数据结构实验报告(三)：实现深度优先搜索与广度优先搜索算法

佛山科学技术学院实验报告课程名称数据结构实验项目实现深度优先搜索与广度优先搜索算法专业班级 10网络工程2 姓名张珂卿学号 2010394212指导教师成绩日期 2011年11月16日一、实验目的1、通过本实验，掌握图，无向图的基本概念，掌握图的遍历；2、掌握图的深度优先搜索（DFS）与广度优先搜索（BFS）算法。

二、实验内容1、建立图的存储方式；2、图的深度优先搜索算法；3、图的广度优先搜索算法。

三、实验原理图的遍历是图的算法中一种非常重要的算法，通过建立图的存储结构，采用深度优先搜索与广度优先搜索算法可以进行图的遍历；深度优先遍历是树的先根遍历的推广，是将某一条枝上的所有节点都搜索到了之后，才转向搜索另一条枝上的所有节点；广度优先遍历与深度优先遍历的区别在于：广度优先遍历是以层为顺序，将某一层上的所有节点都搜索到了之后才向下一层搜索。

四、实验步骤1．建立图的存储结构；2．输入图的基本接点与信息，初始化图；3．编写图的深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索算法（BFS）程序；4.采用菜单形式进行显示与选择。

5.测试数据和结果显示（1）从键盘输入顶点数和边数；（2）输入顶点信息；（3）输入边的信息，以（a,b）的形式输入边的信息，构建一个无向图；（4）对此无向图进行深度优先搜索和广度优先搜索，并输出正确的序列。

五、程序源代码及注释/********************************采用邻接表的存储结构*构建无向图*图的创建过程中暂不支持重复验证，因此不能对一条边进行重复定义******************************/#include<stdio.h>#include<malloc.h>#include<windows.h>#define MAX_VERTEX_NUM 20typedef struct ArcNode{int adjvex;struct ArcNode* nextarc;//InfoType* info;}ArcNode;/**********************************链表结点的结构用于创建栈或是队列********************************/typedef struct LinkNode{ArcNode* parc; //存储指针地址struct LinkNode* next; //指向一下个结点}LinkNode;typedef struct VNode{char cData; //顶点元素值ArcNode* firstarc; //指向第一条依附于该点的边}VNode,AdjList[MAX_VERTEX_NUM];typedef struct {AdjList vertices;int vexnum; //图的当前顶点数和弧数int arcnum;}ALGraph;int Visited[MAX_VERTEX_NUM];/**********************************将生成的图打印出来以便确认正确性********************************/int PrintCheck(ALGraph* pag){int i;ArcNode* p;printf("\nCheck the Graph!\n");printf("No\tdata\tnext\tnext\t.....\n");for(i=0; i<pag->vexnum; i++){printf("%d\t%c\t",i,pag->vertices[i].cData);p = pag->vertices[i].firstarc;while(p){printf("%d\t",p->adjvex);p = p->nextarc;}printf("\n");}return 1;}/***************************采用前插法创建邻接表*************************/int CreateGraph(ALGraph* pag,int start,int end){ArcNode* arcNodes = (ArcNode*)malloc(sizeof(ArcNode));ArcNode* arcNodee = (ArcNode*)malloc(sizeof(ArcNode));ArcNode* p;if(!arcNodes || !arcNodee) return 0;//从start->end生成关系arcNodes->adjvex = end; //下一结点的位置p = pag->vertices[start].firstarc;if(!p) //第一个结点单独构造{arcNodes->nextarc = pag->vertices[start].firstarc;pag->vertices[start].firstarc = arcNodes;}else{while(p->nextarc) p = p->nextarc;p->nextarc = arcNodes;arcNodes->nextarc = NULL;}//end->start 的关系生成arcNodee->adjvex = start; //下一结点的位置p = pag->vertices[end].firstarc;if(!p) //第一个结点单独构造{arcNodee->nextarc = pag->vertices[end].firstarc;pag->vertices[end].firstarc = arcNodee;}else{while(p->nextarc) p = p->nextarc;p->nextarc = arcNodee;arcNodee->nextarc = NULL;}return 1;}/*****************************************深度优先遍历,非递归方式*结点先访问再入栈*栈的存储结构直接采用了LinkNode构成的链表*采用前插法进行插入与删除，从而也可以完成栈的功能*栈空条件 Stack->next == NULL***************************************/void DFSTraverse(ALGraph ag,int start){LinkNode* Stack = (LinkNode*)malloc(sizeof(LinkNode)); //链表头结点，用做栈LinkNode* pStack = (LinkNode*)malloc(sizeof(LinkNode)); //对栈操作的指针LinkNode* temp; //临时存储ArcNode* p;int i;if(!pStack||!Stack) return;Stack->next = NULL;p = ag.vertices[start].firstarc;Visited[start]=1; //Flagprintf("\n输出深度优先遍历顺序:");printf(" %c ",ag.vertices[start].cData); //访问第一个点while(1) //正常情况下执行一次，为了打印孤立结点{//push stackpStack->parc = p;pStack->next = Stack->next; //将p接入链式栈中Stack->next = pStack;//push overwhile(p && (Stack->next)) //当并且栈不为空时{while(p){if(Visited[p->adjvex]) p = p->nextarc;else{Visited[p->adjvex]=1;printf(" %c ",ag.vertices[p->adjvex].cData); //Visit Function//push stackpStack = (LinkNode*)malloc(sizeof(LinkNode));if(!pStack) return; //结点建立不成功pStack->parc = p;pStack->next = Stack->next;Stack->next = pStack;//push overp = ag.vertices[p->adjvex].firstarc;}}//pop stacktemp = Stack->next;Stack->next = temp->next;p = temp->parc->nextarc;free(temp);//pop over}for(i=0; i<ag.vexnum; i++) //打印出孤立点{if(!Visited[i]) printf(" %c ",ag.vertices[i].cData);p = ag.vertices[i].firstarc;}if(i = ag.vexnum) break;}printf("\n\n");};/*****************************************广度优先遍历,非递归方式*队列的存储结构直接采用了LinkNode构成的链表*采用后接法进行插入，并用前插法进行删除*从而完成队列的功能，队空条件Queue->next == NULL***************************************/void BFSTraverse(ALGraph ag,int start){LinkNode* Queue = (LinkNode*)malloc(sizeof(LinkNode)); //链表头结点，用做队列LinkNode* pQueue = (LinkNode*)malloc(sizeof(LinkNode)); //对队列操作的指针LinkNode* temp; //临时存储LinkNode* last; //指向最后一个元素的指针ArcNode* p;int i;if(!Queue || !pQueue) return;printf("\n输出广度优先遍历次序:");printf(" %c ",ag.vertices[start].cData);p = ag.vertices[start].firstarc;Visited[start] = 1;while(1) //正常情况下执行一次循环{//EnQueuepQueue->parc = p;Queue->next = pQueue;pQueue->next = NULL;last = pQueue; //指向最后一个元素的指针//EnQueue overwhile(p && Queue->next){while(p){if(!Visited[p->adjvex]){Visited[p->adjvex] = 1;printf(" %c ",ag.vertices[p->adjvex].cData); //Visit Function//EnQueuepQueue = (LinkNode*)malloc(sizeof(LinkNode));if(!pQueue) return;pQueue->parc = p;pQueue->next = NULL;last->next = pQueue;last = last->next; //指向最后一个元素的指针//EnQueue over}p = p->nextarc;}//DeQueuetemp = Queue->next;p = ag.vertices[temp->parc->adjvex].firstarc;Queue ->next = temp->next;//DeQueue over}for(i=0; i<ag.vexnum; i++) //打印出孤立点{if(!Visited[i]) printf(" %c ",ag.vertices[i].cData);p = ag.vertices[i].firstarc;}if(i = ag.vexnum) break;}printf("\n\n");}/*******************************************主函数负责对图的初始化工作*其中包括图的结点初始化，边初始化*其中大部分的while(1)语句用于验证输入数据的有效性******************************************/void main(){ALGraph ag;int i,n,m;int choose; //选择遍历结点int start,end; //边的起点与终点的位置printf("说明: 采用邻接表的存储结构，生成无向图\n 输入数据请回车确认\n\n");while(1) //结点个数有效性验证{printf("请输入图的结点个数,并回车: ");scanf("%d",&n);if(n<MAX_VERTEX_NUM && n>0) break;else printf("\n请注意结点个数不能大于20,并且不能为0!\n");}ag.vexnum = n;printf("\n初始化图的结点，输入字符并回车:\n");for(i=0; i<ag.vexnum; i++) //图的结点数据{printf("No.%d = ",i);fflush(stdin);scanf("%c",&ag.vertices[i].cData);ag.vertices[i].firstarc = NULL;}m = (n-2)*(n+1)/2+1; //顶点数为n的图最多的边的数量为mwhile(1) //边的数量有效性验证{printf("请输入边的数量: ");fflush(stdin);scanf("%d",&i);if(i<=m && i>=0) break;else printf("\n请注意边的数量不能大于%d,并且不能小于1!\n",m); }ag.arcnum = i;printf("\n初始化图的边，结点从0开始计，最大为%d\n",n-1);for(i=1; i<=ag.arcnum; i++){while(1) //起点有效性验证{printf("第<%d>条边的起点: ",i);fflush(stdin);scanf("%d",&start);if(start<n&&start>=0) break;else printf("重新输入 ");}while(1) //终点有效性验证{printf("第<%d>条边的终点: ",i);fflush(stdin);scanf("%d",&end);if(end<n && end>=0 && end!=start) break;else printf("重新输入 ");}printf("\n");CreateGraph(&ag,start,end);}PrintCheck(&ag); //打印出生成的图printf("\n开始进行图的遍历!\n");while(1) //起始点有效性验证{printf("请输入深度优先遍历的开始结点:");fflush(stdin);scanf("%d",&choose);if(choose>=0 && choose<n) break;else printf("重新输入 ");}DFSTraverse(ag,choose); //深度优先遍历i = 0; //重新初始化Visited数组while(Visited[i]!='\0'){Visited[i] = 0;i++;}while(1) //起始点有效性验证{printf("请输入广度优先遍历的开始结点:");fflush(stdin);scanf("%d",&choose);if(choose>=0 && choose<n) break;else printf("重新输入 ");}BFSTraverse(ag,choose); //广度优先遍历system("pause");}程序运行截图六、实验体会这堂实现深度优先搜索与广度优先搜索算法的数据结构实验课难度明显比第二节课要大许多，刚开始有些丈二摸不着头脑，浪费了不少课上的时间，后来回去才慢慢深入，一点点了解了这堂课的内容，经历过不少错误之后，终于算是掌握了图，无向图的基本概念，掌握图的遍历，还有图的深度优先搜索（DFS）与广度优先搜索（BFS）算法。

的遍历算法深度优先搜索与广度优先搜索的实现与应用

的遍历算法深度优先搜索与广度优先搜索的实现与应用遍历算法是计算机科学中常用的一种算法，其作用是按照一定的规则，对数据结构中的每个节点进行访问，以达到查找、遍历或搜索的目的。

在遍历算法中，深度优先搜索（Depth First Search，简称DFS）和广度优先搜索（Breadth First Search，简称BFS）是两种常见的策略。

它们分别以不同的顺序访问节点，并且在实际应用中具有各自的优势和局限性。

一、深度优先搜索深度优先搜索是一种采用堆栈（Stack）的先进后出策略，将节点的全部子节点遍历完毕后再回溯到上层节点进行进一步的遍历。

通过这种方式，深度优先搜索能够较快地到达树的叶子节点，并可以在较短时间内找到一条从根节点到达目标节点的路径。

深度优先搜索的实现可以使用递归或者显式模拟栈来完成。

下面是一个使用递归实现深度优先搜索的示例：```pythondef dfs(node):if node is None:return# 访问节点visit(node)# 递归遍历子节点for child in node.children:dfs(child)```深度优先搜索广泛应用于图的遍历、迷宫求解、拓扑排序等场景。

由于其递归的特性，深度优先搜索可能会导致堆栈溢出问题，因此在处理大规模数据时需要注意栈空间的限制。

二、广度优先搜索广度优先搜索是一种采用队列（Queue）的先进先出策略，从根节点开始逐层遍历，先访问离根节点最近的节点，再访问离根节点更远的节点。

通过这种方式，广度优先搜索能够逐层地向外扩展，并可以在较短时间内找到根节点到目标节点的最短路径。

广度优先搜索的实现需要使用队列来保存待访问的节点。

下面是一个使用队列实现广度优先搜索的示例：```pythondef bfs(node):if node is None:returnqueue = []# 将根节点入队queue.append(node)while queue:# 出队节点curr_node = queue.pop(0)# 访问节点visit(curr_node)# 将子节点入队for child in curr_node.children:queue.append(child)```广度优先搜索常用于寻找最短路径、社交网络分析等场景。

实验三图的广度优先遍历和深度优先遍历算法的设计

实验三图的广度优先遍历和深度优先遍历算法的设计一、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．分别编写BFS 、DFS 算法。

2．判断无向图G 是否连通，若连通则返回1，否则返回0。

3．判断无向图G 是否是一棵树。

若是树，返回1；否则返回0。

4．判断有向图中是否存在回路。

5．假设图G 采用邻接表存储，求距离顶点vO 的最短路径长度为k 的所有顶点，要求尽可能节省时间。

三、实验类型验证性四、实验要求和提示1．实验前充分预习实验指导书内容及相关理论知识内容：实验中严格遵守实验室规范和制度，认真完成实验内容并做好实验纪录：实验后必须按照要求独立完成实验报告。

2．以上6个题中，题1是必做题，题2—5可任意选作l 或2题。

3．提示：（1）最好使用邻接表法建立无向图和有向图的存储结构，然后实现图的遍历。

（2）结点结构：typedef struct node{ int adjvex ； //邻接点域，存放与Vi 邻接的结点在表头数组中的位置 struct node * next ； //链域，指示下一条边或弧)JD ：表头接点：typedef struct tnode{ int vexdata ；//存放顶点信息struct node *firstarc ；//指示第一个邻接点}TD ；4．程序实现方面的提示：（1）可采用遍历方式判断无向图是否连通。

先给visited[]数组置初值O，然后从O 开始遍历该图，之后若所有顶点i的visited[i]均为1，则该图是连通的，否则不连通。

（2）一个无向图G是一棵树的条件是：G必须是无回路的连通图或者是有n—l条边的连通图(注：本题可以只给出算法)（3）判断有向图中是否存在回路时，若一个有向图拓扑排序不成功，则一定存在回路；反之，若拓扑排序成功，则一定不存在回路。

（3）采用宽度优先搜索方法，找出第k层的所有顶点即为所求(宽度优先搜索保证找到的路径是最短路径)。

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。

实现深度优先搜索和广度优先搜索算法

实现深度优先搜索和广度优先搜索算法深度优先（DFS）和广度优先（BFS）是两种最常用的图遍历算法。

它们在图中寻找路径或解决问题时非常有用。

以下是DFS和BFS算法的实现以及它们的应用场景。

首先，我们来实现DFS算法。

深度优先（DFS）是一种不断沿着图的深度方向遍历的算法。

DFS使用堆栈来跟踪遍历的路径。

下面是DFS算法的实现步骤：1.选择一个起始顶点作为当前顶点，并将其标记为已访问。

2.检查当前顶点的邻居顶点：-如果邻居顶点未被访问，则将其标记为已访问，并将其入栈。

-如果邻居顶点已被访问，则继续检查下一个邻居顶点。

3.如果当前顶点没有未访问的邻居顶点，则出栈一个顶点作为新的当前顶点。

4.重复步骤2和步骤3，直到栈为空。

下面是DFS算法的Python实现：```pythondef dfs(graph, start):visited = set( # 用于存储已访问的顶点stack = [start] # 用于存储待访问的顶点while stack:vertex = stack.popif vertex not in visited:visited.add(vertex)for neighbor in graph[vertex]:stack.append(neighbor)return visited```接下来，我们来实现BFS算法。

广度优先（BFS）是一种逐层遍历图的算法。

BFS使用队列来跟踪遍历的顺序。

下面是BFS算法的实现步骤：1.选择一个起始顶点作为当前顶点，并将其标记为已访问。

2.将当前顶点入队。

3.检查队列中下一个顶点的邻居顶点：-如果邻居顶点未被访问，则将其标记为已访问，并将其入队。

-如果邻居顶点已被访问，则继续检查下一个邻居顶点。

4.重复步骤3，直到队列为空。

下面是BFS算法的Python实现：```pythonfrom collections import dequedef bfs(graph, start):visited = set( # 用于存储已访问的顶点queue = deque([start]) # 用于存储待访问的顶点while queue:vertex = queue.popleftif vertex not in visited:visited.add(vertex)for neighbor in graph[vertex]:queue.append(neighbor)return visited```DFS和BFS算法在许多问题和应用场景中都有广泛的应用。

深度优先搜索实验报告

深度优先搜索实验报告引言深度优先搜索（Depth First Search，DFS）是图论中的一种重要算法，主要用于遍历和搜索图的节点。

在实际应用中，DFS被广泛用于解决迷宫问题、图的连通性问题等，具有较高的实用性和性能。

本实验旨在通过实际编程实现深度优先搜索算法，并通过实际案例验证其正确性和效率。

实验中我们将以迷宫问题为例，使用深度优先搜索算法寻找从入口到出口的路径。

实验过程实验准备在开始实验之前，我们需要准备一些必要的工具和数据。

1. 编程环境：我们选择使用Python语言进行编程实验，因其语法简洁而强大的数据处理能力。

2. 迷宫地图：我们需要设计一个迷宫地图，包含迷宫的入口和出口，以及迷宫的各个路径和墙壁。

实验步骤1. 首先，我们需要将迷宫地图转化为计算机可处理的数据结构。

我们选择使用二维数组表示迷宫地图，其中0表示墙壁，1表示路径。

2. 接着，我们将编写深度优先搜索算法的实现。

在DFS函数中，我们将使用递归的方式遍历迷宫地图的所有路径，直到找到出口或者遇到墙壁。

3. 在每次遍历时，我们将记录已经访问过的路径，以防止重复访问。

4. 当找到出口时，我们将输出找到的路径，并计算路径的长度。

实验结果经过实验，我们成功地实现了深度优先搜索算法，并在迷宫地图上进行了测试。

以下是我们的实验结果：迷宫地图：1 1 1 1 11 0 0 0 11 1 1 0 11 0 0 0 11 1 1 1 1最短路径及长度：(1, 1) -> (1, 2) -> (1, 3) -> (1, 4) -> (2, 4) -> (3, 4) -> (4, 4) -> (5, 4)路径长度：7从实验结果可以看出，深度优先搜索算法能够准确地找到从入口到出口的最短路径，并输出了路径的长度。

实验分析我们通过本实验验证了深度优先搜索算法的正确性和有效性。

然而，深度优先搜索算法也存在一些缺点：1. 只能找到路径的一种解，不能确定是否为最优解。

数据结构与算法实验报告图的深度优先与广度优先遍历

if(visited[w]==0){
visit(w);
EnQueue(q,w);
visited[w]=1;
}
w=NextAdj(g,v);
}
}
}
void Travel_BFS(VNode g[],int visited[],int n){
int i;
for(i=0;i<n;i++){
visited[i]=0;
vertexType data;
Arcnode *firstarc;
}VNode;
//VNode G[MAX_VERTEX_NUM];
void getdata(VNode v);
//图的创建
void createGraph(int n,VNode G[]){
int i,e;
Arcnode *p,*q;
scanf("%d",&e);
while(e!=-1){
p=(Arcnode *)malloc(sizeof(Arcnode));
p->next=NULL;
p->adjvex=e;
if(G[i].firstarc==NULL){
G[i].firstarc=p;
}else{
q->next=p;
}
q=p;
}
}
//图的遍历(2)--广度优先搜索
void BFS(VNode G[],int v,int visited[]){
int w;
visit(v);
visited[v]=1;
EnQueue(q,v);
while(!emptyA(q)){
Dequeue(&q,&v);

广度优先实验报告

一、实验目的1. 了解广度优先搜索（BFS）算法的基本原理和步骤。

2. 掌握使用广度优先搜索算法解决图的遍历问题的方法。

3. 比较广度优先搜索算法与深度优先搜索算法的优缺点。

二、实验原理广度优先搜索（BFS）是一种图遍历算法，它按照从源点到目标点的距离来搜索图中的节点。

在BFS中，算法首先访问源点，然后将其邻接点按照距离顺序访问，接着访问邻接点的邻接点，以此类推，直到找到目标点或遍历完所有节点。

BFS算法的基本步骤如下：1. 创建一个队列，用于存储待访问的节点。

2. 将源点入队。

3. 当队列不为空时，执行以下操作：a. 从队列中取出一个节点，访问它。

b. 将该节点的邻接点按照距离顺序入队。

4. 重复步骤3，直到找到目标点或遍历完所有节点。

三、实验环境与工具1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：C++3. 开发环境：Visual Studio 20194. 图表示方法：邻接表四、实验内容与步骤1. 创建一个图的邻接表表示。

2. 使用广度优先搜索算法遍历图，并记录遍历过程。

3. 比较广度优先搜索算法与深度优先搜索算法的遍历结果。

五、实验结果与分析1. 实验结果以下是一个图的邻接表表示，以及使用广度优先搜索算法遍历图的结果：```图：A --B -- C| |D --E -- F邻接表表示：Graph g;g.addVertex('A');g.addVertex('B');g.addVertex('C');g.addVertex('D');g.addVertex('E');g.addVertex('F');g.addEdge('A', 'B');g.addEdge('B', 'C');g.addEdge('A', 'D');g.addEdge('D', 'E');g.addEdge('E', 'F');g.addEdge('B', 'E');g.addEdge('E', 'F');广度优先搜索遍历结果：A ->B ->C ->D ->E -> F```2. 分析（1）广度优先搜索算法的优点：- 按照距离顺序遍历图中的节点，便于理解节点之间的层次关系。

的遍历算法详解深度优先搜索与广度优先搜索

的遍历算法详解深度优先搜索与广度优先搜索的遍历算法详解——深度优先搜索与广度优先搜索遍历算法是计算机科学中常用的算法之一，用于按照一定规则遍历图或树的各个节点。

本文将详细介绍两种常用的遍历算法——深度优先搜索和广度优先搜索。

1. 深度优先搜索（Depth-First Search，DFS）深度优先搜索是一种先序遍历的算法，其主要思想是从某一个节点出发，优先访问它的所有邻接节点，并递归地遍历各个邻接节点的邻接节点，直到到达没有未访问节点的情况，然后回溯到前一节点，重复上述过程，直到遍历完整个图或树。

深度优先搜索可以使用递归或栈来实现。

以递归方式实现的深度优先搜索算法如下：```procedure DFS(node):if node is null:returnvisit(node)node.visited = truefor each adj_node in node.adjacentNodes:if adj_node.visited is false:DFS(adj_node)```2. 广度优先搜索（Breadth-First Search，BFS）广度优先搜索是一种层序遍历的算法，其主要思想是从某一个节点出发，依次访问其所有邻接节点，然后再访问邻接节点的邻接节点，以此类推，直到遍历完整个图或树。

广度优先搜索可以使用队列来实现。

广度优先搜索算法如下：```procedure BFS(start_node):queue = new Queue()start_node.visited = trueenqueue(queue, start_node)while queue is not empty:node = dequeue(queue)visit(node)for each adj_node in node.adjacentNodes:if adj_node.visited is false:adj_node.visited = trueenqueue(queue, adj_node)```深度优先搜索和广度优先搜索各自有其应用场景。

广度优先算法实验报告

一、实验目的通过本次实验，加深对广度优先搜索（Breadth-First Search，简称BFS）算法的理解，掌握其基本原理和实现方法，并能够运用BFS算法解决实际问题。

二、实验内容1. BFS算法原理及特点- BFS算法是一种图搜索算法，它按照从起始节点开始，逐层向外扩展的顺序访问节点，直到找到目标节点或遍历完所有可达的节点。

- BFS算法的特点：- 按照层次结构遍历图中的节点，保证从起始节点到目标节点的最短路径优先被访问。

- 使用队列作为辅助数据结构，实现节点的层次遍历。

- 时间复杂度为O(VE)，其中V为顶点数，E为边数。

2. BFS算法实现- 使用C++实现BFS算法，包括图的表示、BFS搜索过程以及路径输出。

- 图的表示：使用邻接矩阵或邻接表表示图中的节点和边。

- BFS搜索过程：1. 初始化队列，将起始节点入队。

2. 循环访问队列中的节点，将其标记为已访问。

3. 访问该节点的所有未访问的邻接节点，将它们入队。

4. 重复步骤2和3，直到队列为空。

3. BFS算法应用- 应用BFS算法解决以下问题：- 寻找最短路径：在无权图中，BFS算法能够找到从起始节点到目标节点的最短路径。

- 检测图中的环：在无向图中，BFS算法能够检测图中是否存在环。

- 生成图的最小生成树：在无向图中，BFS算法能够生成图的最小生成树。

三、实验步骤1. 创建图- 使用邻接矩阵或邻接表表示图中的节点和边。

- 例如，创建一个包含5个节点的无向图，并设置边连接关系。

2. 实现BFS算法- 使用C++实现BFS算法，包括图的表示、BFS搜索过程以及路径输出。

3. 测试BFS算法- 设置起始节点和目标节点，运行BFS算法，观察搜索过程和输出结果。

- 验证BFS算法是否能够找到从起始节点到目标节点的最短路径，以及是否能够检测图中是否存在环。

4. 分析BFS算法性能- 分析BFS算法的时间复杂度和空间复杂度。

- 分析BFS算法在不同规模图上的性能表现。

深度优先和广度优先算法

深度优先和广度优先算法深度优先和广度优先算法深度优先遍历和广度优先遍历是两种常用的图遍历算法。

它们的策略不同，各有优缺点，可以在不同的场景中使用。

一、深度优先遍历深度优先遍历（Depth First Search，DFS）是一种搜索算法，它从一个顶点开始遍历，尽可能深地搜索图中的每一个可能的路径，直到找到所有的路径。

该算法使用栈来实现。

1. 算法描述深度优先遍历的过程可以描述为：- 访问起始顶点v，并标记为已访问； - 从v的未被访问的邻接顶点开始深度优先遍历，直到所有的邻接顶点都被访问过或不存在未访问的邻接顶点； - 如果图中还有未被访问的顶点，则从这些顶点中任选一个，重复步骤1。

2. 算法实现深度优先遍历算法可以使用递归或者栈来实现。

以下是使用栈实现深度优先遍历的示例代码：``` void DFS(Graph g, int v, bool[] visited) { visited[v] = true; printf("%d ", v);for (int w : g.adj(v)) { if(!visited[w]) { DFS(g, w,visited); } } } ```3. 算法分析深度优先遍历的时间复杂度为O(V+E)，其中V是顶点数，E是边数。

由于该算法使用栈来实现，因此空间复杂度为O(V)。

二、广度优先遍历广度优先遍历（Breadth First Search，BFS）是一种搜索算法，它从一个顶点开始遍历，逐步扩展到它的邻接顶点，直到找到所有的路径。

该算法使用队列来实现。

1. 算法描述广度优先遍历的过程可以描述为：- 访问起始顶点v，并标记为已访问； - 将v的所有未被访问的邻接顶点加入队列中； - 从队列头取出一个顶点w，并标记为已访问； - 将w的所有未被访问的邻接顶点加入队列中； - 如果队列不为空，则重复步骤3。

2. 算法实现广度优先遍历算法可以使用队列来实现。

数据结构实验报告DFS和BFS算法

数据结构实验报告DFS和BFS算法（规格为A4纸或A3纸折叠）佛山科学技术学院（用四号宋体）实验报告（用小二号黑体）课程名称数据结构实验实验项目实现DFS和BFS算法专业班级姓名学号指导教师成绩日期（用小四号宋体）一、目的与要求1、通过本实验，掌握图，无向图的基本概念，掌握图的遍历。

2、掌握图的深度优先搜索（DFS）与广度优先搜索（BFS）算法。

二、实验原理图的遍历是图的算法中一种非常重要的算法，通过建立图的存储结构，采用深度优先搜索与广度优先搜索算法可以进行图的遍历。

广度优先遍历与深度优先遍历的区别在于：广度优先遍历是以层为顺序，将某一层上的所有节点都搜索到了之后才向下一层搜索；而深度优先遍历是将某一条枝桠上的所有节点都搜索到了之后，才转向搜索另一条枝桠上的所有节点。

三、实验步骤1．建立图的存储结构。

2．输入图的基本接点与信息，完成初始化图的工作。

3．完成图的深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索算法，可以采用菜单形式进行显示与选择。

（可以在键盘输入边的信息以构建一个无向图。

以（a,b）的形式输入边的信息；对此无向图进行深度优先搜索，并输出正确的序列。

）四、源代码#include#include#define Max 20int visited[Max];struct queue//队列的结构体{int *head;//指向所申请得到的空间的首地址int *front;//头指针，若队列不为空，指向队列头元素int *rear;//尾指针，若队列不空，指向队列尾元素的下一个位置int stacksize;//当前已分配的存储空间}s;//------------图的数组存储表示-------------struct Mgraph{char vexs[Max];int arcs[Max][Max];}G;int Locatevex(char v)//确定v在G中的位置{int i,t;for(i=0;i<g.vexnum;i++)< p="">if(G.vexs[i]==v) t=i;return(t);}//-----------采用数组表示法，构造无向图G------------- void CreateUDG(){int i,j,k;char v1,v2;printf("请输入顶点数和弧数：");scanf("%d,%d",&G.vexnum,&G.arcnum);fflush(stdin);printf("请输入%d个顶点\n",G.vexnum);for(i=0;i<g.vexnum;i++)< p="">{printf("请输入顶点%d: ",i);scanf("%c",&G.vexs[i]);fflush(stdin);}for(i=0;i<g.vexnum;i++)< p="">for(j=0;jprintf("请输入%d条弧\n",G.arcnum);for(k=0;k<g.arcnum;k++)< p="">{printf("请输入弧%d: ",k);scanf("%c,%c",&v1,&v2);fflush(stdin);i=Locatevex(v1);j=Locatevex(v2);G.arcs[i][j]=1;G.arcs[j][i]=1;}}//--------------返回v的第一个邻接顶点------------------- int Firstadjvex(int v){int i;for(i=0;i<g.vexnum;i++)< p="">if(G.arcs[v][i]==1) return(i);i=-1;return(i);//----------返回v的(相对于w的）下一个邻接顶点---------------------- int Nextadjvex(int v,int w){int i;for(i=0;i<g.vexnum;i++)< p="">if(G.arcs[v][i]==1&&i>w) return(i);i=-1;return(i);}//--------从第v个顶点出发递归地深度优先遍历图G---------------void DFS(int v){int w;visited[v]=1;printf("%c ",G.vexs[v]);for(w=Firstadjvex(v);w>=0;w=Nextadjvex(v,w))if(!visited[w]) DFS(w);}//-----------------对图G作深度优先遍历--------------void Dfstraverse(){int i;for(i=0;iprintf("深度优先遍历：");for(i=0;i<g.vexnum;i++)< p="">if(!visited[i]) DFS(i);printf("\n");}void Initqueue()//构造一个空队列s{s.head=(int *)malloc(Max*sizeof(int));if(!s.head) exit(0);//存储分配失败s.front=s.rear=s.head;s.stacksize=Max;}void Enqueue(int e)//插入元素e为s的新的队尾元素{if(s.rear-s.head+1>=s.stacksize){//队列满，追加存储空间s.head=(int *)realloc(s.head,(s.stacksize+10)*sizeof(int));if(!s.head) exit(0);//存储分配失败s.stacksize+=10;}*s.rear=e;s.rear+=1;void Dequeue(int u)//若队列不空，则删除s的队头元素{u=*s.front;s.front+=1;}//---------------按广度优先非递归遍历图G------------------ void Bfstraverse(){int v,u=0,w;for(v=0;vInitqueue();printf("广度优先遍历：");for(v=0;v<g.vexnum;v++)< p="">if(!visited[v]){visited[v]=1;printf("%c ",G.vexs[v]);Enqueue(v);while(s.front!=s.rear){Dequeue(u);for(w=Firstadjvex(u);w>=0;w=Nextadjvex(u,w))if(!visited[w]){visited[w]=1;printf("%c ",G.vexs[w]);Enqueue(w);}}}printf("\n");}void main(){int i;printf（"*******************************************\n");printf("1.创图\n2.深度优先搜索\n3.广度优先搜索\n4.退出\n"); printf("*******************************************\n");printf("请选择要操作的选项：");scanf("%d",&i);switch(i){case 1:CreateUDG();break;case 2:Dfstraverse();break;case 3:Bfstraverse();break;}main(); }五、实验结果六、思考题1．图的存储方式有几种？本实验中你会采用什么样的存储方式？答：图的存储方式有数组表示法、邻接表、十字链表、邻接多重表等4种常用存储方式。

算法设计的实验报告

算法设计的实验报告1. 引言算法设计是计算机科学与技术领域的核心内容之一。

通过设计有效的算法，可以解决各种实际问题，提高计算机程序的性能，并优化资源利用。

本实验旨在通过实际案例，展示算法设计的过程及其在实际应用中的重要性。

2. 实验背景在本实验中，我们以图搜索算法为例，着重介绍了深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）两种经典的图搜索算法。

图搜索算法是图论中的重要概念，应用广泛，例如路径规划、迷宫问题、图像分割等领域。

通过比较两种算法的性能和应用场景，我们可以更好地理解算法设计的意义。

3. 实验目的1. 了解深度优先搜索和广度优先搜索两种常见的图搜索算法；2. 分析两种算法的优缺点和适用场景；3. 通过实际案例，比较两种算法在不同情况下的性能。

4. 实验方法本实验采用Python语言实现DFS和BFS算法，并通过相同的测试用例对两种算法进行评估。

4.1 深度优先搜索算法（DFS）深度优先搜索算法是一种遍历图的方法，其基本思想是从起始节点出发，不断向下搜索，直到找到目标节点或无法继续下去为止。

具体实现过程如下：1. 将起始节点入栈；2. 判断栈是否为空，若为空则搜索结束；3. 弹出栈顶节点，判断是否为目标节点，若是，则搜索成功，返回结果；4. 若不是目标节点，则将该节点的未访问过的相邻节点入栈；5. 重复步骤2至步骤4，直到找到目标节点或栈为空。

4.2 广度优先搜索算法（BFS）广度优先搜索算法是一种逐层遍历图的方法，其基本思想是从起始节点开始，先访问其所有相邻节点，再逐层向外扩展。

具体实现过程如下：1. 将起始节点入队；2. 判断队列是否为空，若为空则搜索结束；3. 出队一个节点，判断是否为目标节点，若是，则搜索成功，返回结果；4. 若不是目标节点，则将该节点的未访问过的相邻节点入队；5. 重复步骤2至步骤4，直到找到目标节点或队列为空。

5. 实验结果与分析我们通过使用DFS和BFS算法解决迷宫问题进行测试，并比较了两种算法的性能。

python实现广度优先搜索和深度优先搜索

python实现⼴度优先搜索和深度优先搜索图的概念图表⽰的是多点之间的连接关系，由节点和边组成。

类型分为有向图，⽆向图，加权图等，任何问题只要能抽象为图，那么就可以应⽤相应的图算法。

⽤字典来表⽰图这⾥我们以有向图举例，有向图的邻居节点是要顺着箭头⽅向，逆箭头⽅向的节点不算作邻居节点。

在python中，我们使⽤字典来表⽰图，我们将图相邻节点之间的连接转换为字典键值之间的映射关系。

⽐如上图中的1的相邻节点为2和3，即可表⽰如下：graph={}graph[1] = [2,3]按照这种⽅式，上图可以完整表⽰为：graph={}graph[1] = [3,2] # 这⾥为了演⽰，调换⼀下位置graph[2] = [5]graph[3] = [4,7]graph[4] = [6]graph[5] = [6]graph[6] = [8]graph[7] = [8]graph[8] = []如此我们将所有节点和其相邻节点之间的连接关系全部描述⼀遍就得到了图的字典表⽰形式。

节点8由于没有相邻节点，我们将其置为空列表。

⼴度优先搜索⼴度优先搜索和深度优先搜索是图遍历的两种算法，⼴度和深度的区别在于对节点的遍历顺序不同。

⼴度优先算法的遍历顺序是由近及远，先看到的节点先遍历。

接下来使⽤python实现⼴度优先搜索并找到最短路径：from collections import dequefrom collections import namedtupledef bfs(start_node, end_node, graph): # 开始节点⽬标节点图字典node = namedtuple('node', 'name, from_node') # 使⽤namedtuple定义节点，⽤于存储前置节点search_queue = deque() # 使⽤双端队列，这⾥当作队列使⽤，根据先进先出获取下⼀个遍历的节点name_search = deque() # 存储队列中已有的节点名称visited = {} # 存储已经访问过的节点search_queue.append(node(start_node, None)) # 填⼊初始节点，从队列后⾯加⼊name_search.append(start_node) # 填⼊初始节点名称path = [] # ⽤户回溯路径path_len = 0 # 路径长度print('开始搜索...')while search_queue: # 只要搜索队列中有数据就⼀直遍历下去print('待遍历节点: ', name_search)current_node = search_queue.popleft() # 从队列前边获取节点，即先进先出，这是BFS的核⼼name_search.popleft() # 将名称也相应弹出if current_ not in visited: # 当前节点是否被访问过print('当前节点: ', current_, end=' | ')if current_ == end_node: # 退出条件，找到了⽬标节点，接下来执⾏路径回溯和长度计算pre_node = current_node # 路径回溯的关键在于每个节点中存储的前置节点while True: # 开启循环直到找到开始节点if pre_ == start_node: # 退出条件：前置节点为开始节点path.append(start_node) # 退出前将开始节点也加⼊路径，保证路径的完整性breakelse:path.append(pre_) # 不断将前置节点名称加⼊路径pre_node = visited[pre_node.from_node] # 取出前置节点的前置节点，依次类推path_len = len(path) - 1 # 获得完整路径后，长度即为节点个数-1breakelse:visited[current_] = current_node # 如果没有找到⽬标节点，将节点设为已访问，并将相邻节点加⼊搜索队列，继续找下去for node_name in graph[current_]: # 遍历相邻节点，判断相邻节点是否已经在搜索队列if node_name not in name_search: # 如果相邻节点不在搜索队列则进⾏添加search_queue.append(node(node_name, current_))name_search.append(node_name)print('搜索完毕,最短路径为:', path[::-1], "长度为:", path_len) # 打印搜索结果if __name__ == "__main__":graph = dict() # 使⽤字典表⽰有向图graph[1] = [3, 2]graph[2] = [5]graph[3] = [4, 7]graph[4] = [6]graph[5] = [6]graph[6] = [8]graph[7] = [8]graph[8] = []bfs(1, 8, graph) # 执⾏搜索搜索结果开始搜索...待遍历节点: deque([1])当前节点: 1 | 待遍历节点: deque([3, 2])当前节点: 3 | 待遍历节点: deque([2, 4, 7])当前节点: 2 | 待遍历节点: deque([4, 7, 5])当前节点: 4 | 待遍历节点: deque([7, 5, 6])当前节点: 7 | 待遍历节点: deque([5, 6, 8])当前节点: 5 | 待遍历节点: deque([6, 8])当前节点: 6 | 待遍历节点: deque([8])当前节点: 8 | 搜索完毕,最短路径为: [1, 3, 7, 8] 长度为: 3⼴度优先搜索的适⽤场景：只适⽤于深度不深且权值相同的图，搜索的结果为最短路径或者最⼩权值和。

深度优先／广度优先搜索遍历

实验四图的应用一、实验题目：图的应用——深度优先／广度优先搜索遍历二、实验内容：很多涉及图上操作的算法都是以图的遍历操作为基础的。

试编写一个算法，实现图的深度优先和广度优先搜索遍历操作。

要求：以邻接矩阵或邻接表为存储结构，以用户指定的顶点为起始点，实现连通无向图的深度优先及广度优先搜索遍历，并输出遍历的结点序列。

（注：学号为奇数的同学使用邻接矩阵存储结构实现，学号为偶数的同学使用邻接表实现）提示：首先，根据用户输入的顶点总数和边数，构造无向图，然后以用户输入的顶点为起始点，进行深度优先、广度优先搜索遍历，并输出遍历的结果。

三、程序源代码：#include<stdio.h>#include<string.h>#include<stdlib.h>#define MAX_VERTEX_NUM 20int visited [MAX_VERTEX_NUM]; //访问标志数组typedef struct ArcNode{ //弧的结构int adjvex; // 该弧所指向的顶点的位置struct ArcNode *nextarc;// 指向下一条弧指针} ArcNode;typedef struct VNode{ //顶点结构char data[3]; // 顶点信息ArcNode *firstarc; // 指向第一条依附该顶点的弧} VNode, AdjList[MAX_VERTEX_NUM];typedef struct { //图的结构定义AdjList vertices;int vexnum, arcnum; //图的当前顶点数和弧数} ALGraph; //对于简单的应用，无须定义此类型，int LocateVex(ALGraph G,char v1[3]){for(int i=0;i<G.vexnum;i++)if(strcmp(G.vertices[i].data,v1)==0)break;return i;}typedef struct QNode{int date;struct QNode *next;}QNOde,*Queueptr;struct LinkQueue{Queueptr front;Queueptr rear;};void CreateDG(ALGraph &G){//采用邻接表表示法，构造有向图Gprintf("请输入顶点数：");scanf("%d",&G.vexnum);printf("请输入边数：");scanf("%d",&G.arcnum);printf("请输入个顶点 ");for (int i=0;i< G.vexnum; ++i)//建立顶点信息{scanf("%s",G.vertices[i].data);G .vertices[i].firstarc=NULL;}char v1[3],v2[3];int j;for (int k=0;k< G.arcnum;k++) //建立邻接表{printf("请输入边的顶点 ");scanf("%s%s",v1,v2); //输入一个偶对i=LocateVex(G,v1);j= LocateVex(G,v2);ArcNode* s1=(ArcNode *)malloc(sizeof(ArcNode)); // 产生一个单链表结点ss1->adjvex= j; // 将s插入到第i个单链表的最前面s1->nextarc= G.vertices[i].firstarc;G.vertices[i].firstarc=s1;ArcNode *s2=(ArcNode *)malloc(sizeof(ArcNode)); // 产生一个单链表结点ss2->adjvex= i; // 将s插入到第i个单链表的最前面s2->nextarc= G.vertices[j].firstarc;G.vertices[j].firstarc=s2;}}//CreateDGvoid printDG(ALGraph G){ ArcNode *p;for(int i=0;i<G.vexnum;i++){printf("%s",G.vertices[i].data);p=G.vertices[i].firstarc;while(p){printf("-->%d",p->adjvex);p=p->nextarc;}printf("-->NULL\n");}}void DFSAL(ALGraph G, int v){// 从第v个顶点出发递归地对图G进行深度优先搜索visited[v]=1; // 设访问标志int w;printf("%s ",G.vertices[v].data); // 访问第 v 个顶点，printf(G.vertices[v].data) ArcNode *p=G.vertices[v].firstarc; //p 为指向弧结点的指针while(p){ w = p->adjvex;if (visited[w]==0) DFSAL(G, w);// 对v的尚未访问过的邻接顶点w递归调用DFSp=p->nextarc;}} // DFSALvoid DFSTraverse(ALGraph G){for(int v=0;v<G.vexnum;v++)visited[v]=0;char G_vex_1[3];int i;int flag=0;//while(flag==0){ for(i=0;i<G.vexnum;i++){if(visited[i]==0){flag=0;printf("请输入起点 ");scanf("%s",G_vex_1);v=LocateVex(G,G_vex_1);break;}elseflag=1;}if(!visited[v])DFSAL(G,v);putchar(10);}}void InitQueue(LinkQueue &Q){Q.front=Q.rear=(Queueptr)malloc(sizeof(QNode));Q.front->next=NULL;}void EnQueue(LinkQueue &Q,int e){Queueptr p;p=(Queueptr)malloc(sizeof(QNode));p->date=e;p->next=NULL;Q.rear->next=p;Q.rear=p;}int QueueEmpty(LinkQueue Q){if(Q.front==Q.rear)return 1;elsereturn 0;}void DeQueue(LinkQueue &Q,int &e){if(Q.front==Q.rear)printf("队空");Queueptr p;p=Q.front->next;e=p->date;Q.front->next=p->next;if(Q.rear=p)Q.rear=Q.front;free(p);}void BFSTraverse(ALGraph G){for(int v=0;v<G.vexnum;v++)visited[v]=0;ArcNode *p;int w;char G_vex_1[3];LinkQueue Q;InitQueue(Q);int u;int flag=0;while(flag==0){for(int i=0;i<G.vexnum;i++){if(visited[i]==0){flag=0;printf("请输入起点");scanf("%s",G_vex_1);v=LocateVex(G,G_vex_1);break;}elseflag=1;}if(!visited[v]){visited[v]=1;printf("%s ",G.vertices[v].data);EnQueue(Q,v);while(!QueueEmpty(Q)){DeQueue(Q,u);p=G.vertices[u].firstarc;while(p){ //依次搜索u的邻接点ww= p->adjvex;if(!visited[w]) //若w未访问过{visited[w]=1; //访问wprintf("%s ",G.vertices[w].data);EnQueue(Q,w);//访问过的w人队}p=p->nextarc;//找u的下一邻接点}//while}}for(i=0;i<G.vexnum;i++){if(visited[i]==0){flag=0;printf("请输入起点");scanf("%s",G_vex_1);v=LocateVex(G,G_vex_1);break;}elseflag=1;}}putchar(10);}void main(){ALGraph G;int choose;printf("1 建立临接表 2 输出表结构 3 广度遍历 4 深度遍历 0退出\n");printf("*******************************\n");printf("请输入您的选择 ");scanf("%d",&choose);while(choose!=0){switch(choose){case 1:CreateDG(G);break;case 2:printDG(G);break;case 3:DFSTraverse(G);break;case 4:BFSTraverse(G);break;default :printf("输入错误");}printf("*******************************\n");printf("请输入您的选择 ");scanf("%d",&choose);}}四、测试结果：五、小结（包括收获、心得体会、存在的问题及解决问题的方法、建议等）注：内容一律使用宋体五号字，单倍行间距在进行遍历时，可能会遇到不是连通图的情况，出现多个连通子图。

深度优先遍历算法和广度优先遍历算法实验小结

深度优先遍历算法和广度优先遍历算法实验小结一、引言在计算机科学领域，图的遍历是一种基本的算法操作。

深度优先遍历算法（Depth First Search，DFS）和广度优先遍历算法（Breadth First Search，BFS）是两种常用的图遍历算法。

它们在解决图的连通性和可达性等问题上具有重要的应用价值。

本文将从理论基础、算法原理、实验设计和实验结果等方面对深度优先遍历算法和广度优先遍历算法进行实验小结。

二、深度优先遍历算法深度优先遍历算法是一种用于遍历或搜索树或图的算法。

该算法从图的某个顶点开始遍历，沿着一条路径一直向前直到不能再继续前进为止，然后退回到上一个节点，尝试下一个节点，直到遍历完整个图。

深度优先遍历算法通常使用栈来实现。

以下是深度优先遍历算法的伪代码：1. 创建一个栈并将起始节点压入栈中2. 将起始节点标记为已访问3. 当栈不为空时，执行以下步骤：a. 弹出栈顶节点，并访问该节点b. 将该节点尚未访问的邻居节点压入栈中，并标记为已访问4. 重复步骤3，直到栈为空三、广度优先遍历算法广度优先遍历算法是一种用于遍历或搜索树或图的算法。

该算法从图的某个顶点开始遍历，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，依次类推，直到遍历完整个图。

广度优先遍历算法通常使用队列来实现。

以下是广度优先遍历算法的伪代码：1. 创建一个队列并将起始节点入队2. 将起始节点标记为已访问3. 当队列不为空时，执行以下步骤：a. 出队一个节点，并访问该节点b. 将该节点尚未访问的邻居节点入队，并标记为已访问4. 重复步骤3，直到队列为空四、实验设计本次实验旨在通过编程实现深度优先遍历算法和广度优先遍历算法，并通过对比它们在不同图结构下的遍历效果，验证其算法的正确性和有效性。

具体实验设计如下：1. 实验工具：使用Python编程语言实现深度优先遍历算法和广度优先遍历算法2. 实验数据：设计多组图结构数据，包括树、稠密图、稀疏图等3. 实验环境：在相同的硬件环境下运行实验程序，确保实验结果的可比性4. 实验步骤：编写程序实现深度优先遍历算法和广度优先遍历算法，进行多次实验并记录实验结果5. 实验指标：记录每种算法的遍历路径、遍历时间和空间复杂度等指标，进行对比分析五、实验结果在不同图结构下，经过多次实验，分别记录了深度优先遍历算法和广度优先遍历算法的实验结果。

数据结构与算法(13)：深度优先搜索和广度优先搜索

因此访问顺序是：A => C => D => F => B => G => E
2.2.2 有向图的广广度优先搜索
下面面以“有向图”为例例，来对广广度优先搜索进行行行演示。还是以上面面的图G2为例例进行行行说明。
第1步：访问A。第2步：访问B。第3步：依次访问C,E,F。在访问了了B之后，接下来访问B的出边的另一一个顶点，即C,E,F。前面面已经说过，在本文文实现中，顶点ABCDEFG按照顺序存储的，因此会先访问C，再依次访问E,F。第4步：依次访问D,G。在访问完C,E,F之后，再依次访问它们的出边的另一一个顶点。还是按照C,E,F的顺序访问，C的已经全部访问过了了，那么就只剩下E,F；先访问E的邻接点D，再访问F的邻接点G。
if(mVexs[i]==ch)
return i;
return -1;
}
/* * 读取一一个输入入字符
*/
private char readChar() {
char ch='0';
do {
try {
ch = (char)System.in.read();
} catch (IOException e) {
数据结构与算法（13）：深度优先搜索和广广度优先搜索
BFS和DFS是两种十十分重要的搜索算法，BFS适合查找最优解，DFS适合查找是否存在解(或者说能找到任意一一个可行行行解)。用用这两种算法即可以解决大大部分树和图的问题。
一一、深度优先搜索（DFS）
1.1 介绍
图的深度优先搜索（Depth First Search），和树的先序遍历比比较类似。它的思想：假设初始状态是图中所有顶点均未被访问，则从某个顶点V出发，首首先访问该顶点，然后依次从它的各个未被访问的邻接点出发深度优先搜索遍历图，直至至图中所有和V有路路径相通的顶点都被访问到。若此时尚有其他顶点未被访问到，则另选一一个未被访问的顶点作起始点，重复上述过程，直至至图中所有顶点都被访问到为止止。显然，深度优先搜索是一一个递归的过程。

深度广度优先搜索

深度、广度优先搜索一、实验目的从图的某一顶点出发，访遍图中的其余顶点，且每个顶点仅被访问一次。

图的遍历算法是各种图的操作的基础。

二、实验题目图的遍历：深度优先搜索、广度优先搜索三、抽象数据结构ADT Graph{数据对象：D＝{ai | ai∈ElemSet, i=1,2,...,n, n≥0}数据关系：R1＝{ <a i-1,ai > | ai-1, ai ∈D, i=2,...,n}基本运算：creatgraph(g,n):建立一个邻接矩阵并以一个二元数组存储BESTraverse(g):将图以广度优先算法的思路进行遍历printgraph(g):将图按照自己存储的二元数组以图形的方式输出dfstraverse(g): 将图以深度优先算法的思路进行遍历｝ADT Graphb. 抽象数据类型队列的定义如下：ADT Queue {数据对象：D＝{ai | ai∈ElemSet, i=1,2,...,n, n≥0}数据关系：R1＝{ <a i-1,ai > | ai-1, ai ∈D, i=2,...,n}约定其中a1 端为队列头， an 端为队列尾基本操作：initqueue(q) 操作结果：构造一个空队列。

queempty(q) 初始条件：队列q已存在。

操作结果：若q为空队列，则返回0，否则返回1enqueue(q, e) 初始条件：队列q已存在。

操作结果：插入元素e为q的新的队尾元素。

dequeue(q) 初始条件：q为非空队列。

操作结果：删除q的队头元素，并用t返回其值。

} ADT Queue四、设计思路1、深度优先搜索遍历类似树的先序遍历，是树的先序遍历的推广。

设初始状态时图中的所有顶点未被访问，则：⑴：从图中某个顶点vi出发，访问vi；然后找到vi的一个邻接顶点vi1 ；⑵：从vi1出发，深度优先搜索访问和vi1相邻接且未被访问的所有顶点；⑶：转⑴直到和vi相邻接的所有顶点都被访问为止⑷：继续选取图中未被访问顶点vj作为起始顶点，转(1)，直到图中所有顶点都被访问为止。

数据结构之的遍历深度优先搜索和广度优先搜索的实现和应用

数据结构之的遍历深度优先搜索和广度优先搜索的实现和应用深度优先搜索和广度优先搜索是数据结构中重要的遍历算法，它们在解决各种问题时起着关键作用。

本文将介绍深度优先搜索和广度优先搜索的实现方法以及它们的应用。

一、深度优先搜索的实现和应用深度优先搜索（Depth First Search，DFS）是一种用于图或树的遍历算法。

它的基本思想是从起始节点开始，一直沿着某一分支深入直到不能再深入为止，然后回溯到前一个节点，再沿另一分支深入，直到遍历完所有节点。

深度优先搜索可以通过递归或者栈来实现。

在实现深度优先搜索时，可以采用递归的方式。

具体的实现步骤如下：1. 创建一个访问数组，用于标记节点是否已经被访问过。

2. 从起始节点开始，将其标记为已访问。

3. 遍历当前节点的邻接节点，对于每个邻接节点，如果该节点未被访问过，则递归调用深度优先搜索函数。

4. 重复步骤3，直到所有节点都被访问过。

深度优先搜索的应用非常广泛，以下是几个常见的应用场景：1. 图的连通性判断：深度优先搜索可以用于判断图中的两个节点是否连通。

2. 拓扑排序：深度优先搜索可以用于对有向无环图进行拓扑排序，即按照一种特定的线性顺序对节点进行排序。

3. 岛屿数量计算：深度优先搜索可以用于计算给定矩阵中岛屿的数量，其中岛屿由相邻的陆地单元组成。

二、广度优先搜索的实现和应用广度优先搜索（Breadth First Search，BFS）是一种用于图或树的遍历算法。

它的基本思想是从起始节点开始，逐层遍历，先访问当前节点的所有邻接节点，然后再依次访问下一层的节点，直到遍历完所有节点。

广度优先搜索可以通过队列来实现。

在实现广度优先搜索时，可以采用队列的方式。

具体的实现步骤如下：1. 创建一个访问数组，用于标记节点是否已经被访问过。

2. 创建一个空队列，并将起始节点入队。

3. 当队列不为空时，取出队首节点，并标记为已访问。

4. 遍历当前节点的邻接节点，对于每个邻接节点，如果该节点未被访问过，则将其入队。

数据结构实验报告(三)：实现深度优先搜索与广度优先搜索算法