数据结构图的应用报告

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数据结构.图及应用

数据结构.图及应用

数据结构.图及应用数据结构是计算机科学中非常重要的一个概念,它是一种以特定方式组织和存储数据的方法。

图是数据结构中的一种类型,它由节点(或顶点)和连接这些节点的边组成。

图结构是一种非常灵活和强大的数据结构,它在计算机科学中有着广泛的应用。

在本文中,我将介绍图的数据结构及其应用,并探讨图在实际中的应用场景和作用。

首先,让我们来了解一下图的基本概念和特点。

图由节点和边组成,节点可以是任何类型的数据,比如数字、字符、对象等。

边则是节点之间的连接关系,它可以是有向的或者无向的。

图结构可以分为有向图和无向图两种类型,有向图的边有方向,而无向图的边没有方向。

图结构还可以是带权图,这种图的边上带有权重,表示了节点之间的关联程度或者距离。

图的数据结构可以使用多种方式来实现,比如邻接矩阵、邻接表、关联矩阵等。

邻接矩阵是使用二维数组来表示图的边关系,它的优点是可以快速地判断任意两个节点之间是否有边,但缺点是对于稀疏图来说会浪费大量的空间。

邻接表则是使用链表或数组来表示节点之间的连接关系,它的优点是节省空间,但查找任意两个节点之间是否有边需要遍历链表或数组。

图的数据结构在计算机科学中有着广泛的应用。

其中最直观的一个应用就是在地图导航系统中。

地图可以被表示成一个图结构,节点代表地点,边代表道路或路径。

利用图的数据结构,我们可以很容易地找到两个地点之间的最短路径,或者进行路线规划。

比如我们要从一个地方到另一个地方,我们可以利用图的搜索算法(比如深度优先搜索或者广度优先搜索)来找到最短路径或者规划出一条合适的路线。

另一个图的应用是在社交网络分析中。

社交网络可以被看做是一个图结构,其中节点代表用户,边代表用户之间的关系(比如好友关系)。

利用图的数据结构,我们可以进行社交网络的分析,比如查找两个用户之间的关系链,或者进行用户群体的聚类分析。

图的算法在社交网络中有着很广泛的应用,比如社区发现算法、影响力传播模型等。

此外,图的数据结构还可以用于解决一些复杂的优化问题。

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。

数据结构图的应用实验原理

数据结构图的应用实验原理

数据结构图的应用实验原理1. 引言数据结构是计算机科学中的核心概念之一,它是用来组织和存储数据的一种方式。

在软件开发过程中,合理的数据结构设计可以极大地提高程序的性能和可维护性。

数据结构图是一种图形化的表示方式,它可以帮助我们分析和理解各种数据结构的关系和特性。

2. 实验目的本实验旨在通过实际应用的方式,深入理解数据结构图的原理和应用。

具体目的包括: - 掌握数据结构图的基本定义和特性 - 理解数据结构图在实际问题中的应用 - 学会使用数据结构图对复杂问题进行分析和解决3. 实验步骤1.选择适当的数据结构图工具:在进行数据结构图实验之前,我们需要选择一种合适的工具来绘制和表示数据结构图。

常见的数据结构图工具包括UML工具、流程图工具等,根据实验要求选择最合适的工具进行操作。

2.定义数据结构图:根据实际问题需求,确定所需的数据结构和相关关系,包括数据结构的类型、属性和操作等。

使用选定的工具,绘制数据结构图并对其进行命名。

3.分析数据结构图:对于给定的数据结构图,我们需要仔细分析其特性和关系。

可以通过观察图中的节点和边的连接方式,了解数据结构之间的层次关系和组织方式。

4.进行实验操作:根据实验要求,对数据结构图进行相关操作和计算。

可以使用图算法来解决具体问题,或者通过图的遍历来分析图中的各个节点和边的特性。

5.结果分析和总结:根据实验操作的结果,对实验过程和结果进行分析和总结。

比较实际结果与预期结果的差异,找出原因并提出改进建议。

4. 实验示例为了更好地理解数据结构图的应用实验原理,以下是一个简单的示例:假设有一家公司,需要管理公司内部的职员信息。

公司中的职员分为不同的部门,每个部门有若干个职位,每个职位对应一个或多个职员。

我们可以使用数据结构图来表示公司职员信息的组织结构。

1.定义数据结构图:根据公司内部的组织结构,我们可以定义如下的数据结构图:–节点1:公司(Company)•属性:公司名称–节点2:部门(Department)•属性:部门名称–节点3:职位(Position)•属性:职位名称–节点4:职员(Employee)•属性:职员姓名2.建立节点之间的关系:根据公司职员信息的实际关系,我们可以建立如下的节点之间的关系:–公司节点与部门节点之间的关系是一对多的关系–部门节点与职位节点之间的关系是一对多的关系–职位节点与职员节点之间的关系是一对多的关系3.实验操作:根据定义的数据结构图,我们可以进行各种实验操作,如:–查找某个职员所在的部门和职位–统计某个部门的职员数量–查找某个职员的上级领导4.结果分析和总结:通过实验操作,我们可以得到实际的结果,并进行分析和总结。

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。

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
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。

图的应用实验报告

图的应用实验报告

图的应用实验报告图的应用实验报告引言:图是一种重要的数据结构,在计算机科学和数学领域有着广泛的应用。

本实验旨在通过实际应用场景,探究图的应用及其解决问题的能力。

本文将从图的定义、图的遍历算法以及图的最短路径算法等方面展开讨论。

一、图的定义和基本概念图是由节点和边组成的一种数据结构,用于描述事物之间的关系。

节点表示事物,边表示事物之间的联系。

图可以分为有向图和无向图两种类型。

有向图中的边有方向性,无向图中的边没有方向性。

二、图的应用场景1. 社交网络分析社交网络中的用户可以看作是图的节点,用户之间的关系可以看作是图的边。

通过分析社交网络图,可以发现用户之间的关联性,从而进行精准推荐、社群发现等操作。

2. 交通网络规划交通网络中的道路可以看作是图的边,交通路口可以看作是图的节点。

通过图的最短路径算法,可以计算出最优的交通路线,实现交通网络的高效规划。

3. 电子电路设计电子电路中的元件可以看作是图的节点,元件之间的连接可以看作是图的边。

通过图的遍历算法,可以检测电路中的故障,优化电路的设计。

三、图的遍历算法图的遍历算法用于访问图中的所有节点。

常见的图的遍历算法有深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。

1. 深度优先搜索(DFS)深度优先搜索从图的某个节点开始,先访问该节点,然后递归地访问该节点的邻接节点,直到所有节点都被访问过。

DFS可以用于解决迷宫问题、拓扑排序等。

2. 广度优先搜索(BFS)广度优先搜索从图的某个节点开始,先访问该节点,然后依次访问该节点的所有邻接节点,再访问邻接节点的邻接节点,以此类推。

BFS可以用于解决最短路径问题、连通性检测等。

四、图的最短路径算法最短路径算法用于计算图中两个节点之间的最短路径。

常见的最短路径算法有迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法。

1. 迪杰斯特拉算法迪杰斯特拉算法通过逐步扩展最短路径的方式,计算出图中某个节点到其它所有节点的最短路径。

该算法适用于边权重非负的图。

数据结构实验报告图的应用

数据结构实验报告图的应用

实验题目:图的应用一、实验目的和任务1 掌握图的邻接表和邻接矩阵存储;2 掌握图的拓扑排序算法;二、实验内容及原理1以下两项内容选做一项。

2 请按照书中介绍的拓扑排序算法,完成P303页第5题。

3 给定某一个图,完成其深度优先搜索遍历和广度优先搜索遍历,每种遍历都必须在邻接矩阵和邻接表中完成。

四、实验数据及程序代码#include <iostream.h>#include <stdlib.h>#include <strstrea.h>#include <string.h>#include <stdio.h>const int MaxVertexNum=10;typedef int WeightType;struct edgenode{int adjvex;WeightType weight;edgenode*next;};typedef edgenode *adjlist[MaxVertexNum];void InitAdjoin(adjlist GL)//初始化{for(int i=0;i<MaxVertexNum;i++)GL[i]=NULL;}void CreatAdjoin(adjlist GL,int n,char*s,int k1,int k2)//生成邻接表{istrstream sin(s);char c1,c2,c3;WeightType w;edgenode*p;sin>>c1;if(k2==0){do{sin>>c1>>i>>c2>>j>>c3;p=new edgenode;p->adjvex=j;p->weight=1;p->next=GL[i];GL[i]=p;if(k1==0){p=new edgenode;p->adjvex=i;p->weight=1;p->next=GL[j];GL[j]=p;}sin>>c1;}while(c1==',');}else{do{sin>>c1>>i>>c2>>j>>c3>>w;p=new edgenode;p->adjvex=j;p->weight=w;p->next=GL[i];GL[i]=p;if(k1==0){p=new edgenode;p->adjvex=i;p->weight=w;p->next=GL[j];GL[j]=p;}sin>>c1;}while(c1==',');}}void PrintAdjion(adjlist GL, int n,int k1, int k2) {edgenode*p;cout<<"V={";for(i=0; i<n-1; i++) cout<<i<<',';cout<<n-1<<'}'<<endl;cout<<"E={";for(i=0;i<n;i++){if(k2==0){p=GL[i];while(p){j=p->adjvex;if(k1==0){if(i<j) cout<<'('<<i<<','<<j<<')'<<',';}elsecout<<'<'<<i<<","<<j<<'>'<<',';p=p->next;}}else{p=GL[i];while(p){j=p->adjvex;if(k1==0){if(i<j) cout<<'('<<i<<','<<j<<')'<<p->weight<<',';}elsecout<<'<'<<i<<','<<j<<'>'<<p->weight<<',';p=p->next;}}}cout<<'}'<<endl;}void Toposort(adjlist GL , int n){int i,j,k,top,m=0;edgenode*p;int*d=new int[n];for(i=0;i<n;i++) d[i]=0;for(i=0;i<n;i++){p=GL[i];while(p!=NULL){j=p->adjvex;d[i]++;p=p->next;//cout<<j;}}top=-1;for(i=0;i<n;i++)if(d[i]==0){d[i]=top; top=i;}while(top!=-1){j=top;top=d[top];cout<<j<<' ';m++;p=GL[j];while(p!=NULL){k=p->adjvex;d[k]--;if(d[k]==0){d[k]=top;top=k;}p=p->next;}}cout<<endl;cout<<top<<endl;cout<<m<<endl;cout<<n<<endl;if(m<n) cout<<"The network has a cycle!"<<endl;delete []d;}void main(){int n,k1,k2;cout<<"输入待处理图的顶点数:";cin>>n;cout<<"输入图的有无向和有无权选择(0为无,非0为有):";cin>>k1>>k2;adjlist gl;InitAdjoin(gl);cout<<"输入图的边集:";FILE *p;p=fopen("d:\\1.txt","r+");char *a=new char[100];while (!feof(p)){fscanf(p,"%s ",a);cout<<a;}cout<<endl;//cin>>a;CreatAdjoin(gl,n,a,k1,k2);Toposort(gl,n);}五、实验数据分析及处理六、实验结论与感悟(或讨论)图的邻接矩阵,邻接表和边集数组表示各有利弊,具体运用时,要根据图的稠密和稀疏程度以及算法的要求进行选择。

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

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。

图的应用实验报告原理

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。

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。

数据结构与算法课程实验报告-图的应用

数据结构与算法课程实验报告-图的应用

(前面可加目录页)一. 实验目的1.理解图的概念并熟悉有关术语。

2.熟练掌握邻接矩阵表示法和邻接表表示法。

3.掌握连通图遍历的基本思想和算法。

4.掌握最小生成树的有关概念和算法实现。

5.掌握最短路径有关概念和算法。

6.掌握拓扑排序的概念及实现。

二. 实验内容1.对给定的图,用邻接矩阵实现该图的深度优先搜索遍历。

2.对给定的图,用邻接矩阵实现该图的广度优先搜索遍历。

3.对给定的图,用邻接表实现该图的深度优先搜索遍历。

4.对给定的图,用邻接表实现该图的广度优先搜索遍历。

三. 文献综述数据结构(C语言版)习题解答及实训指导------------李根强、谢月娥四. 实验思路和技术路线(数据结构及算法)(1,2)算法设计:首先定义图的类型为结构型,包含图中的顶点信息和邻接矩阵两项信息,然后将输入边的信息建立邻接矩阵,再将深度搜索优先遍历和广度优先搜索遍历写成子函数的形式,在主函数中调用他们;(3,4)算法设计:首先定义图的邻接表数据类型,建立该图的邻接表,然后再用子函数写出深度优先搜索遍历和广度优先搜索遍历的算法,在主函数中调用它;五. 实验结果分析及心得(1)对给定的图,用邻接矩阵实现该图的深度优先和广度优先搜索遍历:<1 给定的图如下:< 2 广度优先和深度优先遍历程序如下:#include<stdio.h>#define n 8 //图中顶点数#define e 15 //图中边数#define elemtype intint visited[n+1]; //访问标志数组,为false表示未访问,为true表示已访问struct graph //定义图的数据类型{elemtype v[n+1]; //存放顶点信息 v1,v2,...,vn,不使用v[0]存储空间int arcs[n+1][n+1]; //邻接矩阵}g;void creatadj() //建立邻接矩阵{int i,j,k;printf("请输入%d个顶点信息\n",n);for(k=1;k<=n;k++)scanf("%d",&g.v[k]); //输入顶点信息for(i=1;i<=n;i++)for(j=1;j<=n;j++)g.arcs[i][j]=0;for(k=1;k<=e;k++){printf("请输入第%d条边,共%d条边",k,e);scanf("%d%d",&i,&j); //输入一条边(i,j)g.arcs[i][j]=1;g.arcs[j][i]=1;}}void dfs(int i) //从顶点i出发进行深度优先搜索遍历 {int j;printf("%d",g.v[i]); //输出访问顶点visited[i]=1; //全局数组访问标记置1表示已访问for(j=1;j<=n;j++)if((g.arcs[i][j]==1)&&(!visited[j]))dfs(j);}void bfs(int i) //从顶点i出发进行广度优先搜索遍历{int q[n+1]; //q为队列int f,r,j; //f,r分别为队列头指针、尾指针f=r=0; //设置空队列printf("%d",g.v[i]); //输出访问顶点visited[i]=1; //全局数组标记置1表示已访问r++;q[r]=i; //入队列while(f<r){f++;i=q[f]; //出队列for(j=1;j<=n;j++)if((g.arcs[i][j]==1)&&(!visited[j])){printf("%d",g.v[j]);visited[j]=1;r++;q[r]=j; //入队列}}}main(){int i,j;int yn=1;creatadj(); //建立邻接矩阵for(i=1;i<=n;i++) //输出邻接矩阵{for(j=1;j<=n;j++)printf("%d",g.arcs[i][j]);printf("\n");}while(yn==1){for(i=1;i<=n;i++)visited[i]=0;printf("请输入深度优先搜索开始访问的顶点");scanf("%d",&i);printf("\n");printf("从%d出发的深度优先搜素遍历序列为\n",i);dfs(i);printf("\n继续进行深度优先搜索吗(1/2)?");scanf("%d",&yn);}yn=1;while(yn==1){for(i=1;i<=n;i++)visited[i]=0;printf("请输入广度优先搜索开始访问的顶点");scanf("%d",&i);printf("\n");printf("从%d出发的广度优先搜索遍历序列为\n",i);bfs(i);printf("\n继续进行广度优先搜索吗 (1/2) ?");scanf("%d",&yn);}}运行结果:#define e 15 //图中边数#define elemtype intint visited[n+1];istruct link{elemtype data;struct link *next;};struct graph{struct link a[n+1];}g;void creatlink(){int i,j,k;struct link *s;for(i=1;i<=n;i++){g.a[i].data=i;g.a[i].next=NULL;}for(k=1;k<=e;k++){printf("请输入一条边");scanf("%d%d",&i,&j);s=(struct link *)malloc(sizeof(struct link));s->data=j;s->next=g.a[i].next;g.a[i].next=s;s=(struct link *)malloc(sizeof(struct link));s->data=i;s->next=g.a[j].next;g.a[j].next=s;}}void dfs1(int i){struct link *p;printf("%d",g.a[i].data);visited[i]=1;p=g.a[i].next;while(p!=NULL){if(!visited[p->data])dfs1(p->data);p=p->next;}}void bfs1(int i){int q[n+1];int f,r;struct link *p;f=r=0;printf("%d",g.a[i].data);visited[i]=1;r++;q[r]=i;while(f<r){f++;i=q[f];p=g.a[i].next;while(p!=NULL){if(!visited[p->data]){printf("%d",g.a[p->data].data);visited[p->data]=1;r++;q[r]=p->data;}p=p->next;}}}main(){struct link *p;int yn=1,i;creatlink();while(yn==1){for(i=1;i<=n;i++){p=g.a[i].next;printf("%d->",g.a[i].data);while(p->next!=NULL){printf("%d->",p->data);p=p->next;}printf("%d\n",p->data);}while(yn==1){for(i=1;i<=n;i++)visited[i]=0;printf("请输入深度优先搜索开始访问的顶点");scanf("%d",&i);printf("\n");printf("从%d出发的深度优先搜索遍历序列为\n",i);dfs1(i);printf("\n继续进行深度优先搜索吗(1/2)?");scanf("%d",&yn);}yn=1;while(yn==1){for(i=1;i<=n;i++)。

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
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

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

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。

数据结构的实际应用案例分析

数据结构的实际应用案例分析

数据结构的实际应用案例分析数据结构是计算机科学中非常重要的一个概念,它是指数据元素之间的关系,以及数据元素本身的存储结构。

在计算机领域中,数据结构被广泛应用于各种算法和数据处理过程中,能够提高程序的效率和性能。

本文将通过几个实际应用案例来分析数据结构在现实生活中的应用。

1. 社交网络中的好友关系图在社交网络中,人们之间的好友关系可以用图这种数据结构来表示。

每个人都是一个节点,而好友关系则是节点之间的边。

通过这种数据结构,社交网络平台可以快速地查找用户的好友、好友的好友,实现推荐好友、推荐兴趣爱好等功能。

同时,还可以通过分析好友关系图,发现用户之间的社交圈子、影响力等信息,为用户提供个性化的服务。

2. 文件系统中的目录结构在计算机的文件系统中,文件和目录之间的关系可以用树这种数据结构来表示。

树的根节点代表根目录,每个目录都是一个节点,而文件则是叶子节点。

通过树这种数据结构,文件系统可以实现文件的组织和管理,快速地查找文件、创建目录、移动文件等操作。

同时,还可以通过树的遍历算法,实现文件系统的备份、恢复等功能。

3. 路由器中的路由表在网络通信中,路由器通过路由表来决定数据包的转发路径。

路由表可以用哈希表、树等数据结构来实现,不同的数据结构对应不同的路由查找算法。

通过合理设计路由表的数据结构和算法,可以提高路由器的转发效率,减少网络延迟,提升网络性能。

4. 搜索引擎中的倒排索引在搜索引擎中,倒排索引是一种常用的数据结构,用于快速地查找包含特定关键词的文档。

倒排索引将关键词与包含该关键词的文档之间的映射关系存储起来,通过这种数据结构可以实现搜索引擎的关键词检索功能。

倒排索引可以通过哈希表、树等数据结构来实现,不同的数据结构对应不同的搜索算法,影响搜索引擎的检索速度和准确性。

5. 数据库系统中的索引结构在数据库系统中,索引是一种用于加快数据检索速度的数据结构。

数据库系统可以通过B树、B+树等数据结构来实现索引,提高数据库的查询效率。

数据结构实验报告4图的存储方式和应用

数据结构实验报告4图的存储方式和应用
}
}
void main()
{
vexlist vl;
adjmatrix a;
Createl(vl,a,5,8);
}Байду номын сангаас
结论和体会:
很多同学都说,数据结构不好学。个人认为,学习的难易程度很大程度上决定于个人的兴趣。把一件事情当做任务去做会很痛苦,当做兴趣去做会很快乐。如果想让自己在学习数据结构的过程中更轻松一些,请先培养对这门学科的兴趣。
计算机科学与技术(本科)《数据结构》实验报告
日期:学号:姓名:
实验名称:图的存储方式和应用
实验目的与要求:
(1)程序要有一定的通用性。
(2)直接根据图中每个结点与其他结点的关联情况输入相关信息,程序能自动形成邻接矩阵。
实验步骤:(请写出算法设计、程序编码、调试过程及运行结果)
实验 图4-1
设计程序代码如下:
void Createl(vexlist Gv,adjmatrix GA,int n,int e)
{
int i,j,k,w;
printf("输入%d个顶点数据\n",n);
for(i=0;i<n;i++) scanf("%d",&Gv[i]);
for(i=0;i<n;i++)
for(j=0;j<n;j++)
#include<stdio.h>
#define MaxVertexNum 5
#define MaxEdgeNum 20
#define MaxValue 1000
typedef int VertexType;
typedef VertexType vexlist [MaxVertexNum];

数据结构图实验报告汇总

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。

数据结构图的应用报告

数据结构图的应用报告

数据结构课程设计图的应用个人报告1979:Red and Black第一、题目理解有一个长方形的房间,覆盖平方米瓷砖。

每一层的颜色或是红色或黑色。

一名男子正站在一个黑色的瓷砖。

从瓷砖,他可以转移到四个相邻瓷砖。

但是他不能进入红色瓷砖,他只能移动黑砖。

写程序的数量黑色瓦片,他可以达到通过重复上述动作。

题目要求只能走黑格子而不能走红格子,从其中一块黑格子开始求出可以到达的黑格子数。

第二、算法思想用图的深度优先遍历可以解决问题,从开始的位置探索四个方向的格子,用递归直到走完所有黑格子。

建图结构,图的每一个顶点表示瓦片,如果两个相邻顶点都表示黑瓦,则在两个顶点间连线,表示可以从一片黑瓦移到另一片上;对建好的图从给定的起始点开始调用深度优先遍历算法,能访问几个顶点表示重复移动能达到的黑瓦的数目.第三、如何实现用一个二维数组来表示房间格子的分布。

用变量count来记录可行黑格子的个数。

用深度优先遍历算法来遍历整个二维数组。

search(int k,int t){ // Search函数,递归调用.if(k>=0 && k<h && t>=0 && t<w){if(a[k][t]=='.'){count++;a[k][t]='*';search(k-1,t);search(k+1,t);search(k,t-1);search(k,t+1);} }}1915: Knight Moves第一、题目理解题目要求要计算国际象棋中骑士从一个指定位置到目的位置的最少步数。

因为每一次都有八种走法,要把可行的走法记录下来,直到走到终点为止。

输出最少的步数。

第二、算法思想此问题可利用广度优先遍历算法,用一个数组来记录可行的走法,然后再用另一个数组来记录数组中的每一种情况的可行走法,重复以上步骤,当终点出现在第n数组中则结束。

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数据结构课程设计图的应用个人报告
1979:Red and Black
第一、题目理解
有一个长方形的房间,覆盖平方米瓷砖。

每一层的颜色或是红色或黑色。

一名男子正站在一个黑色的瓷砖。

从瓷砖,他可以转移到四个相邻瓷砖。

但是他不能进入红色瓷砖,他只能移动黑砖。

写程序的数量黑色瓦片,他可以达到通过重复上述动作。

题目要求只能走黑格子而不能走红格子,从其中一块黑格子开始求出可以到达的黑格子数。

第二、算法思想
用图的深度优先遍历可以解决问题,从开始的位置探索四个方向的格子,用递归直到走完所有黑格子。

建图结构,图的每一个顶点表示瓦片,如果两个相邻顶点都表示黑瓦,则在两个顶点间连线,表示可以从一片黑瓦移到另一片上;对建好的图从给定的起始点开始调用深度优先遍历算法,能访问几个顶点表示重复移动能达到的黑瓦的数目.
第三、如何实现
用一个二维数组来表示房间格子的分布。

用变量count来记录可行黑格子的个数。

用深度优先遍历算法来遍历整个二维数组。

search(int k,int t){ // Search函数,递归调用.
if(k>=0 && k<h && t>=0 && t<w){
if(a[k][t]=='.'){
count++;
a[k][t]='*';
search(k-1,t);search(k+1,t);
search(k,t-1);search(k,t+1);
} }
}
1915: Knight Moves
第一、题目理解
题目要求要计算国际象棋中骑士从一个指定位置到目的位置的最少步数。

因为每一次都有八种走法,要把可行的走法记录下来,直到走到终点为止。

输出最少的步数。

第二、算法思想
此问题可利用广度优先遍历算法,用一个数组来记录可行的走法,然后再用另一个数组来记录数组中的每一种情况的可行走法,重复以上步骤,当终点出现在第n数组中则结束。

数组的数量n就是最小的步数。

第三、如何实现
数据结构:
typedef struct
{ //定义顶点的结构
int x, y;
int direction;
}VRType;
typedef struct
{ int arcs[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM];
int length;
}MGraph;
typedef VRType QElemType; //队列定义
#define MAXQSIZE 1000
typedef struct
{ QElemType *base;
int front;
int rear;
}SqQueue;
1094:Sorting It All Out
第一、题目理解
给一堆格式为 A < B 的关系式,然后判断有没有一个可以排列的顺序,输出判断结果。

当一个升序序列确定时,输出确定时处理到第几个关系式和排好序的升序序列;当不确定时,输出不确定;当矛盾时,输出发现矛盾时处理到第几个关系。

第二、算法思想
用拓扑排序可以解决问题。

把这些字母之间的关系看成有向图。

其算法思想是:(1)在有向图中选一个没有前驱的顶点且输出之。

(2)从图中删除该顶点和所有以他为尾的弧。

重复上述两步,直到全部顶点输出。

第三、如何实现(可以是全局变量的设置,用的数据结构等)
用邻接表作为存储结构,把每个字母作为顶点。

依照它们之间的关系初始化表中每个顶点的入度数。

全局变量:
int indegree[MAX_VERTEX_NUM];
int list[MAX_VERTEX_NUM];//记录序列
数据结构:
typedef struct
{//定义堆栈
SElemType *top;
SElemType *base;
int stacksize;
}SqStack;
//图的邻接表储存表示
typedef struct ArcNode
{
int adjvex;
struct ArcNode *nextarc;
}ArcNode;
typedef struct
{
AdjList vertices;
int vexnum;
int arcnum;
}ALGraph;
typedef struct
{
// VertexType data;
ArcNode *firstarc;
}VNode,AdjList[MAX_VERTEX_NUM];
1251:Jungle Roads
第一、题目理解
大道路网的维护成本太高了,必须选择停止维持一些道路,当然需要有一些办法让所有村庄之间都有路到达,即使路线并不像以前一样短。

写一个程序,将解决选择一些路,使得总的维护费用最少。

第二、算法思想
将每个村庄看成一个顶点,路看成边,构造图,求图的最小生成树
第三、如何实现(可以是全局变量的设置,用的数据结构等)
typedef struct Aov{ //定义结构体存储与每个村庄直接相连的村庄以及保养此路的花费
int cost; //花费
char village; //村庄
struct Aov * next;
}*Aovc;
1125:Stockbroker Grapevine
第一、题目理解
要用最快的方法将消息传给你所有的客户,而客户只信任他们认为信得过的人,按照此要求找出传播最快的方法。

第二、算法思想
可用图的最短路径思想解决问题。

从某一个人出发到其他人的时间,求出他们当中耗时最少的那一位。

用Dijkstra算法求每个节点到其它节点的最短路径,从中选择到最远顶点最短路径的节点,就是让谣言传遍全部顶点时间最短的谣言源点,到最远顶点的最短路径就是那个时间.
由此求出从每一个点出发到所有点的最短路径后,相互进行比较,得到最小的点。

第二、如何实现(可以是全局变量的设置,用的数据结构等)
数据结构:
#define MAXNUM 2000
#define MAX_VERTEX_NUM 101
typedef struct
{
int arcs[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM];
int vexnum;
}MGraph;
typedef int closedge[MAX_VERTEX_NUM];。

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