图的遍历

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图的遍历算法

图的遍历算法

1图的遍历问题在实践中常常遇到这样的问题:给定n个点,从任一点出发对所有的点访问一次并且只访问一次。

如果用图中的顶点表示这些点,图中的边表示可能的连接,那么这个问题就可以表示成图的遍历问题,即从某个顶点出发,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。

图的遍历操作和树的遍历操作功能相似,是图的一种基本操作,图的许多其它操作都是建立在遍历操作的基础上。

由于图结构本身的复杂性,所以图的遍历操作也比较复杂,主要表现在以下几个方面:(1) 在图结构中,没有一个确定的首结点,图中任意一个顶点都可以作为第一个被访问的结点。

(2) 在非连通图中,从一个顶点出发,只能够访问它所在的连通分量上的所有顶点,因此,还需要考虑如何选取下一个出发点以访问图中其余的连通分量。

(3) 在图结构中,如果有回路存在,那么一个顶点被访问后,有可能沿回路又回到该顶点。

⑷在图结构中,一个顶点可以和其它多个顶点相连,当这样的顶点访问过后,存在如何选取下一个要访问的顶点的问题。

基于以上分析,图的遍历方法目前有深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)两种算法。

下面将介绍两种算法的实现思路,分析算法效率并编程实现。

1.1深度优先搜索算法深度优先搜索算法是树的先根遍历的推广,它的实现思想是:从图G的某个顶点V o出发,访问V o,然后选择一个与V o相邻且没被访问过的顶点V i访问,再从V i出发选择一个与V i相邻且未被访问的顶点V j进行访问,依次继续。

如果当前被访问过的顶点的所有邻接顶点都已被访问,贝U退回已被访问的顶点序列中最后一个拥有未被访问的相邻顶点的顶点W,从W出发按同样的方法向前遍历,直到图中所有顶点都被访问。

其递归算法如下:Boolean visited[MAX_VERTEX_NUM]; // 访问标志数组Status (*VisitFunc)(int v); //VisitFunc是访问函数,对图的每个顶点调用该函数void DFSTraverse (Graph G Status(*Visit)(i nt v)){VisitF unc = Visit;for(v=0; vvG.vex num; ++v)visited[v] = FALSE; //访问标志数组初始化for(v=0; v<G .vex num; ++v)if(!visited[v])DFS(G v); //对尚未访问的顶点调用DFS}void DFS(Graph G int v){ //从第v个顶点出发递归地深度优先遍历图Gvisited[v]=TRUE; VisitFunc(v); // 访问第v 个顶点for(w=FirstAdjVex(G ,v); w>=0;w=NextAdjVex(G ,v,w))//FirstAdjVex返回v的第一个邻接顶点,若顶点在G中没有邻接顶点,则返回空(0)。

数据结构中的图的遍历算法

数据结构中的图的遍历算法

数据结构中的图的遍历算法图是一种非常重要且广泛应用的数据结构,它由顶点和边组成,可以用来表示各种实际问题,如社交网络、路线规划等。

图的遍历算法是对图中的所有顶点进行系统访问的方法,它可以用来查找、遍历和搜索图中的元素。

本文将介绍图的遍历算法的基本概念和常用的实现方法。

一、图的遍历算法概述图的遍历算法是指按照某种规则遍历图中的所有顶点,以便于查找、遍历和搜索图中的元素。

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)两种。

深度优先搜索(DFS)是一种先访问顶点的所有邻接顶点,再递归访问邻接顶点的邻接顶点的算法。

它以深度为优先级,一直向前走到不能继续为止,然后返回到前一个结点,继续向前走,直到遍历完整个图。

广度优先搜索(BFS)是一种先访问顶点的所有邻接顶点,再访问邻接顶点的邻接顶点,以此类推的算法。

它以广度为优先级,先访问离起始顶点最近的顶点,然后依次访问离起始顶点更远的顶点,直到遍历完整个图。

二、深度优先搜索(DFS)深度优先搜索是一种递归的搜索算法,它的基本思想是从图的某个顶点出发,沿着一条路径一直深入直到不能继续为止,然后返回到前一个结点,继续向前走。

具体实现时,可以使用递归或栈来保存需要访问的顶点。

以下是深度优先搜索的基本步骤:1. 选择一个起始顶点作为当前顶点,将其标记为已访问。

2. 访问当前顶点,并将其加入遍历结果。

3. 从当前顶点的未访问邻接顶点中选择一个作为下一个当前顶点,重复步骤2。

4. 如果当前顶点的所有邻接顶点都已访问,则返回到前一个顶点,重复步骤3。

5. 重复步骤4,直到遍历完整个图。

三、广度优先搜索(BFS)广度优先搜索是一种迭代的搜索算法,它的基本思想是从图的某个顶点出发,依次访问其所有未访问过的邻接顶点,然后再依次访问这些邻接顶点的未访问过的邻接顶点,直到遍历完整个图。

具体实现时,可以使用队列来保存需要访问的顶点。

以下是广度优先搜索的基本步骤:1. 选择一个起始顶点作为当前顶点,将其标记为已访问,并将其加入遍历结果。

第15讲图的遍历

第15讲图的遍历

V6
V8
V8
V7
V5 深度优先生成树
V8 V1
V2
V3
V4 V5 V6 V7
V8 广度优先生成树
27
例A
B
CD E
F
GH
I
K
J
L
M
A
D
G
LCF
KI E
H M
JB
深度优先生成森林
28
二、图的连通性问题
▪1、生成树和生成森林
▪ 说明
G
▪ 一个图可以有许多棵不同的生成树
KI
▪ 所有生成树具有以下共同特点:
g.NextAdjVex(v, w))
{
if (g.GetTag(w) == UNVISITED)
{
g.SetTag(w, VISITED);
g.GetElem(w, e);
Visit(e);
q.InQueue(w);
}
}}}
24
一、图的遍历 两种遍历的比较
V0
V1 V4
V0
V1 V4
V3
V2 V5
16
一、图的遍历
广度优先遍历序列?入队序列?出队序列?
V1
V2
V3
V1
V4
V5 V6
V7
V8
遍历序列: V1
17
一、图的遍历
广度优先遍历序列?入队序列?出队序列?
V1
V2
V3
V2 V3
V4
V5 V6
V7
V8
遍历序列: V1 V2 V3
18
一、图的遍历
广度优先遍历序列?入队序列?出队序列?
V1
V2

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。

图的遍历及生成树

图的遍历及生成树

• •邻接表的DFS算法
void DFS(ALGraph G, int v) { ArcNode *p;
visited[v] = 1; /*置已访问标记*/ printf("%d ", v); /*输出被访问顶点的编号*/ p = G.vertices[v].firstarc; /*p指向顶点v的第一个邻接点*/ while (p!=NULL) {
•v11
•v1,
•v2
•v3
•v2,
•v4,
•v5
•v8,
•v4
•v6
•v7
•v5,
•v3,
•v8
•v6,
•v7

•图的DFS算法一般描述
•int visited[MAXVEX]; //访问标志数组
•void DFSTraverse(Graph G)
•{ //对图G作深度优先遍历
• for( v=0; v<G.vexnum; ++v ) visited[v]=FALSE;
•} // DFS1
•G.arcs[v][j] =1
•有邻接点
•visited [n]=0
•未访问过

分析:
在遍历图时,对图中每个顶点至多调用一次DFS函数 ,因为一旦某个顶点被标志成已被访问,就不再从它出发 进行搜索。
因此,遍历图的过程实质上是对每个顶点查找其邻接 点的过程。其耗费的时间则取决于所采用的存储结构。 如果用邻接矩阵来表示图,遍历图中每一个顶点都要从 头扫描该顶点所在行,因此遍历全部顶点所需的时间为 O(n2)。 如果用邻接表来表示图,虽然有 2e 个表结点,但只需扫 描 e 个结点即可完成遍历,加上访问 n个头结点的时间, 因此遍历图的时间复杂度为O(n+e)。

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。

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。

图的遍历实验报告

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.。

图的两种遍历

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.

第7章-2-(7.3图的遍历)

第7章-2-(7.3图的遍历)

v2 v3
2 v2
v1 v4
v5
3 V3
v1 v6
v7
4 V4 v2 v8
5 v5 6 v6 7 v7 8 v8
v2 v8 v3 v7 v3 v6 v4 v5
v,1
v,2
v1 v,4
v5
v1
v2
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0
1 v1
v2 v3
2 v2
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v5
3 V3
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v,6
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v2 v3
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3 V3
v1 v6
v7
4 V4 v2 v8
5 v5 6 v6 7 v7 8 v8
v2 v8 v3 v7 v3 v6 v4 v5
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3 V3
v1 v6
v7
4 V4 v2 v8
5 v5
v2 v8
v1 v,4
v5
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6 v6 7 v7 8 v8
v3 v7 v3 v6 v4 v5
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1 v1
v2 v3
2 v2
v1 v4

实现图的遍历算法实验报告

实现图的遍历算法实验报告

实现图的遍历算法实验报告实现图的遍历算法实验报告⼀实验题⽬: 实现图的遍历算法⼆实验要求:2.1:(1)建⽴如图(p126 8.1)所⽰的有向图 G 的邻接矩阵,并输出之(2)由有向图G的邻接矩阵产⽣邻接表,并输出之(3)再由(2)的邻接表产⽣对应的邻接矩阵,并输出之2.2 (1)输出如图8.1所⽰的有向图G从顶点0开始的深度优先遍历序列(递归算法)(2)输出如图8.1所⽰的有向图G从顶点0开始的深度优先遍历序列(⾮递归算法)(3)输出如图8.1所⽰的有向图G从顶点0开始的⼴度优先遍历序列三实验内容:3.1 图的抽象数据类型: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且P(v,w),表⽰从v到w的弧,谓词P(v,w)定义了弧的意义或信息}基本操作:CreateGraph( &G, V, VR )初始条件:V是图的顶点集,VR是图中弧的集合。

操作结果:按V和VR的定义构造图G。

DestroyGraph( &G )初始条件:图G存在。

操作结果:销毁图G。

LocateVex( G, u )初始条件:图G存在,u和G中顶点有相同特征。

操作结果:若G中存在顶点u,则返回该顶点在图中位置;否则返回其它信息。

GetVex( G, v )初始条件:图G存在,v是G中某个顶点。

操作结果:返回v的值。

PutVex( &G, v, value )初始条件:图G存在,v是G中某个顶点。

初始条件:图G存在,v是G中某个顶点。

操作结果:返回v的第⼀个邻接顶点。

若顶点在G中没有邻接顶点,则返回“空”。

NextAdjVex( G, v, w )初始条件:图G存在,v是G中某个顶点,w是v的邻接顶点。

操作结果:返回v的(相对于w的)下⼀个邻接顶点。

若w是v 的最后⼀个邻接点,则返回“空”。

InsertVex( &G, v )初始条件:图G存在,v和图中顶点有相同特征。

第7章 图3图的遍历PPT课件

第7章 图3图的遍历PPT课件

123
1
AB
E
A
7D C5 G4
7D
23
B
E
C5 G4
6F H
I
89
前进 回退
深度优先搜索过程
6F H
I
89
深度优先搜索树
7
LOGO
•由以上图示过程可知,深度遍历是一个递归的过程
8
voLidOGTOraverseGraph(AdjMatrix *g)/*算法7.3
{ int vi; for(vi=0;vi<g->vexnum;vi++) visited[vi]=False; //访问标志数组初始 for(vi=0;vi<g->vexnum;vi++) //循环调用深度遍历连通子图的操作 if (!visited[vi]) DepthFirstSearch74(g,vi); //若图g是连通图,则此循环 调用函数只执行一次 //DepthFirstSearch75(g,vi); //DepthFirstSearch77(g,vi); //BreadthFirstSearch(g,vi)9; }
w=NextAdjVertex(g,v0,w);
/*找下一个邻接点*/
}}
12
12
B
E
C4 G3
w=3
H
6
void DepthFirstSearch74(AdjMatrix *g, int v0)/*算法7.4, 未具LO体GO展开邻接矩阵(邻接表)的深度优先遍历算法*/
{ int w;
v0=‘A’ v0=‘B’ v0=‘E’ v0=‘G’
visited[v0]=True;

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。

图的遍历算法程序

图的遍历算法程序
}
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
#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
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;
}
}
//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++)

图的遍历(深度优先遍历和广度优先遍历)

图的遍历(深度优先遍历和广度优先遍历)

遍历规则 从图中某结点v0出发,深度优先遍历(DFS: Depth First Search)图的规则为: 访问v0; 对v0的各个出点v01,v02,…,v0m,每次从它们中按一定方式(也可任选)选取一个未被访问过的结点,从该结点出发按深度优先遍历方式遍历。 然,因为我们没有规定对出点的遍历次序,所以,图的深度优先遍历结果一般不唯一。
20.2 深度优先遍历
例如,对图 20‑1给出的有向图与无向图,一些遍历结果(结点访问次序)为: 左图:从1出发:1,2,4,5;或1,5,2,4 从2出发:2,1,5,4;或2,4,1,5 右图:从a出发:a,b,c,d;或a,b,d,c; … …
A 如果不想让visited或top做为函数参数,也可以在函数中将其定义为static型量。但是,这样的程序是不可再入的,即函数再次被调用时,static型的量也不重新初始化,造成错误!
上面函数中的参数visited和top实质上是中间变量,只是为了避免在递归调用时重新初始化而放在参数表中,造成使用的不方便,为此,做个包装程序: long DFS1(int g[][CNST_NumNodes], long n, long v0, long *resu ) { char *visited; long top=0; visited = new char[n]; for (long i=0; i<n; i++) visited[i]=0; long num=DFS1( g, n, v0, visited, resu, top ); delete visited; return num; }
深度优先遍历非递归算法的一般性描述。
long DFS_NR(图g,结点v0)
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图的遍历实验报告

图的遍历实验报告

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[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。

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。

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。

(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。

(4)这就是遍历次序的问题,图的遍历通常有深度优先遍历和广度优先遍历两种方式,这两种遍历次序对无向图和有向图都适用。

图的遍历的概念

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。

第8章图第3讲-图的遍历 - 副本

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

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]
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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

7图的遍历

7图的遍历
6
数据结构
广度优先搜索算法
void BFSTraverse(Graph G, Status (* visit)(int v)) { for(v=0; v<G.vexnum; ++v) visited[v] = FALSE; IntiQueque(Q); for(v=0; v<G.vexnum; ++v) if(!visited[v]) { visited[v] = TRUE; Visit (v); EnQueue(Q,v); while(!QueueEmpty(Q)){ DeQueue(Q,u); for(w=FirstAdjVex(G, u);w;w = NextAdjVex(G,u,w)) if(!visited[w]) {visited[w]=TRUE; visited(w); EnQueue(G,w); } } } 7 数据结构 }
void DFSTree(Graph G,int v ,CSTree &T) { //从第 个顶点出发深度优先遍历图G 建立以T //从第v个顶点出发深度优先遍历图G,建立以T为根的生成 从第v 树 visited[v]=TRUE; first=TRUE; for(w=FirstAdjVex(G,v);w>=0; w=NextAdjVex(G,v,w)) if(!visited[w]) p=(CSTree)malloc(sizeof)CSNode));//分配孩子结点 { p=(CSTree)malloc(sizeof)CSNode));//分配孩子结点 *p={GetVex(G,w),NULL,NULL}; //w 的第一个未被访问的邻接顶点, if (first) //w是v的第一个未被访问的邻接顶点,作 为 根的左孩子结点 T{ T->lchild=p; first=FALSE; } //w 的其它未被访问的邻接顶点, else { //w是v的其它未被访问的邻接顶点,作为上一 邻 接顶点的右兄弟 q->nextsibling=p; } q=p; D 从第w //从第 DFSTree(G,w,q); //从第w个顶点出发深度优先遍历 A 图 G,建立生成子树q 建立生成子树q 12 数据结构 B C E }

离散数学中的图的遍历与最短路径

离散数学中的图的遍历与最短路径

离散数学是数学的一个重要分支,研究离散结构与离散量的关系。

在离散数学当中,图是一个重要的概念,它用来描述事物之间的关系。

图的遍历与最短路径是图论中的两个重要问题,它们在计算机科学和网络通信等领域有广泛的应用。

图的遍历是指通过某种策略,按某个顺序访问图的所有节点。

在图的遍历过程中,我们需要使用一种数据结构来记录已经访问过的节点,并按照某种规则来选择下一个要访问的节点。

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)。

深度优先搜索是一种递归的搜索算法,它会首先访问一个节点的所有邻接节点,然后再依次递归访问这些节点的邻接节点,以此类推,直到没有未访问的邻接节点。

深度优先搜索能够完整地遍历图中的每个节点,并且可以用来解决一些需要遍历整个图的问题,例如判断图的连通性或寻找图的割点。

广度优先搜索是一种非递归的搜索算法,它从图的某个起始节点开始,先访问该节点的所有邻接节点,然后再依次访问这些邻接节点的邻接节点,以此类推,直到遍历完整个图。

广度优先搜索能够找到最短路径,因为它首先访问的是距离起始节点最近的节点,然后再访问离起始节点更远的节点。

因此,广度优先搜索常用于寻找最短路径或解决一些需要在有限步数内找到目标节点的问题。

最短路径是图论中的一个常见问题,它用于寻找两个节点之间最短的路径。

在有向图中,最短路径可以使用Dijkstra算法或Bellman-Ford算法来求解。

Dijkstra算法通过维护一个距离数组来记录起始节点到其他节点的距离,并通过选择路径距离最短的节点来更新距离数组,直到找到最短路径。

Bellman-Ford算法则利用动态规划的思想,通过多次循环来更新距离数组,直到没有更新为止。

在无向图或有向无环图中,最短路径可以使用广度优先搜索来求解。

广度优先搜索能够找到距离起始节点最近的节点,并且同时能够记录节点之间的路径。

因此,在广度优先搜索过程中,我们可以使用一个数组来记录节点之间的路径,并根据起始节点到目标节点的路径来回溯,从而找到最短路径。

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湖南人文科技学院计算机系课程设计说明书课程名称: 数据结构课程代码:题目: 图的遍历年级/专业/班: 计算机科学与技术本二班学生姓名: 苏希蒋佳军胡家瑞钟国桥学号: 07408232 07408228 07408206 07408221 指导老师: 朱素英开题时间:完成时间:目录摘要 (2)Abstract (3)一、引言 (4)二、设计目的与任务 (4)1、课程设计的目的 (4)2、课程设计的任务 (5)三、设计方案与实施 (5)1、总体设计 (5)2、详细设计 (6)3、程序清单 (8)4、程序调试与体会 (18)5、运行结果 (19)四、结论 (21)五、致谢 (21)六、参考文献 (21)摘要随着科学技术的不断发展,计算机得到了广泛的应用,计算机技术也越来越为人们所利用,在21世纪计算机技术势必将得到更大的发展。

“数据结构”是计算机程序设计的重要理论技术基础,它不仅是计算机学科的核心课程,而且已经成为其他理工专业的热门选修课。

本设计是对图进行深度和广度的遍历,所谓图的遍历是从图中某一顶点出发访遍图中其余的顶点,且使每一个顶点仅被访问一次。

图的存储结构有邻接矩阵和邻接链表,程序中是利用图的邻接矩阵方式进行存储进行遍历的。

图的遍历包括图的广度优先遍历与深度优先遍历。

同时图的深度优先遍历有递归和非递归算法,本设计采用递归的方法。

对于广度优先遍历,利用辅助队列进行了遍历。

熟悉掌握了图遍历的形式和邻接矩阵。

此程序是采用C语言来编写的,并在Visual C++下调试运行通过。

整个程序,思路清楚,并有相应的提示信息,格式整洁,易于程序操作、运行和取得相应的结果。

关键词:图、遍历、邻接矩阵、递归AbstractWith the continuous development of science and technology, computers have been widely used computer technology to more and more people use computer technology in the 21st century is bound to see further development."Data structure" is a computer program designed by an important theoretical basis of technology, it is not only a core of computer science courses, and other Science and Technology has become a popular elective professional.This map is designed to carry out the depth and breadth of the traverse, the so-called plans are ergodicity of the map from a starting point to visit all over the map in the rest of the peak, and so that each vertex has been visited only once. Map of the structure of the storage adjacency matrix and adjacency list, the process is the use of the map of the storage adjacency matrix approach for the traverse. Figure traverse the map, including the depth and breadth-first traversal traversal priority. At the same time, plans are ergodicity priority to the depth of recursive and non-recursive algorithm, the design uses recursion. Thebreadth-first traversal, using auxiliary queue for the traverse. Traverse familiar with the map and in the form of adjacent matrix. This procedure is used to write the C language and Visual C + + debugger running through the next. The whole process, clear thinking, and a corresponding message format clean, easy-to-operating procedures, operation and achieve results.Keyword:The diagram、 time Li、 abutment matrix、 pass to return《数据结构》课程设计--图的遍历设计一、引言数据结构是一门重要的课程,在于初级阶段它要求:学会分析研究计算机加工的数据结构特性,以便为应用涉及的数据选择适当的逻辑结构、存储结构以及相应的算法。

数据结构的思想应用甚广,掌握好它有利于对计算机程序的设计,当然在其他理工类课程中也是起着犹为重要的地位。

图是种较线性表和树更为负载的数据结构。

在图形结构中,顶点之间的关系可以是任意的,任意两个元素之间都可能有相关的关系,这就优于了线性表。

因此,图的应用极为广泛,特别是近年来的迅速发展,已渗入到了诸如语言学、逻辑学、物理、化学、电讯工程、计算机科学以及数学的其他分支中。

本程序以实现图的深度和广度遍历,从中获取了不少宝贵的经验。

二、设计目的与任务1、课程设计的目的本学期我们对《数据结构》这门课程进行了学习。

这门课程是一门比较抽象而又实践性非常强的课程,为了更好地理解与运用所学知识,提高动手能力,我们进行了此次课程设计实习。

这次课程设计不但要求掌握《数据结构》中的各方面知识,还要求具备一定的C语言基础和编程能力。

具体说来,这次课程设计主要有三大方面目的。

一是让通过课程设计掌握《数据结构》中的知识。

对于《图的遍历》这一课题来说,所要求掌握的数据结构知识主要有:图的邻接矩阵存储结构、图的深度、广度优先搜索与周游算法实现。

二是通过练习巩固并提高大家的C语言知识,并初步了解Visual C++的知识,提高其编程能力与专业水平。

三是通过这次设计掌握对课程设计报告的书写规范。

2、课程设计的任务问题描述:实现从键盘上输入一个图的基本信息(图用邻矩阵表示),输出这个图的深度、广度优先序列。

设计要求:A)首先输入图的结点数->num:B)依次输入图的各条边(数据之间用空格隔开):C)输出的形式:按用户选择的遍历方法给出遍历顺序,各字符间用->分隔。

D)程序所能达到的功能:能够按要求输出所要的结果。

三、设计方案与实施1、总体设计本课题要求采取邻接矩阵的存储结构。

邻接矩阵存储结构中利用两个数组分别存储数据元素(顶点)的信息和数据元素之间的关系(边)的信息。

其形式如:在程序一开始必须先定义邻接矩阵并对邻接矩阵进行初始化,然后根据所输入的相关信息,包括图的顶点数、边数、权值,以及各条边的起点与终点序号,建立图的邻接矩阵。

假设初始状态是图中所有顶点未曾被访问,首先访问初始点,然后依次访问它未被访问的邻接点,直至图中所有和该点有路径相通的顶点都被访问到;若此时仍有顶点未被访问到,则从另一个未被访问的顶点出发,重复上述过程,直至所有点都被访问到为止(程序中的几个循环语句便是这个的关键)。

这也就要到了递归的过程。

所以深度优先遍历中必须设一标志数组以标记结点是否被访问。

图的广度优先遍历是从初始点出发,访问初始点,再访问初始点的邻接点。

当初始点的所有邻接点都被访问过时,再依次访问各邻接点的邻接点。

如此循环下去。

算法的实现必须依靠辅助队列,结点被访问后,对其进行标记(标记数组),并将结点入队列。

所以要实现算法必须先建立一个元素类型为整形的空队列,并定义队首与队尾指针,同时也要定义一个标志数组以标记结点是否被访问。

同样,也是从初始点出发开始访问,访问初始点并标记,然后将已访问过的初始点序号入队。

当队列非空时进行循环处理,删除队首元素。

然后在开始的循环中进行另一个循环以便找出邻接点。

如此便可以实现图的深度遍历。

模块图 2、详细设计Int Locate(MGraph G,char c){ 循环找出c 在数组中的位置并返回 }Void CreateUDN(MGraph &G){ 输入边数和顶点数 输入顶点输入一边的起点、终点、权值 确定输入点的位置 权值存入 }Void VisitFunc(MGraph G,int a){ 输出访问点 }Int FirstAdjVex(MGraph G,int v){主函数 Main() 确定顶点的位置 Locate () 初始队列 InitQueue() 访问顶点 VisitFunc()初始化矩阵 CreateUDN () 访问下一邻接点 NextAdjVex ()访问首个节点 FirstAdjVex () 深度优先遍历 DFSTraverse () 从某点出发遍历 DFS ()广度优先遍历 BFSTraverse () 删除队列中元素 DeQueue() 添加队列元素 EnQueue()判断队列空否QueueEmpty ()判断条件循环找到第一个邻接点}Int NextAdjVex(MGraph G,int v,int w){ 判断条件循环找到下一邻接点}Void DFS(MGraph G,int v){标记访问的调用访问函数递归过程}Void DFSTraverse(MGraph G){标记数组初始化调用DFS函数}InitQueue(LinkQueue &Q){创建队列}EnQueue(LinkQueue &Q,int e){向队列中添加元素}DeQueue(LinkQueue &Q,int &e){删除指定元素}QueueEmpty(LinkQueue Q){判断是否为空}BFSTraverse(MGraph G){将标记数组赋为零循环找出未标记的进行访问且标记将元数的序号入列{队列不同首元素序号出队列循环找出邻接点访问并标记将元素序号入列}}Void main(){创建邻接矩阵调用深度遍历函数创建队列调用广度优先遍历输出矩阵}3、程序清单#include "stdio.h"#include"stdlib.h"#define INF 10000#define max 20int visited[max];typedef struct ArcCell{int adj;}ArcCell,AdjMatrix[max][max];typedef struct{char vexs[max];AdjMatrix arcs;int vexnum,arcnum;}MGraph;typedef struct QNode{char data;struct QNode *next;}QNode,*QueuePtr;typedef struct{QueuePtr front;QueuePtr rear;}LinkQueue;int Locate(MGraph G,char c) {for(int i=0;i<G.vexnum;i++) if(G.vexs[i]==c) return i;return -1;}void CreateUDN(MGraph &G){int i,j,k;char v1,v2,w,t;printf("请输入顶点和边数");scanf("%d%d",&G.vexnum,&G.arcnum);t=getchar();for(i=0;i<G.vexnum;++i){printf("请输入第%d个顶点的名字",i+1); scanf("%c",&G.vexs[i]);t=getchar();//获取回车}for(i=0;i<G.vexnum;i++)for(j=0;j<G.vexnum;j++)G.arcs[i][j].adj=INF;for(k=0;k<G.arcnum;++k){printf("请输入%d边的起点:",k+1);scanf("%c",&v1);t=getchar();printf("请输入%d边的终点:",k+1);scanf("%c",&v2);t=getchar();printf("请输入%d权值:",k+1);scanf("%c",&w);t=getchar();i=Locate(G,v1);j=Locate(G,v2);G.arcs[i][j].adj=w;G.arcs[j][i].adj=w;}}void VisitFunc(MGraph G,int a){printf("%c ",G.vexs[a]);//访问a输出}int FirstAdjVex(MGraph G,int v){int i;if(v>=0 &&v<G.vexnum){for(i=0;i<G.vexnum;i++)if(G.arcs[v][i].adj!=INF)return i;}return -1;}int NextAdjVex(MGraph G,int v,int w){int i;if(v>=0 && v<G.vexnum && w>=0 && w<G.vexnum) {for( i=w+1;i<G.vexnum;i++)if(G.arcs[v][i].adj!=INF)return i;}return -1;}void DFS(MGraph G,int v){visited[v]=1;VisitFunc(G,v);for(intw=FirstAdjVex(G,v);w>=0;w=NextAdjVex(G,v,w)) {if(!visited[w]){printf("->");DFS(G,w);}}}void DFSTraverse(MGraph G){int v;for(v=0;v<G.vexnum;v++)visited[v]=0;for(v=0;v<G.vexnum;v++)if(!visited[v]){DFS(G,v);}}void InitQueue(LinkQueue &Q){Q.front=Q.rear=(QueuePtr)malloc(sizeof(QNode)); if(!Q.front) exit(-1);Q.front->next=NULL;}void EnQueue(LinkQueue &Q,int e){QueuePtr p;p=(QueuePtr)malloc(sizeof(QNode));if(!p) exit(-1);p->data=e;p->next=NULL;Q.rear->next=p;Q.rear=p;}void DeQueue(LinkQueue &Q,int &e){ QueuePtr p;if(Q.front==Q.rear) return ;p=Q.front->next;e=p->data;Q.front->next=p->next;if(Q.rear==p) Q.rear=Q.front; free(p);}int QueueEmpty(LinkQueue Q){if(Q.rear==Q.front)return 0;return 1;}int visit[max];void BFSTraverse(MGraph G){int v,w;int u;LinkQueue Q;for(v=0;v<G.vexnum;++v)visit[v]=0;InitQueue(Q);for(v=0;v<G.vexnum;++v)if(!visit[v]){visit[v]=1;VisitFunc(G,v);EnQueue(Q,v);while(QueueEmpty(Q)){DeQueue(Q,u);for(w=FirstAdjVex(G,u);w>=0;w=NextAdjVex(G,u,w))if(!visit[w]){visit[w]=1;printf("->");VisitFunc(G,w);EnQueue(Q,w);}}}}void main(){MGraph G;CreateUDN(G);printf("\n深度优先遍历:\n"); DFSTraverse(G);printf("\n广度优先遍历:\n"); BFSTraverse(G);printf("\n邻接矩阵为:\n");for(int i=0;i<G.vexnum;i++) {for(int j=0;j<G.vexnum;j++) printf("%3c",G.arcs[i][j]); printf("\n");}}4、程序调试与体会程序的调试是一个很重要的方面,本题目有个创建矩阵的函数这是个基础,如果这里出了差错当然后面的模块也就无法进行了。

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