以邻接表和邻接矩阵做存储结构求最短路径

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邻接矩阵求最短路径c语言

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邻接矩阵求最短路径c语言邻接矩阵表示图中各个节点之间的关系,在求解最短路径问题中,邻接矩阵是非常重要的数据结构之一。

下面是一个简单的C语言程序,用于利用邻接矩阵求解最短路径问题。

首先,我们需要定义一个邻接矩阵。

假设我们有一个图,其中有5个节点,节点编号从1到5,邻接矩阵可以表示为一个5x5的二维数组,其中arr[i][j]表示从节点i到节点j的距离。

如果两个节点之间没有直接的边,则arr[i][j]的值为无穷大。

接下来,我们需要使用Dijkstra算法来求解最短路径。

该算法使用贪心策略,在每一次迭代中,选择当前距离源点最近的节点,并以该节点为中心更新其周围的节点的距离。

具体实现如下:1. 定义一个长度为n的数组dist,其中dist[i]表示从源点到节点i的距离。

2. 将dist数组初始化为无穷大,源点的dist值为0。

3. 定义一个长度为n的数组visited,标记已经被访问过的节点。

4. 循环n次,每次选择一个距离源点最近的未被访问过的节点u。

5. 标记节点u为已经访问过。

6. 遍历节点u的所有邻居v,如果从源点到v的距离通过u可以更新,则更新dist[v]的值。

7. 返回dist数组,即为从源点到各个节点的最短距离。

下面是一个简单的C语言程序,用于实现邻接矩阵求最短路径的功能。

```c#include <stdio.h>#define INF 99999#define MAX_N 100int arr[MAX_N][MAX_N]; //邻接矩阵int dist[MAX_N]; //存储最短距离int visited[MAX_N]; //标记已经被访问过的节点int n; //节点数int minDistance() {int minDist = INF;int minIndex = -1;for (int i = 0; i < n; i++) {if (visited[i] == 0 && dist[i] < minDist) {minDist = dist[i];minIndex = i;}}return minIndex;}void dijkstra(int start) {//初始化dist数组和visited数组for (int i = 0; i < n; i++) {dist[i] = INF;visited[i] = 0;}dist[start] = 0;for (int i = 0; i < n - 1; i++) {int u = minDistance();visited[u] = 1;for (int v = 0; v < n; v++) {if (visited[v] == 0 && arr[u][v] != INF && dist[u] + arr[u][v] < dist[v]) {dist[v] = dist[u] + arr[u][v];}}}}int main() {//初始化邻接矩阵n = 5;for (int i = 0; i < n; i++) {for (int j = 0; j < n; j++) {arr[i][j] = INF;}}arr[0][1] = 10;arr[0][4] = 5;arr[1][2] = 1;arr[1][4] = 2;arr[2][3] = 4;arr[3][2] = 6;arr[3][0] = 7;arr[4][1] = 3;arr[4][2] = 9;arr[4][3] = 2;//执行Dijkstra算法dijkstra(0);//输出结果for (int i = 0; i < n; i++) {printf('从节点0到节点%d的最短距离是%d ', i, dist[i]);}return 0;}```代码中,我们使用了INF表示两个节点之间没有直接的边。

Dijkstra最短路径算法的实现及优化

Dijkstra最短路径算法的实现及优化

Dijkstra最短路径算法的实现及优化 施培港 厦门信息港建设发展股份有限公司 厦门市槟榔路1号联谊广场五层 361004 Email:spg@xminfoport.com 摘要:最短路径算法种类繁多,比较有名的算法包括:Dijkstra算法、Ford算法、Floyd算法、Moore算法、A*算法、K值算法,而即使同一种算法也有多种不同的实现方式。

本文就Dijkstra算法的两种实现方式做一定的分析,并采用一种新的实现方法达到对算法优化的目的。

 关键字:Dijkstra算法 最短路径 网络分析 地理信息系统(GIS) 1. 何谓最短路径 所谓最短路径就是网络中两点之间距离最短的路径,这里讲的距离可以是实际的距离,也可以引申为其它的度量,如时间、运费、流量等。

因此,从广义上讲,最短路径算法就是指从网络中找出两个点之间最小阻抗路径的算法。

 2. Dijkstra算法介绍 Dijkstra算法本身是一种贪婪算法,它通过分步的方法来求最短路径。

首先,初始产生源点到它自身的路径,其长度为零,然后在贪婪算法的每一步中,产生一个到达新的目的顶点的最短路径。

其算法描述如下(算法中以有向图表示网络结构): 对于有向图G =(V,E),图中有n个顶点,有e条弧,其中V为顶点的集合,E为弧的集合,求源点VS到终点VT的最短路径。

 (1) 用带权的邻接矩阵L来表示有向图,L(X,Y)表示弧<X,Y>的权值,若弧<X,Y>不存在,则设L(X,Y)=∞;用D(X)表示源点VS到顶点X的距离,除源点VS的值为0外,其余各点设为∞;用S表示已找到的从源点VS出发的最短路径的顶点的集合,其初始状态为空集;用V-S表示未找到最短路径的顶点的集合; (2) 选择源点VS做标记,令Y = VS,S = S ∪ {VS}; (3) 对于V-S中各顶点, 若D(X) > D(Y) + L(Y,X),则修改D(X)为 D(X) = D(Y) + L(Y,X) 其中Y是己确定作标记的点; (4) 选择Vj,使得D(j) = min{ D(i) | Vi ∈ V-S } 若D(j)为∞,则说明VS到V-S中各顶点都没有通路,算法终止;否则,Vj就是当前求得的一条从源点VS出发的最短路径的终点,对Vj做标记,令Y = Vj,并把Vj放入集合S中,即令S = S ∪ {Vj}; (5) 如果Y等于VT,则说明已经找到从VS到VT的最短路径,算法终止;否则,转到3继续执行。

邻接矩阵求最短距离

邻接矩阵求最短距离

(一)实验目的本实验的目的是通过理解图的逻辑结构和存储结构,进一步提高使用理论知识指导解决实际问题的能力。

(二)实验内容1、编写生成创建一个图存储全国铁路系统的数据结构;2、编写输出遍历图中所有城市枢纽的函数;3、编写实现任意两城市之间最短铁路路程的函数;4、编写实现输出这任意两城市铁路线最短距离以及沿途比经过的铁路站点的城市。

(三)实验要求1、掌握图型数据结构的机器内表示和存储;2、掌握图型结构之上的算法设计与实现;3、对迪杰斯特拉算和程序的时间复杂度、空间复杂度分析。

4、掌握最短路径算法思路和实现。

(四)实验设计思路实验中我采用邻接矩阵来创建和存储一个全铁路系统的有向图,并实现了对途中所有节点的遍历。

程序采用迪杰斯特拉(Dijkstra)算法,实现了对图中任意两城市之间的最短距离的求解,并编写输出最短路径和所有经过的城市名。

例如:输入北京到西安时,输出450km(四)程序清单#i n c l u d e<s t d i o.h>#i n c l u d e<s t d l i b.h>#i n c l u d e<s t r i n g.h>#d e f i n e I N F I N I T Y10000#d e f i n e m a x100#d e f i n e l e n20#d e f i n e N U L L0s t r u c t v e r t e x{i n t n u m;c h a rd a t a[le n];};s t r u c t g r a p h{i n t n,e;v e r t e x v e x s[m a x];i n t e d g e s[m a x][m a x];};v o i d c r e a t e g r a p h(g r a p h*g r a){i n t i,j,k,w;c h a r b[l e n],t[l e n];p r i n t f("请输入全国铁路枢纽城市个数:\n");s c a n f("%d",&g r a->n);p r i n t f("请输入全部枢纽城市之间的干线数:\n");s c a n f("%d",&g r a->e);f o r(i=0;i<g r a->n;i++){p r i n t f("请输入第%d个城市名称:\n",i+1);s c a n f("%s",g r a->v e x s[i].d a t a);g r a->v e x s[i].n u m=i;}f o r(i=0;i<g r a->n;i++)f o r(j=0;j<g r a->n;j++)g r a->e d g e s[i][j]=I N F I N I T Y;f o r(k=0;k<g r a->e;k++){p r i n t f("输入第%d条铁路干线的信息:\n",k+1);p r i n t f("起点站序号:\n");s c a n f("%s",b);p r i n t f("终点站序号:\n");s c a n f("%s",t);p r i n t f("起始站和终点站干线长度:");s c a n f("%d",&w);i=0;w h i l e(i<g r a->n&&s t r c m p(g r a->v e x s[i].d a t a,b)!=N U L L) i++;i f(i>=g r a->n){p r i n t f("输入起点的城市不正确!\n");e x i t(1);}j=0;w h i l e(j<g r a->n&&s t r c m p(g r a->v e x s[j].d a t a,t)!=N U L L) j++;i f(i>=g r a->n){p r i n t f("输入终点的城市不正确!\n");e x i t(2);}g r a->e d g e s[i][j]=w;}}v o i d d i s p l a y(g r a p h*g r a){i n t i,j,f l a g=0;d o u b le s u m=0;i f(!g r a->v e x s[0].d a t a)p r i n t f("没有铁路城市信息!请先创建铁路信息.\n");e l s e{p r i n t f("全国铁路枢纽城市的信息如下:\n");f o r(i=0;i<g r a->n;i++){f o r(j=0;j<g r a->n;j++)s u m+=g r a->e d g e s[i][j];i f(((i n t)s u m/g r a->n)>=I N F I N I T Y)f l a g=1;p r i n t f("城市名称\t序号\n");p r i n t f("%s\t\t%d\n",g r a->v e x s[i].d a t a,i);i f(f l a g)p r i n t f("\t该城市不可达其他城市.\n");e l s e{p r i n t f("\t\t可达以下城市:\n");p r i n t f("\t城市名称\t\t序号\t\t铁路线距离\n");f o r(j=0;j<g r a->n;j++){i f(g r a->e d g e s[i][j]<I N F I N I T Y)p r i n t f("\t%s\t\t\t%d\t\t\t%l d(K m)\n",g r a->v e x s[j].d a t a,g r a->v e x s[j].n u m,g r a->e d g e s[i][j]);}}f l a g=0;s u m=0;p r i n t f("\n");}}}v o i d s h o r t P a t h(g r a p h*g r a,i n t v0,i n t p[][m a x],i n t d[m a x]) {i n t v,w,i,j,m i n;i n t f i n a l[m a x];f o r(v=0;v<g r a->n;v++){f i n a l[v]=0;d[v]=g r a->e d g e s[v0][v];f o r(w=0;w<m a x;w++)p[v][w]=-1;i f(d[v]<I N F I N I T Y){p[v][0]=v0;p[v][1]=v;}}d[v0]=0;f i n a l[v0]=1;f o r(i=1;i<g r a->n;i++){m i n=I N F I N I T Y;f o r(w=0;w<g r a->n;w++){i f(!f i n a l[w]){i f(d[w]<m i n){v=w;m i n=d[w];}}}f i n a l[v]=1;f o r(w=0;w<g r a->n;w++){i f(!f i n a l[w]&&(m i n+g r a->e d g e s[v][w]<d[w])){d[w]=m i n+g r a->e d g e s[v][w];f o r(j=0;p[v][j]>-1&&j<g r a->n;j++){p[w][j]=p[v][j];}p[w][j]=w;}}}}v o i d f i n d p a t h(g r a p h*g r a){i n t i,j,v0,v e n d,f l a g1=0,f l a g2=0;i n t d[m a x],p[m a x][m a x];c h a r s c i t y[l e n],e c i t y[l e n];p r i n t f("输入铁路起始站城市名称:\n");s c a n f("%s",s c i t y);p r i n t f("输入铁路终止站城市名称:\n");s c a n f("%s",e c i t y);f o r(i=0;i<g r a->n;i++){i f(s t r c m p(g r a->v e x s[i].d a t a,s c i t y)==N U L L){v0=g r a->v e x s[i].n u m;f l a g1=1;}i f(s t r c m p(g r a->v e x s[i].d a t a,e c i t y)==N U L L){v e n d=g r a->v e x s[i].n u m;f l a g2=1;}}i f(f l a g1==N U L L){p r i n t f("输入的起始站错误!");e x i t(1);}i f(f l a g2==N U L L){p r i n t f("输入的终止站错误!");e x i t(2);}e l s e{s h o r t P a t h(g r a,v0,p,d);f o r(i=0;i<g r a->n;i++){i f(i==v e n d){i f(d[i]>=I N F I N I T Y)p r i n t f("从%s到%s不可达!\n",g r a->v e x s[v0].d a t a,g r a->v e x s[v e n d].d a t a);e l s e{p r i n t f("从%s城市出发到%s城市最短路径经过的城市为:\n",g r a->v e x s[v0].d a t a,g r a->v e x s[v e n d].d a t a);i f(p[i][v0]>-1){f o r(j=0;p[i][j]!=-1;j++){i f(j!=0)p r i n t f("->");p r i n t f("%5s",g r a->v e x s[p[i][j]].d a t a);}p r i n t f("\n");}p r i n t f("最短路径长为:%l d(k m)\n",d[i]);p r i n t f("\n");}}}}}i n t m a i n(){g r a p h g r a;c h a r c h;d o{p r i n t f("┌———————————————————─┐\n");p r i n t f("│┈┈☆☆欢迎使用铁路查询系统☆☆┈┈│\n");p r i n t f("│请选择下面操作│\n");p r i n t f("│ 1.创建铁路系统2.查看全部铁路信息│\n");p r i n t f("│ 3.任意两城市铁路信息查询4.退出铁路系统│\n");p r i n t f("└——————————————————─┘\n\t");s c a n f("%c",&c h);s w i t c h(c h){c a s e'1':c r e a t e g r a p h(&g r a);g e t c h a r();b r e a k;c a s e'2':d i s p l a y(&g r a);ge t c h a r();b r e a k;c a s e'3':f i n d p a t h(&g r a);g e t ch a r();b r e a k;c a s e'4':p r i n t f("┈┈┈☆☆欢迎下次使用铁路信息系统☆☆┈┈┈┈┈\n");b r e a k;}}w h i l e(c h!='4');r e t u r n0;}(五)实验结果1创建铁路系统:2.查询全部铁路信息:3.任意两城市信息查询:(六)实验思考实验采用邻接表存储有向图,怎么具体实现迪杰斯特拉算法?先定义一个数组对每个顶点到其余城市可达距离,其余和邻接矩阵迪杰斯特拉算法相同。

最短路径问题介绍

最短路径问题介绍

最短路径问题介绍全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例:最短路径问题是指在一个带有边权的图中,寻找连接图中两个特定节点的最短路径的问题。

在实际生活中,最短路径问题广泛应用于交通运输、通信网络、物流配送等领域。

通过解决最短路径问题,可以使得资源的利用更加高效,节约时间和成本,提高运输效率,并且在紧急情况下可以迅速找到应急通道。

最短路径问题属于图论中的基础问题,通常通过图的表示方法可以简单地描述出这样一个问题。

图是由节点和边组成的集合,节点表示不同的位置或者对象,边表示节点之间的连接关系。

在最短路径问题中,每条边都有一个权重或者距离,表示从一个节点到另一个节点移动的代价。

最短路径即是在图中找到一条路径,使得该路径上的边权和最小。

在解决最短路径问题的过程中,存在着多种算法可以应用。

最著名的算法之一是Dijkstra算法,该算法由荷兰计算机科学家Edsger W. Dijkstra于1956年提出。

Dijkstra算法是一种贪心算法,用于解决单源最短路径问题,即从一个给定的起点到图中所有其他节点的最短路径。

该算法通过维护一个距离数组和一个集合来不断更新节点之间的最短距离,直到找到目标节点为止。

除了Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法外,还有一些其他与最短路径问题相关的算法和技术。

例如A*算法是一种启发式搜索算法,结合了BFS和Dijkstra算法的特点,对图中的节点进行评估和排序,以加速搜索过程。

Bellman-Ford算法是一种解决含有负权边的最短路径问题的算法,通过多次迭代来找到最短路径。

一些基于图神经网络的深度学习方法也被应用于最短路径问题的解决中,可以获得更快速和精确的路径搜索结果。

在实际应用中,最短路径问题可以通过计算机程序来实现,利用各种算法和数据结构来求解。

利用图的邻接矩阵或者邻接表来表示图的连接关系,再结合Dijkstra或者Floyd-Warshall算法来计算最短路径。

邻接矩阵求最短路径

邻接矩阵求最短路径

邻接矩阵求最短路径
在图论中,求最短路径是一个非常重要的问题。

邻接矩阵是一种表示图的方式,它可以用矩阵的形式存储每个节点之间的连接关系和权重。

在邻接矩阵中,如果节点i和节点j之间存在一条边,则邻接矩阵的第i行第j列的元素为该边的权重;否则,该元素为0。

求最短路径的基本思想是从起点开始,依次遍历每个节点,并选择到达该节点的所有边中权重最小的边进行转移,直到到达终点为止。

在邻接矩阵中,我们可以使用动态规划的方法来实现这个算法。

具体来说,我们可以定义一个长度为n的数组dist,其中dist[i]表示从起点到节点i的最短路径长度。

初始时,dist[0]的值为0,其他元素的值均为无穷大。

然后,我们遍历从起点到每个节点的所有边,并更新dist数组的值。

对于每条边(i, j),如果dist[i] + weight(i, j) < dist[j],则更新dist[j]的值为dist[i] + weight(i, j)。

这样,当遍历完所有的边后,dist数组中的最小值即为从起点到终点的最短路径长度。

在实现时,我们还需要记录每个节点到达的最短路径所经过的节点。

这个信息可以用一个长度为n的数组prev来记录。

对于每个节点i,如果我们找到了从起点到节点i的最短路径,那么prev[i]的值就是该路径上节点i的前一个节点。

这个信息可以帮助我们在最后一步中反向追踪出最短路径。

在时间复杂度方面,由于我们只需要遍历一次所有的边,所以算法的时间复杂度为O(n^2)。

其中n为节点的数量。

邻接矩阵存储法和Floyd算法求解任意两个顶点的最短路径数据结构报告

邻接矩阵存储法和Floyd算法求解任意两个顶点的最短路径数据结构报告

数据结构上机报告(2) 姓名:张可心学号:14030188030 班级:1403018一、题目描述一个图的存储矩阵如下所示(顶点分别是0、1、2、3、4、5):0,12,18,∞,17,∞12, 0,10,3,∞,518,10,0,∞,21,11∞,3,∞,0,∞,817,∞,21,∞,0,16∞,5,11,8,16,0试用邻接矩阵存储法和Floyd算法求解任意两个顶点的最短路径。

输入:输入数据第一行为1个正整:顶点个数n(顶点将分别按0,1,…,n-1进行编号)。

后面有n+1行,前n行都有n个整数(第i行第j个数表示顶点i-1和顶点j-1之间的边长,用10000来表示两个顶点之间无边);第n+1行输入一对顶点x和y输出:x和y顶点的最短路径长度和最短路径(路径换行输出,只输出顶点编号序列)。

示例输入(1):60 12 18 10000 17 1000012 0 10 3 10000 518 10 0 10000 21 1110000 3 10000 0 10000 817 10000 21 10000 0 1610000 5 11 8 16 00 1示例输出(1):1201示例输入(2):60 12 18 10000 17 1000012 0 10 3 10000 518 10 0 10000 21 1110000 3 10000 0 10000 817 10000 21 10000 0 1610000 5 11 8 16 02 3示例输出(2):13213示例输入(3):60 12 18 10000 17 1000012 0 10 3 10000 518 10 0 10000 21 1110000 3 10000 0 10000 817 10000 21 10000 0 1610000 5 11 8 16 01 4示例输出(3):21154示例输入(in和out文件的内容):60 12 18 10000 17 1000012 0 10 3 10000 518 10 0 10000 21 1110000 3 10000 0 10000 817 10000 21 10000 0 1610000 5 11 8 16 03 4示例输出:24354二、解题思路先用邻接矩阵存储法构建矩阵输入,分别输入顶点数,路径长度矩阵,邻接矩阵,再通过Floyd算法求解任意两个顶点的最短路径,具体代码如下。

数据结构预算法 第5章习题解答

数据结构预算法 第5章习题解答
(图 5-37)


0 1 2 3 4 5
1 2 3 4 5 6 ^
3 0 3
^ 2 4 ^ 5 ^
0 1
1 4 ^
3 ^
4)逆邻接表: 0 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 6 5)强连通分量:
1 4 1 0 2 2 ^ ^ 2 5 ^ 4 ^ 4 5 ^ ^
(2)设无向图 G 如图 5-38 所示,试给出: 1)该图的邻接矩阵; 2)该图的邻接表; 3)该图的多重邻接表; 4)从 V1 出发的“深度优先”遍历序列; 5)从 V1 出发的“广度优先”遍历序列。 【解答】 1) 该图的邻接矩阵: 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0
{if(p!=s) p->next=s->next; else (G->adjlist[e->adjvex].firstedge=s->next;)} if(s) free(s); break; } } for(i=v;i<G->n;i++) /*删除顶点值*/ {G->adjlist[i].vertex=G->adjlist[i+1].vextex; G->adjlist[i].first[i].firstedge=G->adjlist[i+1].firstedge; } } void DeleteArc(AALGraph *G,int v,int w) /*在图 G 中删除序号为 v,w 的顶点之的边*/ {EdgeNode *s,*p; s=G->adjlist[v].firstedge; p=s; for(;s;s=s->next); /*在与 m 邻接的点中找 n*/ {if(s->adjvex==w) /*若找到邻接点 n,则将该边从边表中脱出*/ {if(p!=s) p->next=s->next; else G->adjlist[v].firstedge=s->next; } if(s) free(s); /*释放要删除的边结点*/ } s=G->adjlist[w].firstedge;p=s; for(;s;p=s,s=s->next) /*在与 n 邻接的点中找 m*/ {if(s->adjvex==v) /*若找到邻接点 m,则将该边从边表中脱出*/ {if(p!=s) p->next=s->next; else G->adjlist[w].firstedge=s->next; } if(s) free(s); /*释放要删除的边结点*/ } G->e--; } (3)试以十字链表为存储结构实现算法设计题(1)中所列图的基本操作。 算法略。 (4)试以邻接多重表为存储结构实现算法设计题(1)中所列图的基本操作。 算法略。 (5)对于含有 n 个顶点的有向图,编写算法由其邻接表构造相应的逆邻接表。 【解答】 Void InvertAdjList(ALGraph G, ALGraph *H) /*由有向图的邻接表 G 建立其逆邻接表 H*/ {for (i=1;i<=n;i++) /*设有向图有 n 个顶点,建逆邻接表的顶点向量*/ {H[i]->vertex=G.adjlist[i].vertex; H->firstedge=NULL;} for (i=0; i<n; i++) /*邻接表转为逆邻接表*/ {p= G.adjlist[i].firstedge; /*取指向邻接表的指针*/ while (p!=null) {j=p->adjvex;

数据结构第7章 图习题

数据结构第7章 图习题

习题7 图单项选择题1.在一个图中,所有顶点的度数之和等于所有边数的____倍。

A. 1/2B. 1C. 2D. 42.任何一个无向连通图的最小生成树。

A.只有一棵B.有一棵或多棵C.一定有多棵D.可能不存在3.在一个有向图中,所有顶点的入度之和等于所有顶点的出度之和的____倍。

A. 1/2B. 1C. 2D. 44.一个有n个顶点的无向图最多有____条边。

A. nB. n(n-1)C. n(n-1)/2D. 2n5.具有4个顶点的无向完全图有____条边。

A. 6B. 12C. 16D. 206.具有6个顶点的无向图至少应有____条边才能确保是一个连通图。

A. 5B. 6C. 7D. 87.在一个具有n个顶点的无向图中,要连通全部顶点至少需要____条边。

A. nB. n+1C. n-1D. n/28.对于一个具有n个顶点的无向图,若采用邻接矩阵表示,则该矩阵的大小是____。

A. nB. (n-1)2C. n-1D. n29.对于一个具有n个顶点和e条边的无向图,若采用邻接表表示,则表头向量的大小为_①___;所有邻接表中的接点总数是_②___。

①A. n B. n+1 C. n-1 D. n+e② A. e/2 B. e D. n+e10.已知一个图如图所示,若从顶点a出发按深度搜索法进行遍历,则可能得到的一种顶点序列为__①__;按宽度搜索法进行遍历,则可能得到的一种顶点序列为__②__。

① A. a,b,e,c,d,f B. e,c,f,e,b,d C. a,e,b,c,f,d D. a,e,d,f,c,b② A. a,b,c,e,d,f B. a,b,c,e,f,d C. a,e,b,c,f,d D. a,c,f,d,e,b图一个无向图11.已知一有向图的邻接表存储结构如图所示。

⑴根据有向图的深度优先遍历算法,从顶点v1出发,所得到的顶点序列是____。

A. v1,v2,v3,v5,v4B. v1,v2,v3,v4,v5C. v1,v3,v4,v5,v2D. v1,v4,v3,v5,v2⑵根据有向图的宽度优先遍历算法,从顶点v1出发,所得到的顶点序列是____。

实现图的最短路径算法(Python)

实现图的最短路径算法(Python)

实现图的最短路径算法(Python)图的最短路径算法是解决图中两个节点之间最短路径问题的方法。

在图中,节点之间可以通过边相连,并且每条边都有一个权重或距离值。

最短路径算法可以找到从起始节点到目标节点的最短路径,并计算出该路径上所有边权重的总和。

在实现图的最短路径算法之前,我们首先需要建立图的数据结构。

图可以通过邻接矩阵或邻接表来表示。

邻接矩阵是一个二维矩阵,其中矩阵的行和列代表图中的节点,矩阵中的元素表示节点之间的边的权重。

邻接表是一个字典,其中每个节点都与它的邻居节点列表相关联,列表中的元素表示节点之间的边的权重。

在Python中,我们可以使用字典和列表来实现图的邻接表表示。

首先,我们创建一个Graph类来表示图,并定义一些必要的方法。

以下是一个图类的示例实现:```pythonclass Graph:def __init__(self):self.nodes = set()self.edges = {}def add_node(self, node):self.nodes.add(node)def add_edge(self, from_node, to_node, weight):if from_node not in self.edges:self.edges[from_node] = {}self.edges[from_node][to_node] = weightdef get_neighbors(self, node):return self.edges[node]```在Graph类中,我们使用一个nodes集合来存储图中的节点,并使用一个edges字典来存储从一个节点到其他节点的边的权重。

add_node方法用于添加节点到图中,add_edge方法用于添加边的权重,get_neighbors方法用于获取一个节点的所有邻居节点及对应的边的权重。

接下来,我们可以通过实现最短路径算法来找到从起始节点到目标节点的最短路径。

数据结构课程设计最短路径

数据结构课程设计最短路径

数据结构课程设计题目名称:最短路径计算机科学与技术学院一、需求分析(1)题目:最短路径实现图的输入,选择合适的结构表示图,在此基础上实现求解最短路径的算法,可以从任意一点求最短路径,学生必须准备多组测试数据,并设计清晰易懂的输入输出界面,要求:如何用多种数据结构来求解问题。

同时要求实现对应数据结构的所有基本操作。

(2)程序的输入与输出:要求用多种数据结构求解问题,也就是要用邻接表与邻接矩阵实现最短路径的算法,需要有多组输入输出,(a)输入的形式和输入值的范围:输入的形式为整型1.先输入共需要创建几次图2.再分别输入边数和顶点数(范围:1~100)3.输入1和2选择是否为有向图图(1为有向,2为无向)4.对应每条边输入起点和终点下标,以及对这条边的权值(最大的权值为100)。

5.输入在邻接表的基础上输入深度与广度优先搜索的起点6.我们输入求各种最短路径起点和终点(b)输出的形式;1.输出所建立的邻接表(表结点后面的括号是头结点与表结点的权值)2.输出DFS和BFS的结果3.输出该图不带权值的最短路径与路径4.接下来输入起点和终点,求带权值的最短路径也就是Dijstra算法,输出长度并给出路径5.前面都是用邻接表实现的各种算法,接下来的Floyd算法就用矩阵实现,于是直接邻接表转矩阵输出6.用Floyd算法求出图的多源最短路径,给出起点终点输出最短路径长度,接着便到了第二次创建图,直至循环结束。

(3)程序的功能:求给出带权图的任意两点,输出最短路径长度并给出其最短路径所经过的顶点。

在实际应用中可以将交通网络化成带权的图,图中顶点表示城市,边代表城市之间的公路,边上的权值表示公路的长度。

这样可以发现两个地方之间有无公路可连,在几条公路可通的情况下,可以找到那条路径最短。

也就是现在地图app中的功能。

(4)测试数据:包括正确的输入及其输出结果和含有错误的输入及其输出结果。

在有向图中输入错误的数据(顶点与顶点方向相反),会输出逆向信息。

中国石油大学《数据结构》复习题及答案

中国石油大学《数据结构》复习题及答案
A、123,145,298,314,486,508B、508,314,123,145,486,298
C、486,314,123,145,508,298D、298,123,508,486,145,314
34.任何一个无向连通图的最小生成树()。
A、一定有多棵B、可能不存在C、一棵或多棵D、只有一棵
35.无向图的邻接矩阵是一个()
29.在一个链队列中,front和rear分别为头指针和尾指针,则插入一个结点s的操作为()。
A、s->next=rear;rear=s;B、front=front->next;
C、s->next=front;front=s;D、rear->next=s;rear=s;
30.对于哈希函数H(key)=key%13,被称为同义词的关键字是()
16.带头结点的双循环链表L中只有一个元素结点的条件是。
17.求最小生成树的克鲁斯卡尔(Kruskal)算法耗用的时间与图中的数目正相关。
18.已知一棵完全二叉树中共有768结点,则该树中共有个叶子结点。
A、对角矩阵B、上三角矩阵C、对称矩阵D、零矩阵
36.设无向图G-=(V,E)和G’=(V’,E’),如G’为G的生成树,则下列说法中不正确的是()。A、G’为G的无环子图B、G’为G连通分量
C、G’为G极小连通子图且V’=VD、G’为G的子图
37. 以v1为起始结点对下图进行深度优先遍历,正确的遍历序列是()
A、45,24,53,12,37,96,30
B、37,24,12,30,53,45,96
C、12,24,30,37,45,53,96
D、30,24,12,37,45,96,53
10.对下面有向图给出了四种可能的拓扑序列,其中错误的是()

数据结构课程设计最短路径

数据结构课程设计最短路径

数据结构课程设计最短路径一、课程目标知识目标:1. 理解图的基本概念,掌握图的表示方法,如图的邻接矩阵和邻接表;2. 掌握最短路径问题的定义,了解其应用场景;3. 学会运用Dijkstra算法和Floyd算法解决最短路径问题;4. 了解最短路径算法的时间复杂度,并能够分析其优缺点。

技能目标:1. 能够运用所学知识,编写程序实现最短路径算法;2. 能够分析实际问题,选择合适的数据结构和算法解决最短路径问题;3. 学会使用调试工具,调试并优化最短路径算法程序。

情感态度价值观目标:1. 培养学生对数据结构课程的兴趣,激发学习热情;2. 培养学生的团队合作精神,学会在团队中分工合作,共同解决问题;3. 培养学生面对问题时的耐心和毅力,勇于克服困难,寻求解决方案;4. 通过解决实际问题,增强学生的应用意识和创新意识。

课程性质:本课程为计算机科学专业选修课程,旨在帮助学生掌握图论中的最短路径问题及其算法实现。

学生特点:学生已经具备一定的编程基础,熟悉C/C++等编程语言,了解基本的数据结构,如数组、链表、栈和队列等。

教学要求:结合学生特点和课程性质,注重理论与实践相结合,通过实例分析、算法实现和调试优化,使学生掌握最短路径问题的解决方法,并培养其分析问题和解决问题的能力。

在教学过程中,关注学生的情感态度价值观的培养,提高学生的综合素质。

二、教学内容1. 图的基本概念:图的定义、图的分类、图的表示方法(邻接矩阵、邻接表)。

2. 最短路径问题:最短路径的定义、应用场景、最短路径算法的分类。

3. Dijkstra算法:算法原理、算法步骤、实例分析、编程实现。

4. Floyd算法:算法原理、算法步骤、实例分析、编程实现。

5. 最短路径算法时间复杂度分析:比较Dijkstra算法和Floyd算法的时间复杂度,分析其适用场景。

6. 实践环节:设计实际案例,让学生动手编写程序实现最短路径算法,并进行调试优化。

7. 算法优化:探讨最短路径算法的优化方法,如优先队列、动态规划等。

邻接表实现迪杰斯特拉算法求最短路径-概述说明以及解释

邻接表实现迪杰斯特拉算法求最短路径-概述说明以及解释

邻接表实现迪杰斯特拉算法求最短路径-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在图论中,寻找两个不同顶点之间的最短路径是一个常见的问题。

迪杰斯特拉算法是一种经典的解决最短路径问题的算法之一。

该算法采用贪心的策略,通过不断地更新起始顶点到其他顶点的最短距离,在最终找到最短路径的过程中。

邻接表是一种常用的图表示方法,将图的结构信息存储在一个表中,可以方便地查找与每个顶点相邻的顶点。

将迪杰斯特拉算法与邻接表结合起来,可以更高效地求解最短路径问题。

本文将介绍迪杰斯特拉算法的基本概念,并详细讨论如何通过邻接表实现迪杰斯特拉算法来求解最短路径问题。

通过对算法步骤的分析和实例的展示,读者将更加深入地理解迪杰斯特拉算法的原理和实现方式,以及邻接表在算法中的重要作用。

json"1.2 文章结构": {"本文主要分为引言、正文和结论三个部分。

引言部分将对文章进行整体概述,包括迪杰斯特拉算法的基本原理和应用背景。

正文部分将详细介绍迪杰斯特拉算法的原理和邻接表的概念及构建方法,同时介绍如何利用邻接表实现迪杰斯特拉算法求解最短路径问题。

结论部分将总结迪杰斯特拉算法在最短路径问题中的应用情况,探讨邻接表实现迪杰斯特拉算法的优势,并展望未来可能的研究方向。

"}1.3 目的本文的目的是介绍如何利用邻接表实现迪杰斯特拉算法求解最短路径问题。

通过深入讨论迪杰斯特拉算法的原理和邻接表的构建方式,帮助读者理解算法的具体实现过程。

此外,我们还将分析邻接表实现迪杰斯特拉算法的优势和应用场景,以及展望未来在这一领域的研究方向。

通过本文的阐述,读者将能够更好地掌握迪杰斯特拉算法在最短路径问题中的应用,并在实际工程中灵活运用该算法解决复杂的路径规划问题。

2.正文2.1 迪杰斯特拉算法简介迪杰斯特拉算法是一种用来求解最短路径的经典算法,也被称为单源最短路径算法。

该算法由荷兰计算机科学家艾兹格·迪杰斯特拉在1956年提出。

《数据结构》最短路径关键路径及其应用解析

《数据结构》最短路径关键路径及其应用解析

a3
a8
a1
a7
a4
a9
a2
a5
a6
施工从活动 a1、 a2开始,到达活动 a8和 a9时,整个 施工结束。这类有向图中,顶点表示活动,弧< ai, aj >表示活动 ai优先于活动 aj ,称这类有向图为顶点 表示活动的网(AOV网)。
AOV网可解决如下两个问题: (1)判定工程的可行性。显然,有回路,整个工 程就无法结束
D(-1)
D(0)
D(1)
D(2)
D
0
1
2
0
1
2
0
1
2
0
1
2
0
0
4 11 0
4 11 0
4
6
0
4
6
1
6
0
2
6
0
2
6
0
2
5
0
2
2
3
0
3
7
0
3
7
0
3
7
0
P(-1)
P(0)
P(1)
P(2)
P
0
1
2
0
1
2
0
1
2
0
1
2
0
AB AC
AB AC
AB ABC
AB ABC
1 BA
BC BA
BC BA
BC BCA
BC
2 CA
则图G的邻接矩阵为:
+
甲 乙 丙 丁 戊己
+
甲∞ ∞ 7 4 ∞ ∞
+
+
乙2 ∞ ∞ ∞ ∞ 8
+

北京理工大学数据结构课程设计专题报告(图)公交线路查询

北京理工大学数据结构课程设计专题报告(图)公交线路查询

专题设计(图)报告题目:公交线路查询小组成员:问题描述当一个用户从甲地到乙地时,由于不同需求,就有不同的交通方式及不同的交通路线。

有人希望以最快速度到达,有人希望以最短距离到达,有人希望用最少的费用等。

交通方式有公交车和地铁。

编写一北京公交线路查询系统,通过输入起始站、终点站,为用户提供三种或以上决策的交通咨询。

设计要求a. 提供对交通线路进行编辑功能。

要求可添加或删除线路。

b. 提供两种交通工具,公交车和地铁,设定路程所需要的时间、距离及费用等参数。

c. 提供多种决策:最短距离、最快到达、最少费用、最少换乘次数等。

d. 中途不考虑等候、拥堵等消耗时间。

e. 该系统以人机对话方式进行。

用户输入起始站、终点站及需求原则,系统输出乘车方案:乘什么车、乘几路车、距离、时间、费用换乘方法等相关信息。

数据结构本程序运用了关于图这种数据结构。

它的抽象数据类型定义如下:typedef struct unDiGraph{int numVerts; //结点costAdj cost; //邻接矩阵}unDiGraph,*UNG;基本操作:unDiGraph* CreateCostG()操作结果:构造带权(费用)图。

unDiGraph* CreateTimeG()操作结果:构造带权(时间)图。

构造地铁带权(费用)图。

PathMat *Floyed(unDiGraph *D)操作结果:Floyed函数求任意两点的最短路径。

设计与实现算法思路(1) 数据存储。

站点信息(站点代码)、交通信息(站点间的里程、公交和地铁时刻)存储于磁盘文件。

建议把站点信息存于文件前面,交通信息存于文件的后面,用fread和fwrite函数操作。

(2) 数据的逻辑结构。

根据设计任务的描述,其站点间的交通问题是典型的图结构,可看作为有向图,图的顶点是站点,边是站点之间所耗费的时间(要包括中转站的等候时间)或车费。

(3) 数据的存储结构。

采用邻接表和邻接矩阵都可作为数据的存储结构,但当邻接边不多时,宜采用邻接表,以提高空间的存储效率。

数据结构第7章 图习题

数据结构第7章 图习题

习题7 图7.1 单项选择题1.在一个图中,所有顶点的度数之和等于所有边数的____倍。

A. 1/2B. 1C. 2D. 42.任何一个无向连通图的最小生成树。

A.只有一棵B.有一棵或多棵C.一定有多棵D.可能不存在3.在一个有向图中,所有顶点的入度之和等于所有顶点的出度之和的____倍。

A. 1/2B. 1C. 2D. 44.一个有n个顶点的无向图最多有____条边。

A. nB. n(n-1)C. n(n-1)/2D. 2n5.具有4个顶点的无向完全图有____条边。

A. 6B. 12C. 16D. 206.具有6个顶点的无向图至少应有____条边才能确保是一个连通图。

A. 5B. 6C. 7D. 87.在一个具有n个顶点的无向图中,要连通全部顶点至少需要____条边。

A. nB. n+1C. n-1D. n/28.对于一个具有n个顶点的无向图,若采用邻接矩阵表示,则该矩阵的大小是____。

A. nB. (n-1)2C. n-1D. n29.对于一个具有n个顶点和e条边的无向图,若采用邻接表表示,则表头向量的大小为_①___;所有邻接表中的接点总数是_②___。

①A. n B. n+1 C. n-1 D. n+e②A. e/2 B. e C.2e D. n+e10.已知一个图如图7.1所示,若从顶点a出发按深度搜索法进行遍历,则可能得到的一种顶点序列为__①__;按宽度搜索法进行遍历,则可能得到的一种顶点序列为__②__。

①A. a,b,e,c,d,f B. e,c,f,e,b,d C. a,e,b,c,f,d D. a,e,d,f,c,b②A. a,b,c,e,d,f B. a,b,c,e,f,d C. a,e,b,c,f,d D. a,c,f,d,e,b图 7.1 一个无向图11.已知一有向图的邻接表存储结构如图7.2所示。

图7.2 一个有向图的邻接表存储结构⑴根据有向图的深度优先遍历算法,从顶点v1出发,所得到的顶点序列是____。

最短路径dijkstra 邻接矩阵 邻接表

最短路径dijkstra 邻接矩阵 邻接表

最短路径算法Dijkstra是一种常用的图论算法,用于求解一个节点到其他所有节点的最短路径。

它采用了一种贪心的策略,通过逐步扩展已找到的最短路径集合来逐步逼近所有节点的最短路径。

在这篇文章中,我将从最短路径算法的基本概念开始,逐步深入介绍Dijkstra算法的原理和具体实现,并对邻接矩阵和邻接表两种表示图的方式进行详细的比较和分析。

1. 最短路径算法的基本概念最短路径算法是图论中的一个重要问题,它的核心任务就是寻找图中两个节点之间的最短路径。

这个问题在实际生活中有着广泛的应用,比如交通规划、网络路由等领域。

在这个问题中,最短路径通常指的是路径上的权重之和最小,也就是从一个起点节点到其他节点的距离最短。

2. Dijkstra算法的原理和实现Dijkstra算法是一种经典的最短路径算法,它的核心思想是通过维护一个集合,逐步扩展已找到的最短路径集合来获得所有节点的最短路径。

具体实现时,Dijkstra算法使用了一个优先队列来维护待选节点和其对应的最短距离,然后逐步从优先队列中选取最短距离的节点进行扩展,直到所有节点都被扩展。

3. 邻接矩阵和邻接表的比较在实际应用中,图的存储方式有很多种,其中最常用的是邻接矩阵和邻接表。

邻接矩阵是一种二维数组,其元素表示了图中节点之间的关系,而邻接表则是通过链表等数据结构来表示图的边。

在实际应用中,邻接矩阵具有更快的边查询速度,而邻接表则更适合稀疏图的存储。

总结回顾通过本文的介绍,相信读者对最短路径算法Dijkstra有了更深入的理解。

我们从最短路径算法的基本概念开始,介绍了Dijkstra算法的原理和实现,并对邻接矩阵和邻接表进行了详细的比较和分析。

在实际应用中,我们需要根据具体情况来选择最适合的图的表示方式,以便更高效地解决最短路径问题。

个人观点和理解作为一种经典的最短路径算法,Dijkstra算法在实际应用中有着广泛的价值。

通过对图的逐步扩展,Dijkstra算法能够高效地求解出图中节点之间的最短路径,可应用于交通规划、网络路由等众多领域。

实验9 无向网的邻接矩阵存储与最短路径的实现

实验9 无向网的邻接矩阵存储与最短路径的实现

实验9 无向网的邻接矩阵存储与最短路径的实现(1)完成对邻接矩阵的如下操作:1. 创建图2.判断2个顶点是不是相邻3.计算1个顶点的度4.显示矩阵*5.用input文件创建图*6.利用迪杰斯特拉算法求单源最短路径0.退出(2)预编译命令与类型定义#define INFINITY 1000 //充当无穷大值#define MAX_VERTEX_NUM 20Typedef int Status;typedef int VRType;typedef char VertexType;typedef enum {DG,DN,UDG,UDN} GraphKind;typedef struct ArcCell{VRType adj;char *info;} ArcCell,AdjMatrix[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM];typedef struct {VertexType vexs[MAX_VERTEX_NUM];AdjMatrix arcs;int vexnum, arcnum;GraphKind kind;}MGraph;(3)通过读文件的方法构造无向网的函数,文件input.txt存放无向网的顶点和边的信息,Status InputCreateUDN(MGraph &G){int i,j,k,IncInfo;VertexType v1,v2;VRType w;FILE * fp;fp=fopen("input.txt","rb");fscanf(fp,"%d %d",&G.vexnum,&G.arcnum);fseek(fp,5L,0);for(i=0;i<G.vexnum;++i)fscanf(fp,"%c",&G.vexs[i]);fseek(fp,2*sizeof(char),1);for(i = 0;i < G.vexnum;++i)for(j = 0;j < G.vexnum;++j){G.arcs[i][j].adj= INFINITY;G.arcs[i][j].info= NULL;}for(k = 0;k < G.arcnum;++k){fscanf(fp,"%c %c %d %d",&v1,&v2,&w,&IncInfo);fseek(fp,2*sizeof(char),1);i=LocateVex(G,v1);j=LocateVex(G,v2);G.arcs[i][j].adj=w;if(IncInfo)scanf("%s",G.arcs[i][j].info);G.arcs[j][i] = G.arcs[i][j];}return OK;}6、拓扑排序算法的C语言实现#include "stdio.h"#define MAX_VERTEX_NUM 20#include "conio.h"#include "stdlib.h"#define STACK_INIT_SIZE 16#define STACKINCREMENT 5typedef int SElemType;typedef char VertexType;typedef struct{SElemType *base;SElemType *top;int stacksize;}SqStack;//我们依然用邻接表来作图的存储结构typedef struct ArcNode{int adjvex;struct ArcNode *nextarc;int info;}ArcNode; //表结点类型typedef struct VNode{VertexType data;int count;ArcNode *firstarc;}VNode,AdjList[MAX_VERTEX_NUM]; //头结点typedef struct{AdjList vertices; //邻接表int vexnum,arcnum;}ALGraph;int InitStack(SqStack &S){S.base=(SElemType*)malloc(STACK_INIT_SIZE*sizeof(SElemType));if(!S.base) exit(-1);S.top=S.base;S.stacksize=STACK_INIT_SIZE;return 1;}//InitStackint Push(SqStack &S,SElemType e){if((S.top-S.base)>=S.stacksize){S.base=(SElemType*)realloc(S.base,(S.stacksize+STACKINCREMENT)*sizeof(SElemType)); if(!S.base) exit(-1);S.top=S.base+S.stacksize;S.stacksize+=STACKINCREMENT;}//if*(S.top)=e;S.top++;return 1;}//Pushint Pop(SqStack &S,SElemType &e){if(S.top==S.base) return 0;--S.top;e=*S.top;return 1;}//Popint StackEmpty(SqStack &S){if(S.top==S.base) return 1;else return 0;}//StackEmptyint LocateVex(ALGraph G,char u){int i;for (i=0;i<G.vexnum;i++){ if(u==G.vertices[i].data) return i; }if (i==G.vexnum) {printf("Error u!\n");exit(1);}return 0;}void CreateALGraph_adjlist(ALGraph &G){int i,j,k,w;char v1,v2,enter;ArcNode *p;printf("Input vexnum & arcnum:\n");scanf("%d",&G.vexnum);scanf("%d",&G.arcnum);printf("Input Vertices(以回车隔开各个数据):\n");for (i=0;i<G.vexnum;i++){ scanf("%c%c",&enter,&G.vertices[i].data);//注意点,解说G.vertices[i].firstarc=NULL;}//forprintf("Input Arcs(v1,v2,w)以回车分开各个数据:\n");for (k=0;k<G.arcnum;k++){scanf("%c%c",&enter,&v1);scanf("%c%c",&enter,&v2);//scanf("%d",&w);i=LocateVex(G,v1);j=LocateVex(G,v2);p=(ArcNode*)malloc(sizeof(ArcNode));p->adjvex=j;//p->info = w;p->nextarc=G.vertices[i].firstarc; //前插法,即每次都插入到头结点的后面G.vertices[i].firstarc=p;printf("Next\n");}//forreturn;}//CreateALGraph_adjlistvoid FindInDegree(ALGraph &G){int i,j;for(i=0;i<G.vexnum;i++){G.vertices[i].count=0;}//forfor(j=0;j<G.vexnum;j++){//G.vertices[i].count++;for(ArcNode *p=G.vertices[j].firstarc;p;p=p->nextarc)G.vertices[p->adjvex].count++;}//for}//FindInDegreeint TopoSort(ALGraph &G){SqStack S;FindInDegree(G);InitStack(S);for(int i=0;i<G.vexnum;i++)if(G.vertices[i].count==0) Push(S,i);int countt=0;while(!StackEmpty(S)){int i,m;m=Pop(S,i);printf(" %c",G.vertices[i].data); ++countt;for(ArcNode *p=G.vertices[i].firstarc;p;p=p->nextarc){ int k;k=p->adjvex;if(!(--G.vertices[k].count)) Push(S,k);}//for}//whileif(countt<G.vexnum) return 0;else return 1;}//TopoSortint main(){ALGraph G;CreateALGraph_adjlist(G);TopoSort(G);return 1;}。

有向图的最短路径

有向图的最短路径

实施情况 备 注
3
按邻接矩阵的方式存储此有向图,并实现Dijkstra算法输出最短路径。 【输入】 输入有向图G的顶点数n,边数m; 输入顶点的值; 端点信息、权值。 【输出】 输出图的顶点和边的信息;某个源点到其余各顶点的最短路径,最短路径长度。
#include <iostream> #include <iomanip> using namespace std; #define MAX_VERTEX_NUM 10 //最大顶点个数 #define TRUE 1 #define FALSE 0 #define INFINITY 32767 /* 用整型最大值代替∞ */ typedef char VERTYPE;
ShortestPath_DIJ(G, v0, &P, &D); cout<<"源点到各顶点的最短路径长度为:"<<endl; for(int i=1;i<G->vexnum;++i) cout<<G->vexs[0]<<" "<<G->vexs[i]<<" "<<D[i]<<endl; return 0; }
typedef struct { VERTYPE vexs[MAX_VERTEX_NUM]; //顶点向量 int arcs[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM]; int vexnum,arcnum; //图的当前顶点数和弧数 }mgraph, * MGraph;
//邻接矩阵
//设空路径 //v0 可以直接到达的点 v //v0 是 v0 直接到达 v 的路径的始点 //v 是 v0 直接到达 v 的路径的终点
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  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
void shortestpathBFSM(MGraph *G,int i) {// 对邻接矩阵表示的图 G,求顶点 vi 到其他顶点的最短路径 int dist[MaxVertexNum],k,j; int pre[MaxVertexNum];//pre[k]中存放 vi 到 vk 路径中,vk 的前趋的序号
}
}//endwhile for(k=0;k&lt;G-&gt;n;k++)// 打印各顶点的最短路径和长度
{printf(&quot;path of %c is %d:&quot;,G-&gt;vertex[k],dist[k]); j=k; printf(&quot;%c&quot;,G-&gt;vertex[k]); do { j=pre[j]; printf(&quot;&lt;-%c&quot;,G-&gt;vertex[j]);
k,j; for(k=0;k&lt;G-&gt;n;k++)
{dist[k]=0; //距离向量初始化 pre[k]=k;
} InitQueue(&amp;Q);//队列 初始化 visited[i]=TRUE; EnQueue(&amp;Q,i); while(!QueueEmpty(&amp;Q)){//队非空则执行
dist[p-&gt;adjvex]++; pre[p-&gt;adjvex]=i; visited[P-&gt;adjvex]=TRUE; EnQueue(&amp;Q,p-&gt;adjvex);//访问过的 vk 人队 }//endif p=p-&gt;next;//找 vi 的下一邻接点 }//endwhile }//endwhile for(k=0;k&lt;G-&gt;n;k++)// 打印各顶点的最短路径和长度 {printf(&quot;path of %c is %d:&quot;,G-&gt;adjlist[k].vertex,dist[k]); j=k; printf(&quot;%c&quot;,G-&gt;adjlist[k].vertex); do { j=pre[j]; print(&quot;&lt;-%c&quot;,G-&gt;adjlist[j].vertex); } while (j!=i); printf(&quot;\n&quot;); } }//end of shortestpath
{// 对邻接表表示的图 G,求顶点 vi 到顶点 vj(i&lt;&gt;j)的最短路径 int dist[MaxVertexNum]; CirQueue Q; //须将队列定义中 DataType 改为 int EdgeNode *p; int k; for(k=0;k&lt;G-&gt;n;k++) dist[k]=0; //距离向量初始化 InitQueue(&amp;Q);//队列初始化 visited[i]=TRUE; EnQueue(&amp;Q,i); while(!QueueEmpty(&amp;Q)){//队非空则执行 i=DeQueue(&amp;Q); //相当于 vi 出队 p=G-&gt;adjlist[i].firstedge; //取 vi 的边表头指针 while(p){//依次搜索 vi 的邻接点 vk(令 p-&gt;adjvex=k) if(!visited[p-&gt;adjvex]){ //若 vj 未访问过 dist[p-&gt;adjvex]++; if (p-&gt;adjvex==j) return dist[p-&gt;adjvex]; visited[P-&gt;adjvex]=TRUE; EnQueue(&amp;Q,p-&gt;adjvex);//访问过的 vk 人队 }//endif p=p-&gt;next;//找 vi 的下一邻接点 }//endwhile }//endwhile
以邻接表和邻接矩阵做存储结构求最短路径
设图中各边的权值都相等,试以邻接矩阵和邻接表为存储结构,分别写 出算法:
(1)求顶点 vi 到顶点 vj(i&lt;&gt;j)的最短路径 (2)求源点 vi 到其余各顶点的最短路径
要求输出路径上的所有顶点(提示:利用 BFS 遍历的思想)
答:
(1)求顶点 vi 到顶点 vj(i&lt;&gt;j)的最短路径 int shortestpath(ALGraph*G,int i,int j)
i=DeQueue(&amp;Q); //vi 出队 for(k=0;k&lt;G-&gt;n;k++)//依次搜索 vi 的邻接点 vk
if(G-&gt;edges[i][k]==1&amp;&amp;!visited[k]){//vk 未访问 dist[k]++; pre[k]=Q,k);//访问过的 vk 人队
}//end of shortestpath
int BFSM(MGraph *G,int i,int j) {// 对邻接链表表示的图 G,求顶点 vi 到顶点 vj(i&lt;&gt;j)的最短路径 int dist[MaxVertexNum],k; CirQueue Q;
initQueue(&amp;Q); for(k=0;k&lt;G-&gt;n;k++) dist[i]=0; //距离向量初始化 visited[k]=TRUE; EnQueue(&amp;Q,i); while(!QueueEmpty(&amp;Q)){ i=DeQueue(&amp;Q); //vi 出队 for(k=0;k&lt;G-&gt;n;k++)//依次搜索 vi 的邻接点 vk if(G-&gt;edges[i][k]==1&amp;&amp;!visited[k]){//vk 未访问 dist[k]++; if (k==j) return dist[j]; visited[k]=TRUE; EnQueue(&amp;Q,k);//访问过的 vk 人队 } }//endwhile
CirQueue Q; initQueue(&amp;Q); for(k=0;k&lt;G-&gt;n;k++) {dist[k]=0; //距离向量初始化
pre[k]=k; } visited[k]=TRUE; EnQueue(&amp;Q,i); while(!QueueEmpty(&amp;Q)){
i=DeQueue(&amp;Q); //相当于 vi 出队 p=G-&gt;adjlist[i].firstedge; //取 vi 的边表头指针 while(p){//依次搜索 vi 的邻接点 vk(令 p-&gt;adjvex=k)
if(!visited[p-&gt;adjvex]){ //若 vj 未访问过
}//BFSM
(2)求源点 vi 到其余各顶点的最短路径
void shortestpath(ALGraph*G,int i) {// 对邻接表表示的图 G,求顶点 vi 到顶点 vj(i&lt;&gt;j)的最短路径 int dist[MaxVertexNum]; int pre[MaxVertexNum];//pre[k]中存放 vi 到 vk 路径中,vk 的前趋的序号 CirQueue Q; //须将队列定义中 DataType 改为 int EdgeNode *p; int
} while (j!=i); printf(&quot;\n&quot;);
} }//shortestpathBFSM
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