图遍历的演示实习报告

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图的遍历实验报告

图的遍历实验报告一、引言图是一种非线性的数据结构，由一组节点（顶点）和节点之间的连线（边）组成。

图的遍历是指按照某种规则依次访问图中的每个节点，以便获取或处理节点中的信息。

图的遍历在计算机科学领域中有着广泛的应用，例如在社交网络中寻找关系紧密的人员，或者在地图中搜索最短路径等。

本实验旨在通过实际操作，掌握图的遍历算法。

在本实验中，我们将实现两种常见的图的遍历算法：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并比较它们的差异和适用场景。

二、实验目的1. 理解和掌握图的遍历算法的原理与实现；2. 比较深度优先搜索和广度优先搜索的差异；3. 掌握图的遍历算法在实际问题中的应用。

三、实验步骤实验材料1. 计算机；2. 编程环境（例如Python、Java等）；3. 支持图操作的相关库（如NetworkX）。

实验流程1. 初始化图数据结构，创建节点和边；2. 实现深度优先搜索算法；3. 实现广度优先搜索算法；4. 比较两种算法的时间复杂度和空间复杂度；5. 比较两种算法的遍历顺序和适用场景；6. 在一个具体问题中应用图的遍历算法。

四、实验结果1. 深度优先搜索（DFS）深度优先搜索是一种通过探索图的深度来遍历节点的算法。

具体实现时，我们可以使用递归或栈来实现深度优先搜索。

算法的基本思想是从起始节点开始，选择一个相邻节点进行探索，直到达到最深的节点为止，然后返回上一个节点，再继续探索其他未被访问的节点。

2. 广度优先搜索（BFS）广度优先搜索是一种逐层遍历节点的算法。

具体实现时，我们可以使用队列来实现广度优先搜索。

算法的基本思想是从起始节点开始，依次遍历当前节点的所有相邻节点，并将这些相邻节点加入队列中，然后再依次遍历队列中的节点，直到队列为空。

3. 时间复杂度和空间复杂度深度优先搜索和广度优先搜索的时间复杂度和空间复杂度如下表所示：算法时间复杂度空间复杂度深度优先搜索O(V+E) O(V)广度优先搜索O(V+E) O(V)其中，V表示节点的数量，E表示边的数量。

图的遍历操作实验报告

-实验三、图的遍历操作一、目的掌握有向图和无向图的概念；掌握邻接矩阵和邻接链表建立图的存储构造；掌握DFS及BFS对图的遍历操作；了解图构造在人工智能、工程等领域的广泛应用。

二、要求采用邻接矩阵和邻接链表作为图的存储构造，完成有向图和无向图的DFS 和BFS操作。

三、DFS和BFS 的根本思想深度优先搜索法DFS的根本思想：从图G中*个顶点Vo出发，首先访问Vo，然后选择一个与Vo相邻且没被访问过的顶点Vi访问，再从Vi出发选择一个与Vi相邻且没被访问过的顶点Vj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，则回退到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出发按同样方法向前遍历。

直到图中所有的顶点都被访问。

广度优先算法BFS的根本思想：从图G中*个顶点Vo出发，首先访问Vo，然后访问与Vo相邻的所有未被访问过的顶点V1，V2，……，Vt；再依次访问与V1，V2，……，Vt相邻的起且未被访问过的的所有顶点。

如此继续，直到访问完图中的所有顶点。

四、例如程序1．邻接矩阵作为存储构造的程序例如#include"stdio.h"#include"stdlib.h"#define Ma*Verte*Num 100 //定义最大顶点数typedef struct{char ve*s[Ma*Verte*Num]; //顶点表int edges[Ma*Verte*Num][Ma*Verte*Num]; //邻接矩阵，可看作边表int n,e; //图中的顶点数n和边数e}MGraph; //用邻接矩阵表示的图的类型//=========建立邻接矩阵=======void CreatMGraph(MGraph *G){int i,j,k;char a;printf("Input Verte*Num(n) and EdgesNum(e): ");scanf("%d,%d",&G->n,&G->e); //输入顶点数和边数scanf("%c",&a);printf("Input Verte* string:");for(i=0;i<G->n;i++){scanf("%c",&a);G->ve*s[i]=a; //读入顶点信息，建立顶点表}for(i=0;i<G->n;i++)for(j=0;j<G->n;j++)G->edges[i][j]=0; //初始化邻接矩阵printf("Input edges,Creat Adjacency Matri*\n");for(k=0;k<G->e;k++) { //读入e条边，建立邻接矩阵 scanf("%d%d",&i,&j); //输入边〔Vi，Vj〕的顶点序号G->edges[i][j]=1;G->edges[j][i]=1; //假设为无向图，矩阵为对称矩阵；假设建立有向图，去掉该条语句}}//=========定义标志向量，为全局变量=======typedef enum{FALSE,TRUE} Boolean;Boolean visited[Ma*Verte*Num];//========DFS：深度优先遍历的递归算法======void DFSM(MGraph *G,int i){ //以Vi为出发点对邻接矩阵表示的图G进展DFS搜索，邻接矩阵是0，1矩阵 int j;printf("%c",G->ve*s[i]); //访问顶点Vivisited[i]=TRUE; //置已访问标志for(j=0;j<G->n;j++) //依次搜索Vi的邻接点if(G->edges[i][j]==1 && ! visited[j])DFSM(G,j); //〔Vi，Vj〕∈E，且Vj未访问过，故Vj为新出发点}void DFS(MGraph *G){int i;for(i=0;i<G->n;i++)visited[i]=FALSE; //标志向量初始化for(i=0;i<G->n;i++)if(!visited[i]) //Vi未访问过DFSM(G,i); //以Vi为源点开场DFS搜索}//===========BFS：广度优先遍历=======void BFS(MGraph *G,int k){ //以Vk为源点对用邻接矩阵表示的图G进展广度优先搜索 int i,j,f=0,r=0;int cq[Ma*Verte*Num]; //定义队列for(i=0;i<G->n;i++)visited[i]=FALSE; //标志向量初始化for(i=0;i<G->n;i++)cq[i]=-1; //队列初始化printf("%c",G->ve*s[k]); //访问源点Vkvisited[k]=TRUE;cq[r]=k; //Vk已访问，将其入队。

数据结构实验报告-图的遍历

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

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

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

图的遍历的实验报告

图的遍历的实验报告图的遍历的实验报告一、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。

图的遍历实验报告

1.问题描述：不少涉及图上操作的算法都是以图的遍历操作为基础的。

试写一个程序，演示在连通的无向图上访问全部结点的操作。

2.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和相应生成树的边集。

3.测试数据：教科书图7.33。

暂时忽略里程，起点为北京。

4.实现提示：设图的结点不超过30个，每一个结点用一个编号表示(如果一个图有n个结点，则它们的编号分别为1,2,…,n)。

通过输入图的全部边输入一个图，每一个边为一个数对，可以对边的输入顺序作出某种限制，注意，生成树的边是有向边，端点顺序不能颠倒。

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

(2) .以邻接表为存储结构，建立深度优先生成树和广度优先生成树，再按凹入表或者树形打印生成树。

1.为实现上述功能，需要有一个图的抽象数据类型。

该抽象数据类型的定义为：ADT Graph{V 是具有相同特性的数据元素的集合，称为顶点集。

R={VR}VR={<v，w> | v ，w v 且P(v，w)，<v，w>表示从v 到w 得弧，谓词P(v，w)定义了弧<v，w>的意义或者信息}} ADT Graph2.此抽象数据类型中的一些常量如下：#define TRUE 1#define FALSE 0#define OK 1#define max_n 20 //最大顶点数typedef char VertexType[20];typedef enum{DG, DN, AG, AN} GraphKind;enum BOOL{False,True};3.树的结构体类型如下所示：typedef struct{ //弧结点与矩阵的类型int adj; //VRType为弧的类型。

图--0,1;网--权值int *Info; //与弧相关的信息的指针,可省略}ArcCell, AdjMatrix[max_n][max_n];typedef struct{VertexType vexs[max_n]; //顶点AdjMatrix arcs; //邻接矩阵int vexnum, arcnum; //顶点数，边数}MGraph;//队列的类型定义typedef int QElemType;typedef struct QNode{QElemType data;struct QNode *next;}QNode, *QueuePtr;typedef struct{QueuePtr front;QueuePtr rear;}LinkQueue;4.本程序包含三个模块1).主程序模块void main( ){创建树；深度优先搜索遍历；广度优先搜索遍历；}2).树模块——实现树的抽象数据类型3).遍历模块——实现树的深度优先遍历和广度优先遍历各模块之间的调用关系如下：主程序模块树模块遍历模块#include "stdafx.h"#include<iostream>using namespace std;#define TRUE 1#define FALSE 0#define OK 1#define max_n 20 //最大顶点数typedef char VertexType[20];typedef enum{DG, DN, AG, AN} GraphKind;enum BOOL{False,True};typedef struct{ //弧结点与矩阵的类型int adj; //VRType为弧的类型。

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.。

数据结构图的遍历实验报告doc

数据结构图的遍历实验报告篇一：【数据结构】图的存储和遍历实验报告《数据结构B》实验报告系计算机与电子专业级班姓名学号XX年1 0 月9日1. 上机题目：图的存储和遍历2. 详细设计#include#define GRAPHMAX 10#define FALSE 0#define TRUE 1#define error printf#define QueueSize 30typedef struct{char vexs[GRAPHMAX];int edges[GRAPHMAX][GRAPHMAX];int n,e;}MGraph;int visited[10];typedef struct{int front,rear,count;int data[QueueSize];}CirQueue;void InitQueue(CirQueue *Q) {Q->front=Q->rear=0;Q->count=0;}int QueueEmpty(CirQueue *Q){return Q->count=QueueSize;}int QueueFull(CirQueue *Q){return Q->count==QueueSize;}void EnQueue(CirQueue *Q,int x) { if(QueueFull(Q)) error("Queue overflow");文档来源为:从网络收集整理.word 版本可编辑.欢迎下载支持else{ Q->count++;Q->data[Q->rear]=x;Q->rear=(Q->rear+1)%QueueSize;}}int DeQueue(CirQueue *Q){int temp;if(QueueEmpty(Q)){ error("Queue underflow");return NULL;}else{ temp=Q->data[Q->front]; Q->count--;Q->front=(Q->front+1)%QueueSize;return temp;}}void CreateMGraph(MGraph *G){int i,j,k;char ch1,ch2;printf("\n\t\t 请输入定点数，边数并按回车 (格式如：3，4)：");scanf("%d,%d", &(G->n),&(G->e));for(i=0;in;i++){ getchar();printf("\n\t\t 请输入第%d个定点数并按回车：",i+1);scanf("%c",&(G->vexs[i]));}for(i=0;in;i++)for(j=0;jn;j++)G->edges[i][j]=0;for(k=0;ke;k++){ getchar();printf("\n\t\t 请输入第%d条边的顶点序号 (格式如：i,j )：",k+1);scanf("%c,%c",&ch1,&ch2);for(i=0;ch1!=G->vexs[i];i++);for(j=0;ch2!=G->vexs[j];j++);G->edges[i][j]=1;}}void DFSM(MGraph *G,int i){int j;printf("\n\t\t 深度优列： %c\n",G->vexs[i]);visited[i]=TRUE;for(j=0;jn;j++)if(G->edges[i][j]==1 &&////////////////DFSM(G,j);} void BFSM(MGraph *G,int k){ int i,j;CirQueue Q;InitQueue(&Q);printf("\n\t\t 广度优列： %c\n",G->vexs[k]);visited[k]=TRUE;EnQueue(&Q,k); while(!QueueEmpty(&Q)){ i=DeQueue(&Q);先遍历序 visited[j]!=1)先遍历序for(j=0;jn;j++)if(G->edges[i][j]==1 && visited[j]!=1) { visited[j]=TRUE;EnQueue(&Q,j);}}}void DFSTraverseM(MGraph *G) {int i;for(i=0;in;i++)visited[i]=FALSE;for(i=0;in;i++)if(!visited[i]) DFSM(G,i);}void BFSTraverseM(MGraph *G) {int i;for(i=0;in;i++) visited[i]=FALSE;for(i=0;in;i++)if(!visited[i]) BFSM(G,i);}void main(){MGraph *G,a;char ch1;int i,j,ch2;G=&a;printf("\n\t\t 建立一个有向图的邻接矩阵表示\n"); CreateMGraph(G);printf("\n\t\t 已建立一个有向图的邻接矩阵存储\n"); for(i=0;in;i++){ printf("\n\t\t");for(j=0;jn;j++)printf("%5d",G->edges[i][j]);}getchar();ch1='y';while(ch1=='y'||ch1=='Y'){ printf("\n");printf("\n\t\t 图的存储与遍历");("\n\t\t** ******************************");printf("\n\t\t*1 ---- 更新邻接矩阵*"); printf("\n\t\t*2 ---- 深度优先遍历*"); printf("\n\t\t*3 ---- 广度优先遍历*"); printf("\n\t\t*0 ---- 退出*");printf("\n\t\t** ******************************");}} printf("\n\t\t 请选择菜单号 ( 0 ---------------- 3) "); scanf("%d",&ch2); getchar(); switch(ch2) { case1:CreateMGraph(G); printf("\n\t\t 图的邻接矩阵存储建立完成\n");break; case 2:DFSTraverseM(G);break; case3:BFSTraverseM(G);break; case 0:ch1='n';break;default:printf("\n\t\t 输出错误！清重新输入！"); }3. 调试分析（1）调试过程中主要遇到哪些问题？是如何解决的？由于实习之初对邻接表的存储结构了解不是很清楚，所以在运行出了一个小错误，即在输出邻接表时，每个结点都少了一个邻接点。

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》
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。

图的遍历实验报告.doc

图的遍历实验报告实验4:图的遍历主题:图及其应用——图的遍历类；姓名:学生编号:完成日期:一、需求分析1。

问题描述:许多涉及图操作的算法都是基于图遍历操作的。

试着写一个程序来演示访问连通无向图上所有节点的操作。

2.基本要求:邻接表作为存储结构，实现了连通无向图的深度优先和广度优先遍历。

从用户指定的节点开始，分别输出每次遍历下的节点访问顺序和相应生成树的边集。

3.测试数据:教科书中的图7.33。

暂时忽略里程，从北京开始。

4.实施提示: 假设一个图不超过30个节点，每个节点用一个数字表示(如果一个图有n个节点，它们的数字是1，2，分别为n)。

通过将一个图的所有边输入到一个图中，每个边是一对，边的输入顺序可以被限制。

请注意，生成树的边是有向边，端点的顺序不能颠倒。

5.选定内容:(1)。

借助堆栈类型(自行定义和实现)，使用非递归算法实现深度优先遍历。

(2)以邻接表为存储结构，建立深度优先生成树和广度优先生成树，然后根据凹表或树打印生成树。

为了实现上述功能，需要图形的抽象数据类型。

抽象数据类型定义为:ADT图{数据对象v:v是一组具有相同特征的数据元素，称为顶点集。

数据关系r:R={VR} VR={ | v，wv和P(v，w)，表示从v到w的弧，谓词P(v，w)定义弧的含义或信息}} ADT图2。

该抽象数据类型中的一些常量如下:#定义true1 #定义false 0 #定义ok 1 #定义max _ n 20//最大顶点数typedef char顶点类型[20]；typedef枚举{DG，DN，AG，AN}图形种类；枚举BOOL {假，真}；3.树的结构类型如下:Typedef结构{//圆弧节点和矩阵的int类型调整；//VRType是弧的类型。

图的遍历主题——图；图及其应用——图的遍历类；姓名:学生编号:完成日期:一、需求分析1。

问题描述:许多涉及图操作的算法都是基于图遍历操作的。

试着写一个程序来演示访问连通无向图上所有节点的操作。

数据结构图的遍历实验报告

题目：图的遍历的实现完成日期：2011.12.22一、需求分析1.本演示程序中，输入的数据类型均为整型数据，不允许输入字符等其他数据类型，且需要按照提示内容进行输入，成对的关系数据必须在所建立的图中已经存在对应的结点。

2.演示程序以用户和计算机的对话方式执行，在计算机终端上显示的提示信息的说明下，按照要求输入数据，运算结果在其后显示。

3.本程序实现分别基于邻接矩阵和邻接表存储结构的有、无向图，有、无向网的建立和遍历。

遍历分DFS和BFS两种算法，并分别以递归和非递归形式实现。

4.测试数据：（1）无向图结点数4 弧数3 结点：1 2 3 4 结点关系：1 2；1 3；2 4（2）有向图结点数6 弧数6 结点：1 2 3 4 5 6 结点关系：1 2；1 3；2 4；3 5；3 6；2 5 二、概要设计为实现上述程序功能，图的存储结构分为邻接矩阵和邻接表两种。

遍历过程中借助了栈和队列的存储结构。

1.邻接矩阵存储结构的图定义：ADT mgraph{数据对象V：V是具有相同特性的的数据元素的集合，成为顶点集。

数据关系R:R=｛VR｝VR={ <v,w>| v,w є V且P(v,w),<v,w>表示从v到w的弧，谓词P(v,w)定义了弧<v,w>的意义或信息}基本操作P：locatevex(G, mes)；初始条件：图G存在，mes和G中顶点有相同的特征。

操作结果：若G中存在顶点u，则返回该顶点在图中位置；否则返回其他信息。

createudn( & G)；初始条件：图G 存在。

操作结果：创建无向图。

createdn( & G)；初始条件：图G 存在。

操作结果：创建有向图。

createudg( & G)；初始条件：图G 存在。

操作结果：创建无向网。

createdg(& G)；初始条件：图G 存在。

操作结果：创建有向网。

DFS(G,v)；初始条件：图G已经存在并被赋值，v是图中某个顶点的位置坐标。

图遍历的演示实习报告

图遍历的演示题目:诸多涉及图上操作的算法都是以图的遍历操作为基础的。

试设计一种程序,演示在连通和非连通的无向图上访问全部结点的操作一、需求分析1、以邻接多重表为存储构造；2、实现连通和非连通的无向图的深度优先和广度优先遍历；3、以顾客指定的结点为起点,分别输出每种遍历下的结点访问序列和生成树的边集；二、概要设计1、设定图的抽象数据类型:ADT Graph{数据对象 V:V 是含有相似特性的数据元素的集合,称为点集.数据关系 R:R={VR}VR={(v,w)|v,w 属于V,(v,w)表达 v 和w 之间存在的途径}基本操作P:CreatGraph(&G,V,VR)初始条件:V 是图的顶点集,VR 是图中弧的集合.操作成果:按 V 和 VR 是定义构造图 G.DestroyGraph(&G)初始条件:图 G 存在操作成果:销毁图 GLocateVex(G,u)初始条件: 图 G 存在,u 和G 中顶点有相似的特性操作成果:若图 G 中存在顶点 u,则返回该顶点在图中的位置;否则返回其它信息GetVex(G,v)初始条件: 图 G 存在,v 是G 中顶点操作成果:返回 v 的值FirstAjvex(G,v)初始条件: 图 G 存在,v 是G 中顶点操作成果:返回 v 的第一种邻接顶点,若顶在图中没有邻接顶点,则返回为空NextAjvex(G,v,w)初始条件: 图 G 存在,v 是G 中顶点,w 是v 的邻接顶点操作成果:返回 v 的下一种邻接顶点,若 w 是v 的最后一种邻接顶点,则返回空DeleteVexx(&G,v)初始条件: 图 G 存在,v 是 G 中顶点操作成果:删除顶点 v 已经其有关的弧DFSTraverse(G,visit())初始条件: 图 G 存在,visit 的顶点的应用函数操作成果: 对图进行深度优先遍历,在遍历过程中对每个结点调用 visit 函数一次, 一旦 visit 失败,则操作失败BFSTraverse(G,visit())初始条件: 图 G 存在,visit 的顶点的应用函数操作成果:对图进行广度优先遍历,在遍历过程中对每个结点调用 visit 函数一次,一旦 visit 失败,则操作失败}ADT Graph2、设定栈的抽象数据类型：ADT Stack{数据对象：D={ai | ai∈CharSet，i=1，2，……，n，n≥0}数据关系：R1={<ai-1,ai> | ai-1,ai∈D,i=2，……，n}基本操作：InitStack(&S)操作成果：构造一种空栈S。

数据结构实验报告图的遍历

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

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

在本实验中，我们将讨论图的遍历算法，并通过实验验证其正确性和效率。

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

在实验中，我们实现了深度优先搜索算法，并对其进行了测试。

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

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

广度优先搜索（BFS）广度优先搜索是另一种常用的图遍历算法，它通过队列的方式来遍历图中的节点。

在实验中，我们也实现了广度优先搜索算法，并对其进行了测试。

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

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

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

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

这些算法的实现和测试为我们进一步深入研究图的相关问题提供了重要的基础。

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

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

我们相信这些算法的研究和应用将为我们在图相关问题的研究中提供重要的帮助。

图的遍历数据结构实验报告讲述

{
EnQueue(&Q,p->ivex );
graph->adjlist [p->ivex ].markV =1;
printf("<%d,%d>\n",p->jvex ,p->ivex );
printf("%d ",p->ivex );
}
p=p->jlink ;
}
}
}
}
void main()
{
int u,v;
}EdgeNode;
typedef struct VexNode
{
int markV;
char info;
int num;
EdgeNode *firstedge;
}VexNode;
typedef struct
{
VexNode adjlist[MAX];
int vexnum,edgenum;
}Graph;
InsertVex（&G,v）
初始条件：图G存在，v和图中顶点有相同特征。
操作结果：在图G中增添新顶点v。
DeleteVex（&G,v）
初始条件：图G存在，v是G中某个顶点。
操作结果：删除G中顶点v及其相关的边。
InsertEdge（&G,v，w）
初始条件：图G存在，v和w是G中两个顶点。
操作结果：在G中增添边（v,w）。
int i;
printf("请输入连通无向图的顶点个数和边的条数：\n");
scanf("%d %d",&graph->vexnum,&graph->edgenum);

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。

图遍历操作实验报告

图遍历操作实验报告实验报告姓名：班级：12南航网络学号：实验题目图的遍历操作实验时间2012-11-27实验地点指导教师尚鲜莲实验目的与要求：目的：熟练掌握图的的两种存储结构；熟练掌握图的深度优先遍历和广度优先遍历算法；能解决简单的应用问题。

要求：分别采用邻接矩阵和邻接表存储结构，完成图的深度优先遍历（DFS）和广度优先遍历（BFS）的操作。

搞清楚BFS算法中队列的作用。

需求分析和实现功能说明：：在test4.c中填写入相应语句，使之能顺利完成图的深度优先和广度优先遍历操作。

测试数据为：无向图Gl，V={v0，v1，v2，v3，v4}，E={(v0，v3)，(v1，v2)，(v1，v3)，(v1，v4)，(v2，v4)，（v3，v4)}，起始顶点为v0。

将空缺语句补充完整，并写出输出结果。

）算法设计（最好给出流程图）：：算法程序（源程序代码）#defineVEX_NUM5#defineMAXSIZE10#includestdio.htypedefcharVextype;type defstruct{Vextypevexs[VEX_NUM];intarcs[VEX_NUM][VEX_NUM];}Mgraph;type defstruct{Vextypeelem[VEX_NUM];intfront,rear;}SqQueue;SqQueueQ;intvisited[VEX_NUM]={0};voidcreat_Mgraph(Mgraph *G,inte);voidDfs_m(Mgraph*G,inti);voidBfs(Mgraph*G,intk);voidInitQueu e(SqQueue*Sq);intEnQueue(SqQueue*Sq,Vextypex);intDelQueue(SqQueue*Sq, Vextype*y);intQueueEmpty(SqQueue*Sq);voidmain(){inte,i,j;Mgraph*G;pri ntf(qingshuruwuxiangtubiandeshumuscanf(%d,creat_Mgraph(G,e);printf(qi ngshurubianlideqishidingdianscanf(%d,Dfs_m(G,i);for(j=0;jVEX_NUM;++j) visited[j]=0;Bfs(G,i);}voidcreat_Mgraph(Mgraph*G,inte){inti,j,k;print f(shurugedingdianxinxi：for(i=0;iVEX_NUM;++i)/*scanf(%c,G-vexs[i]);*/G-vexs[i]=getch();for(i= 0;iVEX_NUM;++i)printf(%d%c\n,i,G-vexs[i]);/*getch();*/for(i=0;iVEX_NU M;++i)for(j=0;jVEX_NUM;++j)G-arcs[i][j]=0;printf(shurugebiandedingdianxuhaoi,j：for(k=0;kk++){scanf(%d,%d,i,G-arcs[i][j]=1;G-arcs[j][i]=1;}}/*creat_M graph*/voidDfs_m(Mgraph*G,inti){intj;printf(%3c,G-vexs[i]);visited[i] =1;for(j=0;jVEX_NUM;j++)if((G-arcs[i][j]==1)(!visited[j]))Dfs_m(G,j); }/*Dfs_m*/voidBfs(Mgraph*G,intk){intx,i,j;SqQueue*Q;InitQueue(Q);prin tf(%3c,G-vexs[k]);visited[k]=1;x=EnQueue(Q,G-vexs[k]);while(!QueueEmp ty(Q)){x=DelQueue(Q,G-vexs[i]);for(j=0;jVEX_NUM;j++)if((G-arcs[i][j]= =1)(!visited[j])){printf(%3c,G-vexs[j]);visited[j]=1;x=EnQueue(Q,G-vexs[j]);}}}/*Bfs*/voidInitQueue(SqQueue*Sq){Sq-front=Sq-rear=0;}/*InitQueue*/intEnQueue(SqQueue*Sq,Vextypex){ if((Sq-rear+1)%MAXSIZE==Sq-front)return0;Sq-elem[Sq-rear]=x;Sq-rear=( Sq-rear+1)%MAXSIZE;return1;printf(Sq-rearis:%d\n,Sq-rear);}/*EnQueue* /intDelQueue(SqQueue*Sq,Vextype*y){if(Sq-front==Sq-rear)return0;*y=Sq -elem[Sq-front];Sq-front=(Sq-front+1)%MAXSIZE;return1;}/*DelQueue*/in tQueueEmpty(SqQueue*Sq){return(Sq-front==Sq-rear);}上机调试情况说明（包括调试数据、调试过程中遇到的问题及解决方法）经调试没有发现问题测试结果和输出数据，对结果的分析和说明：无向图Gl，V={v0，v1，v2，v3，v4}，E={(v0，v3)，(v1，v2)，(v1，v3)，(v1，v4)，(v2，v4)，（v3，v4)}，起始顶点为v0。

图的遍历操作实验报告

图的遍历操作实验报告一、实验目的本次实验的主要目的是深入理解图的遍历操作的基本原理和方法，并通过实际编程实现，掌握图的深度优先遍历（DepthFirst Search，DFS）和广度优先遍历（BreadthFirst Search，BFS）算法，比较它们在不同类型图中的性能和应用场景。

二、实验环境本次实验使用的编程语言为 Python，开发环境为 PyCharm。

实验中使用的数据结构为邻接表来表示图。

三、实验原理（一）深度优先遍历深度优先遍历是一种递归的图遍历算法。

它从起始节点开始，沿着一条路径尽可能深地访问节点，直到无法继续，然后回溯到上一个未完全探索的节点，继续探索其他分支。

（二）广度优先遍历广度优先遍历则是一种逐层访问的算法。

它从起始节点开始，先访问起始节点的所有相邻节点，然后再依次访问这些相邻节点的相邻节点，以此类推，逐层展开。

四、实验步骤（一）数据准备首先，定义一个图的邻接表表示。

例如，对于一个简单的有向图，可以使用以下方式创建邻接表：｀｀｀pythongraph ＝｛＇A'：＇B'，＇C'，＇B'：＇D'，＇E'，＇C'：＇F'，＇D'：，＇E'：，＇F'：｝｀｀｀（二）深度优先遍历算法实现｀｀｀pythondef dfs(graph, start, visited=None)：if visited is None:visited ＝ set(）visitedadd(start)print(start)for next_node in graphstart:if next_node not in visited:dfs(graph, next_node, visited)｀｀｀（三）广度优先遍历算法实现｀｀｀pythonfrom collections import deque def bfs(graph, start)：visited ＝｛start}queue ＝ deque(start)while queue:node ＝ queuepopleft(）print(node)for next_node in graphnode:if next_node not in visited:visitedadd(next_node)queueappend(next_node)｀｀｀（四）测试与分析分别使用深度优先遍历和广度优先遍历算法对上述示例图进行遍历，并记录遍历的顺序和时间开销。

图的遍历运算实验报告

软件技术基础实验六-----图的遍历运算班级：电信0901学号：**********姓名：***实验六图的遍历运算（1）实验题目：编写一个程序，实现图的遍历运算,在此基础上设计一个主程序完成如下功能(1)从指定顶点开始的深度优先遍历(递归实现)(2)从指定顶点开始的深度优先遍历(非递归实现)(3)从指定顶点开始的广度优先遍历（2）实验目的：1、掌握图的数据类型描述及特点。

2、掌握图的存储结构（邻接表和邻接矩阵）。

3、掌握图的遍历算法的实现。

（3）调试通过并正确执行给定功能要求的实验代码#include "stdafx.h"#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include <string.h>#define MAXVEX 100typedef char VertexType[3];typedef struct edgenode{ int adjvex;int value;struct edgenode *next;}ArcNode;typedef struct vexnode{ VertexType data;ArcNode *firstarc;}VHeadNode;typedef struct vertex{ int adjvex;VertexType data;}VType;typedef struct graph{ int n,e;VType vexs[MAXVEX];int edges [MAXVEX][MAXVEX];}AdjMatix;typedef struct{ int n,e;VHeadNode adjlist[MAXVEX];}AdjList;//将邻接矩阵g转化成邻接表G:void MatToList(AdjMatix g, AdjList *&G){ int i,j;ArcNode *p;G=(AdjList *)malloc(sizeof(AdjList));for (i=0;i<g.n;i++){ G->adjlist[i].firstarc=NULL;strcpy( G->adjlist[i].data,g.vexs[i].data);}for (i=0;i<g.n;i++)for(j=g.n-1;j>=0;j--)if (g.edges[i][j]!=0){ p=(ArcNode *)malloc(sizeof(ArcNode));p->value=g.edges[i][j];p->adjvex=j;p->next=G->adjlist[i].firstarc;G->adjlist[i].firstarc=p;}G->n=g.n;G->e=g.e;}//广度优先：void BFS(AdjList *G,int vi,FILE *fp3){int i,v,visited[MAXVEX];char s;int Qu[MAXVEX],front=0,rear=0;ArcNode *p;for (i=0;i<G->n;i++)visited[i]=0;s=vi+48;putc(s,fp3);visited[vi]=1;rear=(rear+1)%MAXVEX;Qu[rear]=vi;while(front!=rear){ front=(front+1)%MAXVEX;v=Qu[front];p=G->adjlist[v].firstarc;while(p!=NULL){ if(visited[p->adjvex]==0){ visited[p->adjvex]=1;s=p->adjvex+48;putc(s,fp3);rear=(rear+1)%MAXVEX;Qu[rear]=p->adjvex;}p=p->next;}}}//深度优先递归：int visited[MAXVEX];void DFS(AdjList *g,int vi,FILE *fp3) { ArcNode *p;char s;s=vi+48;putc(s,fp3);visited[vi]=1;p=g->adjlist[vi].firstarc;while(p!=NULL){ if (visited[p->adjvex]==0)DFS(g,p->adjvex,fp3);p=p->next;}}//深度优先非递归：void DFS1(AdjList *G,int vi,FILE *fp3) { ArcNode *p;ArcNode *St[MAXVEX];int top=-1,v;char s;s=vi+48;putc(s,fp3);visited[vi]=1;top++;St[top]=G->adjlist[vi].firstarc;while(top>-1){ p=St[top];top--;while(p!=NULL){ v=p->adjvex;if(visited[v]==0){ s=v+48;putc(s,fp3);visited[v]=1;top++;St[top]=G->adjlist[v].firstarc;break;}p=p->next;}}}void main(){ int i,j,h,x=2,y=0;FILE *fp,*fp1,*fp2,*fp3;fp=fopen("file1.txt","r");h=fgetc(fp)-48; //文件1为读入邻接矩阵的阶数给h fp1=fopen("file2.txt","r");int a[MAXVEX][MAXVEX];for(i=0;i<h;i++) //文件2为读入邻接矩阵a[i][j]for(j=0;j<h;j++){a[i][j]=fgetc(fp1)-48;if(a[i][j]==1) y++;}AdjMatix g;AdjList *G;char *vname[MAXVEX]={"a","b","c","d","e","f"};g.n=h;g.e=y;for(i=0;i<g.n;i++) strcpy(g.vexs[i].data,vname[i]);for(i=0;i<g.n;i++)for(j=0;j<g.n;j++)g.edges[i][j]=a[i][j];MatToList(g,G);fp2=fopen("file3.txt","r");x=fgetc(fp2)-48; //文件3为读入遍历的指定顶点xfp3=fopen("file4.txt","w"); //文件4为遍历结果fputs("从指定顶点x的广度优先遍历序列：\n",fp3);fputs("\t",fp3);BFS(G,x,fp3); fputs("\n",fp3);for(i=0;i<g.n;i++)visited[i]=0;fputs("从指定顶点x的深度优先遍历序列：\n",fp3);fputs("递归算法：",fp3);DFS(G,x,fp3);fputs("\n",fp3);for(i=0;i<g.n;i++) visited[i]=0;fputs("非递归算法：",fp3);DFS1(G,x,fp3);fputs("\n",fp3);fclose(fp);fclose(fp1);fclose(fp2);fclose(fp3);}（4）实验结果截图。

图遍历的演示实验报告书讲解

1．实验题目图遍历的演示2．需求分析本演示程序用VC++6.0编写，以邻接矩阵为存储结构，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。

①输入形式：要先输入顶点个数和边的条数，然后依次输入顶点的值，再输入每条边两端的值；②输出形式：输出无向图的邻接矩阵，深度优先遍历序列及广度优先遍历序列。

③测试数据：测试结果：3．概要设计1）为了实现上述程序功能，需要定义无向图的抽象数据类型：class WXT {数据对象：tu={ddxl[maxsize],juzhen[maxsize][maxsize],n,bian }Bianwz(WXT tu,char v)操作结果：寻找V的位置GZWTU(WXT &tu)操作结果：数组邻接矩阵表示法构造无向图DYljdd(WXT tu,int i)初始条件：图已存在操作结果：顶点下标为i的顶点的第一个邻接顶点XYdd(WXT tu,int i,int k)初始条件：图已存在操作结果：顶点下标为i的顶点相对于k的下一个顶点,k为i的当前邻接顶点,二者都是顶点下标SDbl(WXT tu,int v)操作结果：无向图的深度优先遍历，从第v个顶点出发，v为顶点下标SDbl_V(WXT tu,int vex)操作结果：从vex开始深度遍历图GDbl(WXT tu,int a)操作结果：无向图的广度遍历，从第v个顶点出发，v为顶点下标2）本程序包含8个函数：①主函数main()②图的基本操作，寻找V的位置函数Bianwz(WXT tu,char v)③构造无向图函数GZWTU(WXT &tu)④邻接顶点操作函数DYljdd(WXT tu,int i)⑤邻接顶点操作函数XYdd(WXT tu,int i,int k)⑥深度优先遍历函数SDbl(WXT tu,int v)⑦从vex开始深度遍历图函数SDbl_V(WXT tu,int vex)⑧广度优先遍历函数GDbl(WXT tu,int a)各函数间关系如下：4．详细设计#include<iostream>#include<queue>using namespace std;const int maxsize=100;//最大顶点数queue<int>q;//----------------------------------------------------------------class WXT //无向图的邻接矩阵类型{public:int Bianwz(WXT tu,char v);//图的基本操作，寻找V的位置int GZWTU(WXT &tu);//数组邻接矩阵表示法构造无向图int DYljdd(WXT tu,int i);//顶点下标为i的顶点的第一个邻接顶点int XYdd(WXT tu,int i,int k);//顶点下标为i的顶点相对于k的下一个顶点,k为i的当前邻接顶点,二者都是顶点下标void SDbl(WXT tu,int v);//无向图的深度优先遍历，从第v个顶点出发，v为顶点下标void SDbl_V(WXT tu,int vex);// 从vex开始深度遍历图int GDbl(WXT tu,int a);//无向图的广度遍历，从第v个顶点出发，v为顶点下标char ddxl[maxsize];//顶点向量// AdjMatrixint juzhen[maxsize][maxsize];//邻接矩阵int n;//顶点数int bian; //边数};WXT tu; //申明一个无向图的邻接矩阵类型int biaozhi[maxsize];//设置标志数组int WXT::Bianwz(WXT tu,char v)//图的基本操作，寻找V的位置{int i=0;while(i<tu.n && v!=tu.ddxl[i])i++; if(i<tu.n)return i;//查找成功则返回顶点的下标elsereturn -1;}int WXT::GZWTU(WXT &tu) //数组邻接矩阵表示法构造无向图{char v1,v2;cout<<"请输入图的顶点数和边数："<<endl;cin>>tu.n>>tu.bian;cout<<"请输入"<<tu.n<<"个顶点值："<<endl;for(int i=0;i<tu.n;i++)//构造顶点向量cin>>tu.ddxl[i];for(int q=0;q<tu.n;q++)//初始化邻接矩阵for(int p=0;p<tu.n;p++)tu.juzhen[q][p]=0;for(int k=0;k<tu.bian;k++)//构造邻接矩阵{cout<<"输入第"<<k+1<<"条边两端的顶点值："<<endl;cin>>v1>>v2;int a=Bianwz(tu,v1);int b=Bianwz(tu,v2);tu.juzhen[a][b]=1;tu.juzhen[b][a]=tu.juzhen[a][b];}cout<<endl;cout<<"该无向图的邻接矩阵表示为：\n";cout<<" ";for(int n=0;n<tu.n;n++)//输出顶点cout<<" "<<tu.ddxl[n];cout<<endl;for(int x=0;x<tu.n;x++)//输出邻接矩阵{ cout<<tu.ddxl[x]<<" ";for(int y=0;y<tu.n;y++)cout<<tu.juzhen[x][y]<<" ";cout<<endl;}return 1;}//GZWTUint WXT::DYljdd(WXT tu,int i)//顶点下标为i的顶点的第一个邻接顶点{int j=0;while(j < tu.n && tu.juzhen[i][j]!=1) j=j+1;if(j < tu.n)return j;elsereturn -1;}int WXT::XYdd(WXT tu,int i,int k)//顶点下标为i的顶点相对于k的下一个顶点, { //k为i的当前邻接顶点,二者都是顶点下标int j=k+1;while(j < tu.n && tu.juzhen[i][j]!=1) j=j+1;if(j < tu.n)return j;elsereturn -1;}void WXT::SDbl(WXT tu,int v)//无向图的深度优先遍历，从第v个顶点出发，v为顶点下标{biaozhi[v]=1;cout<<tu.ddxl[v]<<" ";int w;for(w=DYljdd(tu,v);w>=0;w=XYdd(tu,v,w)){if(!biaozhi[w])SDbl(tu,w); //递归遍历}}void WXT::SDbl_V(WXT tu,int vex)// 从vex开始深度遍历图//{for(int i = 0;i < tu.n;i++) //访问数组初始化biaozhi[i]=0;SDbl(tu,vex); //先对图从指定定点访问for(int v = 0;v < tu.n;v ++)//对可能出现的子图遍历if(!biaozhi[v])SDbl(tu,v);}int WXT::GDbl(WXT tu,int a)//无向图的广度遍历，从第v个顶点出发，v为顶点下标{q.empty();int v,u,w;v=a;for(v=a-1;v<tu.n;v++)if(!biaozhi[v]){biaozhi[v]=1;cout<<tu.ddxl[v]<<" ";q.push(v);while(!q.empty()){u=q.front();q.pop();for(w=DYljdd(tu,u);w>=0;w=XYdd(tu,u,w))if(!biaozhi[w]){biaozhi[w]=1;cout<<tu.ddxl[w]<<" ";q.push(w);}}}return 1;}//----------------------------------------------------------------void main(){int a;WXT t;cout<<"*********************************"<<endl;cout<<" 无向图遍历的演示程序"<<endl;cout<<"*********************************"<<endl;t.GZWTU(tu);cout<<"请输入您要深度遍历图的起点（顶点的坐标1～"<<tu.n<<"):"<<endl;cin>>a;cout<<"深度优先遍历为："<<endl;t.SDbl_V(tu,a-1);//因为下标从0开始cout<<endl;cout<<"广度优先遍历为："<<endl;for(int v=0;v<tu.n;v++)biaozhi[v]=0;t.GDbl(tu,a);cout<<endl;cout<<"感谢您的使用！！！"<<endl;}5．调试分析遇到问题：①如何储存数据；②如何实现深度优先遍历；③如何实现广度优先遍历；④输出了顶点再次输出；解决方法：①用邻接矩阵储存，相通的两个点为“1”；不通的为“0”；②确定起点后，输出起点，然后输出起点矩阵中第一个为“1”对应的顶点值；然后再输出此顶点值矩阵中第一个为“1”且没有输出过的顶点值，以此类推，直至输出完所有顶点值；③确定起点后，输出起点，然后输出起点矩阵中所有为“1”的顶点值，然后输出起点第一个为“1”的顶点值的所有为“1”的顶点值，然后输出起点第二个为“1”的顶点值的所有为“1”的顶点值，以此类推，直至输出完所有顶点值；④设置一个标志baozhi[maxsize]，初始化为“0”，没输出一个值就赋值为“1”；遍历时，biaozhi[N]为“1”的不输出，接着遍历；6．使用说明程序名为图遍历的演示.exe，运行环境为VC++6.0。

图遍历的演示实习报告

图遍历的演示实习报告在计算机科学中，图遍历是一种重要的操作，用于访问图中的节点和边。

为了更深入地理解图遍历的原理和应用，我进行了一次关于图遍历的演示实习。

图是由节点（也称为顶点）和连接节点的边组成的数据结构。

图遍历的目的是按照特定的顺序访问图中的所有节点。

常见的图遍历算法有深度优先搜索（DepthFirst Search，简称 DFS）和广度优先搜索（BreadthFirst Search，简称 BFS）。

在实习中，我首先选择了深度优先搜索算法进行演示。

深度优先搜索就像是在一个迷宫中，选择一条路一直走到底，直到无法前进，然后回溯。

为了实现深度优先搜索，我使用了递归的方法。

以下是一个简单的深度优先搜索的 Python 代码示例：｀｀｀pythondef dfs(graph, node, visited=）：if node not in visited:print(node)visitedappend(node)for neighbor in graphnode:dfs(graph, neighbor, visited)graph ＝｛＇A'：＇B'，＇C'，＇B'：＇A'，＇D'，＇E'，＇C'：＇A'，＇F'，＇D'：＇B'，＇E'：＇B'，＇F'，＇F'：＇C'，＇E'｝dfs(graph, ＇A'）｀｀｀在这个示例中，｀dfs`函数接受一个图（以邻接表的形式表示）、当前节点和一个已访问节点的列表作为参数。

如果当前节点未被访问过，就将其打印出来并标记为已访问，然后对其邻居节点递归调用`dfs`函数。

接下来，我演示了广度优先搜索算法。

广度优先搜索则像是以层层扩散的方式访问节点。

它先访问起始节点的所有邻居，然后再依次访问邻居的邻居。

以下是广度优先搜索的 Python 代码示例：｀｀｀pythonfrom collections import dequedef bfs(graph, start)：visited ＝queue ＝ deque(start)while queue:node ＝ queuepopleft(）if node not in visited:print(node)visitedappend(node) queueextend(graphnode) graph ＝｛＇A'：＇B'，＇C'，＇B'：＇A'，＇D'，＇E'，＇C'：＇A'，＇F'，＇D'：＇B'，＇E'：＇B'，＇F'，＇F'：＇C'，＇E'｝bfs(graph, ＇A'）｀｀｀在这个示例中，使用了一个队列来实现广度优先搜索。

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