中的性能和应用场景。
二、实验环境本次实验使用的编程语言为 Python，开发环境为 PyCharm。
实验中使用的数据结构为邻接表来表示图。
三、实验原理（一）深度优先遍历深度优先遍历是一种递归的图遍历算法。
它从起始节点开始，沿着一条路径尽可能深地访问节点，直到无法继续，然后回溯到上一个未完全探索的节点，继续探索其他分支。
（二）广度优先遍历广度优先遍历则是一种逐层访问的算法。
它从起始节点开始，先访问起始节点的所有相邻节点，然后再依次访问这些相邻节点的相邻节点，以此类推，逐层展开。
四、实验步骤（一）数据准备首先，定义一个图的邻接表表示。
例如，对于一个简单的有向图，可以使用以下方式创建邻接表：｀｀｀pythongraph ＝｛＇A'：＇B'，＇C'，＇B'：＇D'，＇E'，＇C'：＇F'，＇D'：，＇E'：，＇F'：｝｀｀｀（二）深度优先遍历算法实现｀｀｀pythondef dfs(graph, start, visited=None)：if visited is None:visited ＝ set(）visitedadd(start)print(start)for next_node in graphstart:if next_node not in visited:dfs(graph, next_node, visited)｀｀｀（三）广度优先遍历算法实现｀｀｀pythonfrom collections import deque def bfs(graph, start)：visited ＝｛start}queue ＝ deque(start)while queue:node ＝ queuepopleft(）print(node)for next_node in graphnode:if next_node not in visited:visitedadd(next_node)queueappend(next_node)｀｀｀（四）测试与分析分别使用深度优先遍历和广度优先遍历算法对上述示例图进行遍历，并记录遍历的顺序和时间开销。
第8章图第3讲-图的遍历 - 副本
19/21
图搜索算法设计一般方法 图搜索算法设计
转化
DFS或BFS算法求解 提示：两个遍历算法是图搜索算法的基础，必须熟练掌sited[i]
10/21
采用邻接表的BFS算法：
void BFS(AdjGraph *G，int v) { int w， i; ArcNode *p; SqQueue *qu; InitQueue(qu); int visited[MAXV]; for (i=0;i<G->n;i++) visited[i]=0; printf("%2d"，v); visited[v]=1; enQueue(qu，v);
1 初始点 2 3
4
0
DFS：1→2 →4 …
2 1
用栈保存访问过的顶点
栈
如何确定一个顶点是否访问过? 设置一个visited[] 全局数组， visited[i]=0表示顶点i没有访问； visited[i]=1表示顶点i已经访 问过。
i visited[i]
5/21
采用邻接表的DFS算法：
void DFS(AdjGraph *G，int v) { ArcNode *p; int w; visited[v]=1; //置已访问标记
} }
该算法的时间复杂度为O(n+e)。
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深度优先遍历过程演示
0 1 2 3 4
v0
v1 v2 v3 v4
1 2 3 4
1 0 1 0 0
3 2 3 1 2
4 3 4 2 3
∧ ∧ ∧
4
∧
∧
0
v=2的DFS序列： 2 1 0 遍历过程结束
3
shuju文档
数据结构课程设计题目，图的建立以及遍历。
2011-1-17 14:47提问者：doraprince|悬赏分：50 |浏览次数：1134次*问题描述：要求建立一个菜单，菜单包含4个菜单项供选择：1、建立图的邻接矩阵；2、建立图的邻接表；3、对图进行深度优先遍历；4、对图进行广度优先遍历。
要求从键盘输入无向有权图的顶点数、边数、每条边的起始顶点序号、终点序号、权值，将每条边的信息存入到邻接矩阵和邻接表中。
从键盘输入深度优先遍历和广度优先遍历图时初始出发的顶点的序号，要求在遍历过程中输出访问过的结点序号。
请用C语言编写，要求在TURBO C2.0下测试通过。
2011-1-23 13:33最佳答案//图的遍历算法程序//图的遍历是指按某条搜索路径访问图中每个结点，使得每个结点均被访问一次，而且仅被访问一次。
图的遍历有深度遍历算法和广度遍历算法，程序如下：#include <iostream>//#include <malloc.h>#define INFINITY 32767#define MAX_VEX 20 //最大顶点个数#define QUEUE_SIZE (MAX_VEX+1) //队列长度using namespace std;bool *visited; //访问标志数组//图的邻接矩阵存储结构typedef struct{char *vexs; //顶点向量int arcs[MAX_VEX][MAX_VEX]; //邻接矩阵int vexnum,arcnum; //图的当前顶点数和弧数}Graph;//队列类class Queue{public:void InitQueue(){base=(int *)malloc(QUEUE_SIZE*sizeof(int));front=rear=0;}void EnQueue(int e){base[rear]=e;rear=(rear+1)%QUEUE_SIZE;}void DeQueue(int &e){e=base[front];front=(front+1)%QUEUE_SIZE;}public:int *base;int front;int rear;};//图G中查找元素c的位置int Locate(Graph G,char c){for(int i=0;i<G.vexnum;i++)if(G.vexs[i]==c) return i;return -1;}//创建无向网void CreateUDN(Graph &G){int i,j,w,s1,s2;char a,b,temp;printf("输入顶点数和弧数:");scanf("%d%d",&G.vexnum,&G.arcnum);temp=getchar(); //接收回车G.vexs=(char *)malloc(G.vexnum*sizeof(char)); //分配顶点数目printf("输入%d个顶点.\n",G.vexnum);for(i=0;i<G.vexnum;i++){ //初始化顶点printf("输入顶点%d:",i);scanf("%c",&G.vexs[i]);temp=getchar(); //接收回车}for(i=0;i<G.vexnum;i++) //初始化邻接矩阵for(j=0;j<G.vexnum;j++)G.arcs[i][j]=INFINITY;printf("输入%d条弧.\n",G.arcnum);for(i=0;i<G.arcnum;i++){ //初始化弧printf("输入弧%d:",i);scanf("%c %c %d",&a,&b,&w); //输入一条边依附的顶点和权值temp=getchar(); //接收回车s1=Locate(G,a);s2=Locate(G,b);G.arcs[s1][s2]=G.arcs[s2][s1]=w;}}//图G中顶点k的第一个邻接顶点int FirstVex(Graph G,int k){if(k>=0 && k<G.vexnum){ //k合理for(int i=0;i<G.vexnum;i++)if(G.arcs[k][i]!=INFINITY) return i;}return -1;}//图G中顶点i的第j个邻接顶点的下一个邻接顶点int NextVex(Graph G,int i,int j){if(i>=0 && i<G.vexnum && j>=0 && j<G.vexnum){ //i,j合理for(int k=j+1;k<G.vexnum;k++)if(G.arcs[i][k]!=INFINITY) return k;}return -1;}//深度优先遍历void DFS(Graph G,int k){int i;if(k==-1){ //第一次执行DFS时,k为-1for(i=0;i<G.vexnum;i++)if(!visited[i]) DFS(G,i); //对尚未访问的顶点调用DFS}else{visited[k]=true;printf("%c ",G.vexs[k]); //访问第k个顶点for(i=FirstVex(G,k);i>=0;i=NextVex(G,k,i))if(!visited[i]) DFS(G,i); //对k的尚未访问的邻接顶点i递归调用DFS }}//广度优先遍历void BFS(Graph G){int k;Queue Q; //辅助队列QQ.InitQueue();for(int i=0;i<G.vexnum;i++)if(!visited[i]){ //i尚未访问visited[i]=true;printf("%c ",G.vexs[i]);Q.EnQueue(i); //i入列while(Q.front!=Q.rear){Q.DeQueue(k); //队头元素出列并置为kfor(int w=FirstVex(G,k);w>=0;w=NextVex(G,k,w))if(!visited[w]){ //w为k的尚未访问的邻接顶点visited[w]=true;printf("%c ",G.vexs[w]);Q.EnQueue(w);}}}}//主函数void main(){int i;Graph G;CreateUDN(G);visited=(bool *)malloc(G.vexnum*sizeof(bool));printf("\n广度优先遍历: ");for(i=0;i<G.vexnum;i++)visited[i]=false;DFS(G,-1);printf("\n深度优先遍历: ");for(i=0;i<G.vexnum;i++)visited[i]=false;BFS(G);printf("\n程序结束.\n");}输出结果为（红色为键盘输入的数据，权值都置为1）：输入顶点数和弧数:8 9输入8个顶点.输入顶点0:a输入顶点1:b输入顶点2:c输入顶点3:d输入顶点4:e输入顶点5:f输入顶点6:g输入顶点7:h输入9条弧.输入弧0:a b 1输入弧1:b d 1输入弧2:b e 1输入弧3:d h 1输入弧4:e h 1输入弧5:a c 1输入弧6:c f 1输入弧7:c g 1输入弧8:f g 1广度优先遍历: a b d h e c f g 深度优先遍历: a b c d e f g h 程序结束.只能劝之为1。
图的建立及输出(图的遍历)
数据结构课程设计题目图的建立及输出学生姓名学号院系专业指导教师二Ｏ一Ｏ年12 月16 日目录一、设计题目 (2)二、运行环境（软、硬件环境） (2)三、算法设计的思想 (2)3.1邻接矩阵表示法 (2)3.2图的遍历 (4)3.3邻接矩阵的输出 (5)四、算法的流程图 (6)五、算法设计分析 (7)5.1无向网邻接矩阵的建立算法 (7)5.2无向图邻接矩阵的建立算法 (7)5.3图的深度优先遍历 (7)5.4图的广度优先遍历 (8)六、源代码 (8)七、运行结果分析 (14)八、收获及体会 (15)一、设计题目：图的建立及输出*问题描述：建立图的存储结构（图的类型可以是有向图、无向图、有向网、无向网，学生可以任选两种类型），能够输入图的顶点和边的信息，并存储到相应存储结构中，而后输出图的邻接矩阵。
二、运行环境（软、硬件环境）*软件环境：Windows7、 Windows Vista、 Windows Xp等*硬件环境：处理器：Pentium4以上内存容量： 256M以上硬盘容量：40GB 以上三、算法设计的思想1、邻接矩阵表示法:设G=(V,E)是一个图，其中V={V1,V2,V3…,Vn}。
G的邻接矩阵是一个他有下述性质的n阶方阵：1，若(Vi,Vj)∈E 或<Vi,Vj>∈E；A[i,j]={0，反之图5-2中有向图G1和无向图G2的邻接矩阵分别为M1和M2:M1=┌0 1 0 1 ┐│ 1 0 1 0 ││ 1 0 0 1 │└0 0 0 0 ┘M2=┌0 1 1 1 ┐│ 1 0 1 0 ││ 1 1 0 1 │└ 1 0 1 0 ┘注意无向图的邻接是一个对称矩阵，例如M2。
用邻接矩阵表示法来表示一个具有n个顶点的图时，除了用邻接矩阵中的n*n个元素存储顶点间相邻关系外，往往还需要另设一个向量存储n个顶点的信息。
因此其类型定义如下：VertexType vertex[MAX_VERTEX_NUM]; // 顶点向量AdjMatrix arcs; // 邻接矩阵int vexnum, arcnum; // 图的当前顶点数和弧(边)数GraphKind kind; // 图的种类标志若图中每个顶点只含一个编号i(1≤i≤vnum)，则只需一个二维数组表示图的邻接矩阵。
数据结构实验 图的邻接表和邻接矩阵操作
p->weight=weight; p->nextarc=G.vertices[vv].firstarc; G.vertices[vv].firstarc=p; strcmp(G.vertices[vv].data,v);
q=(ArcNode *)malloc(sizeof(ArcNode)); q->adjvex=vv; q->weight=weight; q->nextarc=G.vertices[ww].firstarc; G.vertices[ww].firstarc=q; strcmp(G.vertices[ww].data,w);
实验报告 6
课程 数据结构 实验名称 图的建立及遍历
第页
专业
班级_ __ 学号_ ___ 姓名
实验日期： 2010 年 11 月 23 日
评分
一 、实验目的
1．学会用邻接矩阵和邻接表实现图结构和对图的基本操作。 2．掌握对图操作的具体实现； 3. 掌握图的两种遍历算法（深度优先、广度优先）； 4、掌握求图的最小生成树和顶点间最短路径的算法；
int adjvex;//该弧指向的顶点的位置 ArcType weight; struct ArcNode *nextarc;//指向下一条弧指针 //InfoType *info;该弧相关信息的指针 }ArcNode; typedef struct VNode { VertexType data;//顶点信息 ArcNode *firstarc;//指向第一条依附该顶点的弧的指针 }VNode,AdjList[MAX_VEX_NUM]; typedef struct { AdjList vertices; int vexnum,arcnum; GraphKind kind; }ALGraph; ALGraph G; struct MiniSpanTree_Flag { VertexType adjvex; ArcType lowcost; }closedge[MAX_VEX_NUM]; typedef bool PathMatrix[MAX_VEX_NUM][MAX_VEX_NUM];
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#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#define MaxVertexNum 100
#define True 1
#define False 0
#define OVERFLOW -1
#define OK 1
#define ERROR 0
#define INT_MAX 32768
typedef int Status;
typedef char VertexType;
typedef int EdgeType;
//邻接矩阵的定义
int visited[MaxVertexNum];
typedef struct MGraphNode
{
VertexType vexs[MaxVertexNum];
EdgeType arcs[MaxVertexNum][MaxVertexNum];
int n,e;
}*MGraph;
//用邻接矩阵构造带权值有向图
void CreateMGraph(MGraph &G)
{
int i,j,k,w;
char ch;
G=(MGraph)malloc(sizeof(MGraphNode));
printf("输入顶点数和边数，以空格隔开\n");
scanf("%d%d",&(G->n),&(G->e));
printf("请输入顶点信息，以空格分开:\n");
i=0;
while(i<G->n)
{
ch=getchar();
if(ch!=' '&&ch!='\n')
G->vexs[i++]=ch;
}
printf("%c \n",G->vexs[0]);
for(i=0;i<G->n;i++)
for(j=0;j<G->n;j++)
G-> arcs[i][j]=INT_MAX;
printf("请输入弧的信息，格式为：弧尾弧头权值：\n");
for(k=0;k<G->e;k++)
{
scanf("%d%d%d",&i,&j,&w);
G-> arcs[i][j]=w;
}
}
//邻接矩阵图的深度优先遍历
int FirstAdjVex(MGraph G,int v)
{
int w;
for(w=0;w<G->n;w++)
if(G-> arcs[v][w]!=INT_MAX)
return w;
return -1;
}
int NextAdjVex(MGraph G,int v,int w)
{
int w2;
for(w2=w+1;w2<G->n;w2++)
if(G-> arcs[v][w2]!=INT_MAX)
return w2;
return -1;
}
void DFSMG(MGraph G,int v)
{
visited[v]=True;
int w;
printf("%c ",G->vexs[v]);
for(w=FirstAdjVex(G,v);w>0;w=NextAdjVex(G,v,w)) if(!visited[w])DFSMG(G,w);
}
void DFSTraverseMG(MGraph G)
{
printf("图的深度优先遍历：");
int i;
for(i=0;i<G->n;i++)
visited[i]=False;
for(i=0;i<G->n;i++)
if(!visited[i])
DFSMG(G,i);
printf("\n");
}
int main()
{
MGraph MG;
CreateMGraph(MG);
DFSTraverseMG(MG);
return 0;
}。