数据结构实验4图的遍历

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数据结构实验报告图的遍历讲解

数据结构实验报告图的遍历讲解

数据结构实验报告图的遍历讲解一、引言在数据结构实验中,图的遍历是一个重要的主题。

图是由顶点集合和边集合组成的一种数据结构,常用于描述网络、社交关系等复杂关系。

图的遍历是指按照一定的规则,挨次访问图中的所有顶点,以及与之相关联的边的过程。

本文将详细讲解图的遍历算法及其应用。

二、图的遍历算法1. 深度优先搜索(DFS)深度优先搜索是一种常用的图遍历算法,其基本思想是从一个顶点出发,沿着一条路径向来向下访问,直到无法继续为止,然后回溯到前一个顶点,再选择此外一条路径继续访问。

具体步骤如下:(1)选择一个起始顶点v,将其标记为已访问。

(2)从v出发,选择一个未被访问的邻接顶点w,将w标记为已访问,并将w入栈。

(3)如果不存在未被访问的邻接顶点,则出栈一个顶点,继续访问其它未被访问的邻接顶点。

(4)重复步骤(2)和(3),直到栈为空。

2. 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,其基本思想是从一个顶点出发,挨次访问其所有邻接顶点,然后再挨次访问邻接顶点的邻接顶点,以此类推,直到访问完所有顶点。

具体步骤如下:(1)选择一个起始顶点v,将其标记为已访问,并将v入队。

(2)从队首取出一个顶点w,访问w的所有未被访问的邻接顶点,并将这些顶点标记为已访问,并将它们入队。

(3)重复步骤(2),直到队列为空。

三、图的遍历应用图的遍历算法在实际应用中有广泛的应用,下面介绍两个典型的应用场景。

1. 连通分量连通分量是指图中的一个子图,其中的任意两个顶点都是连通的,即存在一条路径可以从一个顶点到达另一个顶点。

图的遍历算法可以用来求解连通分量的个数及其具体的顶点集合。

具体步骤如下:(1)对图中的每一个顶点进行遍历,如果该顶点未被访问,则从该顶点开始进行深度优先搜索或者广度优先搜索,将访问到的顶点标记为已访问。

(2)重复步骤(1),直到所有顶点都被访问。

2. 最短路径最短路径是指图中两个顶点之间的最短路径,可以用图的遍历算法来求解。

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。

数据结构实验报告图的遍历

数据结构实验报告图的遍历

数据结构实验报告图的遍历一、实验目的本实验旨在通过实践的方式学习图的遍历算法,掌握图的深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)的实现方法,加深对数据结构中图的理解。

二、实验步骤1. 创建图的数据结构首先,我们需要创建一个图的数据结构,以方便后续的操作。

图可以使用邻接矩阵或邻接表来表示,这里我们选择使用邻接矩阵。

class Graph:def__init__(self, num_vertices):self.num_vertices = num_verticesself.adj_matrix = [[0] * num_vertices for _ in range(num_vertic es)]def add_edge(self, v1, v2):self.adj_matrix[v1][v2] =1self.adj_matrix[v2][v1] =1def get_adjacent_vertices(self, v):adjacent_vertices = []for i in range(self.num_vertices):if self.adj_matrix[v][i] ==1:adjacent_vertices.append(i)return adjacent_vertices2. 深度优先搜索(DFS)DFS是一种遍历图的算法,其基本思想是从图的某一顶点开始,沿着一条路径一直走到最后,然后返回尚未访问过的顶点继续遍历,直到所有顶点都被访问过为止。

def dfs(graph, start_vertex):visited = [False] * graph.num_verticesstack = [start_vertex]while stack:vertex = stack.pop()if not visited[vertex]:print(vertex)visited[vertex] =Truefor neighbor in graph.get_adjacent_vertices(vertex):if not visited[neighbor]:stack.append(neighbor)3. 广度优先搜索(BFS)BFS同样是一种遍历图的算法,其基本思想是从图的某一顶点开始,首先访问其所有邻接点,然后再依次访问邻接点的邻接点,直到所有顶点都被访问过为止。

数据结构实验报告-图的遍历

数据结构实验报告-图的遍历

数据结构实验报告实验:图的遍历一、实验目的:1、理解并掌握图的逻辑结构和物理结构——邻接矩阵、邻接表2、掌握图的构造方法3、掌握图的邻接矩阵、邻接表存储方式下基本操作的实现算法4、掌握图的深度优先遍历和广度优先原理二、实验内容:1、输入顶点数、边数、每个顶点的值以及每一条边的信息,构造一个无向图G,并用邻接矩阵存储改图。

2、输入顶点数、边数、每个顶点的值以及每一条边的信息,构造一个无向图G,并用邻接表存储该图3、深度优先遍历第一步中构造的图G,输出得到的节点序列4、广度优先遍历第一部中构造的图G,输出得到的节点序列三、实验要求:1、无向图中的相关信息要从终端以正确的方式输入;2、具体的输入和输出格式不限;3、算法要具有较好的健壮性,对错误操作要做适当处理;4、程序算法作简短的文字注释。

四、程序实现及结果:1、邻接矩阵:#include <stdio.h>#include <malloc.h>#define VERTEX_MAX 30#define MAXSIZE 20typedef struct{intarcs[VERTEX_MAX][VERTEX_MAX] ;int vexnum,arcnum;} MGraph; void creat_MGraph1(MGraph *g) { int i,j,k;int n,m;printf("请输入顶点数和边数:");scanf("%d%d",&n,&m);g->vexnum=n;g->arcnum=m;for (i=0;i<n;i++)for (j=0;j<n;j++)g->arcs[i][j]=0;while(1){printf("请输入一条边的两个顶点:\n");scanf("%d%d",&i,&j);if(i==-1 || j==-1)break;else if(i==j || i>=n || j>=n){printf("输入错误,请重新输入!\n");}else{g->arcs[i][j]=1;g->arcs[j][i]=1;}}}void printMG(MGraph *g) {int i,j;for (i=0;i<g->vexnum;i++){for (j=0;j<g->vexnum;j++)printf(" %d",g->arcs[i][j]);printf("\n");}printf("\n");}main(){int i,j;int fg;MGraph *g1;g1=(MGraph*)malloc(sizeof(MGraph));printf("1:创建无向图的邻接矩阵\n\n");creat_MGraph1(g1);printf("\n此图的邻接矩阵为:\n"); printMG(g1);}2、邻接链表:#include<stdio.h>#include<malloc.h>#define MAX_SIZE 10typedef struct node{int vertex;struct node *next;}node,adjlist[MAX_SIZE];adjlist g;int visited[MAX_SIZE+1];int que[MAX_SIZE+1];void creat(){int n,e;int i;int start,end;node *p,*q,*pp,*qq;printf("输入无向图的顶点数和边数:");scanf("%d%d",&n,&e);for(i = 1; i <= n ; i++){visited[i] = 0;g[i].vertex = i;g[i].next = NULL;}printf("依次输入边:\n");for(i = 1; i <= e ; i++){scanf("%d%d",&start,&end);p=(node *)malloc(sizeof(node));p->vertex = end;p->next = NULL;q = &g[start];while(q->next)q = q->next;q->next = p;p1=(node*)malloc(sizeof(node));p1->vertex = start;p1->next = NULL;q1 = &g[end];while(qq->next)q1 = q1->next;q1->next = p1;}}void bfs(int vi){int front,rear,v;node *p;front =0;rear = 1;visited[vi] = 1;que[0] = vi;printf("%d ",vi);while(front != rear){v = que[front];p = g[v].next;while(p){if(!visited[p->vertex]){visited[p->vertex]= 1;printf("%d",p->vertex);que[rear++] = p->vertex;}p = p->next;}front++;}}int main(){creat();bfs(1);printf("\n");return 0;}五.实验心得与体会:(1)通过这次实验,使我基本上掌握了图的存储和遍历,让我弄清楚了如何用邻接矩阵和邻接链表对图进行存储(2)深度优先遍历和广度优先遍历都有着各自的优点,通过程序逐步调试,可以慢慢的理解这两种遍历方法的内涵和巧妙之处。

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。

数据结构图的遍历实验报告

数据结构图的遍历实验报告

实验项目名称:图的遍历一、实验目的应用所学的知识分析问题、解决问题,学会用建立图并对其进行遍历,提高实际编程能力及程序调试能力。

二、实验内容问题描述:建立有向图,并用深度优先搜索和广度优先搜素。

输入图中节点的个数和边的个数,能够打印出用邻接表或邻接矩阵表示的图的储存结构。

三、实验仪器与设备计算机,Code::Blocks。

四、实验原理用邻接表存储一个图,递归方法深度搜索和用队列进行广度搜索,并输出遍历的结果。

五、实验程序及结果#define INFINITY 10000 /*无穷大*/#define MAX_VERTEX_NUM 40#define MAX 40#include<>#include<>#include<>#include<>typedef struct ArCell{int adj;}ArCell,AdjMatrix[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM];typedef struct{ char name[20];}infotype;{ 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;}MGraph * CreatUDN(MGraph *G)d:",i+1);scanf("%s",G->vexs[i].name);}for(i=0;i<G->vexnum;i++)for(j=0;j<G->vexnum;j++)G->arcs[i][j].adj=INFINITY;printf("请输入一条边依附的两个顶点和权值:\n");for(k=0;k<G->arcnum;k++){printf("第%d条边:\n",k+1);printf("起始结点:");scanf("%s",v1);printf("结束结点:");scanf("%s",v2);dj=w;G->arcs[j][i]=G->arcs[i][j];}}return G;}int FirstAdjVex(MGraph *G,int v){int i;if(v<=0 && v<G->vexnum){ dj!=INFINITY)return i;}return -1;}void VisitFunc(MGraph *G,int v){printf("%s ",G->vexs[v].name);}int NextAdjVex(MGraph *G,int v,int w){int k;if(v>=0 && v<G->vexnum && w>=0 && w<G->vexnum)dj!=INFINITY) return k;return -1;}int visited[MAX];void DFS(MGraph *G,int v)//从第v个顶点出发递归地深度优先遍历图G {int w;visited[v]=1;VisitFunc(G,v);//访问第v个结点for(w=FirstAdjVex(G,v);w>=0;w=NextAdjVex(G,v,w))if(!visited[w]){DFS(G,w);printf("%d ",G->arcs[v][w]);}}void DFSTraverse(MGraph *G,char *s)//深度优先遍历{int v,k;for(v=0;v<G->vexnum;v++)visited[v]=0;k=LocateVex(G,s);if(k>=0&&k<G->vexnum){for(v=k;v>=0;v--){if(!visited[v])DFS(G,v);}for(v=k+1;v<G->vexnum;v++)if(!visited[v])DFS(G,v);}}typedef struct Qnode{int vexnum;struct Qnode *next;}QNode,*QueuePtr;typedef struct{QueuePtr front;QueuePtr rear;}LinkQueue;int InitQueue(LinkQueue *Q){Q->front=Q->rear=(QueuePtr)malloc(sizeof(QNode));if(!Q->front)exit(0);Q->front->next=NULL;return 1;}void EnQueue(LinkQueue *Q,int a )QueuePtr p;p=(QueuePtr)malloc(sizeof(QNode));if(!p)exit(0);p->vexnum=a;p->next=NULL;Q->rear->next=p;Q->rear=p;}int DeQueue(LinkQueue *Q,int *v){ QueuePtr p;if(Q->front==Q->rear){printf("结点不存在!\n");exit(0);}p=Q->front->next;*v=p->vexnum;Q->front->next=p->next;if(Q->rear==p)Q->front=Q->rear;return *v;}int QueueEmpty(LinkQueue *Q){if(Q->rear==Q->front)return 0;return 1;}int Visited[MAX];void BFSTraverse(MGraph *G,char *str)//广度优先遍历{int w,u,v,k;LinkQueue Q,q;for(v=0;v<G->vexnum;v++) Visited[v]=0;InitQueue(&Q);InitQueue(&q);k=LocateVex(G,str);for(v=k;v>=0;v--)if(!Visited[v]){Visited[v]=1;VisitFunc(G,v);EnQueue(&Q,v);//v入队while(!QueueEmpty(&Q)){DeQueue(&Q,&u);//出队for(w=FirstAdjVex(G,u);w>=0;w=NextAdjVex(G,u,w))if(!Visited[w]){VisitFunc(G,v);EnQueue(&Q,w);}}}for(v=k+1;v<G->vexnum;v++)if(!Visited[v]){Visited[v]=1;VisitFunc(G,v);EnQueue(&Q,v);//v入队while(!QueueEmpty(&Q)){DeQueue(&Q,&u);//出队for(w=FirstAdjVex(G,u);w>=0;w=NextAdjVex(G,u,w)) if(!Visited[w]){Visited[w]=1;VisitFunc(G,v);EnQueue(&Q,w);}}}}void main(){MGraph *G,b;char v[10];G=CreatUDN(&b);printf("请输入起始结点名称:");scanf("%s",v);printf("\n深度优先遍历:\n");DFSTraverse(G,v);printf("\n广度优先遍历:\n");BFSTraverse(G,v);getch();}六、实验总结实验要求输入图中节点的个数和边的个数,能够打印出用邻接表或邻接矩阵表示的图的储存结构。

数据结构图的遍历实验报告记录

数据结构图的遍历实验报告记录

数据结构图的遍历实验报告记录————————————————————————————————作者:————————————————————————————————日期:实验报告课程名:数据结构(C语言版)实验名:图的遍历姓名:班级:学号:时间:2014.11.15一实验目的与要求1. 掌握图的遍历的方法2. 利用 C 语言实现图的遍历二实验内容•将一个图存储起来•对该图分别进行先深和先广遍历三实验结果与分析程序:#include <stdlib.h>#include <stdio.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,避免同一顶点多次访问/****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);}图1.图的遍历程序运行结果。

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。

数据结构课程设计-图的遍历

数据结构课程设计-图的遍历

数据结构课程设计-图的遍历1. 介绍图是一种非线性数据结构,它由节点和边组成。

在图中,节点可以表示任何对象,而边则表示节点之间的关系。

图可以用于表示许多现实世界中的问题,例如社交网络、电路板和道路网络。

图遍历是图算法的基础,它是指从图的一个特定节点出发,按照一定顺序访问图中所有节点的过程。

在这篇文章中,我们将讨论基本的图遍历算法,包括深度优先遍历(DFS)和广度优先遍历(BFS)。

2. 深度优先遍历 (DFS)深度优先遍历是一种用于遍历或搜索树或图的算法。

在深度优先遍历中,我们先访问一个顶点,然后沿着这个顶点下一条未访问的边走到下一个顶点,直到遇到一个没有未访问的邻居为止。

然后我们回溯到之前的节点,并访问该节点的另一个未访问的邻居。

我们重复这个过程,直到所有的节点都被访问。

在深度优先遍历中,每个节点仅被访问一次。

深度优先遍历有两种实现方式:递归实现和迭代实现。

递归实现方式是深度优先遍历的传统实现方式。

当对一个节点进行深度优先遍历时,我们首先访问这个节点,然后递归地遍历它的每一个邻居节点。

这个过程会一直持续到当前节点的所有邻居节点都被访问到为止。

下面是递归实现方式的伪代码:void DFS(Node node){visit(node);for (Node neighbor : node.neighbors) {if (!neighbor.visited) {DFS(neighbor);}}}另一种实现方式是使用栈来模拟递归过程,称为迭代实现方式。

在这种实现方式中,我们使用深度优先搜索的方式逐步遍历节点。

在遍历过程中,我们将每个节点的邻居节点加入到栈中,以便后续处理。

下面是迭代实现方式的伪代码:void DFS(Node node){Stack stack = new Stack();stack.push(node);while (!stack.isEmpty()) {Node currentNode = stack.pop();if (!currentNode.visited) {visit(currentNode);for (Node neighbor : currentNode.neighbors) {stack.push(neighbor);}}}}3. 广度优先遍历 (BFS)广度优先遍历是另一种图遍历算法。

实验四 图遍历

实验四 图遍历

实验四图遍历
问题描述:
编写程序,实现连通无向图的遍历。

基本要求:
以邻接多重表为存储结构,实现连通无向图的深度优先和广度优先遍历。

以用户指定的顶点为起点,分别输出每种遍历下的顶点访问序列和相应生成树的边集。

实现提示:
设图的顶点不超过20个,每个顶点用一个编号表示(如果一个图有n个顶点,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,每条边为一对整数,可以对边的输入顺序作某种限制。

注意,生成树的边是有向边,端点顺序不能颠倒。

选作内容:
1.借助于栈类型(自己定义和实现)将深度优先遍历用非递归算法实现。

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
入表或树形输出生成树。

测试数据:
课本图7.34,忽略权值,忽略边的方向。

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
《图的遍历算法实验报告》
在计算机科学领域,图的遍历算法是一种重要的算法,它用于在图数据结构中
访问每个顶点和边。

图的遍历算法有两种常见的方法:深度优先搜索(DFS)
和广度优先搜索(BFS)。

在本实验中,我们将对这两种算法进行实验,并比较
它们的性能和应用场景。

首先,我们使用深度优先搜索算法对一个简单的无向图进行遍历。

通过实验结
果可以看出,DFS算法会首先访问一个顶点的所有邻居,然后再递归地访问每
个邻居的邻居,直到图中所有的顶点都被访问到。

这种算法在一些应用场景中
非常有效,比如寻找图中的连通分量或者寻找图中的环路。

接下来,我们使用广度优先搜索算法对同样的无向图进行遍历。

通过实验结果
可以看出,BFS算法会首先访问一个顶点的所有邻居,然后再按照距离递增的
顺序访问每个邻居的邻居。

这种算法在一些应用场景中也非常有效,比如寻找
图中的最短路径或者寻找图中的最小生成树。

通过对比实验结果,我们可以发现DFS和BFS算法各自的优势和劣势。

DFS算
法适合用于寻找图中的连通分量和环路,而BFS算法适合用于寻找最短路径和
最小生成树。

因此,在实际应用中,我们需要根据具体的需求来选择合适的算法。

总的来说,图的遍历算法是计算机科学中非常重要的算法之一,它在许多领域
都有着广泛的应用。

通过本次实验,我们对DFS和BFS算法有了更深入的了解,并且对它们的性能和应用场景有了更清晰的认识。

希望通过这篇实验报告,读
者们也能对图的遍历算法有更深入的理解和认识。

图的遍历数据结构实验报告

图的遍历数据结构实验报告

图的遍历数据结构实验报告正文:1·引言本实验报告旨在介绍图的遍历数据结构实验的设计、实现和结果分析。

图是一种常见的数据结构,用于表示对象之间的关系。

图的遍历是指系统地访问图的每个节点或边的过程,以便获取所需的信息。

在本次实验中,我们将学习并实现图的遍历算法,并分析算法的效率和性能。

2·实验目标本实验的主要目标是实现以下几种图的遍历算法:●深度优先搜索(DFS)●广度优先搜索(BFS)●拓扑排序3·实验环境本实验使用以下环境进行开发和测试:●操作系统:Windows 10●编程语言:C++●开发工具:Visual Studio 20194·实验设计与实现4·1 图的表示我们采用邻接矩阵的方式来表示图。

邻接矩阵是一个二维数组,用于表示图中节点之间的关系。

具体实现时,我们定义了一个图类,其中包含了节点个数、边的个数和邻接矩阵等属性和方法。

4·2 深度优先搜索算法(DFS)深度优先搜索是一种经典的图遍历算法,它通过递归或栈的方式实现。

DFS的核心思想是从起始节点开始,尽可能深地访问节点,直到达到最深的节点或无法继续访问为止。

我们实现了一个递归版本的DFS算法,具体步骤如下:●从起始节点开始进行递归遍历,标记当前节点为已访问。

●访问当前节点的所有未访问过的邻接节点,对每个邻接节点递归调用DFS函数。

4·3 广度优先搜索算法(BFS)广度优先搜索是另一种常用的图遍历算法,它通过队列的方式实现。

BFS的核心思想是从起始节点开始,逐层地遍历节点,先访问离起始节点最近的节点。

我们实现了一个使用队列的BFS算法,具体步骤如下:●将起始节点放入队列,并标记为已访问。

●从队列中取出一个节点,访问该节点并将其所有未访问的邻接节点放入队列。

●重复上述步骤,直到队列为空。

4·4 拓扑排序算法拓扑排序是一种将有向无环图(DAG)的所有节点线性排序的算法。

数据结构实验四 图的遍历与应用

数据结构实验四 图的遍历与应用

5 2 16 3 47 0 实验四 图的遍历与应用程序说明:该程序是用邻接矩阵的方法创建图,然后用广度优先遍历方法遍历。

程序中运用队列来保存遍历的结点,将访问过的邻接顶点依次入队列Q ,先进先出,找各个顶点的邻接顶点依次入队列。

遍历的过程中需要一个访问标志数组,将访问的顶点置为True ,避免重复访问。

该程序测试时用的图为:执行结果:源代码:#include<iostream>#include<stdlib.h>using namespace std ;#define MaxVerNum 100typedef enum {False,True} boolean ;boolean visited[MaxVerNum] ;typedef struct{int data[MaxVerNum] ;int frout ,rear ;}SeqQueue ,*PSeqQueue;PSeqQueue Init_SeqQueue(){PSeqQueue Q;Q = (PSeqQueue)malloc (sizeof(SeqQueue)) ;if(Q){Q->frout = 0 ;Q->rear = 0 ;}return Q ;}int Empty_SeqQueue(PSeqQueue Q){if(Q && Q->frout == Q->rear)return 1 ;elsereturn 0 ;}int In_SeqQueue(PSeqQueue Q , int x){if((Q->rear+1)%MaxVerNum == Q->frout){cout<<"队满!" ;return -1 ;}else{Q->rear = (Q->rear+1)%MaxVerNum ;Q->data[Q->rear] = x ;}}int Out_SeqQueue(PSeqQueue Q , int *x){if(Empty_SeqQueue(Q)){cout<<"队空!" ;return -1 ;}else{Q->frout = (Q->frout+1)%MaxVerNum ;*x = Q->data[Q->frout] ;return 1 ;}}typedef struct{int vexs[MaxVerNum] ;int edges[MaxV erNum][MaxVerNum] ;int n , e ;void CreatGraph(MGraph *G){int i , j , k , m , n ;cout<<"请输入顶点数和边数:" ;cin>>G->n ;cin>>G->e ;for(i = 0 ; i < G->n ; i ++){cout<<"请输入第"<<i+1<<"个顶点信息:" ;cin>>G->vexs[i] ;}for(i = 0 ; i < G->n ; i ++)for(j = 0 ; j < G->n ; j ++)G->edges[i][j] = 0 ;for(k = 0 ; k < G->e ; k ++){cout<<"请输入第"<<k+1<<"条边对应的顶点:" ;cin>>i ;cin>>j ;for(m = 0 ; m < G->e ; m ++)if(G->vexs[m] == i)break ;for(n = 0 ; n < G->e ; n ++)if(G->vexs[n] == j)break ;G->edges[m][n] = G->edges[n][m] = 1 ;}cout<<endl<<"图已创建成功!对应的邻接矩阵为:"<<endl ;for(i = 0 ; i < G->n ; i ++){for(j = 0 ; j < G->n ; j ++)cout<<G->edges[i][j]<<" " ;cout<<endl ;}cout<<endl ;}void BFS(MGraph *G ,int v){PSeqQueue Q ;Q = Init_SeqQueue() ;cout<<G->vexs[v] ;visited[v] = True ;In_SeqQueue(Q,v) ;while(!Empty_SeqQueue(Q)){Out_SeqQueue(Q,&i) ;for(j = 0 ; j < G->n ; j ++)if(G->edges[i][j] == 1 && !visited[j]){cout<<G->vexs[j] ;visited[j] = True ;In_SeqQueue(Q,j) ;}}}void BFStraverse(MGraph *G){int i , v ;for(v = 0 ; v < G->n ; v ++)visited[v] = False ;for(i = 0 ; i < G->n ; i ++)if(!visited[i])BFS(G , i) ;}void main(){MGraph G ;CreatGraph(&G) ;cout<<"该无向图的广度优先搜索序列为:"<<endl ;BFStraverse(&G) ;cout<<endl<<"Success!"<<endl ;}。

数据结构实验报告图的遍历

数据结构实验报告图的遍历

数据结构实验报告图的遍历数据结构实验报告:图的遍历引言在计算机科学中,图是一种重要的数据结构,它由节点和边组成,用于表示不同实体之间的关系。

图的遍历是一种重要的操作,它可以帮助我们了解图中节点之间的连接关系,以及找到特定节点的路径。

在本实验中,我们将讨论图的遍历算法,并通过实验验证其正确性和效率。

深度优先搜索(DFS)深度优先搜索是一种常用的图遍历算法,它通过递归或栈的方式来遍历图中的节点。

在实验中,我们实现了深度优先搜索算法,并对其进行了测试。

实验结果表明,深度优先搜索算法能够正确地遍历图中的所有节点,并找到指定节点的路径。

此外,我们还对算法的时间复杂度进行了分析,验证了其在不同规模图上的性能表现。

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,它通过队列的方式来遍历图中的节点。

在实验中,我们也实现了广度优先搜索算法,并对其进行了测试。

实验结果显示,广度优先搜索算法同样能够正确地遍历图中的所有节点,并找到指定节点的路径。

我们还对算法的时间复杂度进行了分析,发现其在不同规模图上的性能表现与深度优先搜索算法相近。

实验结论通过本次实验,我们深入了解了图的遍历算法,并验证了其在不同规模图上的正确性和效率。

我们发现深度优先搜索和广度优先搜索算法都能够很好地应用于图的遍历操作,且在不同情况下都有良好的性能表现。

这些算法的实现和测试为我们进一步深入研究图的相关问题提供了重要的基础。

总结图的遍历是图算法中的重要操作,它为我们提供了了解图结构和节点之间关系的重要手段。

本次实验中,我们实现并测试了深度优先搜索和广度优先搜索算法,验证了它们的正确性和效率。

我们相信这些算法的研究和应用将为我们在图相关问题的研究中提供重要的帮助。

实验四 图的遍历与应用

实验四    图的遍历与应用

实验四图的遍历与应用一、实验目的1.掌握图的含义;2.掌握用邻接矩阵和邻接表的方法描述图的存储结构;3.理解并掌握深度优先遍历和广度优先遍历的存储结构。

二、实验要求1.认真阅读和掌握本实验的参考程序。

2.按照对图的操作需要,在创建好图后再通过遍历算法验证创建结果。

3.保存程序的运行结果,并结合程序进行分析。

三、实验内容以下参考程序是按邻接表的方法创建图,然后用深度优先遍历方法遍历图。

请认真理解程序,然后实现图的广度优先遍历。

参考程序:#define MaxVerNum 100 /* 最大顶点数为*/typedef enum {False,True} boolean;#include"stdio.h"#include"stdlib.h"boolean visited[MaxVerNum];typedef struct node /* 表结点*/{int adjvex;/* 邻接点域,一般是放顶点对应的序号或在表头向量中的下标*/char Info; /*与边(或弧)相关的信息*/struct node * next; /* 指向下一个邻接点的指针域*/} EdgeNode;typedef struct vnode /* 顶点结点*/{char vertex; /* 顶点域*/EdgeNode * firstedge; /* 边表头指针*/} VertexNode;typedef struct{VertexNode adjlist[MaxVerNum]; /* 邻接表*/int n,e; /* 顶点数和边数*/} ALGraph; /* ALGraph是以邻接表方式存储的图类型*///建立一个无向图的邻接表存储的算法如下:void CreateALGraph(ALGraph *G)/* 建立有向图的邻接表存储*/{int i,j,k;int N,E;EdgeNode *p;printf("请输入顶点数和边数:");scanf("%d %d",&G->n,&G->e);printf("n=%d,e=%d\n\n",G->n,G->e);getchar();for(i=0;i<G->n;i++) /* 建立有n个顶点的顶点表*/{printf("请输入第%d个顶点字符信息(共%d个):",i+1,G->n);scanf("%c",&(G->adjlist[i].vertex)); /* 读入顶点信息*/getchar();G->adjlist[i].firstedge=NULL; /* 顶点的边表头指针设为空*/}for(k=0;k<2*G->e;k++) /* 建立边表*/{printf("请输入边<Vi,Vj>对应的顶点序号(共%d个):",2*G->e);scanf("%d %d",&i,&j);/* 读入边<Vi,Vj>的顶点对应序号*/p=(EdgeNode *)malloc(sizeof(EdgeNode)); // 生成新边表结点pp->adjvex=j; /* 邻接点序号为j */p->next=G->adjlist[i].firstedge;/* 将结点p插入到顶点Vi的链表头部*/G->adjlist[i].firstedge=p;}printf("\n图已成功创建!对应的邻接表如下:\n");for(i=0;i<G->n;i++){p=G->adjlist[i].firstedge;printf("%c->",G->adjlist[i].vertex);while(p!=NULL){printf("[ %c ]",G->adjlist[p->adjvex].vertex);p=p->next;}printf("\n");}printf("\n");} /*CreateALGraph*/int FirstAdjVertex(ALGraph *g,int v)//找图g中与顶点v相邻的第一个顶点{if(g->adjlist[v].firstedge!=NULL) return (g->adjlist[v].firstedge)->adjvex;else return 0;}int NextAdjVertex(ALGraph *g ,int vi,int vj )//找图g中与vi相邻的,相对相邻顶点vj的下一个相邻顶点{EdgeNode *p;p=g->adjlist[vi].firstedge;while( p!=NULL && p->adjvex!=vj) p=p->next;if(p!=NULL && p->next!=NULL) return p->next->adjvex;else return 0;}void DFS(ALGraph *G,int v) /* 从第v个顶点出发深度优先遍历图G */{int w;printf("%c ",G->adjlist[v].vertex);visited[v]=True; /* 访问第v个顶点,并把访问标志置True */for(w=FirstAdjVertex(G,v);w;w=NextAdjVertex(G,v,w))if (!visited[w]) DFS(G,w); /* 对v尚未访问的邻接顶点w递归调用DFS */ }void DFStraverse(ALGraph *G)/*深度优先遍历以邻接表表示的图G,而以邻接矩阵表示时,算法完全相同*/{ int i,v;for(v=0;v<G->n;v++)visited[v]=False;/*标志向量初始化*///for(i=0;i<G->n;i++)if(!visited[0]) DFS(G,0);}/*DFS*/void main(){ALGraph G;CreateALGraph(&G);printf("该无向图的深度优先搜索序列为:");DFStraverse(&G);printf("\nSuccess!\n");}//教材广度优先遍历算法的部分函数(以邻接矩阵为存储结构) Void BFStraverse (MGraph G){ /* 广度优先遍历图G */int i,v ;for(v=0;v<G.n;v++)visited[v]=False;/* 标志向量初始化*/for(i=0;i<G.n;i++)if(!visited[i])BFS (G,i);/* vi未访问过,从vi开始BFS搜索*/}void BFS(MGraph G,int v){ /* 以v为出发点,对图G进行BFS搜索*/int i,j;PSeqQueue Q;Q=Init_SeqQueue();Visite(v);/* 访问*/visited[v]=True;In_SeqQueue(Q,v);/* 原点入队列*/while(! Empty_SeqQueue(Q)){ Out_SeqQueue(Q,&i); /* vi出队列*/for(j=0;j<G.n;j++)/* 依次搜索vi的邻接点vj */ if(G.edges[i][j]==1 && !visited[j])/* 若vj未访问*/{ Visite(j);/* 访问vj */visited[j]=True;In_SeqQueue(Q,j);/* 访问过的vj入队列*/ }}}/*BFS*/。

数据结构实验报告图的遍历参考模板

数据结构实验报告图的遍历参考模板

HUNAN UNIVERSITY 课程实习报告题目:图的遍历问题学生姓名:学生学号:专业班级:指导老师:完成日期:一、需求分析把互联网比喻成一个蜘蛛网,那么Spider就是在网上爬来爬去的蜘蛛。

网络蜘蛛是通过网页的链接地址来寻找网页,从网站某一个页面(通常是首页)开始,读取网页的内容,找到在网页中的其它链接地址,然后通过这些链接地址寻找下一个网页,这样一直循环下去,直到把这个网站所有的网页都抓取完为止。

如果把整个互联网当成一个网站,那么网络蜘蛛就可以用这个原理把互联网上所有的网页都抓取下来。

这样看来,网络蜘蛛就是一个爬行程序,一个抓取网页的程序。

在抓取网页的时候,网络蜘蛛一般有两种策略:广度优先和深度优先。

二、概要设计抽象数据类型以邻接表的形式存储图的数据,也就是用将用户的数据存入链表中。

算法的基本思想深度优先:采用回溯法的算法,运用递归的方法,以深度优先为原则对图进行遍历。

广度优先:采用队列的数据结构保存顶点,然后根据队列先进先出的原则对图进行广度优先遍历。

程序的流程程序由三个模块构成:1、输入模块:将数据存入链表中,并初始化各数组的值,根据顶点和权值构建图。

2、深度优先模块:将图以深度优先为原则开始遍历。

3、广度优先模块:将图以广度优先为原则开始遍历。

三、详细设计算法的具体步骤先将用户的输入的顶点和边的数量,根据这些信息构建出图的结构,最后采取深度优先和广度优先的方法遍历该图。

输入和输出的格式输入:首先输入顶点的数量,然后是各顶点对应的字母,再输入各条弧(权值都置为1)。

输出:输出从首个顶点开始的广度优先遍历序列和深度先遍历序列。

五、测试结果友情提示:范文可能无法思考和涵盖全面,供参考!最好找专业人士起草或审核后使用,感谢您的下载!。

湖南大学数据结构试验4图的遍历问题

湖南大学数据结构试验4图的遍历问题

HUNAN UNIVERSITY 课程实习报告题目:图的遍历问题学生姓名刘乐学生学号20080820208专业班级通信工程2班指导老师朱宁波完成日期2010年5月17日一、问题描述:从图中某个顶点出发访问图中所有顶点,且使得每一顶点仅被访问一次,这个过程称为图的遍历。

图的遍历是从图中某个顶点出发,沿着某条搜索路径对图中其余每个顶点进行访问, 并且使图中的每个顶点仅被访问一次的过程。

二、基本要求:1、实现无向图的深度优先遍历和广度优先遍历。

2、分别输出每种遍历下的结点访问序列.从图中某个顶点出发,沿着某条搜索路径对图中每个顶点各做一次且仅做一次访问。

它是许多图的算法的基础。

三、实验主要模块构造思想:深度优先搜索的过程a 基本思想:首先访问图中某一个指定的出发点Vi;然后任选一个与顶点Vi相邻的未被访问过的顶点Vj;以Vj为新的出发点继续进行深度优先搜索,直至图中所有顶点均被访问过。

b具体过程:设x是当前被访问顶点,在对x做过访问标记后,选择一条从x出发的未检测过的边(x,y)。

若发现顶点y已访问过,则重新选择另一条从x出发的未检测过的边,否则沿边(x,y)到达未曾访问过的y,对y访问并将其标记为已访问过;然后从y开始搜索,直到搜索完从y出发的所有路径,即访问完所有从y 出发可达的顶点之后,才回溯到顶点x,并且再选择一条从x出发的未检测过的边。

上述过程直至从x出发的所有边都已检测过为止。

此时,若x不是源点,则回溯到在x之前被访问过的顶点;否则图中所有和源点有路径相通的顶点(即从源点可达的所有顶点)都已被访问过,若图G是连通图,则遍历过程结束,否则继续选择一个尚未被访问的顶点作为新源点,进行新的搜索过程。

广度优先遍历(Breadth-First Traverse):特点:尽可能先从指定的出发点,横向地访问图中各个顶点。

1.广度优先遍历的定义在访问了起始点之后,首先依次访问起始点的各个邻接点,然后依次访问这些顶点中未被访问过的邻接点.依此类推,直到所有被访问到的顶点的邻接点都被访问过为止.2. 广度优先搜索的过程a算法基本思想:首先访问图中某一指定的出发点Vi;然后依次访问Vi的所有接点Vi1,Vi2…Vit;再次访问Vi1,Vi2…,Vit的邻接点中未经访问过的顶点,依此类推,直到图中所有顶点均被访问为止。

图的遍历数据结构实验报告

图的遍历数据结构实验报告

图的遍历数据结构实验报告图的遍历数据结构实验报告1. 实验目的本实验旨在通过使用图的遍历算法,深入理解图的数据结构以及相关算法的运行原理。

2. 实验背景图是一种非线性的数据结构,由顶点和边组成。

图的遍历是指按照某种规则,从图中的一个顶点出发,访问图中的所有顶点且仅访问一次的过程。

3. 实验环境本次实验使用的操作系统为Windows 10,编程语言为Python3.8,使用的图数据结构库为NetworkX。

4. 实验步骤4.1 创建图首先,我们使用NetworkX库创建一个有向图。

通过调用add_nodes_from()方法添加顶点,并调用add_edge()方法添加边,构建图的结构。

4.2 深度优先搜索(DFS)接下来,我们使用深度优先搜索算法来遍历这个图。

深度优先搜索是一种递归的遍历法,从一个顶点开始,沿着深度方向访问图中的顶点,直到不能继续深入为止。

4.3 广度优先搜索(BFS)然后,我们使用广度优先搜索算法来遍历这个图。

广度优先搜索是一种先访问离起始顶点最近的顶点的遍历法,从一个顶点开始,依次访问与之相邻的顶点,直到访问完所有的顶点为止。

5. 实验结果我们根据深度优先搜索和广度优先搜索算法,分别得到了图的遍历结果。

通过实验可以观察到每种遍历方式所访问的顶点顺序以及所需的时间复杂度。

6. 结论通过本次实验,我们了解了图的遍历数据结构及相关算法的原理和实现方式。

深度优先搜索和广度优先搜索算法适用于不同的场景,可以根据具体情况选择合适的算法进行图的遍历。

附件:无附录:本文所涉及的法律名词及注释:- 图:由结点和边组成的非线性数据结构。

- 顶点:图中的每个元素都称为顶点,也称为结点。

- 边:顶点之间的连接关系称为边。

图的遍历实验报告

图的遍历实验报告

图的遍历实验报告数据结构实验报告计科101 冯康 201000814128实验图的基本操作一、实验目的及要求1、使学生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。

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。

二、算法描述[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。

【测试数据】由学生依据软件工程的测试技术自己确定。

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。

编程思路:深度优先算法:计算机程序的一种编制原理,就是在一个问题出现多种可以实现的方法和技术的时候,应该优先选择哪个更合适的,也是一种普遍的逻辑思想,此种思想在运算的过程中,用到计算机程序的一种递归的思想。

度优先搜索算法:又称广度优先搜索,是最简便的图的搜索算法之一,这一算法也是很多重要的图的算法的原型。

Dijkstra单源最短路径算法和Prim 最小生成树算法都采用了和宽度优先搜索类似的思想。

其别名又叫BFS,属于一种盲目搜寻法,目的是系统地展开并检查图中的所有节点,以找寻结果。

换句话说,它并不考虑结果的可能位址,彻底地搜索整张图,直到找到结果为止。

以临接链表作为存储结构,结合其存储特点和上面两种算法思想,给出两种遍历步骤: (1)既然图中没有确定的开始顶点,那么可从图中任一顶点出发,不妨按编号的顺序,先从编号小的顶点开始。

中原工学院计算机学院打印时间:2016-4-30 上午 00:04 第1页共4页数据结构实验报告计科101 冯康 201000814128(2)要遍历到图中所有顶点,只需多次调用从某一顶点出发遍历图的算法。

所以,下面只考虑从某一顶点出发遍历图的问题。

(3)为了在遍历过程中便于区分顶点是否已经被访问,设置一个访问标志数组visited[n],n为图中顶点的个数,其初值为0,当被访问过后,其值被置为1。

实习四 图及其应用-图遍历的演示

实习四 图及其应用-图遍历的演示

实习四图及其应用题目: 图遍历的演示实习时间:2012/11/20一、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,演示连通的无向图上行遍全部结点的操作。

2.基本要求:以邻接多重表为存储结构,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:二、设计1. 设计思想(1)存储结构邻接多重表为存储结构(2)主要算法基本思想所有代码思想均由老师授课所得:深度优先搜索(Depth-first Search,DFS)①首先访问起始顶点v,再访问图中与v相邻接的且未被访问过的任一顶点w1;②再从w1出发,访问与w1相邻接的且未被访问过的任一顶点w2;③从w2出发,重复与步骤②类似的访问,直至遇到一个所有邻接点均被访问过的顶点为止;④沿刚才访问的次序,反向回到一个尚有邻接点未被访问过的顶点,再从该顶点出发,重复与步骤③相类似的访问,直到所有的被访问过的顶点的邻接顶点均被访问过为止。

广度优先搜索(Breadth-first Search,BFS)①访问起始顶点v后,依次访问与v相邻接的所有顶点w1, w2, …, wt;②再按w1, w2, …, wt的顺序,访问其中每一个顶点的所有未被访问过的邻接顶点;对w1为:w11, w12, …,w1m;…;对wt为:wt1, wt2, …, wtn等;③再按w11, w12, …, w1m, w21, …, wt1, wt2, …, wtn的顺序,去访问它们各自的未被访问过的邻接顶点。

依次类推,直到图中所有被访问过的顶点的邻接顶点都被访问过为止。

2. 设计表示(1)函数调用关系图main→Initilized→CreateGraph→SetMark→DFS→BFS (2)函数接口规格说明void Initilized(Graph *graph) // graph指向的图的初始化void CreateGraph(Graph *graph) //graph指向的图的创建图void SetMark(Graph *graph) //设置graph指向的图的顶点访问标记void DFS(Graph *graph,int v) //深度遍历graph指向的图的点amlist [v] void BFS(Graph *graph,int u) //广度遍历graph指向的图的点amlist [v] 3. 实现注释(即各项功能的实现程度)程序缺乏健壮性。

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实验四、图的遍历
一、实验目的
1.理解并掌握图的逻辑含义;
2.掌握用邻接矩阵和邻接表的方法描述图的存储结构,并能根据实际问题选择合适的存储结构;
3.理解并掌握深度优先遍历和广度优先遍历算法,能够运用遍历算法求解图的应用问题。

二、实验要求
1.认真阅读和掌握本实验的参考程序。

2.按照对图的操作需要,在创建好图后再通过遍历算法验证创建结果。

3.保存程序的运行结果,并结合程序进行分析。

三、实验内容
以下参考程序是按邻接表的方法创建图,然后用深度优先遍历方法遍历图。

请认真理解程序,然后实现图的广度优先遍历。

参考程序略
代码如下:
#include "stdio.h"
#include "stdlib.h"
#define MAXSIZE 100
#define MaxVerNum 100
typedef enum{False,True} boolean;
boolean visited[MaxVerNum];
typedef struct
{
int data[MAXSIZE];
int front,rear;
}SeqQueue,*PSeqQueue;
typedef struct node
{
int adjvex;
char Info;
struct node *next;
}EdgeNode;
typedef struct vnode
{
char vertex;
EdgeNode *firstedge;
}VertexNode;
typedef struct
{
VertexNode adjlist[MaxVerNum];
int n,e;
}ALGraph;
PSeqQueue Init_SeqQueue()
{
PSeqQueue Q;
Q=(PSeqQueue)malloc(sizeof(SeqQueue));
if(Q)
{
Q->front=0;
Q->rear=0;
}
return Q;
}
int Empty_SeqQueue(PSeqQueue Q)
{
if(Q && Q->front==Q->rear)
return 1;
else
return 0;
}
int In_SeqQueue(PSeqQueue Q, int x)
{
if((Q->rear+1)%MAXSIZE==Q->front)
{
printf("队满");
return -1;
}
else
{
Q->rear=(Q->rear+1)%MAXSIZE;
Q->data[Q->rear]=x;
return 1;
}
}
int Out_SeqQueue(PSeqQueue Q,int *x) {
if(Empty_SeqQueue(Q))
{
printf("队空");
return -1;
}
else
{
Q->front=(Q->front+1)%MAXSIZE;
*x=Q->data[Q->front];
return 1;
}
}
void CreateALGraph(ALGraph *G)
{
int i,j,k;
EdgeNode *p;
printf("请输入顶点数和边数:");
scanf("%d %d",&G->n,&G->e);
printf("n=%d,e=%d\n\n",G->n,G->e);
getchar();
for(i=0;i<G->n;i++)
{
printf("请输入第%d个顶点字符信息(共%d个):",i+1,G->n);
scanf("%c",&(G->adjlist[i].vertex));
getchar();
G->adjlist[i].firstedge=NULL;
}
for(k=0;k<2*G->e;k++)
{
printf("请输入边<Vi,Vj>对应的顶点序号(共%d个):",2*G->e);
scanf("%d %d",&i,&j);
p=(EdgeNode *)malloc(sizeof(EdgeNode));
p->adjvex=j;
p->next=G->adjlist[i].firstedge;
G->adjlist[i].firstedge=p;
}
printf("\n图已成功创建!对应的邻接表如下:\n");
for(i=0;i<G->n;i++)
{
p=G->adjlist[i].firstedge;
printf("%c->",G->adjlist[i].vertex);
while(p!=NULL)
{
printf("[ %c ]",G->adjlist[p->adjvex].vertex);
p=p->next;
}
printf("\n");
}
printf("\n");
}
void Visit(int v)
{
printf(" %d,",v);
}
void BFS(ALGraph *G,int v)
{
EdgeNode *p;
int u,w;
PSeqQueue Q;
Q=Init_SeqQueue();
Visit(v);
visited[v]=True;
In_SeqQueue(Q,v);
while(!Empty_SeqQueue(Q))
{
Out_SeqQueue(Q,&u);
for(p=G->adjlist[u].firstedge;p;p=p->next )
{
w=p->adjvex;
if(!visited[w])
{
Visit(w);
visited[w]=True;
In_SeqQueue(Q,w);
}
}
}
}
void BFStraverse (ALGraph *G)
{
int i,v ;
for(v=0;v<G->n;v++)
visited[v]=False;
for(i=0;i<G->n;i++)
if(!visited[i]) BFS (G,i);
}
int main()
{
ALGraph G;
CreateALGraph(&G);
printf("该无向图的广度优先搜索序列为:");
BFStraverse(&G);
printf("\nsuccess!\n\n");
return 0;
}
运行结果如下:。

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