数据结构图的实验报告
数据结构实验三实验报告
数据结构实验三实验报告数据结构实验三实验报告一、实验目的本次实验的目的是通过实践掌握树的基本操作和应用。
具体来说，我们需要实现一个树的数据结构，并对其进行插入、删除、查找等操作，同时还需要实现树的遍历算法，包括先序、中序和后序遍历。
二、实验原理树是一种非线性的数据结构，由结点和边组成。
树的每个结点都可以有多个子结点，但是每个结点只有一个父结点，除了根结点外。
树的基本操作包括插入、删除和查找。
在本次实验中，我们采用二叉树作为实现树的数据结构。
二叉树是一种特殊的树，每个结点最多只有两个子结点。
根据二叉树的特点，我们可以使用递归的方式实现树的插入、删除和查找操作。
三、实验过程1. 实现树的数据结构首先，我们需要定义树的结点类，包括结点值、左子结点和右子结点。
然后，我们可以定义树的类，包括根结点和相应的操作方法，如插入、删除和查找。
2. 实现插入操作插入操作是将一个新的结点添加到树中的过程。
我们可以通过递归的方式实现插入操作。
具体来说，如果要插入的值小于当前结点的值，则将其插入到左子树中；如果要插入的值大于当前结点的值，则将其插入到右子树中。
如果当前结点为空，则将新的结点作为当前结点。
3. 实现删除操作删除操作是将指定的结点从树中移除的过程。
我们同样可以通过递归的方式实现删除操作。
具体来说，如果要删除的值小于当前结点的值，则在左子树中继续查找；如果要删除的值大于当前结点的值，则在右子树中继续查找。
如果要删除的值等于当前结点的值，则有三种情况：- 当前结点没有子结点：直接将当前结点置为空。
- 当前结点只有一个子结点：将当前结点的子结点替代当前结点。
- 当前结点有两个子结点：找到当前结点右子树中的最小值，将其替代当前结点，并在右子树中删除该最小值。
4. 实现查找操作查找操作是在树中寻找指定值的过程。
同样可以通过递归的方式实现查找操作。
具体来说，如果要查找的值小于当前结点的值，则在左子树中继续查找；如果要查找的值大于当前结点的值，则在右子树中继续查找。
数据结构试验报告-图的基本操作
中原工学院《数据结构》实验报告学院：计算机学院专业：计算机科学与技术班级：计科112姓名：康岩岩学号：201100814220 指导老师：高艳霞2012-11-22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。
【设计思路】【代码整理】#include "stdafx.h"#include <iostream>#include <malloc.h>using namespace std;typedef int Status;#define OK 1#define ERROR 0#define OVERFLOW -1#define MAX_SIZE 20typedef enum{DG,DN,UDG,UDN}Kind;typedef struct ArcNode{int adjvex; //顶点位置struct ArcNode *nextarc; //下一条弧int *info; //弧信息};typedef struct{char info[10]; //顶点信息ArcNode *fistarc; //指向第一条弧}VNode,AdjList[MAX_SIZE];typedef struct{AdjList vertices;int vexnum,arcnum; //顶点数，弧数int kind; //图的种类，此为无向图}ALGraph;//这是队列的节点，仅用于广度优先搜索typedef struct Node{int num;struct Node* next;};//队列的头和尾typedef struct{Node * front;Node *rear;}PreBit;int LocateV ex(ALGraph G,char info[]);//定位顶点的位置Status addArcNode(ALGraph &G,int adjvex); //图中加入弧Status CreatGraph(ALGraph&G);//创建图的邻接表Status DFSTraverse(ALGraph G);//深度优先搜索Status BFSTraverse(ALGraph G);//广度优先搜索Status DFS(ALGraph G,int v);//深度优先搜索中的数据读取函数，用于递归bool visited[MAX_SIZE]; // 访问标志数组//初始化队列Status init_q(PreBit&P_B){P_B.front=P_B.rear=(Node*)malloc(sizeof(Node));if(!P_B.front){exit(OVERFLOW);}P_B.front->next=NULL;}//将数据入队Status en_q(PreBit & P_B,int num){Node *p=(Node*)malloc(sizeof(Node));if(!p){exit(OVERFLOW);}p->num=num;p->next=NULL;P_B.rear->next=p;P_B.rear=p;return OK;}//出队Status de_q(PreBit & P_B){if(P_B.front==P_B.rear){return ERROR;}Node* p=P_B.front->next;P_B.front->next=p->next;if(P_B.rear==p){P_B.rear=P_B.front;}free(p);return OK;}Status CreatGraph(ALGraph&G){cout<<"请输入顶点数目和弧数目"<<endl;cin>>G.vexnum>>G.arcnum;//依次输入顶点信息for(int i=0;i<G.vexnum;i++){cout<<"请输入顶点名称"<<endl;cin>>G.vertices[i].info;G.vertices[i].fistarc=NULL;}//依次输入弧信息for(int k=1;k<=G.arcnum;k++){char v1[10],v2[10]; //用于表示顶点名称的字符数组int i,j; //表示两个顶点的位置BACK: //返回点cout<<"请输入第"<<k<<"条弧的两个顶点"<<endl;cin>>v1>>v2;i=LocateV ex(G,v1); //得到顶点v1的位置j=LocateV ex(G,v2); //得到顶点v2的位置if(i==-1||j==-1){ //头信息不存在则返回重输cout<<"不存在该节点!"<<endl;goto BACK; //跳到BACK 返回点}addArcNode(G,i); //将弧的顶点信息插入表中addArcNode(G,j);}return OK;}//倒序插入弧的顶点信息Status addArcNode(ALGraph &G,int adjvex){ArcNode *p; //弧节点指针p=(ArcNode*)malloc(sizeof(ArcNode));p->adjvex=adjvex;p->nextarc=G.vertices[adjvex].fistarc;//指向头结点的第一条弧G.vertices[adjvex].fistarc=p; //头结点的第一条弧指向p，即将p作为头结点的第一条弧return OK;}//定位顶点的位置int LocateV ex(ALGraph G,char info[]){for(int i=0;i<G.vexnum;i++){if(strcmp(G.vertices[i].info,info)==0){ //头结点名称与传入的信息相等，证明该头节点存在return i; //此时返回位置}}return -1;}//深度优先搜索Status DFSTraverse(ALGraph G){for(int v=0;v<G.vexnum;v++){visited[v]=false;}char v1[10];int i;BACK:cout<<"请输入首先访问的顶点"<<endl;cin>>v1;i=LocateV ex(G,v1);if(i==-1){cout<<"不存在该节点!"<<endl;goto BACK;}DFS(G,i);return OK;}//深度优先搜索递归访问图Status DFS(ALGraph G,int v){visited[v]=true;cout<<G.vertices[v].info<<" ";//输出信息ArcNode *p;p=G.vertices[v].fistarc; //向头节点第一条while(p) //当弧存在{if(!visited[p->adjvex]){DFS(G,p->adjvex); //递归读取}p=p->nextarc;}return OK;}//广度优先搜索Status BFSTraverse(ALGraph G){for(int v=0;v<G.vexnum;v++){visited[v]=false;}char v1[10];int v;BACK:cout<<"请输入首先访问的顶点"<<endl;cin>>v1;v=LocateV ex(G,v1);if(v==-1){cout<<"不存在该节点!"<<endl;goto BACK;}PreBit P_B;init_q(P_B);ArcNode *p;visited[v]=true;cout<<G.vertices[v].info<<" ";//输出信息en_q(P_B,v); //将头位置v入队while(P_B.front!=P_B.rear){//当队列不为空时，对其进行访问int w=P_B.front->next->num;//读出顶点位置de_q(P_B);//顶点已经访问过，将其出队列p=G.vertices[w].fistarc;//得到与顶点相关的第一条弧while(p){if(!visited[p->adjvex]){en_q(P_B,p->adjvex);//将弧入队，但不读取，只是将其放在队尾}p=p->nextarc;}}return OK;}int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){ALGraph G;CreatGraph(G);cout<<"深度优先搜索图:"<<endl;DFSTraverse(G);cout<<endl;cout<<"广度优先搜索图:"<<endl;BFSTraverse(G);cout<<endl;system("pause");return 0;}。
数据结构实验报告--图
数据结构实验报告--图
数据结构实验报告--图
1、实验目的
本实验主要旨在通过实践操作，深入理解图这种数据结构的基本概念、性质和基本操作，掌握图的存储结构与常见算法。
2、实验环境
本次实验使用编程语言C++，在Windows平台下进行开发和运行。
3、实验内容
3.1 图的定义与基本概念
在本章中，我们将介绍图的基本概念，包括有向图与无向图、顶点与边、度与入度出度、连通性等。
3.2 图的存储结构
在本章中，我们将介绍图的几种存储结构，包括邻接矩阵、邻接表和十字链表，以及它们的优缺点和适用场景。
3.3 图的遍历
在本章中，我们将介绍图的两种常用的遍历算法，即深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并分别给出它们的实现代码和应用场景。
3.4 最短路径
在本章中，我们将介绍图的最短路径问题，包括单源最短路径和全源最短路径。
我们将使用Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法来解决这些问题，并给出它们的实现代码和应用场景。
3.5 最小树
在本章中，我们将介绍图的最小树问题，即找到一棵树使得树上的边的权值之和最小。
我们将使用Prim算法和Kruskal算法来解决这个问题，并给出它们的实现代码和应用场景。
4、实验步骤和结果
在本章中，我们将详细介绍实验的具体步骤，并给出实验结果的详细分析和说明。
5、实验总结
在本章中，我们将对整个实验进行总结，总结实验中遇到的问题、解决方案和经验教训。
6、附件
本实验报告所涉及的附件包括实验代码和运行结果的截图。
7、法律名词及注释
本文所涉及的法律名词和注释详见附件中的相关文件。
数据结构图实验报告
数据结构图实验报告数据结构图实验报告1. 引言数据结构是计算机科学中的重要概念之一，它研究数据的组织、存储和管理方式。
图作为一种重要的数据结构，广泛应用于各个领域，如网络拓扑、社交网络分析等。
本实验旨在通过实际操作，深入理解数据结构图的基本概念和操作。
2. 实验目的本实验的主要目的是掌握图的基本概念和相关操作，包括图的创建、遍历、搜索和最短路径算法等。
3. 实验环境本实验使用C++语言进行编程，采用图的邻接矩阵表示法进行实现。
4. 实验内容4.1 图的创建在实验中，我们首先需要创建一个图。
通过读取输入文件中的数据，我们可以获得图的顶点数和边数，并根据这些信息创建一个空的图。
4.2 图的遍历图的遍历是指从图的某个顶点出发，按照一定的规则依次访问图中的其他顶点。
常用的图的遍历算法有深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。
我们可以通过实验来比较这两种遍历算法的效率和应用场景。
4.3 图的搜索图的搜索是指从图的某个顶点出发，找到与之相关的特定顶点或边。
常用的图的搜索算法有深度优先搜索和广度优先搜索。
在实验中，我们可以通过输入特定的顶点或边，来观察图的搜索算法的执行过程和结果。
4.4 图的最短路径算法图的最短路径算法是指在图中找到两个顶点之间的最短路径。
常用的最短路径算法有迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法。
通过实验，我们可以比较这两种算法的执行效率和应用场景。
5. 实验结果与分析通过实验，我们可以得到以下结论：- 图的邻接矩阵表示法在创建和操作图的过程中具有较高的效率。
- 深度优先搜索算法适用于查找图中的连通分量和回路等问题。
- 广度优先搜索算法适用于查找图中的最短路径和最小生成树等问题。
- 迪杰斯特拉算法适用于求解单源最短路径问题，而弗洛伊德算法适用于求解多源最短路径问题。
6. 实验总结通过本次实验，我们深入学习了数据结构图的基本概念和相关操作。
图作为一种重要的数据结构，具有广泛的应用价值。
在今后的学习和工作中，我们可以运用所学的知识，解决实际问题，提高工作效率。
数据结构实验报告—图
《算法与数据结构》课程实验报告一、实验目的1.实现图的存储结构;2.通过图的相关算法实现，掌握其算法思想。
二、实验内容及要求1.无向带权图的存储结构(邻接矩阵、邻接表等自选)2.实现图的相关算法(1)计算指定顶点的度(2)图的深度优先遍历和广度优先遍历算法(3)分别使用Kruskal和Prim算法求解该图的最小生成树三、系统分析（1）数据方面：定义图的模板基类，在模板类定义中的数据类型参数表<class T,class E>中，T是定点数据的类型，E是边上所附数据的类型。
这个模板基类是按照带权无向图来定义的。
在该实验中定点的数据的类型为char型，边上所附数据的类型为int型。
且图的创建为无向图。
（2）功能方面：1.能够实现图的创建以及图的输出。
2.能够返回顶点在图中位置以及图中位置对应顶点的值。
3.返回当前图中的边数与顶点数。
4.返回输入边的权值。
5.能够插入一个顶点或插入顶点与之相关联的边。
6.删除边或删除顶点与之相关联的边。
7.计算顶点的度。
8.实现深度优先搜索、广度优先搜索遍历。
9.Kruskal算法、Prim算法生成最小生成树。
四、系统设计（1）设计的主要思路根据实验要求，首先确定图的存储结构，在根据存储结构编写模板类，并将需要实现的功能代码完善，再写出实现各个功能的菜单并进行调试。
由于在编写由图生成最小生成树中采用了最小堆以及并查集的算法，故需要将这两个个类的代码完成并进行调试。
最后将此次实验所涉及的类全部整理完全后，通过之前编写的菜单对功能进行依次调试，完成此次实验。
（2）数据结构的设计图是非线性结构，它的每一个顶点可以与多个其他顶点相关联，各顶点之间的关系是任意的。
可以用很多方法来存储图结构。
在此采用邻接矩阵来存储图结构。
首先将所有顶点的信息组织成一个顶点表，然后利用一个矩阵来表示各顶点之间的邻接关系，称为邻接矩阵。
下面针对带权无向图的邻接矩阵作出说明。
其中有一个类型为顺序表的顶点表向量VerticesList，用以存储顶点的信息，还有一个作为邻接矩阵使用的二维数组Edge，用以存储图中的边，其矩阵元素个数取决于顶点个数，与边数无关。
数据结构实验报告
数据结构实验报告一、实验目的数据结构是计算机科学中重要的基础课程，通过本次实验，旨在深入理解和掌握常见数据结构的基本概念、操作方法以及在实际问题中的应用。
具体目的包括：1、熟练掌握线性表（如顺序表、链表）的基本操作，如插入、删除、查找等。
2、理解栈和队列的特性，并能够实现其基本操作。
3、掌握树（二叉树、二叉搜索树）的遍历算法和基本操作。
4、学会使用图的数据结构，并实现图的遍历和相关算法。
二、实验环境本次实验使用的编程环境为具体编程环境名称，编程语言为具体编程语言名称。
三、实验内容及步骤（一）线性表的实现与操作1、顺序表的实现定义顺序表的数据结构，包括数组和表的长度等。
实现顺序表的初始化、插入、删除和查找操作。
2、链表的实现定义链表的节点结构，包含数据域和指针域。
实现链表的创建、插入、删除和查找操作。
（二）栈和队列的实现1、栈的实现使用数组或链表实现栈的数据结构。
实现栈的入栈、出栈和栈顶元素获取操作。
2、队列的实现采用循环队列的方式实现队列的数据结构。
完成队列的入队、出队和队头队尾元素获取操作。
（三）树的实现与遍历1、二叉树的创建以递归或迭代的方式创建二叉树。
2、二叉树的遍历实现前序遍历、中序遍历和后序遍历算法。
3、二叉搜索树的操作实现二叉搜索树的插入、删除和查找操作。
（四）图的实现与遍历1、图的表示使用邻接矩阵或邻接表来表示图的数据结构。
2、图的遍历实现深度优先遍历和广度优先遍历算法。
四、实验结果与分析（一）线性表1、顺序表插入操作在表尾进行时效率较高，在表头或中间位置插入时需要移动大量元素，时间复杂度较高。
删除操作同理，在表尾删除效率高，在表头或中间删除需要移动元素。
2、链表插入和删除操作只需修改指针，时间复杂度较低，但查找操作需要遍历链表，效率相对较低。
（二）栈和队列1、栈栈的特点是先进后出，适用于函数调用、表达式求值等场景。
入栈和出栈操作的时间复杂度均为 O(1)。
2、队列队列的特点是先进先出，常用于排队、任务调度等场景。
数据结构--图的实验报告
图的实验报告班级：电子091 学号：0908140620 姓名：何洁编号：19（一）实验要求创建一个图。
能够实现图的输入，插入顶点和边，利用队列进行深度和广度遍历。
（二）需求分析功能：1，输入图的信息；2，插入一个顶点；3插入一个边；4，删除一个顶点；5，删除一个边；6，深度优先遍历；7，广度优先遍历；8退出。
（三）概要设计本程序采用的是模板类，抽象数据类型有：T,E。
类：template <class T,class E>class Graphmtx {friend istream & operator>>(istream& in,Graphmtx<T, E>& G);friend ostream & operator<<(ostream& out, Graphmtx<T, E>& G);//输出public:Graphmtx(int sz=30, E max=0); //构造函数~Graphmtx () //析构函数{ delete []VerticesList; delete []Edge; }T getValue (int i) {//取顶点i 的值, i 不合理返回0return i >= 0 && i <= numVertices ?V erticesList[i] : NULL;}E getWeight (int v1, int v2) { //取边(v1,v2)上权值return v1 != -1 && v2 != -1 ? Edge[v1][v2] : 0;}int NumberOfEdges(){return numEdges;} //返回当前边数int NumberOfVertices(){return numVertices;} //返回当前顶点int getFirstNeighbor (int v);//取顶点v 的第一个邻接顶点int getNextNeighbor (int v, int w);//取v 的邻接顶点w 的下一邻接顶点bool insertVertex (const T& vertex);//插入顶点vertexbool insertEdge (int v1, int v2, E cost);//插入边(v1, v2),权值为costbool removeVertex (int v);//删去顶点v 和所有与它相关联的边bool removeEdge (int v1, int v2);//在图中删去边(v1,v2)int getVertexPos (T vertex) {//给出顶点vertex在图中的位置for (int i = 0; i < numVertices; i++)if (VerticesList[i] == vertex) return i;return -1;}//int numVertexPos(T vertex);private:int maxVertices;int numEdges;int numVertices;T *VerticesList; //顶点表E **Edge; //邻接矩阵const E maxWeight;};（四）详细设计函数通过调用图类中的函数实现一些功能。
数据结构实验———图实验报告
数据结构实验报告目的要求１．掌握图的存储思想及其存储实现。
２．掌握图的深度、广度优先遍历算法思想及其程序实现。
３．掌握图的常见应用算法的思想及其程序实现。
实验容１．键盘输入数据，建立一个有向图的邻接表。
２．输出该邻接表。
3．在有向图的邻接表的基础上计算各顶点的度，并输出。
4．以有向图的邻接表为基础实现输出它的拓扑排序序列。
5．采用邻接表存储实现无向图的深度优先递归遍历。
6．采用邻接表存储实现无向图的广度优先遍历。
7．在主函数中设计一个简单的菜单，分别调试上述算法。
源程序：主程序的头文件：队列#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#define TRUE 1#define FALSE 0#define OK 1#define ERROR 0#define OVERFLOW -2typedef int QElemT ype;typedef struct QNode{ //队的操作QElemT ype data;struct QNode *next;}QNode,*QueuePtr;typedef struct {QueuePtr front;QueuePtr rear;}LinkQueue;void InitQueue(LinkQueue &Q){ //初始化队列Q.front =Q.rear =(QueuePtr)malloc(sizeof(QNode));if(!Q.front) exit(OVERFLOW); //存储分配失败Q.front ->next =NULL;}int EnQueue(LinkQueue &Q,QElemT ype e) //插入元素e为Q的新的队尾元素{QueuePtr p;p=(QueuePtr)malloc(sizeof(QNode));if(!p) exit(OVERFLOW);p->data=e;p->next=NULL;Q.rear->next=p;Q.rear =p;return OK;}int DeQueue(LinkQueue &Q,QElemT ype &e) //删除Q的队头元素，用e返回其值{ if(Q.front ==Q.rear ) return ERROR;QueuePtr p;p=Q.front ->next;e=p->data;Q.front->next=p->next ;if(Q.rear==p) Q.rear =Q.front ;free(p);return OK;}主程序：#include <stdio.h>#include<stdlib.h>#include"duilie.h"#define TRUE 1#define FALSE 0#define Status int#define MAX_VERTEX_NUM 8 /*顶点最大个数*/#define VertexType char /*顶点元素类型*/enum BOOlean {False,True};BOOlean visited[MAX_VERTEX_NUM]; //全局变量——访问标志数组typedef struct ArcNode{int adjvex;struct ArcNode *nextarc;int weight; /*边的权*/}ArcNode; /*表结点*/typedef struct VNode{ int degree,indegree;/*顶点的度，入度*/VertexType data;ArcNode *firstarc;}VNode/*头结点*/,AdjList[MAX_VERTEX_NUM];typedef struct{ AdjList vertices;int vexnum,arcnum;/*顶点的实际数，边的实际数*/}ALGraph;//建立图的邻接表void creat_link(ALGraph *G){ int i,j;ArcNode *s;printf("请依次输入顶点数、边数：");scanf("%d%d",&G->vexnum,&G->arcnum);for (i=0;i<G->vexnum;i++){ G->vertices[i].data='A'+i;G->vertices[i].firstarc=NULL;}for (i=0;i<G->vexnum;){ printf("请输入顶点的数组坐标(若退出，请输入-1)：");scanf("%d",&i);if(i==-1) break;printf("请输入顶点所指向下一个顶点的数组坐标：");scanf("%d",&j);s=(ArcNode *)malloc(sizeof(ArcNode));s->adjvex=j;s->nextarc=G->vertices[i].firstarc;G->vertices[i].firstarc=s;}}// 输出邻接表void visit(ALGraph G){ int i;ArcNode *p;printf("%4s%6s%18s\n","NO","data","adjvexs of arcs");for (i=0;i<G.vexnum;i++){printf("%4d%5c ",i,G.vertices[i].data);for(p=G.vertices[i].firstarc;p;p=p->nextarc)printf("%3d",p->adjvex);printf("\n");}}// 计算各顶点的度及入度void cacu(ALGraph *G){ArcNode *p;int i;for (i=0;i<G->vexnum;i++){G->vertices[i].degree=0;G->vertices[i].indegree=0;}//度与初度初始化为零for (i=0;i<G->vexnum;i++)for(p=G->vertices[i].firstarc;p;p=p->nextarc){G->vertices[i].degree++;G->vertices[p->adjvex].degree++;G->vertices[p->adjvex].indegree++;}}void print_degree(ALGraph G){int i;printf("\n Nom data degree indegree\n");for (i=0;i<G.vexnum;i++)printf("\n%4d%5c%7d%8d",i,G.vertices[i].data,G.vertices[i].degree,G.vertices[i].indegree);printf("\n");}// 拓扑排序Status T opologiSort(ALGraph G){int i,count,top=0,stack[50];ArcNode *p;cacu(&G);print_degree(G);printf("\nT opologiSort is \n");for(i=0;i<G.vexnum;i++)if(!G.vertices[i].indegree) stack[top++]=i;count=0;while(top!=0){i=stack[--top];if (count==0) printf("%c",G.vertices[i].data);else printf("-->%c",G.vertices[i].data);count++;for(p=G.vertices[i].firstarc;p;p=p->nextarc)if (!--G.vertices[p->adjvex].indegree)stack[top++]=p->adjvex;}if (count<G.vexnum)return(FALSE); else return(TRUE);}//在图G中寻找第v个顶点的第一个邻接顶点int FirstAdjVex(ALGraph G,int v){if(!G.vertices[v].firstarc) return 0;else return(G.vertices[v].firstarc->adjvex);}//在图G中寻找第v个顶点的相对于u的下一个邻接顶点int NextAdjVex(ALGraph G,int v,int u){ArcNode *p;p=G.vertices[v].firstarc;while(p->adjvex!=u) p=p->nextarc; //在顶点v的弧链中找到顶点u if(p->nextarc==NULL) return 0; //若已是最后一个顶点，返回0 else return(p->nextarc->adjvex); //返回下一个邻接顶点的序号}//采用邻接表存储实现无向图的深度优先递归遍历void DFS(ALGraph G,int i){ int w;visited[i]=True; //访问第i个顶点printf("%d->",i);for(w=FirstAdjVex(G,i);w;w=NextAdjVex(G,i,w))if(!visited[w]) DFS(G,w); //对尚未访问的邻接顶点w调用DFS}void DFSTraverse(ALGraph G){ int i;printf("DFSTraverse:");for(i=0;i<G.vexnum;i++) visited[i]=False; //访问标志数组初始化for(i=0;i<G.vexnum;i++)if(!visited[i]) DFS(G,i); //对尚未访问的顶点调用DFS}//按广度优先非递归的遍历图G，使用辅助队列Q和访问标志数组visitedvoid BFSTraverse(ALGraph G){int i,u,w;LinkQueue Q;printf("BFSTreverse:");for(i=0;i<G.vexnum;i++) visited[i]=False; //访问标志数组初始化InitQueue(Q); //初始化队列for(i=0;i<G.vexnum;i++)if(!visited[i]){visited[i]=True; //访问顶点iprintf("%d->",i);EnQueue(Q,i); //将序号i入队列while(!(Q.front ==Q.rear)) //若队列不空，继续{DeQueue(Q,u); //将队头元素出队列并置为ufor(w=FirstAdjVex(G,u);w;w=NextAdjVex(G,u,w))if(!visited[w]) //对u的尚未访问的邻接顶点w进行访问并入队列{ visited[w]=True;printf("%d->",w);EnQueue(Q,w);}}}}void main(){ALGraph G;int select;printf(" 图的有关操作实验\n ");do{printf("\n1 创建一个有向图的邻接表 2 输出该邻接表\n");printf("3.输出该有向图的度和入度 4.输出该有向图拓扑排序序列\n");printf("5.创建一个无向图的邻接表 6.深度优先递归遍历该无向图\n");printf("7.广度优先遍历该无向图0.退出\n");printf("请输入选择：");scanf("%d",&select);switch(select){case 1:printf("\n创建一个有向图的邻接表：\n");creat_link(&G);break;case 2:printf("\n输出该邻接表：\n");visit(G);break;case 3:printf("\n输出该有向图的度和入度：\n");cacu(&G);print_degree(G);break;case 4:printf("\n输出该有向图拓扑排序序列：\n");if(!T opologiSort(G))printf("T oposort is not success!");break;case 5:printf("\n创建一个无向图的邻接表: \n");creat_link(&G);break;case 6:printf("\n深度优先递归遍历该无向图: \n");DFSTraverse(G);break;case 7:printf("\n广度优先遍历该无向图：\n");BFSTraverse(G);break;case 0:break;default:printf("输入选项错误！重新输入！\n");}}while(select);}运行结果截图：1.主菜单界面：2.创建一个有向图的领接表3.输出该邻接表4. 在有向图的邻接表的基础上计算各顶点的度，并输出。
数据结构图实验报告
1. 了解熟知图的定义和图的基本术语，掌握图的几种存储结构。
2. 掌握邻接矩阵和邻接表定义及特点，并通过实例解析掌握邻接矩阵和邻接表的类型定义。
3. 掌握图的遍历的定义、复杂性分析及应用，并掌握图的遍历方法及其基本思想。
1. 建立无向图的邻接矩阵2. 图的深度优先搜索3. 图的广度优先搜索建立无向图的邻接矩阵：源代码：#include "stdio.h"#include "stdlib.h"#define MAXSIZE 30typedef structchar vertex[MAXSIZE];//顶点为字符型且顶点表的长度小于MAXSIZEint edges[MAXSIZE][MAXSIZE];//边为整形且 edges 为邻近矩阵}MGraph;//MGraph 为采用邻近矩阵存储的图类型void CreatMGraph(MGraph *g,int e,int n){//建立无向图的邻近矩阵 g- >egdes，n 为顶点个数， e 为边数int i,j,k;printf("Input data of vertexs(0~n-1):\n");for(i=0;i<n;i++)g- >vertex[i]=i; //读入顶点信息for(i=0;i<n;i++)for(j=0;j<n;j++)g- >edges[i][j]=0; //初始化邻接矩阵for(k=1;k<=e;k++)//输入 e 条边{printf("Input edges of(i,j):");scanf("%d,%d",&i,&j);g- >edges[i][j]=1;g- >edges[j][i]=1;}void main(){int i,j,n,e;MGraph *g; //建立指向采用邻接矩阵存储图类型指针g=(MGraph*)malloc(sizeof(MGraph));//生成采用邻接举证存储图类型的存储空间printf("Input size of MGraph:"); //输入邻接矩阵的大小scanf("%d",&n);printf("Input number of edge:"); //输入邻接矩阵的边数scanf("%d",&e);CreatMGraph(g,e,n); //生成存储图的邻接矩阵printf("Output MGraph:\n");//输出存储图的邻接矩阵for(i=0;i<n;i++){for(j=0;j<n;j++)printf("%4d",g- >edges[i][j]);printf("\n");}}1) 源代码：#include "stdio.h"#include "stdlib.h"#define MAXSIZE 30typedef struct node//邻接表结点{int adjvex;//邻接点域struct node *next;//指向下一个邻接边结点的指针域}EdgeNode; //邻接表结点类型typedef struct vnode//顶点表结点{int vertex;//顶点域EdgeNode *firstedge; // 指向邻接表第一个邻接边节点的指针域}VertexNode;//顶点表结点类型void CreatAdjlist(VertexNode g[],int e,int n){//建立无向图的邻接表， n 为顶点数， e 为边数， g[]存储 n 个顶点表结点EdgeNode *p;int i,j,k;printf("Input data of vetex(0~n-1);\n");for(i=0;i<n;i++)//建立有 n 个顶点的顶点表{g[i].vertex=i; //读入顶点 i 信息g[i].firstedge=NULL; //初始化指向顶点 i 的邻接表表头指针}for (k=1;k<=e;k++)//输入 e 条边{printf("Input edge of(i,j):");scanf("%d,%d",&i,&j);p=(EdgeNode*)malloc(sizeof(EdgeNode));p- >adjvex=j; //在顶点 vi 的邻接表中添加邻接点为j 的结点p- >next=g[i].firstedge; //插入是在邻接表表头进行的g[i].firstedge=p;p=(EdgeNode*)malloc(sizeof(EdgeNode));p- >adjvex=i; //在顶点 vj 的邻接表中添加邻接点为 i 的结点p- >next=g[j].firstedge; //插入是在邻接表表头进行的g[j].firstedge=p;}}int visited[MAXSIZE]; //MAXSIZE 为大于或者等于无向图顶点个数的常量void DFS(VertexNode g[],int i){EdgeNode *p;printf("%4d",g[i].vertex); //输出顶点 i 信息，即访问顶点 i visited[i]=1;p=g[i].firstedge; //根据顶点 i 的指针 firstedge 查找其邻接表的第一个邻接边结点while(p!=NULL){if(!visited[p- >adjvex]) //如果邻接的这个边结点未被访问过DFS(g,p- >adjvex); //对这个边结点进行深度优先搜索p=p- >next; //查找顶点 i 的下一个邻接边结点}}void DFSTraverse(VertexNode g[],int n){//深度优先搜索遍历以邻接表存储的图，其中 g 为顶点数， n 为顶点个数int i;for(i=0;i<n;i++)visited[i]=0; //访问标志置 0for(i=0;i<n;i++)//对 n 个顶点的图查找未访问过的顶点并由该顶点开始遍历if(!visited[i]) //当 visited[i]等于 0 时即顶点 i 未访问过DFS(g,i); //从未访问过的顶点 i 开始遍历}void main(){int e,n;VertexNode g[MAXSIZE]; //定义顶点表结点类型数组 gprintf("Input number of node:\n");//输入图中节点个数边的个数scanf("%d",&n);printf("Input number of edge:\n");//输入图中边的个数scanf("%d",&e);printf("Make adjlist:\n");CreatAdjlist(g,e,n); //建立无向图的邻接表printf("DFSTraverse:\n");DFSTraverse(g,n); //深度优先遍历以邻接表存储的无向图printf("\n");}1) 源代码：#include "stdio.h"#include "stdlib.h"#define MAXSIZE 30typedef struct node1//邻接表结点{int adjvex; //邻接点域struct node1 *next;//指向下一个邻接边结点的指针域}EdgeNode; //邻接表结点类型typedef struct vnode//顶点表结点{int vertex;//顶点域EdgeNode *firstedge; // 指向邻接表第一个邻接边结点的指针域}VertexNode; //顶点表结点类型void CreatAdjlist(VertexNode g[],int e,int n){ //建立无向图的邻接表，n 为顶点数，e 为边数，g[]存储 n 个顶点表结点EdgeNode *p;int i,j,k;printf("Input data of vetex(0~n-1):\n");for(i=0;i<n;i++) //建立有 n 个顶点的顶点表{g[i].vertex=i; //读入顶点 i 信息g[i].firstedge=NULL; //初始化指向顶点 i 的邻接表表头指针}for(k=1;k<=e;k++) //输入 e 条边{printf("Input edge of(i,j):");scanf("%d,%d",&i,&j);p=(EdgeNode *)malloc(sizeof(EdgeNode));p- >adjvex=j;//在定点 vi 的邻接表中添加邻接点为 j 的结点p- >next=g[i].firstedge;//插入是在邻接表表头进行的g[i].firstedge=p;p=(EdgeNode *)malloc(sizeof(EdgeNode));p- >adjvex=i; //在顶点 vj 的邻接表中添加邻接点为 i 的结点p- >next=g[j].firstedge; //插入是在邻接表表头进行的g[j].firstedge=p;}}typedef struct node{int data;struct node *next;}QNode; //链队列结点的类型typedef struct{QNode *front,*rear; //将头、尾指针纳入到一个结构体的链队列}LQueue; //链队列类型void Init_LQueue(LQueue **q) //创建一个带头结点的空队列{QNode *p;*q=(LQueue *)malloc(sizeof(LQueue)); //申请带头、尾指针的链队列p=(QNode *)malloc(sizeof(QNode)); //申请链队列的头结点p- >next=NULL;//头结点的 next 指针置为空(*q)- >front=p; //队头指针指向头结点(*q)- >rear=p; //队尾指针指向头结点}int Empty_LQueue(LQueue *q) //判队空{if(q- >front==q- >rear) //队为空return 1;elsereturn 0;}void In_LQueue(LQueue *q,int x) //入队{QNode *p;p=(QNode *)malloc(sizeof(QNode)); //申请新链队列结点p- >data=x;p- >next=NULL; //新结点作为队尾结点时其 next 域为空q- >rear- >next=p; //将新结点*p 链到原队尾结点之后q- >rear=p; //使队尾指针指向新的队尾结点*p}void Out_LQueue(LQueue *q,int *x) //出队{QNode *p;if(Empty_LQueue(q))printf("Queue is empty!\n");//对空，出队失败else{p=q- >front- >next; //指针 p 指向链队列第一个数据结点(即对头结点)q- >front- >next=p- >next;//头结点的 next 指针指向链队列第二个数据结点(即删除第一个数据结点)*x=p- >data; //将删除的对头结点数据经由 x 返回free(p);if(q- >front- >next==NULL) //出队后队为空，则置为空q- >rear=q- >front;}}int visited[MAXSIZE]; //MAXSIZE 为大于或者等于无向图顶点个数的常量void BFS(VertexNode g[],LQueue *Q,int i){//广度优先搜索遍历邻接表存储的图，g 为顶点表，Q 为队指针，i 为第 i 个顶点int j,*x=&j;EdgeNode *p;printf("%4d",g[i].vertex); //输出顶点 i 信息，即访问顶点 i visited[i]=1; //置顶点 i 为访问过标志In_LQueue(Q,i); //顶点 i 入队 Qwhile(!Empty_LQueue(Q)) //当队 Q 非空时{Out_LQueue(Q,x); //对头顶点出队并送 j (暂记为顶点 j )p=g[j].firstedge;// 根据顶点 j 的表头指针查找其邻接表的第一个邻接边结点while(p!=NULL){if(!visited[p- >adjvex])//如果邻接的这个边结点未被{printf("%4d",g[p- >adjvex].vertex); // 输出这个邻接边结点的顶点信息visited[p- >adjvex]=1; //置该邻接边结点为访问过标志In_LQueue(Q,p- >adjvex); //将该邻接边结点送人队 Q}p=p- >next;//在顶点j 的邻接表中查找j 的下一个邻接边结点}}}void main(){int e,n;VertexNode g[MAXSIZE];//定义顶点表结点类型数组 gLQueue *q;printf("Input number of node:\n"); //输入图中结点个数scanf("%d",&n);printf("Input number of edge:\n");//输入图中边的个数scanf("%d",&e);printf("Make adjlist:\n ");CreatAdjlist(g,e,n);//建立无向图的邻接表Init_LQueue(&q);//队列 q 初始化printf("BFSTraverse:\n");BFS(g,q,0); //广度优先遍历以邻接表存储的无向图printf("\n");}1．通过本次试验让我对图的遍历以及图的深度和广度优先搜索有了更深刻的记忆和理解，将课本理论的知识得以实践。
数据结构 图实验报告
数据结构图实验报告数据结构图实验报告引言：数据结构是计算机科学中非常重要的一个概念，它用于存储和组织数据，使得数据的操作更加高效和方便。
图是一种常见的数据结构，它由节点和边组成，用于表示各种实际问题中的关系和连接。
本实验旨在通过实际操作，深入理解图的基本概念和常见操作。
实验目的：1. 理解图的基本概念和特性；2. 掌握图的存储结构和基本操作；3. 实现图的遍历算法；4. 分析图的应用场景。
实验过程：1. 图的存储结构：在本次实验中，我们选择邻接矩阵来存储图。
邻接矩阵是一个二维数组，其中行和列分别表示图中的节点，数组元素表示节点之间的边的关系。
具体而言，如果节点i和节点j之间存在边，则邻接矩阵中的第i行第j列元素为1；否则为0。
2. 图的基本操作：在实验中，我们实现了以下几个图的基本操作：- 添加节点：通过向邻接矩阵中添加一行一列，并设置对应的边的关系，来添加一个节点；- 添加边：通过修改邻接矩阵中对应元素的值，来添加一条边；- 删除节点：通过删除邻接矩阵中对应行和列，并更新其他节点的索引，来删除一个节点；- 删除边：通过修改邻接矩阵中对应元素的值，来删除一条边；- 查找节点：通过遍历邻接矩阵，找到对应节点的索引；- 查找边：通过遍历邻接矩阵，找到对应边的关系。
3. 图的遍历算法：在实验中，我们实现了深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）两种图的遍历算法。
DFS通过递归的方式，先访问当前节点，再依次访问相邻节点，直到所有节点都被访问。
BFS则通过队列的方式，先访问当前节点，再依次访问当前节点的相邻节点，直到所有节点都被访问。
实验结果：通过实验，我们成功实现了图的存储结构和基本操作，并且正确实现了DFS和BFS两种遍历算法。
我们对不同规模的图进行了测试，并分析了算法的时间复杂度。
实验结果表明，邻接矩阵的存储结构在添加和删除节点时的时间复杂度较高，而在查找节点和边时的时间复杂度较低。
DFS和BFS的时间复杂度都为O(V+E)，其中V表示节点数，E表示边数。
数据结构实验报告(实验)
深 圳 大 学 实 验 报 告课程名称： 数据结构实验与课程设计 实验项目名称： 实验一：顺序表的应用 学院： 计算机与软件学院 专业： 指导教师： **报告人： 文成 学号： ********** 班级： 5 实验时间： 2012-9-17实验报告提交时间： 2012-9-24教务部制一、实验目的与要求：目的：1.掌握线性表的基本原理2.掌握线性表地基本结构3.掌握线性表地创建、插入、删除、查找的实现方法要求：1.熟悉C++语言编程2.熟练使用C++语言实现线性表地创建、插入、删除、查找的实现方法二、实验内容：Problem A: 数据结构——实验1——顺序表例程Description实现顺序表的创建、插入、删除、查找Input第一行输入顺序表的实际长度n第二行输入n个数据第三行输入要插入的新数据和插入位置第四行输入要删除的位置第五行输入要查找的位置Output第一行输出创建后，顺序表内的所有数据，数据之间用空格隔开第二行输出执行插入操作后，顺序表内的所有数据，数据之间用空格隔开第三行输出执行删除操作后，顺序表内的所有数据，数据之间用空格隔开第四行输出指定位置的数据Sample Input611 22 33 44 55 66888 352Sample Output11 22 33 44 55 6611 22 888 33 44 55 6611 22 888 33 55 6622HINT第i个位置是指从首个元素开始数起的第i个位置，对应数组内下标为i-1的位置Problem B: 数据结构——实验1——顺序表的数据交换Description实现顺序表内的元素交换操作Input第一行输入n表示顺序表包含的·n个数据第二行输入n个数据，数据是小于100的正整数第三行输入两个参数，表示要交换的两个位置第四行输入两个参数，表示要交换的两个位置Output第一行输出创建后，顺序表内的所有数据，数据之间用空格隔开第二行输出执行第一次交换操作后，顺序表内的所有数据，数据之间用空格隔开第三行输出执行第二次交换操作后，顺序表内的所有数据，数据之间用空格隔开注意加入交换位置的合法性检查，如果发现位置不合法，输出error。
数据结构实验报告--图
.数据结构实验报告图一、实验目的1、熟悉图的结构和相关算法。
二、实验内容及要求1、编写创建图的算法。
2、编写图的广度优先遍历、深度优先遍历、及求两点的简单路径和最短路径的算法。
三、算法描述1、图的邻接表存储表示：对图的每个顶点建立一个单链表，第i个单链表表示所有依附于第i个点的边（对于有向图表示以该顶点为尾的弧）；链表的每个节点存储两个信息，该弧指向的顶点在图中的位置（adjvex）和指向下一条弧的指针（nextarc）。
每个连表的头结点存储顶点的数据：顶点信息（data）和指向依附于它的弧的链表域。
存储表示如下：typedef struct ArcNode {int adjvex; // 该弧所指向的顶点的位置struct ArcNode *nextarc;// 指向下一条弧的指针// InfoType *info; // 该弧相关信息的指针} ArcNode;typedef struct VNode {char data; // 顶点信息int data2;int sngle;ArcNode *firstarc;// 指向第一条依附该顶点的弧} VNode, AdjList[MAX_NUM];typedef struct {AdjList vertices;int vexnum, arcnum;int kind; // 图的种类标志} ALGraph;2、深度优先搜索：假设初始态是图中所有定点未被访问，从图中的某个顶点v开始，访问此顶点，然后依次从v的未访问的邻接点出发深度优先遍历，直至途中所有和v有相同路径的点都被访问到；若图中仍有点未被访问，则从图中另选一个未被访问的点作为起点重复上述过程，直到图中所有点都被访问到。
为了便于区分途中定点是否被访问过，需要附设一个访问标致数组visited [0..n-1]，将其初值均设为false，一旦某个顶点被访问，将对应的访问标志赋值为true。
2、广度优先搜索：假设初始态是图中所有顶点未被访问，从图中的某个顶点v开始依次访问v的各个未被访问的邻接点，然后分别从这些邻接点出发以此访问他们的邻接点，并使“先被访问的邻接顶点”先于“后被访问的邻接顶点”被访问，直至图中所有已被访问过的顶点的邻接顶点都被访问。
数据结构实验报告实验1
数据结构实验报告实验1一、实验目的本次实验的主要目的是通过实际操作和编程实现，深入理解和掌握常见的数据结构，如线性表、栈、队列等，并能够运用所学知识解决实际问题。
二、实验环境本次实验使用的编程环境为Visual Studio 2019，编程语言为C+＋。
三、实验内容与步骤（一）线性表的实现与操作1、顺序表的实现定义一个固定大小的数组来存储线性表的元素。
实现插入、删除、查找等基本操作。
2、链表的实现定义链表节点结构体，包含数据域和指针域。
实现链表的创建、插入、删除、遍历等操作。
（二）栈的实现与应用1、栈的实现使用数组或链表实现栈的数据结构。
实现入栈、出栈、栈顶元素获取等操作。
2、栈的应用利用栈实现表达式求值。
（三）队列的实现与应用1、队列的实现使用循环数组或链表实现队列。
实现入队、出队、队头元素获取等操作。
2、队列的应用模拟银行排队系统。
四、实验结果与分析（一）线性表1、顺序表插入操作：在指定位置插入元素时，需要移动后续元素，时间复杂度为 O(n)。
删除操作：删除指定位置的元素时，同样需要移动后续元素，时间复杂度为 O(n)。
查找操作：可以直接通过索引访问元素，时间复杂度为 O(1)。
2、链表插入操作：只需修改指针，时间复杂度为 O(1)。
删除操作：同样只需修改指针，时间复杂度为 O(1)。
查找操作：需要遍历链表，时间复杂度为 O(n)。
（二）栈1、表达式求值能够正确计算简单的四则运算表达式，如 2 ＋ 3 4。
对于复杂表达式，如（2 ＋ 3) 4，也能得到正确结果。
（三）队列1、银行排队系统模拟了客户的到达、排队和服务过程，能够反映出队列的先进先出特性。
五、实验中遇到的问题及解决方法（一）线性表1、顺序表的空间浪费问题问题描述：当预先分配的空间过大而实际使用较少时，会造成空间浪费。
解决方法：可以采用动态分配空间的方式，根据实际插入的元素数量来调整存储空间。
2、链表的指针操作错误问题描述：在链表的插入和删除操作中，容易出现指针指向错误，导致程序崩溃。
数据结构图的实验报告
数据结构图的实验报告
实验目的：学习并掌握数据结构图的基本知识和应用，了解其在程序设计中的重要性和作用。
实验环境：Windows10操作系统，CodeBlocks编译器
实验步骤：
1. 学习数据结构图的基本知识，包括用图形表示数据结构和数据结构之间的关系，以及不同类型的数据结构图的用途和特点。
2. 在CodeBlocks编译器中新建工程，建立一个以图形方式显
示树形结构的简单程序。
3. 建立一个树形结构示例程序，包括输入树中节点的数据和节点之间的关系，并在程序中显示树形结构图。
4. 对程序进行调试和测试，检查程序的正确性和稳定性。
5. 对程序进行优化，尽可能提高程序的运行效率和性能。
实验结果：
经过以上步骤的操作和测试，程序能够正确地显示树形结构，并在输入节点数据时自动建立节点间的关系，从而实现了树形结构图的基本功能。
此外，程序还具有调试和优化的能力，可以进一步提高其稳定性和性能。
实验结论：
学习并掌握数据结构图的基本知识和应用，不仅可以提高程序设计的效率和质量，还可以更好地理解程序运行的机理和原理，从而更好地应用和开发各种应用程序和系统。
因此，数据结构图在计算机科学和工程中具有重要的作用和价值。
数据结构实验报告 图
数据结构实验报告图一、实验目的本次实验的主要目的是深入理解和掌握图这种数据结构的基本概念、存储结构和相关算法，并通过实际编程实现来提高对图的操作和应用能力。
二、实验环境本次实验使用的编程语言为C+＋，开发工具为Visual Studio 2019。
三、实验内容（一）图的存储结构1、邻接矩阵邻接矩阵是用一个二维数组来表示图中顶点之间的关系。
如果顶点i 和顶点 j 之间有边相连，则数组中对应的元素值为 1；否则为 0。
这种存储结构简单直观，适用于顶点数较少且边数较多的稠密图。
2、邻接表邻接表是为图的每个顶点建立一个单链表，链表中存储的是与该顶点相邻的顶点信息。
这种存储结构在存储空间上比较节省，适用于顶点数较多且边数较少的稀疏图。
（二）图的遍历算法1、深度优先遍历（DepthFirst Search，简称 DFS）从图中的某个顶点出发，沿着一条路径尽可能深地访问顶点，直到无法继续前进，然后回溯到上一个未完全访问的顶点，继续进行深度优先搜索。
2、广度优先遍历（BreadthFirst Search，简称 BFS）从图中的某个顶点出发，先访问其所有相邻的顶点，然后再依次访问这些相邻顶点的相邻顶点，以此类推，逐层向外扩展。
（三）图的最短路径算法1、迪杰斯特拉（Dijkstra）算法用于求解单源最短路径问题，即从一个给定的源顶点到图中其他所有顶点的最短路径。
2、弗洛伊德（Floyd）算法用于求解任意两个顶点之间的最短路径。
四、实验步骤（一）邻接矩阵的实现｀｀｀cppinclude ＜iostream>using namespace std;const int MAX_VERTEX_NUM ＝ 100;class Graph ｛private:int vertexNum;int edgeNum;int adjMatrixMAX_VERTEX_NUMMAX_VERTEX_NUM;public:Graph(int vNum) ｛vertexNum ＝ vNum;edgeNum ＝ 0;for （int i ＝ 0; i ＜ vertexNum; i+＋）｛for （int j ＝ 0; j ＜ vertexNum; j+＋）｛adjMatrixij ＝ 0;｝｝｝void addEdge(int i, int j) ｛if （i ＞＝ 0 ＆＆ i ＜ vertexNum ＆＆ j ＞＝ 0 ＆＆ j ＜ vertexNum) ｛adjMatrixij ＝ 1;adjMatrixji ＝ 1;edgeNum+＋；｝｝void printGraph(）｛for （int i ＝ 0; i ＜ vertexNum; i+＋）｛for （int j ＝ 0; j ＜ vertexNum; j+＋）｛cout ＜＜ adjMatrixij ＜＜＂＂；｝cout ＜＜ endl;｝｝｝；int main(）｛Graph g(5)；gaddEdge(0, 1)；gaddEdge(0, 2)；gaddEdge(1, 2)；gaddEdge(2, 3)；gaddEdge(3, 4)；gprintGraph(）；return 0;｝｀｀｀（二）邻接表的实现｀｀｀cppinclude ＜iostream>include ＜vector>using namespace std;const int MAX_VERTEX_NUM ＝ 100; class Graph ｛private:int vertexNum;vector<int> adjListMAX_VERTEX_NUM;public:Graph(int vNum) ｛vertexNum ＝ vNum;｝void addEdge(int i, int j) ｛if （i ＞＝ 0 ＆＆ i ＜ vertexNum ＆＆ j ＞＝ 0 ＆＆ j ＜ vertexNum) ｛adjListipush_back(j)；adjListjpush_back(i)；｝｝void printGraph(）｛for （int i ＝ 0; i ＜ vertexNum; i+＋）｛cout ＜＜ i ＜＜＂：＂；for （int j ＝ 0; j ＜ adjListisize(）； j+＋）｛cout ＜＜ adjListij ＜＜＂＂；｝cout ＜＜ endl;｝｝｝；int main(）｛Graph g(5)；gaddEdge(0, 1)；gaddEdge(0, 2)；gaddEdge(1, 2)；gaddEdge(2, 3)；gaddEdge(3, 4)；gprintGraph(）；return 0;｝｀｀｀（三）深度优先遍历的实现｀｀｀cppinclude ＜iostream>include ＜vector>using namespace std;const int MAX_VERTEX_NUM ＝ 100;class Graph ｛private:int vertexNum;vector<int> adjListMAX_VERTEX_NUM;bool visitedMAX_VERTEX_NUM;public:Graph(int vNum) ｛vertexNum ＝ vNum;for （int i ＝ 0; i ＜ vertexNum; i+＋）｛visitedi ＝ false;｝｝void addEdge(int i, int j) ｛if （i ＞＝ 0 ＆＆ i ＜ vertexNum ＆＆ j ＞＝ 0 ＆＆ j ＜ vertexNum) ｛adjListipush_back(j)；adjListjpush_back(i)；｝｝void DFS(int v) ｛visitedv ＝ true;cout ＜＜ v ＜＜＂＂；for （int i ＝ 0; i ＜ adjListvsize(）； i+＋）｛int u ＝ adjListvi;if （！visitedu) ｛DFS(u)；｝｝｝void DFSTraversal(）｛for （int v ＝ 0; v ＜ vertexNum; v+＋）｛if （！visitedv) ｛DFS(v)；｝｝｝｝；int main(）｛Graph g(5)；gaddEdge(0, 1)；gaddEdge(0, 2)；gaddEdge(1, 2)；gaddEdge(2, 3)；gaddEdge(3, 4)；gDFSTraversal(）；return 0;｝｀｀｀（四）广度优先遍历的实现｀｀｀cppinclude ＜iostream>include ＜queue>include ＜vector>using namespace std;const int MAX_VERTEX_NUM ＝ 100; class Graph ｛private:int vertexNum;vector<int> adjListMAX_VERTEX_NUM; bool visitedMAX_VERTEX_NUM; public:Graph(int vNum) ｛vertexNum ＝ vNum;for （int i ＝ 0; i ＜ vertexNum; i+＋）｛visitedi ＝ false;｝｝void addEdge(int i, int j) ｛if （i ＞＝ 0 ＆＆ i ＜ vertexNum ＆＆ j ＞＝ 0 ＆＆ j ＜ vertexNum) ｛adjListipush_back(j)；adjListjpush_back(i)；｝｝void BFS(int v) ｛queue<int> q;visitedv ＝ true;qpush(v)；while （！qempty(））｛int u ＝ qfront(）；qpop(）；cout ＜＜ u ＜＜＂＂；for （int i ＝ 0; i ＜ adjListusize(）； i+＋）｛int w ＝ adjListui;if （！visitedw) ｛visitedw ＝ true;qpush(w)；｝｝｝｝void BFSTraversal(）｛for （int v ＝ 0; v ＜ vertexNum; v+＋）｛if （！visitedv) ｛BFS(v)；｝｝｝｝；int main(）｛Graph g(5)；gaddEdge(0, 1)；gaddEdge(0, 2)；gaddEdge(1, 2)；gaddEdge(2, 3)；gaddEdge(3, 4)；gBFSTraversal(）；return 0;｝｀｀｀（五）迪杰斯特拉算法的实现｀｀｀cppinclude ＜iostream>include ＜climits>include ＜vector>using namespace std;const int MAX_VERTEX_NUM ＝ 100; const int INFINITY ＝ INT_MAX; class Graph ｛private:int vertexNum;int adjMatrixMAX_VERTEX_NUMMAX_VERTEX_NUM;int distanceMAX_VERTEX_NUM;bool visitedMAX_VERTEX_NUM;public:Graph(int vNum) ｛vertexNum ＝ vNum;for （int i ＝ 0; i ＜ vertexNum; i+＋）｛for （int j ＝ 0; j ＜ vertexNum; j+＋）｛adjMatrixij ＝ INFINITY;｝distancei ＝ INFINITY;visitedi ＝ false;｝｝void addEdge(int i, int j, int weight) ｛if （i ＞＝ 0 ＆＆ i ＜ vertexNum ＆＆ j ＞＝ 0 ＆＆ j ＜ vertexNum) ｛adjMatrixij ＝ weight;adjMatrixji ＝ weight;｝｝int minDistance(）｛int min ＝ INFINITY;int minIndex ＝－1;for （int v ＝ 0; v ＜ vertexNum; v+＋）｛if （！visitedv ＆＆ distancev ＜＝ min) ｛min ＝ distancev;minIndex ＝ v;｝｝return minIndex;｝void dijkstra(int src) ｛distancesrc ＝ 0;for （int count ＝ 0; count ＜ vertexNum 1; count+＋）｛int u ＝ minDistance(）；visitedu ＝ true;for （int v ＝ 0; v ＜ vertexNum; v+＋）｛if （！visitedv ＆＆ adjMatrixuv!＝ INFINITY ＆＆ distanceu!＝INFINITY ＆＆ distanceu ＋ adjMatrixuv ＜ distancev) ｛distancev ＝ distanceu ＋ adjMatrixuv;｝｝｝for （int i ＝ 0; i ＜ vertexNum; i+＋）｛cout ＜＜＂源点＂＜＜ src ＜＜＂到顶点＂＜＜ i ＜＜＂的最短距离为: ＂＜＜ distancei ＜＜ endl;｝｝｝；int main(）｛Graph g(5)；gaddEdge(0, 1, 2)；gaddEdge(0, 2, 4)；gaddEdge(1, 2, 1)；gaddEdge(1, 3, 7)；gaddEdge(2, 3, 3)；gaddEdge(3, 4, 5)；gdijkstra(0)；return 0;｝｀｀｀（六）弗洛伊德算法的实现｀｀｀cppinclude ＜iostream>include ＜climits>using namespace std;const int MAX_VERTEX_NUM ＝ 100; const int INFINITY ＝ INT_MAX; class Graph ｛private:int vertexNum;int adjMatrixMAX_VERTEX_NUMMAX_VERTEX_NUM;int distanceMAX_VERTEX_NUMMAX_VERTEX_NUM;public:Graph(int vNum) ｛vertexNum ＝ vNum;for （int i ＝ 0; i ＜ vertexNum; i+＋）｛for （int j ＝ 0; j ＜ vertexNum; j+＋）｛adjMatrixij ＝ INFINITY;｝｝｝void addEdge(int i, int j, int weight) ｛if （i ＞＝ 0 ＆＆ i ＜ vertexNum ＆＆ j ＞＝ 0 ＆＆ j ＜ vertexNum) ｛adjMatrixij ＝ weight;｝｝void floyd(）｛for （int i ＝ 0; i ＜ vertexNum; i+＋）｛for （int j ＝ 0; j ＜ vertexNum; j+＋）｛distanceij ＝ adjMatrixij;｝｝for （int k ＝ 0; k ＜ vertexNum; k+＋）｛for （int i ＝ 0; i ＜ vertexNum; i+＋）｛for （int j ＝ 0; j ＜ vertexNum; j+＋）｛if （distanceik!＝ INFINITY ＆＆ distancekj!＝ INFINITY ＆＆distanceik ＋ distancekj ＜ distanceij) ｛distanceij ＝ distanceik ＋ distancekj;｝｝｝｝for （int i ＝ 0; i ＜ vertexNum; i+＋）｛for （int j ＝ 0; j ＜ vertexNum; j+＋）｛if （distanceij ＝＝ INFINITY) ｛cout ＜＜＂顶点＂＜＜ i ＜＜＂到顶点＂＜＜ j ＜＜＂的距离为: 无穷大" ＜＜ endl;｝ else ｛cout ＜＜＂顶点＂＜＜ i ＜＜＂到顶点＂＜＜ j ＜＜＂的距离为: ＂＜＜ distanceij ＜＜ endl;｝｝｝｝｝；int main(）｛Graph g(4)；gaddEdge(0, 1, 5)；gaddEdge(0, 3, 10)；gaddEdge(1, 2, 3)；gaddEdge(2, 3, 1)；gfloyd(）；return 0;｝｀｀｀五、实验结果分析（一）邻接矩阵和邻接表的比较邻接矩阵的优点是可以快速判断两个顶点之间是否有边相连，时间复杂度为O(1)。
数据结构图实验报告
数据结构图实验报告一、实验目的本次实验的主要目的是深入理解和掌握数据结构图的基本概念、原理和操作方法，通过实际编程和操作，提高对数据结构的应用能力和解决问题的能力。
二、实验环境本次实验使用的编程语言为C+＋，开发环境为Visual Studio 2019。
三、实验内容（一）线性表1、顺序表实现顺序表的创建、插入、删除、查找等基本操作。
分析顺序表在不同操作下的时间复杂度。
2、链表实现单链表、双向链表的创建、插入、删除、查找等基本操作。
比较单链表和双向链表在操作上的优缺点。
（二）栈和队列1、栈实现顺序栈和链式栈。
用栈解决表达式求值问题。
2、队列实现顺序队列和链式队列。
用队列模拟银行排队问题。
（三）树1、二叉树实现二叉树的创建、遍历（前序、中序、后序）。
计算二叉树的深度和节点数。
2、二叉搜索树实现二叉搜索树的插入、删除、查找操作。
分析二叉搜索树的性能。
（四）图1、图的存储实现邻接矩阵和邻接表两种图的存储方式。
比较两种存储方式的优缺点。
2、图的遍历实现深度优先遍历和广度优先遍历算法。
用图的遍历解决最短路径问题。
四、实验步骤（一）线性表1、顺序表定义一个数组来存储顺序表的元素，并使用一个变量记录当前表的长度。
插入操作时，需要判断插入位置是否合法，如果合法则将插入位置后的元素依次向后移动一位，然后将新元素插入指定位置。
删除操作时，先判断删除位置是否合法，合法则将删除位置后的元素依次向前移动一位，并更新表的长度。
查找操作通过遍历数组来实现。
分析不同操作的时间复杂度，插入和删除操作在最坏情况下为O(n)，查找操作在平均情况下为 O(n/2)。
2、链表对于单链表，定义一个节点结构体，包含数据域和指向下一个节点的指针域。
通过操作指针来实现插入、删除和查找操作。
双向链表则在节点结构体中增加指向前一个节点的指针，使得操作更加灵活，但也增加了空间复杂度。
比较单链表和双向链表在插入、删除操作中指针的调整过程，得出双向链表在某些情况下更方便，但空间开销较大的结论。
数据结构实验报告及心得体会
数据结构实验报告及心得体会一、实验背景和目的本次实验的目的是通过设计和实现常见的数据结构，来加深对数据结构的理解，并能够熟练运用。
实验中使用的数据结构有栈、队列和链表，通过这些数据结构的设计和应用，能够更好地掌握数据结构的原理和应用。
二、实验过程1. 栈的设计和实现在本次实验中，我设计了一个基于数组的栈，用于存储数据。
首先，我定义了一个栈类，包含栈的容量、栈顶指针和存储数据的数组。
然后，我实现了入栈、出栈和判断栈空、栈满的操作。
在测试阶段，我编写了一些测试用例，验证栈的功能和正确性。
2. 队列的设计和实现在本次实验中，我设计了一个基于链表的队列。
首先，我定义了一个队列类，包含队列的头指针和尾指针。
然后，我实现了入队、出队和判断队列空、队列满的操作。
在测试阶段，我编写了一些测试用例，验证队列的功能和正确性。
3. 链表的设计和实现在本次实验中，我设计了一个能够存储任意数据类型的单链表。
首先，我定义了一个链表类，包含链表的头指针和尾指针。
然后，我实现了插入、删除和查找节点的操作。
在测试阶段，我编写了一些测试用例，验证链表的功能和正确性。
三、实验结果和分析通过本次实验，我成功设计和实现了栈、队列和链表这三种常见的数据结构。
在测试阶段，我对这些数据结构进行了充分的测试，验证了它们的功能和正确性。
在测试过程中，我发现栈和队列在实际应用中具有很大的作用。
例如，在计算表达式的过程中，可以利用栈来实现中缀表达式转后缀表达式的功能；在操作系统中，可以利用队列来实现进程的调度。
此外，在实验过程中，我还进一步加深了对数据结构的理解。
通过设计和实现数据结构，我学会了如何根据问题的需求选择合适的数据结构，并能够运用数据结构解决实际问题。
在实现过程中，我遇到了一些问题，例如链表的插入和删除操作需要考虑前后指针的变化，但通过不断的实践和思考，最终成功解决了这些问题。
同时，我还注意到数据结构的时间复杂度和空间复杂度对算法的性能有着重要的影响，因此在设计数据结构时需要充分考虑这些因素。
数据结构图实验报告汇总
一、实验目的和要求（1）掌握图的相关概念，包括图，有向图，无向图，完全图，子图，连通图，度，入度，出度，简单回路和环等定义。
（2）重点掌握图的各种存储结构，包括邻接矩阵和邻接表等。
（3）重点掌握图的基本运算，包括创建图，输出图，深度优先遍历，广度优先遍历等。
（4）掌握图的其他运算 ，包括最小生成树，最短路径，拓扑排序和关键路径等算法。
（5）灵活运用图这种数据结构解决一些综合应用问题。
二、实验内容和方法(1)实验内容：1、编写一个程序algo8-1.cpp ，实现不带权图和带权图的邻接矩阵与邻接表的相互转换算法、输出邻接矩阵与邻接表的算法，并在此基础上设计一个程序exp8-1.cpp 实现如下功能：①建立如图1所示的有向图G 的邻接矩阵，并输出； ②由有向图G 的邻接矩阵产生邻接表，并输出； ③再由②的邻接表产生对应的邻接矩阵，并输出。
图12、编写一个程序algo8-2.cpp ，实现图的遍历运算，并在此基础上设计一个程序exp8-2.cpp 完成如下功能：①输出图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输出图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输出图1所示的有向图G 从顶点0开始的广度优先遍历序列。
3、设计一个程序exp8-3.cpp,采用邻接表存储图，并输出图8.1（a ）中从指定顶点1出发的所有深度优先遍历序列。
156 97584530 1 52 43(2)实验方法：1、综合运用课本所学的知识，用不同的算法实现在不同的程序功能。
2、结合指导老师的指导，解决程序中的问题，正确解决实际中存在的异常情况，逐步改善功能。
3、根据实验内容，编译程序。
三、实验环境：Windows 7，Visual C++6.0三、实验过程描述文件graph.h中定义了图的邻接矩阵表示类型和邻接表表示类型，该头文件在以下三个实验中都会使用到。
其代码如下：#ifndef GRAPH_H_INCLUDED#define GRAPH_H_INCLUDEDtypedef int InfoType;#define MAXV 100 //最大顶点个数#define INF 32767 //INF表示无限大//以下定义邻接矩阵类型typedef struct{int no;InfoType info;}VertexType;typedef struct{int edges[MAXV][MAXV];int n,e;VertexType vexs[MAXV];}MGraph;//以下定义邻接表类型typedef struct ANode{int adjvex;struct ANode* nextarc;InfoType info;}ArcNode;typedef int Vertex;typedef struct VNode{Vertex data;实验①源程序。
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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。
实验结果表明，数据结构图在管理和分析用户关系方面
具有较好的性能和效果。
五、实验总结
本次实验通过构建一个社交网络关系图，探索了数据结构图的基本原理和应用
方法。
我们了解到数据结构图在解决实际问题中的重要性和有效性，并通过实
验验证了其性能和效果。
希望通过这次实验，能够对数据结构图有更深入的理解，并能够将其应用于实际的程序开发和系统优化中。
结语：
数据结构图是计算机科学中一项重要的研究内容，它为我们解决实际问题提供了有力的工具和方法。
通过本次实验，我们深入探讨了数据结构图的基本原理和实际应用，并通过构建一个社交网络关系图，验证了其在用户关系管理和分析中的有效性。
希望通过这次实验，能够对数据结构图有更深入的理解，并能够将其应用于实际的程序开发和系统优化中。