数据结构实验四:无向图的应用
数据结构实验四报告
实验日期:_______________ 实验指导老师:
实验4 无向图的深度优先搜索
一、实验目的和实验环境
【实验目的】
1、了解图的定义、特点,区分无向图和有向图的概念;
2、了解图的数据结构和搜索方法;
3、掌握无向图的邻接矩阵、邻接表的表示方法;
4、写出无向图的深度优先搜索程序。
【实验环境】VC++6.0
二、理论依据
邻接多重表是无向图的一种很有效链式存储结构,在邻接表中容易求得顶点和边的各种信息。
除了在边结点中增加一个标志域外,邻接多重表所需的存储量和邻接表相同。
三、实验内容
设无向图G有n个点e条边,写一算法建立G的邻接多表,并按照深度优先搜索输出顶点,要求该算法时间复杂性为O(n+e),且除邻接多表本身所占空间之外只用O(1)辅助空间。
四、实验步骤
1、了解图的定义、特点,区分无向图和有向图的概念;
2、了解图的数据结构和搜索方法;
3、掌握无向图的邻接矩阵、邻接表的表示方法;
4、写出无向图的深度优先搜索程序
五、实验结果
1.源代码如下:
实验日期:_______________ 实验指导老师:
2.运行界面截图如下:
六、小结
1、在创建邻接多重表时,由于邻接多重表的数据类型为字符型,键盘输入总是很难控制。
这时可以通过人为设置函数过滤去键盘输入中的空格。
2、在邻接多重表上,各种基本操作的实现和邻接表相似。
3、在邻接多重表中,所有依附于同一顶点的边串联在同一链表中。
利用无向图解决路径问题
利用无向图解决路径问题无向图是图论中的一种重要概念,它由一组顶点和连接这些顶点的边组成。
在实际应用中,无向图常常被用来解决路径问题。
本文将探讨如何利用无向图解决路径问题,并分析其中的一些关键概念和算法。
首先,让我们来了解一下无向图的基本概念。
无向图由一组顶点和连接这些顶点的边组成,而且这些边没有方向。
顶点可以表示不同的实体,如城市、交叉路口或者人物等,而边则表示这些实体之间的连接关系。
在路径问题中,我们通常需要找到两个顶点之间的最短路径或者任意路径。
在无向图中,路径可以通过深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS)来查找。
DFS是一种递归的搜索方法,它从起始顶点开始,沿着一条路径一直往下搜索,直到找到目标顶点或者无法继续搜索为止。
BFS则是一种层级遍历的方法,它从起始顶点开始,逐层地搜索,直到找到目标顶点或者遍历完所有的顶点。
除了DFS和BFS,还有一些其他的算法可以用来解决路径问题。
其中最著名的算法之一是Dijkstra算法,它可以找到两个顶点之间的最短路径。
Dijkstra算法的基本思想是从起始顶点开始,逐步扩展到其他顶点,直到找到目标顶点为止。
在扩展的过程中,Dijkstra算法会记录每个顶点到起始顶点的最短距离,并根据这些距离来选择下一个扩展的顶点。
除了Dijkstra算法,还有一种常用的算法是Floyd-Warshall算法。
Floyd-Warshall算法可以找到任意两个顶点之间的最短路径。
它的基本思想是通过动态规划的方式,逐步更新顶点之间的距离,直到找到最短路径为止。
Floyd-Warshall算法的优点是可以处理带有负权边的图,而Dijkstra算法则不能处理负权边。
在实际应用中,无向图的路径问题有着广泛的应用。
比如,在交通规划中,我们可以将城市和道路建立成无向图,然后利用DFS、BFS、Dijkstra算法或者Floyd-Warshall算法来规划最短路径。
在社交网络中,我们可以将人物和关系建立成无向图,然后利用DFS或者BFS来查找两个人之间的联系。
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。
它能够快速地找到用户之间的关系,帮助我们了解用户的社交网络结构和影响力。
同时,数据结构图也为我们提供了一种可视化的方式来展示用户之间的关系,使得分析更加直观和易于理解。
四、实验结果通过实验,我们成功构建了一个社交网络关系图,并实现了多种数据操作。
我们可以根据用户的姓名、年龄和性别等信息进行查询,也可以根据用户之间的关系进行遍历和排序。
无向图及有向图
第7章 图的概念
本章学习: 1. 无向图及有向图 2. 通路、回路、图的连通性 3. 图的矩阵表示 4. 最短路径及关键路径
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今日内容
无向图及有向图 图的一些相关概念 度 握手定理 子图相关概念 图同构
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预备知识
有序积: A×B={ <x,y> |x∈A∧y∈B} 有序对: <x,y>≠<y,x> 无序积: A&B={ (x,y) |x∈A∧y∈B} 无序对: (x,y)=(y,x) 多重集: {a,a,a,b,b,c}≠{a,b,c} 重复度: a的重复度为3, b的为2, c的为1
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例:点点、边边之间的相邻关系
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顶点的度数
定义 设G=<V,E>为一无向图,v∈V,称v作 为边的端点次数之和为v的度数,简称为度, 记做 dG(v)。 在不发生混淆时,简记为d(v)。
设D=<V,E>为有向图,v∈V,
称v作为边的始点次数之和为v的出度,记做 d+D(v),简记作d+(v)。 称v作为边的终点次数之和为v的入度,记做
握手定理
定理7.2 设有向图D=<V,E>, V = {v1, v2,…, vn},,|E|=m,则
n
n
d vi d vi m
i 1
i 1
34
度数列
设G=<V,E>为一个n阶无向图,V={v1,v2,…,vn},称d(v1) ,d(v2),…,d(vn)为G的度数列。
对于顶点标定的无向图,它的度数列是唯一的。 反之,对于给定的非负整数列d={d1,d2,…,dn},若存在V
d+ (v4)=1
无向图的连通分支问题 - 算法与数据结构
无向图的连通分支问题
«问题描述:
试设计用并查集来计算一个无向图的连通分支的算法。
«编程任务:
对于给定的无向图G,用并查集编程计算无向图G的连通分支。
«数据输入:
由文件input.txt给出输入数据。
第一行有3个正整数n,k和m,分别表示无向图G有n个顶点和k条边,m是查询顶点对个数。
接下来的k+m行,每行有2个正整数。
前k行给出图G的k条边(可能重复);后m行是查询顶点对。
«结果输出:
对于每个查询顶点对(i,j),将计算结果依次输出到文件output.txt。
如果顶点i和顶点j 属于图G的同一连通分支,则输出“Yes”,否则输出“No”。
输入文件示例输出文件示例
input.txt output.txt
10 3 3 1 2
3 4
1 3
2 3
1 4
5 6 Yes Yes No。
数据结构实验四:图的应用
数据结构实验报告20 10 ~20 11 学年第一学期2008级计算机专业班级:学号:姓名:实验四图的应用一、实验目的:1.掌握图的存储结构及其构造方法2.掌握图的两种遍历算法及其执行过程二、实验内容:以邻接矩阵或邻接表为存储结构,以用户指定的顶点为起始点,实现无向连通图的深度优先及广度优先搜索遍历,并输出遍历的结点序列。
提示:首先,根据用户输入的顶点总数和边数,构造无向图,然后以用户输入的顶点为起始点,进行深度优先和广度优先遍历,并输出遍历的结果。
三、实验要求:1.各班学号为单号的同学采用邻接矩阵实现,学号为双号的同学采用邻接表实现。
2.C/ C++完成算法设计和程序设计并上机调试通过。
3.撰写实验报告,提供实验结果和数据。
4.写出算法设计小结和心得。
四、程序源代码:#include<iostream.h>typedef char vextype;const MAXVER=21;typedef struct listnode {int adjvex;listnode* next;}listnode;//表结点typedef struct{vextype data;listnode *first;}headnode;//头结点typedef struct{headnode vexs[MAXVER];int vexnum,arcnum;} ALgraph;//图void createALgraph(ALgraph &G){int i, s, d;listnode *p,*q;cout<<"输入图的顶点数和边数:"; cin>>G.vexnum>>G.arcnum;for(i=1;i<=G.vexnum;i++){cout<<"\n输入第"<<i<<"个顶点信息:"; cin>>G.vexs[i].data;G.vexs[i].first=NULL;} //输入第i个结点值并初始化第i个单链表为空for(i=1; i<=G.arcnum; i++){cout<<"\n输入第"<<i<<"条边的始点和终点:";cin>>s>>d;//s为始点,d为终点p=new listnode;p->adjvex=d;p->next=G.vexs[s].first;G.vexs[s].first=p;//将新建的以d为信息的表结点p插入s 单链表的头结点后q=new listnode;q->adjvex=s;q->next=G.vexs[d].first;G.vexs[d].first=q;//将新建的以s为信息的表结点q插入d 单链表的头结点后}}int visited[MAXVER];//定义全局数组遍历visitedvoid dfs(ALgraph G, int v)//被遍历的图G采用邻接表作为存储结构,v为出发顶点编号{listnode *p;cout<<G.vexs[v].data;visited[v]=1;p=G.vexs[v].first;while(p!=NULL){if(visited[p->adjvex]==0)dfs(G,p->adjvex);//若p所指表结点对应的邻接顶点未访问则递归地从该顶点出发调用dfsp=p->next;}}void dfsTraverse(ALgraph G){int v;//遍历图之前初始化各未访问的顶点for(v=1; v<=G.vexnum; v++)visited[v]=0;//从各个未被访问过的顶点开始进行深度遍历for(v=1;v<=G.vexnum;v++)if(visited[v]==0) dfs(G,v);}void BFS(ALgraph G, int v)//从顶点编号v出发,广度遍历邻接表存储的图G{int queue[MAXVER], front ,rear;listnode* p;front=rear=0;cout<<G.vexs[v].data;visited[v]=1;queue[++rear]=v;while(front!=rear){v=queue[++front];p=G.vexs[v].first;while(p!=NULL){if(visited[p->adjvex]==0){v=p->adjvex;cout<<G.vexs[v].data;visited[v]=1;queue[++rear]=v;}p=p->next;}} }void BFSTraverse(ALgraph G){int v;//遍历G以前,初始化visited数组为0 for(v=1;v<=G.vexnum;v++)visited[v]=0;for(v=1;v<=G.vexnum;v++)if(visited[v]==0)BFS(G,v);}void main(){ALgraph g;createALgraph(g);cout<<endl<<"深度遍历结果为:";dfsTraverse(g);cout<<endl<<"广度遍历结果为:";BFSTraverse(g);cout<<endl;}五、程序运行情况(写出输入数据及运行结果)六、小结(包括收获、心得体会、存在的问题及解决问题的方法、建议等)本次实验是对邻接表和邻接矩阵的应用,使用邻接表为存储结构实现无向连通图的深度优先和广度优先搜索遍历,通过本次实验,我对图的存储结构及其构造方法有了进一步了解,对深度遍历和广度遍历的实现有了更深的认识。
数据结构实验报告无向图邻接矩阵存储结构
6. 选择判断是否连通 7. 选择求最小生成树
8. 选择求各顶点的度 9. 选择退出,重新运行,此次建立 A2的图,再次进行测试。
2 概要设计
2.1 ADT 描述
ADT Glist
{
{VR}={ 图的顶点和边 }
VR={<v,w> | v,w ∈V, <v,w> 表示顶点 v 和 w 间的边; }
基本操作:
此次课程设计根据课堂讲授内容,下发任务书,要求学生完成相应系统,以消化课堂所讲
解的内容;通过调试典型例题或习题积累调试 C++程序从而获得数据结构的编程经验;通过完
成此项课程设计,逐渐培养学生的编程能力、用计算机解决实际问题的能力,并充分理解图的
矩阵储存方法。
此次课程设计题目为《无向图的邻接矩阵存储结构》,所利用工具为
初始化空图;
输入建立图;
深度优先遍历图; 确定图中的顶点数目;
确定图中边的数目; 在图中插入一个顶点;
在图中插入一条边; 删除图中一个顶点
删除图中的一条边;
求顶点的度; 求最小生成树; } ADT Graph 。
2.2 程序模块结构
个人资料整理 仅限学习使用
主函数 main 创建函数 菜单
边的插入函数
[5] 胡学钢 . 数据结构 (C 语言版 > . 高等教育出版社 .2004 年 8 月
指导教师签名日期年月日
系 主 任审核日期年月日 目录
个人资料整理 仅限学习使用
摘要
随着计算机的普及,涉及计算机相关的科目也越来越普遍,其中数据结构是计算机 专业重要的专业基础课程与核心课程之一,为适应我国计算机科学技术的发展和应用, 学好数据结构非常必要,然而要掌握数据结构的知识非常难,所以对“数据结构”的课 程设计比不可少。本说明书是对“无向图的邻接矩阵存储结构”课程设计的说明。
有向图与无向图的性质与算法
有向图与无向图的性质与算法1. 引言在图论中,有向图和无向图是两种最基本的图模型。
它们在表达和解决各类实际问题时具有重要的应用价值。
本文将介绍有向图和无向图的性质以及相关算法,以便读者对其有更深入的理解。
2. 有向图的性质有向图是由一系列顶点和有方向的边组成的图模型。
以下是有向图的几个重要性质:2.1 有向边的方向性与无向图不同,有向图中的边是有方向的,它们从一个顶点指向另一个顶点。
这种方向性在描述一些实际问题时非常有用,比如描述物流运输的路径。
2.2 顶点的入度和出度有向图中的每个顶点都有一个入度和一个出度。
顶点的入度是指指向该顶点的边的数量,而出度是指从该顶点出发的边的数量。
通过计算入度和出度,我们可以了解顶点在图中的连接情况。
2.3 有向环和拓扑排序有向图中存在一个重要的概念,即有向环。
有向环是指从一个顶点出发,经过若干个有向边后又回到该顶点的路径。
有向环在一些问题的分析和解决中具有特殊意义。
而拓扑排序是一种常用的对有向无环图进行排序的方法,它可以按照顶点之间的依赖关系进行排序。
3. 无向图的性质无向图是由一系列顶点和无方向的边组成的图模型。
以下是无向图的几个重要性质:3.1 无向边的无方向性与有向图不同,无向图中的边是无方向的,它们连接着两个顶点,代表了两个顶点之间的关系。
无向图可以用来表示一些没有方向性的问题,比如社交网络中的好友关系。
3.2 顶点的度数无向图中的顶点的度数是指与该顶点相连的边的数量。
顶点的度数越高,说明该顶点在图中的重要性越高,具有更多的连接关系。
3.3 联通性和连通分量无向图中有一个关键性质,即联通性。
若两个顶点之间存在一条连接它们的路径,则称这两个顶点是连通的。
连通分量则是将图中所有连通的顶点分为若干个集合,每个集合内的顶点都是连通的。
4. 算法与应用4.1 有向图的最短路径算法有向图中的最短路径算法是指寻找从一个顶点到另一个顶点的最短路径的方法。
其中,Dijkstra算法和Bellman-Ford算法是常用的有向图最短路径算法。
数据结构实验报告无向图
《数据结构》实验报告◎实验题目: 无向图的建立与遍历◎实验目的:掌握无向图的邻接链表存储,熟悉无向图的广度与深度优先遍历。
◎实验内容:对一个无向图以邻接链表存储,分别以深度、广度优先非递归遍历输出。
一、需求分析1.本演示程序中,输入的形式为无向图的邻接链表形式,首先输入该无向图的顶点数和边数,接着输入顶点信息,再输入每个边的顶点对应序号。
2.该无向图以深度、广度优先遍历输出。
3.本程序可以实现无向图的邻接链表存储,并以深度、广度优先非递归遍历输出。
4.程序执行的命令包括:(1)建立一个无向图的邻接链表存储(2)以深度优先遍历输出(3)以广度优先遍历输出(4)结束5.测试数据:顶点数和边数:6,5顶点信息:a b c d e f边的顶点对应序号:0,10,20,32,43,4深度优先遍历输出:a d e c bf广度优先遍历输出:a d cb ef二概要设计为了实现上述操作,应以邻接链表为存储结构。
1.基本操作:void createalgraph(algraph &g)创建无向图的邻接链表存储void dfstraverseal(algraph &g,int v)以深度优先遍历输出void bfstraverseal(algraph &g,int v) 以广度优先遍历输出2.本程序包含四个模块:(1)主程序模块(2)无向图的邻接链表存储模块(3)深度优先遍历输出模块(4)广度优先遍历输出模块3.模块调用图:三详细设计1.元素类型,结点类型和指针类型:typedef struct node{int adjvex;struct node *next;}edgenode;typedef struct vnode{char vertex;edgenode *firstedge;}vertxnode;typedef vertxnode Adjlist[maxvernum]; typedef struct{Adjlist adjlist;int n,e;}algraph;edgenode *s;edgenode *stack[maxvernum],*p;2.每个模块的分析:(1)主程序模块int main(){int v=0;algraph g;createalgraph(g);printf("以深度优先遍历输出\n");dfstraverseal(g,v);printf("以广度优先遍历输出\n");bfstraverseal(g,v);getchar();getchar();return 0;}(2)无向图的邻接链表存储模块void createalgraph(algraph &g){int i,j,k;edgenode *s;printf("请输入顶点数和边数(输入格式为:顶点数,边数):\n");scanf("%d,%d",&(g.n),&(g.e)); /*读入顶点数和边数*/getchar();printf("请输入顶点信息(输入格式为:(顶点号(CR))):\n");for(i=0;i<g.n;i++) /*建立有n个顶点的顶点表*/{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*/}printf("请输入边的信息(输入格式为:i,j):\n");for(k=0;k<g.e;k++) /*建立边表*/{scanf("%d,%d",&i,&j); /*读入边(vi,vj)的顶点对应序号*/s=(edgenode *)malloc(sizeof(edgenode)); /*生成新边表节点s*/s->adjvex=j; /*邻接点序号为j*/s->next=g.adjlist[i].firstedge; /*将新边表节点s插入到顶点vi的边表头部*/g.adjlist[i].firstedge=s;s=(edgenode *)malloc(sizeof(edgenode)); /*生成新边表节点s*/s->adjvex=i; /*邻接点序号为i*/s->next=g.adjlist[j].firstedge; /*将新边表节点s插入到顶点vj的边表头部*/g.adjlist[j].firstedge=s;}}(3)深度优先遍历输出模块{int j=0;edgenode *stack[maxvernum],*p;int visited[maxvernum],top=-1,i;for(i=0;i<g.n;i++)visited[i]=0;while(j!=g.n){i=0;while(visited[i]==1){i++;}v=i;printf("%c ",g.adjlist[v].vertex); /*访问图的指定起始顶点v*/j++;p=g.adjlist[v].firstedge;visited[v]=1;while(top>=0||p!=NULL){while(p!=NULL)if(visited[p->adjvex]==1)p=p->next;else{printf("%c ",g.adjlist[p->adjvex].vertex); /*从v出发访问一个与v邻接的p所指的顶点*/j++;visited[p->adjvex]=1;top++;stack[top]=p; /*将p所指的顶点入栈*/p=g.adjlist[p->adjvex].firstedge; /*从p所指顶点出发*/}if(top>=0){p=stack[top]; /*退栈,回溯查找已被访问节点的未被访问过的邻接点*/top--;p=p->next;}}printf("\n");}}(4)广度优先遍历输出模块{int i,front=-1,rear=-1,j=0;edgenode *p;for(i=0;i<g.n;i++)visited[i]=0;while(j!=g.n){i=0;while(visited[i]==1){i++;}v=i;visited[v]=1;printf("%c ",g.adjlist[v].vertex);j++;rear++;queue[rear]=v; /*初始顶点入队*/while(front!=rear) /*队列不为空*/{front=front+1;v=queue[front]; /*按访问次序出队列*/p=g.adjlist[v].firstedge; /*找v的邻接顶点*/while(p!=NULL){if(visited[p->adjvex]==0){visited[p->adjvex]=1;printf("%c ",g.adjlist[p->adjvex].vertex);j++;rear=rear+1;queue[rear]=p->adjvex;}p=p->next;}}printf("\n");}}3.函数调用图:4.完整的程序:(见源文件)。
数据结构实验报告无向图邻接矩阵存储结构
数学与计算机学院课程设计说明书课程名称: 数据结构与算法课程设计课程代码: 6014389题目: 无向图的邻接矩阵存储结构年级/专业/班: 2018级软件4班学生姓名: 吴超学号: 312018*********开始时间: 2018年12月9日完成时间: 2018年12月30日课程设计成绩:学习态度及平时技术水平与实际创新<5)说明书<计算书、图纸、分析总分指导教师签名:年月日数据结构课程设计任务书学院名称:数学与计算机学院课程代码:__6014389______专业:软件工程年级: 2018一、设计题目无向图的邻接矩阵存储结构二、主要内容图是无向带权图,对下列各题,要求写一算法实现。
1)能从键盘上输入各条边和边上的权值;2)构造图的邻接矩阵和顶点集。
3)输出图的各顶点和邻接矩阵4)插入一条边5)删除一条边6)求出各顶点的度7)判断该图是否是连通图,若是,返回1;否则返回0.8)使用深度遍历算法,输出遍历序列。
三、具体要求及应提交的材料用C/C++语言编程实现上述内容,对每个问题写出一个算法实现,并按数学与计算机学院对课程设计说明书规范化要求,写出课程设计说明书,并提交下列材料:1>课程设计说明书打印稿一份2>课程设计说明书电子稿一份;3>源程序电子文档一份。
四、主要技术路线提示用一维数组存放图的顶点信息,二维数组存放各边信息。
五、进度安排按教案计划规定,数据结构课程设计为2周,其进度及时间大致分配如下:[1] 严蔚敏,吴伟民.数据结构.清华大学出版社出版。
[2] 严蔚敏,吴伟民. 数据结构题集(C语言版> .清华大学出版社.2003年5月。
[3]唐策善,李龙澎.数据结构(作C语言描述> .高等教育出版社.2001年9月[4] 朱战立.数据结构(C++语言描述><第二版本).高等出版社出版.2004年4月[5]胡学钢.数据结构(C语言版> .高等教育出版社.2004年8月指导教师签名日期年月日系主任审核日期年月日目录摘要随着计算机的普及,涉及计算机相关的科目也越来越普遍,其中数据结构是计算机专业重要的专业基础课程与核心课程之一,为适应我国计算机科学技术的发展和应用,学好数据结构非常必要,然而要掌握数据结构的知识非常难,所以对“数据结构”的课程设计比不可少。
图的应用实验报告原理
图的应用实验报告原理1. 引言在计算机科学领域中,图是一种常用的数据结构,用于描述不同元素之间的关系。
图的应用广泛,包括社交网络分析、路线规划、图像处理等。
本实验报告将介绍图的基本原理以及其应用实验的相关内容。
2. 图的基本概念2.1 节点图由一组节点(或顶点)组成,节点可以表示不同的实体或对象。
在图中,节点之间可以存在直接的连线,表示两个节点之间的关系。
2.2 边边是用于连接图中节点的线段,边可以有不同的属性,例如权重、方向等。
边可以表示节点之间的关系,例如距离、依赖关系等。
2.3 有向图和无向图有向图中的边具有方向性,表示节点之间的单向关系。
无向图中的边没有方向性,表示节点之间的双向关系。
2.4 权重图权重图是指在图的边上附加了权重属性,用于表示边的重要性或距离等。
3. 图的数据结构在计算机中,图通常使用邻接矩阵或邻接表等数据结构来表示。
3.1 邻接矩阵邻接矩阵是一个二维数组,数组的大小为节点的数量。
如果节点A到节点B存在一条边,则邻接矩阵的[A][B]位置上的值为1;否则为0。
3.2 邻接表邻接表是一种链表的集合,每个节点对应一个链表。
链表中存储与该节点相邻的其他节点。
4. 图的应用实验4.1 社交网络分析图可用于分析社交网络中的人际关系。
通过构建节点和边,可以分析人与人之间的连接强度、社区划分等。
4.2 路线规划图可用于规划最优的路径。
通过构建节点和边,可以使用图算法(如Dijkstra算法)找到最短路径或最优路径。
4.3 图像处理在图像处理中,图可用于分割图像、识别对象等。
通过构建图,可以将图像中的像素连接起来,形成图的结构,从而进行进一步的处理和分析。
5. 实验流程以下是一个简单的图的应用实验流程:1.构建图的数据结构:根据实际需求,选择适合的数据结构(邻接矩阵或邻接表)来表示图。
2.添加节点和边:根据实验要求,添加图的节点和边。
可以通过用户输入、文件读取等方式来添加图的数据。
3.进行图的相关操作:根据实验需求,进行图的相关操作,例如查找最短路径、找到社区划分等。
无向图在计算机绘图中的应用
无向图在计算机绘图中的应用作者:张强来源:《软件工程》2016年第01期摘要:本文把笔式绘图仪绘图过程时间最少的调度问题转换为在加权无向图中求解最优H-回路,并且利用最小生成树、欧拉回路、非二部图赋权匹配的算法给出了一种近似调度算法,旨在减少绘图仪移动空走时间和换笔时间,从而提高绘图效率。
本算法经RP-MF160等绘图仪应用,效率提高约15%。
关键词:笔式绘图仪;调度算法;H-回路;加权图匹配中图分类号:TP301 文献标识码:A1 引言(Introduction)计算机绘图是CAD和CAM的重要组成部分。
随着计算机应用技术的飞速发展,目前已广泛应用于各个领域。
笔式绘图仪在完成一幅图的绘制时,其总时间消耗由三段组成:即实际绘图时间,抬笔移动空走时间以及更换画笔时间。
由于实际绘图这段时间是必不可少的,因此,为了减少总时间消耗,提高绘图仪的使用效率,必须尽可能地减少另两段的时间耗费,即减少抬笔移动空走时间和换笔时间。
这样一来,我们实际上面临的是一个绘图仪绘图过程的时间优化问题,解决的主要途径就是设计一个高效的绘图过程调度算法。
目前,在设计绘图仪绘图过程时,采用的主要方法基本上是根据一幅图上各个基本图形的分布情况、相对位置以及程序设计人员的实际编程经验进行安排,还没有一个公认高效的调度算法作为依据。
因此,不难想象,在某种复杂情况下,采用上述方法将会大大增加绘图仪绘图过程的时间开销,降低其使用效率。
为此,下面将针对绘图仪绘图建立一种具体的数学模型,在此基础上给出一种相应的调度算法,并对其时间复杂度进行分析,旨在尽可能地减少绘图时的抬笔移动空走时间和换笔时间,降低其时间耗费。
2 建立数学模型(Set up mathematical model)基本图形:指绘图仪无需抬笔就可一笔绘制完成的图形。
即所谓的“一笔画”图形。
如圆、矩形、三角形、弧线等。
一幅图:指若干基本图形依照某种特定的布局组合而成的图。
封闭图形:指由n(n为正整数)条线段或弧组成的闭合基本图形。
数据结构 无向图的存储和遍历
《数据结构》实验报告◎实验题目:无向图的存储和遍历◎实验目的:1、掌握使用Visual C++6.0上机调试程序的基本方法;2、掌握图的邻接表存储结构和深度优先遍历的非递归算法。
3、提高自己分析问题和解决问题的能力,在实践中理解教材上的理论。
◎实验内容:建立有10个顶点的无向图的邻接表存储结构,然后对其进行深度优先遍历,该无向图可以是无向连通图或无向非连通图。
一、需求分析1、输入的形式和输入值的范围:根据提示,首先输入图的所有边建立邻接表存储结构,然后输入遍历的起始顶点对图或非连通图的某一连通分量进行遍历。
2、输出的形式:输出对该图是连通图或非连通图的判断结果,若是非连通图则输出各连通分量的顶点,之后输出队连通图或非连通图的某一连通分量的遍历结果。
3、程序所能达到的功能:输入图的所有边后,建立图的邻接表存储结构,判断该图是连通图或非连通图,最后对图进行遍历。
4、测试数据:输入10个顶点(空格分隔):A B C D E F G H I J输入边的信息(格式为x y):AB AC AF CE BD DC HG GI IJ HJ EH该图为连通图,请输入遍历的起始顶点:A遍历结果为:A F C D B E H J I G是否继续?(是,输入1;否,输入0):1输入10个顶点(空格分隔):A B C D E F G H I J输入边的信息(格式为xy):AB AC CE CA AF HG HJ IJ IG该图为非连通图,各连通分量中的顶点为:< A F C E B > < D > < G I J H >输入第1个连通分量起始顶点:F第1个连通分量的遍历结果为:F A C E B输入第2个连通分量起始顶点:I第2个连通分量的遍历结果为:I G H J输入第3个连通分量起始顶点:D第3个连通分量的遍历结果为:D是否继续?(是,输入1;否,输入0):0谢谢使用!Press any key to continue二概要设计1、邻接表是图的一种顺序存储与链式存储结构结合的存储方法。
(完整word版)无向图的存储及深度和广度优先遍历(word文档良心出品)
《数据结构》实验报告◎实验题目:无序图的存储并分别实现深度和广度优先遍历◎实验目的:理解并掌握以邻接表的方式存储图,以及图的非递归的深度和广度优先遍历◎实验内容:首先将图的元素输入并以邻接表的方式存储,然后分别进行递归和非递归遍历。
一、需求分析1、输入的形式和输入值的范围:①输入图的顶点元素和边;②输入数字选择要进行的操作:深度遍历,广度遍历或结束操作。
2、输出的形式:按深度或者广度优先顺序输出各节点的编号3、程序所能达到的功能:(1)以邻接表的方式存储图(2)对图进行深度优先的非递归遍历(3)对图进行广度优先的非递归遍历4、测试数据:输入各结点元素:a,b,c,d,e,f,g,h;输入图中的各边:1,2 1,3 2,4 2,5 3,6 3,7 4,8 5,8操作选项输入1进行深度优先遍历;遍历结果为:1 3 7 6 2 5 8 4操作选项输入2进行广度优先遍历;遍历结果为:1 3 2 7 6 5 4二概要设计(1)抽象数据类型定义:#define MaxVerNum 100//边表结点typedef struct node{int adjvex;struct node *next;}EdgeNode,*ENode;顶点表结点;typedef struct vnode{char vertex;EdgeNode *firstedge;}VertexNode;typedef VertexNode AdjList[MaxVerNum];定义图;typedef struct{AdjList adjlist;int n,e;}AlGraph;AlGraph G;(2)主程序的流程:1.根据提示输入顶点个数和边的个数;2.输入图的各边;3. 输入数字执行相关操作(3)其函数之间调用关系如下:执行结束后,重新执行判定操作和循环。
三详细设计1.元素类型#define MaxVerNum 100typedef struct node{int adjvex;struct node *next;}EdgeNode,*ENode;typedef struct vnode{char vertex;EdgeNode *firstedge;}VertexNode;typedef VertexNode AdjList[MaxVerNum];typedef struct{AdjList adjlist;int n,e;}AlGraph;AlGraph G;2.每个模块的分析:(1)主程序模块:int main(){int a,v;//创建图Create(G);printf("请选择要进行的操作:\n 选择深度优先请输入1;\n 选择广度优先请输入2;\n结束操作请输入0\n");scanf("%d",&a);while(a!=0){printf("请输入开始遍历顶点的坐标\n");scanf("%d",&v);if(a==1)//深度优先遍历DfsTravel(G,v);}else if(a==2)//广度优先遍历{ BfsTravel(G,v);}printf("请选择要进行的操作:\n 选择深度优先请输入1;\n 选择广度优先请输入2;\n结束操作请输入0\n");scanf("%d",&a);}return 0;}(2)深度优先遍历void DfsTravel(AlGraph &G,int v){ENode stack[MaxVerNum];ENode p;int visited[MaxVerNum],top=-1,i;for(i=0;i<G.n;i++)visited[i]=0;printf("深度优先遍历的结果为:\n");printf("%d ",v);visited[v]=1;p=G.adjlist[v].firstedge;while(top!=-1||p!=NULL){while(p!=NULL){if(visited[p->adjvex]==1)p=p->next;else{printf("%d ",p->adjvex);visited[p->adjvex]=1;top++;stack[top]=p;p=G.adjlist[p->adjvex].firstedge;}}if(top!=-1){ p=stack[top];top--;p=p->next;}}printf("\n");}(3)广度优先遍历void BfsTravel(AlGraph &G,int v){int visited[MaxVerNum];int queue[MaxVerNum];int front=-1,rear=-1;EdgeNode *p;int i;for(i=0;i<G.n;i++)visited[i]=0;printf("广度优先遍历的结果为:\n");printf("%d ",v);visited[v]=1;rear=rear+1;queue[rear]=v;while(front!=rear){front++;v=queue[front];p=G.adjlist[v].firstedge;while(p!=NULL){if(visited[p->adjvex]==0){printf("%d ",p->adjvex); visited[p->adjvex]=1;rear=rear+1;queue[rear]=p->adjvex;}p=p->next;}}printf("\n");}(4)创建图void Create(AlGraph &G){int i,j,k;EdgeNode *s,*r;printf("请依次输入无向图顶点个数和边的个数\n");scanf("%d,%d",&(G.n),&(G.e));getchar();printf("请输入各顶点信息\n");for(i=0;i<G.n;i++){scanf("%c",&(G.adjlist[i].vertex));getchar();G.adjlist[i].firstedge=NULL;}printf("请输入各边的信息,输入格式为i,j\n");for(k=0;k<G.e;k++){scanf("%d,%d",&i,&j);s=(EdgeNode*)malloc(sizeof(EdgeNode));s->adjvex=j;s->next= G.adjlist[i].firstedge;G.adjlist[i].firstedge=s;r=(EdgeNode*)malloc(sizeof(EdgeNode));r->adjvex=i;r->next= G.adjlist[j].firstedge;G.adjlist[j].firstedge=r;}}四使用说明、测试分析及结果输入各结点元素:a,b,c,d,e,f,g,h;输入图中的各边:1,2 1,3 2,4 2,5 3,6 3,7 4,8 5,8操作选项输入1进行深度优先遍历;遍历结果为:1 3 7 6 2 5 8 4操作选项输入2进行广度优先遍历;遍历结果为:1 3 2 7 6 5 41.程序使用说明;(1)本程序的运行环境为VC6.0。
实验4 无向图的深度优先搜索
实验日期:2013年11月25日实验指导老师:实验4 无向图的深度优先搜索一、实验目的1.了解图的定义、特点,区分无向图和有向图的概念;2.了解图的数据结构和搜索方法;3.掌握无向图的邻接矩阵、邻接表的表示方法;4.写出无向图的深度优先搜索程序。
二、实验要求1.了解图的定义、特点,区分无向图和有向图的概念;2.了解图的数据结构和搜索方法;3.掌握无向图的邻接矩阵、邻接表的表示方法;4.写出无向图的深度优先搜索程序。
三、实验内容设无向图G有n个点e条边,写一算法建立G的邻接多表,并按照深度优先搜索输出顶点,要求该算法时间复杂性为O(n+e),且除邻接多表本身所占空间之外只用O(1)辅助空间。
四、实验结果1.源代码如下:#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<conio.h>#include<malloc.h>#include<string.h>#define MAX_VERTEX_NUM 30#define MAX_NAME 20typedef char VertexType[MAX_NAME];//定义边节点typedefstructEBox{bool mark;intivex,jvex;structEBox *ilink,*jlink;}EBox;//定义顶点节点typedefstructVexBox{VertexType data;EBox *firstedge;}VexBox;//定义表示图结构的结构体typedefstruct{VexBoxadjmulist[MAX_VERTEX_NUM];intvexnum,edgenum;}AMLGraph;//根据数据域内容返回数组下标intLocateVexBox(VertexTypec,AMLGraph *g){inti;for(i=0;i<(*g).vexnum;i++){if(strcmp(c,(*g).adjmulist[i].data)==0)returni;}return -1;}//创建图的函数voidCreateGraph(AMLGraph *g){inti,vi,vj;VertexTypeva,vb;EBox *p;printf("请输入图的顶点数:\n");scanf("%d",&(*g).vexnum);printf("请输入图的边数:\n");scanf("%d",&(*g).edgenum);printf("请输入图的%d个顶点:\n",(*g).vexnum);for(i=0;i<(*g).vexnum;i++){scanf("%s",&(*g).adjmulist[i].data);(*g).adjmulist[i].firstedge=NULL;}printf("请输入图的%d条边,顶点之间用空格隔开:\n",(*g).edgenum);for(i=0;i<(*g).edgenum;i++){scanf("%s%s%*c",&va,&vb);p=(EBox *)malloc(sizeof(EBox)); //创建边结点p->mark=false; //将边标记为未访问vi=LocateVexBox(va,g);vj=LocateVexBox(vb,g);p->ivex=vi;p->jvex=vj;p->ilink=(*g).adjmulist[vi].firstedge;(*g).adjmulist[vi].firstedge=p;p->jlink=(*g).adjmulist[vj].firstedge;(*g).adjmulist[vj].firstedge=p;}}intFirstAdjvex(inti,AMLGraph *g) //获取顶点的第一条边{if(i<0)return -1;if((*g).adjmulist[i].firstedge)if((*g).adjmulist[i].firstedge->ivex==i)return (*g).adjmulist[i].firstedge->jvex;else return (*g).adjmulist[i].firstedge->ivex;else return -1;}intNextAdjvex(inti,intj,AMLGraph *g) //获取顶点i的相对于j的邻接顶点{EBox *p;if(i<0||j<0)return -1;p=(*g).adjmulist[i].firstedge;while(p)if(p->ivex==i&&p->jvex!=j)p=p->ilink;else if(p->jvex==i&&p->ivex!=j)p=p->jlink;else break;if(p&&p->ivex==i&&p->jvex==j){p=p->ilink;if(p&&p->ivex==i)return p->jvex;else if(p&&p->jvex==i)return p->ivex;}if(p&&p->ivex==j&&p->jvex==i){p=p->jlink;if(p&&p->ivex==i)return p->jvex;else if(p&&p->jvex==i)return p->ivex;}return -1;}int visited[MAX_VERTEX_NUM];//从下标为v的顶点出发递归的深度优先遍历图void DFS(AMLGraph *g,int v){int w;visited[v]=true;printf("%s ",(*g).adjmulist[v].data);for(w=FirstAdjvex(v,g);w>=0;w=NextAdjvex(v,w,g)) if(!visited[w])DFS(g,w);}//对图作深度优先遍历voidDFSTraverse(AMLGraph *g){int v;for(v=0;v<(*g).vexnum;v++)visited[v]=false;printf("深度遍历图的结果为:\n");for(v=0;v<(*g).vexnum;v++)if(!visited[v])DFS(g,v);printf("\n");}//该函数实现图的所有边的输出voidAllEdgenum(AMLGraph *g){intv,i,j;EBox *p;for(v=0;v<(*g).vexnum;v++)visited[v]=false;printf("该图所有的边为:\n");for(v=0;v<(*g).vexnum;v++){p=(*g).adjmulist[v].firstedge;while(p){if(!(*p).mark){i=(*p).ivex;j=(*p).jvex;printf("%s-%s ",(*g).adjmulist[i].data,(*g).adjmulist[j].data);(*p).mark=true;}p=(*p).ivex==v?(*p).ilink:(*p).jlink;}}printf("\n");}void main(){AMLGraph g;CreateGraph(&g);DFSTraverse(&g);AllEdgenum(&g);}//测试数据/*a b c d ea bb ea dd cc eb c*/2.运行界面截图如下:五、总结(出现的问题及解决方案或知识点总结)(不少于100字)(1)创建无向图图时,先获取顶点数与边数,再获取所有顶点的data的内容,并将其存入数组中,接下来就是创建边之间的联系了。
算法分析与设计——无向图的应用(C++版)
cn ww VertexType adjvex;
. w VRType
lowcost;
w} closedge[MAX_VERTEX_NUM];
wwint i,j,k;
t k = LocateVex ( G, u );
ne for ( j=0; j<G.vexnum; ++j )
k. {
// 辅助数组初始化
ok. nbo 1 最小生成树
bo .c 一个连通图的生成树是原图的极小连通子图,它包含原图中的所有顶点,且以尽可能少的边保
cn ww 持各顶点的连通。这意味着对于生成树来说,若去除它的一条边,就会使生成树变成非连通图;若
. w 给它增加一条边,就会形成图中的一个回路。另一方面,使用不同的遍历图的方法,可以得到不同
ww { et // 新顶点并入 U 后重新选择最小边
n closedge[j] = { G.vexs[k], G.arcs[k][j].adj;}
et k. closedge[j].adjvex=G.vexs[k];
.n oo closedge[j].lowcost=G.arcs[k][j].adj;
et 的生成树;从不同的顶点出发,也可能得到不同的生成树。
t .n 设 G=(V, E)是一个带权连通图,E 中第 n 条边(U, V)。图 G 的一株生成树连接 V 中所有顶点的
ne ok 一株开放树。对于连通的带权图(连通网)G,其生成树也是带权的。生成树 T 各边的权值总和称
. o 为该树的权,记作:
ww for (i=1; i<G.vexnum; ++i)
w t { // 选择其余 G.vexnum-1 个顶点
数据结构设计无向图
数据结构课程设计——无向图学校专业班级姓名学号任课教师题目3:以邻接链表的方式确定一个无向网,完成:⑴建立并显示出它的邻接矩阵;⑵对该图进行广度优先遍历,显示遍历的结果,(并随时显示队列的入、出情况);⑶普里姆算法构造其最小生成树,随时显示其构造的过程;⑷用克鲁斯卡尔算法构造其最小生成树,随时显示其构造的过程。
一、需求分析1.运行环境:Microsoft Visual Studio 20122.程序所实现的功能:a)建立并显示图的邻接矩阵;b)广度优先遍历该图,显示遍历结果;c)用普里姆算法构造该图的最小生成树,显示构造过程;d)用克鲁斯卡尔算法构造该图的最小生成树,显示构造过程。
3.程序的输入,包含输入的数据格式和说明:a)输入顶点数,及各顶点信息(数据格式为整形);b)输入弧以及其权值(数据格式为整形)。
1.程序的输出,程序输出的形式:a)输出图的邻接矩阵;b)广度优先遍历结果;c)普里姆算法构造最小生成树的结果;d)克鲁斯卡尔算法构造最小生成树的结果。
2.测试数据,如果输入的数据量较大,需要给出测试数据:a)顶点个数:5b)各个顶点为:A B C D Ec)输入所有的弧(格式为“顶点顶点权值”)为:A B 10 A C 4 B D 3 C D 5 B E 6 D E 9二、设计说明算法设计的思想:建立图类,建立相关成员函数。
最后在主函数中实现。
具体成员函数的实现请参看源程序。
在本次的设计中,我采用的是多文件的编程方式。
每个类写成了一个头文件。
这样有助于阅读和查看源程序。
1.邻接链表:邻接链表是一种链式存储结构。
在邻接链表中,对图中每个顶点建立一个单链表,第i个单链表中的结点表示依附于顶点Vi的边(对有向图是以顶点Vi为尾的弧)。
每个结点由3个域组成,其中邻接点域指示与顶点Vi邻接的点在图中的位置,链域指示下一条边或弧的结点;数据域存储和边或弧相关的信息,如权值等。
所以一开始必须先定义邻接链表的边结点类型以及邻接链表类型,并对邻接链表进行初始化,然后根据所输入的相关信息,包括图的顶点数、边数、是否为有向,以及各条边的起点与终点序号,建立图的邻接链表。
图:无向图(Graph)基本方法及Dijkstra算法的实现[Python]
图:⽆向图(Graph)基本⽅法及Dijkstra算法的实现[Python]⼀般来讲,实现图的过程中需要有两个⾃定义的类进⾏⽀撑:顶点(Vertex)类,和图(Graph)类。
按照这⼀架构,Vertex类⾄少需要包含名称(或者某个代号、数据)和邻接顶点两个参数,前者作为顶点的标识,后者形成顶点和顶点相连的边,相应地必须有访问获取和设定参数的⽅法加以包装。
Graph类⾄少需要拥有⼀个包含所有点的数据结构(列表或者map等),相应地应该有新增顶点、访问顶点、新增连接边等⽅法。
当然,为了实现Dijkstra算法(⼀种基本的最短路径算法),除了可以在Graph类⾥增加⼀个执⾏Dijkstra算法的⽅法以外,还需要在Vertex类⾥增加⽤于Dijkstra算法的⼀些参数:某⼀个顶点距离Dijkstra搜索起点的距离,以及⼀旦完成Dijkstra搜索需要回溯路径时,前驱顶点的信息。
在这⾥记录⽤python实现以上基本⽅法和Dijkstra算法的代码,因为Python中的现成的数据结构类型便于使⽤,⽐如字典dict类,很⽅便地能够构造⼀个类似于map的映射,⽽且Python的sort⽅法也特别好⽤。
⾸先是⾃定义类顶点(Vertex)的代码,如上所述,为了满⾜BFS算法的执⾏和回溯的需要,Vertex类⼀共有四个参数:id(标记)、connections(邻接顶点字典,键值为邻接顶点,对应值为权重或者边长)、前驱顶点pre和从起点的距离distance。
这⼆者在Dijkstra算法的执⾏过程中被赋值,在回溯时需要利⽤pre的信息。
Vertex类的⽅法中多数为基本的访问参数(get)-设定参数(set)的⽅法对,⽐如访问/设定邻接顶点信息的 add_neighbour(neighbour, weight) 和 get_connection() ,访问/设定前驱顶点信息的 get_pre() 和 set_pre(prev) ,以及访问/设定从起点起距离的 get_distance()和 set_distance(dist) 。
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void CreatAdjList(ALGraph* G) //创建无向图(邻接表)
{
int i, j, k;
EdgeNode * p1; //因为是无向图,所以有两次建立边表的过程
EdgeNode * p2;
EdgeNode * p3;
EdgeNode * p4;
cout << "请输入无向图的顶点数和边数:";
cin >> G->vertexNum >> G->edgeNum;
cout << "开始输入顶点表:" << endl;
for (i = 1; i <= G->vertexNum; i++)
{
cin >> G->adjlist[i].vertex;
G->adjlist[i].firstedge = NULL;
EdgeNode *firstedge; //边表头指针
}VertexNode;
typedef struct
{
VertexNode adjlist[MaxVertexNum];//邻接表
int vertexNum, edgeNum;//顶点数和边数
}ALGraph; //以邻接表存储的图
int visited[MaxVertexNum];
if (!visited[w])
{
DFS(G, w);
}
}
} //从第v个顶点出发DFS
void DFSTraverse(ALGraph *G)
{
for (int v = 1; v<=G->vertexNum; v++)
visited[v] = 0;
cout << "<---------------------------->\n";
p1->next = G->adjlist[i].firstedge;
G->adjlist[i].firstedge = p1;
p2 = new EdgeNode;
p2->adjvertex = i;
p2->next = G->adjlist[j].firstedge;
G->adjlist[j].firstedge = p2;
cout << "->";
p = G->adjlist[k].firstedge; //第i个顶点信息和与该顶点相关的邻接点顶点序号
while (p != NULL)
{
cout << p->adjvertex;
p = p->next;
if (p != NULL)
cout << "->";
}
cout << endl;
CreatAdjList(G);
cout << "创建的无向图邻接表显示如下:\n";
DisplayGraph(G);
DFSTraverse(G);
cout << endl;
system("pause");
return 0;
}
结果与结论(实验结果截图、结论总结)
【实验评分】
课堂表现
实验结果
报告书写
总成绩:
}
}
void DFS(ALGraph *G, int v) //深度优先遍历
{
EdgeNode *p;
cout << G->adjlist[v].vertex;
visited[v] = 1;
int w;
for (p = G->adjlist[v].firstedge; p; p=p->next)
{
w = p->adjvertex;
实验代码: GraphTraverse.cpp
#include<iostream>
#include<string>
typedef char InfoType;
typedef char VertexType;
#define MaxVertexNum 40 //最大顶点数
using namespace std;
指导老师签名:
日期:
《数据结构》实验报告
实验题目:第四次实验《无向图的应用》
姓名:刘创学号:*********班级:*******
系名:计算机工程系专业:计算机科学与技术指导老师:刘海静
实验时间:2015年6月18日星期四实验地点:软件实掌握图的有关知识
要求:用图的邻接表存储无向图;
typedef struct node //表结点
{
int adjvertex; //邻接点域
InfoType info; //与边相关信息(权值)
struct node *next; //指向下一个领节点的指针域
}EdgeNode;
typedef struct vnode
{
VertexType vertex; //顶点域信息
}
cout << "创建无向图成功!!!\n";
}
void DisplayGraph(ALGraph *G)
{
EdgeNode *p;
for (int k = 1; k <= G->vertexNum; k++)
{
cout << G->adjlist[k].vertex;//操作结果:输出邻接表中的值,第i的信息中包括
}
cout << "开始输入边表信息:" << endl;
for (k = 1; k <= G->edgeNum; k++)
{
cout << "请输入第" << k << "边<Vi,Vj>对应的顶点序号:";
cin >> i >> j;
p1 = new EdgeNode;
p1->adjvertex = j; //邻接点序号为j
cout << "深度优先遍历结果为:\n";
for (int v = 1; v<=G->vertexNum; v++)
{
if (!visited[v])DFS(G, v);
}
}//DFSTraverse
int main()
{
system("color 1b");
ALGraph *G = new ALGraph;
实现图的遍历等操作
2.实验原理
图的遍历
图的存储
3.实验环境(使用的软件)
VC++6.0/VS2013
【实验内容】
1.实验算法设计
实验:存储图使用图的邻接表进行存储;
用深度优先排序进行遍历图
2.实验过程(源代码及描述、调试过程及分析)
调试过程中,两个实验没有出现太大的问题,理论联系实际,多时间去实践方可等心应手。