图的深度广度遍历(算法与数据结构课程设计)

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图的遍历算法

图的遍历算法

1图的遍历问题在实践中常常遇到这样的问题:给定n个点,从任一点出发对所有的点访问一次并且只访问一次。

如果用图中的顶点表示这些点,图中的边表示可能的连接,那么这个问题就可以表示成图的遍历问题,即从某个顶点出发,沿着某条搜索路径对图中每个顶点各做一次且仅做一次访问。

图的遍历操作和树的遍历操作功能相似,是图的一种基本操作,图的许多其它操作都是建立在遍历操作的基础上。

由于图结构本身的复杂性,所以图的遍历操作也比较复杂,主要表现在以下几个方面:(1) 在图结构中,没有一个确定的首结点,图中任意一个顶点都可以作为第一个被访问的结点。

(2) 在非连通图中,从一个顶点出发,只能够访问它所在的连通分量上的所有顶点,因此,还需要考虑如何选取下一个出发点以访问图中其余的连通分量。

(3) 在图结构中,如果有回路存在,那么一个顶点被访问后,有可能沿回路又回到该顶点。

⑷在图结构中,一个顶点可以和其它多个顶点相连,当这样的顶点访问过后,存在如何选取下一个要访问的顶点的问题。

基于以上分析,图的遍历方法目前有深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)两种算法。

下面将介绍两种算法的实现思路,分析算法效率并编程实现。

1.1深度优先搜索算法深度优先搜索算法是树的先根遍历的推广,它的实现思想是:从图G的某个顶点V o出发,访问V o,然后选择一个与V o相邻且没被访问过的顶点V i访问,再从V i出发选择一个与V i相邻且未被访问的顶点V j进行访问,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,贝U退回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出发按同样的方法向前遍历,直到图中所有顶点都被访问。

其递归算法如下:Boolean visited[MAX_VERTEX_NUM]; // 访问标志数组Status (*VisitFunc)(int v); //VisitFunc是访问函数,对图的每个顶点调用该函数void DFSTraverse (Graph G Status(*Visit)(i nt v)){VisitF unc = Visit;for(v=0; vvG.vex num; ++v)visited[v] = FALSE; //访问标志数组初始化for(v=0; v<G .vex num; ++v)if(!visited[v])DFS(G v); //对尚未访问的顶点调用DFS}void DFS(Graph G int v){ //从第v个顶点出发递归地深度优先遍历图Gvisited[v]=TRUE; VisitFunc(v); // 访问第v 个顶点for(w=FirstAdjVex(G ,v); w>=0;w=NextAdjVex(G ,v,w))//FirstAdjVex返回v的第一个邻接顶点,若顶点在G中没有邻接顶点,则返回空(0)。

数据结构的课程设计

数据结构的课程设计

数据结构的课程设计一、课程目标知识目标:1. 理解数据结构的基本概念,掌握线性表、树、图等常见数据结构的特点与应用场景。

2. 学会分析不同数据结构的存储方式和操作方法,并能运用到实际问题的解决中。

3. 掌握排序和查找算法的基本原理,了解其时间复杂度和空间复杂度。

技能目标:1. 能够运用所学数据结构知识,解决实际问题,提高编程能力。

2. 能够运用排序和查找算法,优化程序性能,提高解决问题的效率。

3. 能够运用数据结构知识,分析并解决复杂问题,培养逻辑思维能力和创新意识。

情感态度价值观目标:1. 培养学生对数据结构学科的兴趣,激发学习热情,形成主动探索和积极进取的学习态度。

2. 增强学生的团队协作意识,培养合作解决问题的能力,提高沟通表达能力。

3. 培养学生的抽象思维能力,使其认识到数据结构在计算机科学中的重要性,激发对计算机科学的热爱。

本课程针对高中年级学生,结合学科特点和教学要求,注重理论与实践相结合,培养学生的编程能力和逻辑思维能力。

通过本课程的学习,使学生能够掌握数据结构的基本知识,提高解决实际问题的能力,同时培养良好的学习态度和价值观。

在教学过程中,将目标分解为具体的学习成果,以便进行后续的教学设计和评估。

二、教学内容1. 数据结构基本概念:介绍数据结构的概念、作用和分类,重点讲解线性结构(线性表、栈、队列)和非线性结构(树、图)的特点。

2. 线性表:讲解线性表的顺序存储和链式存储结构,以及相关操作(插入、删除、查找等)。

3. 栈和队列:介绍栈和队列的应用场景、存储结构及相关操作。

4. 树和二叉树:讲解树的定义、性质、存储结构,二叉树的遍历算法及线索二叉树。

5. 图:介绍图的定义、存储结构(邻接矩阵和邻接表)、图的遍历算法(深度优先搜索和广度优先搜索)。

6. 排序算法:讲解常见排序算法(冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序等)的原理、实现及性能分析。

7. 查找算法:介绍线性查找、二分查找等查找算法的原理及实现。

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。

算法与数据结构课设(有向图,无向图,有向网,无向网)

算法与数据结构课设(有向图,无向图,有向网,无向网)

算法与数据结构课程设计报告系(院):计算机科学学院专业班级:教技1001姓名:李##学号: ******### 指导教师:***设计时间:2012.6.16 - 2012.6.24设计地点:4号楼2号机房目录一、设计方案 (1)二、实现过程以及代码 (2)三、测试 (20)四、结论和分析 (23)五、难点和收获 (23)一、 设计方案1.程序设计基本过程:拿到课程设计任务书,按照要求,需要设计有向图、有向网、无向图 、无向网四种图,以及邻接矩阵、邻接表两种数据存储结构,三层以上的显示菜单。

图的操作中又包含了有关线性表、栈和队列的基本操作。

由于显示菜单已给出,剩下的任务就是把函数写入其中。

2.程序流程图:预定义 定义结构体 定义变量 各种函数3.程序设计的原理:图的操作都是以两种存储结构为基础的:邻接矩阵存储结构和邻接表存储结构,如有向图,有向网,无向图,无向网的创建,其他的操作都是在四种图创建后才开始进行的。

所以,首先必须理解两种存储结构的定义。

图的邻接矩阵存储结构即图的数组表示法。

用两个数组分别存储数据元素(如顶点)的信息和数据元素之间的关系(如边或弧)的信息。

用邻接矩阵存储结构的图具有以下几点特征:(一):顶点数:vexnum ,边(弧)数:arcnum ,图的种类:kind ;(二):邻接矩阵:arcs(1顶点关系类型:adj 2相关信息:*info);(三):顶点向量(顶点名):vexs[];其优点是以二维数组表示有n 个顶点的图时,需存放n 个顶点的信息和n*n 条弧的信息存储量。

借助邻接矩阵容易判定任意两个顶点之间是否有边或弧相连,并容易求出各个顶点的度。

缺点是时间复杂度是O (n*n ),例如,构造一个具有n 个顶点和e 条边的无向网的时间复杂度为O (n*n+e*n )。

图的邻接表存储结构是图的一种链式存储结构。

对图中的每个顶点建立一个单链表,每个结点由三个域组成,邻接点域adjvex (弧尾在邻接表链表中的位序),链域nextarc (下一条弧),数据域info(权值)。

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。

数据结构课程设计python

数据结构课程设计python

数据结构课程设计python一、课程目标知识目标:1. 理解数据结构的基本概念,掌握常用数据结构如列表、元组、字典和集合的特点及应用场景。

2. 学习并掌握栈和队列的操作原理及其在Python中的实现方法。

3. 掌握树和图的基本概念,了解二叉树、遍历算法及图的表示方法。

技能目标:1. 能够运用Python语言实现基本数据结构,并对其进行增、删、改、查等操作。

2. 能够利用栈和队列解决实际问题,如递归、函数调用栈、任务调度等。

3. 能够运用树和图解决实际问题,如查找算法、路径规划等。

情感态度价值观目标:1. 培养学生严谨的逻辑思维,提高分析问题和解决问题的能力。

2. 激发学生对数据结构和算法的兴趣,培养良好的编程习惯。

3. 引导学生认识到数据结构在实际应用中的重要性,增强学习热情和责任感。

课程性质:本课程为高年级数据结构课程,旨在使学生掌握Python语言实现数据结构的方法,提高编程能力和解决问题的能力。

学生特点:学生具备一定的Python编程基础,具有较强的逻辑思维能力,对数据结构有一定的了解。

教学要求:结合实际案例,采用任务驱动法,引导学生通过实践掌握数据结构的基本原理和应用方法。

注重培养学生的动手能力和团队协作精神,提高学生的综合素质。

通过本课程的学习,使学生能够具备独立设计和实现小型项目的能力。

二、教学内容1. 数据结构基本概念:介绍数据结构的概念、作用和分类,结合Python语言特点,分析各类数据结构在实际应用中的优势。

- 列表、元组、字典和集合的原理与应用- 栈与队列的操作原理及实现2. 线性表:讲解线性表的概念,重点掌握顺序表和链表的操作方法。

- 顺序表和链表的实现及操作- 线性表的查找和排序算法3. 树与二叉树:介绍树的基本概念,重点讲解二叉树的结构及其遍历算法。

- 树的基本概念和表示方法- 二叉树的性质、存储结构、遍历方法4. 图:讲解图的基本概念,掌握图的存储结构及遍历方法。

- 图的基本概念和表示方法- 图的遍历算法(深度优先搜索、广度优先搜索)- 最短路径和最小生成树算法5. 算法分析与设计:结合实例,分析算法性能,掌握基本的算法设计方法。

数据结构课设——有向图的深度、广度优先遍历及拓扑排序

数据结构课设——有向图的深度、广度优先遍历及拓扑排序

数据结构课设——有向图的深度、⼴度优先遍历及拓扑排序任务:给定⼀个有向图,实现图的深度优先, ⼴度优先遍历算法,拓扑有序序列,并输出相关结果。

功能要求:输⼊图的基本信息,并建⽴图存储结构(有相应提⽰),输出遍历序列,然后进⾏拓扑排序,并测试该图是否为有向⽆环图,并输出拓扑序列。

按照惯例,先上代码,注释超详细:#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<malloc.h>#pragma warning(disable:4996)#define Max 20//定义数组元素最⼤个数(顶点最⼤个数)typedef struct node//边表结点{int adjvex;//该边所指向结点对应的下标struct node* next;//该边所指向下⼀个结点的指针}eNode;typedef struct headnode//顶点表结点{int in;//顶点⼊度char vertex;//顶点数据eNode* firstedge;//指向第⼀条边的指针,边表头指针}hNode;typedef struct//邻接表(图){hNode adjlist[Max];//以数组的形式存储int n, e;//顶点数,边数}linkG;//以邻接表的存储结构创建图linkG* creat(linkG* g){int i, k;eNode* s;//边表结点int n1, e1;char ch;g = (linkG*)malloc(sizeof(linkG));//申请结点空间printf("请输⼊顶点数和边数:");scanf("%d%d", &n1, &e1);g->n = n1;g->e = e1;printf("顶点数:%d 边数:%d\n", g->n, g->e);printf("请输⼊顶点信息(字母):");getchar();//因为接下来要输⼊字符串,所以getchar⽤于承接上⼀条命令的结束符for (i = 0; i < n1; i++){scanf("%c", &ch);g->adjlist[i].vertex = ch;//获得该顶点数据g->adjlist[i].firstedge = NULL;//第⼀条边设为空}printf("\n打印顶点下标及顶点数据:\n");for (i = 0; i < g->n; i++)//循环打印顶点下标及顶点数据{printf("顶点下标:%d 顶点数据:%c\n", i, g->adjlist[i].vertex);}getchar();int i1, j1;//相连接的两个顶点序号for (k = 0; k < e1; k++)//建⽴边表{printf("请输⼊对<i,j>(空格分隔):");scanf("%d%d", &i1, &j1);s = (eNode*)malloc(sizeof(eNode));//申请边结点空间s->adjvex = j1;//边所指向结点的位置,下标为j1s->next = g->adjlist[i1].firstedge;//将当前s的指针指向当前顶点上指向的结点g->adjlist[i1].firstedge = s;//将当前顶点的指针指向s}return g;//返回指针g}int visited[Max];//标记是否访问void DFS(linkG* g, int i)//深度优先遍历{eNode* p;printf("%c ", g->adjlist[i].vertex);visited[i] = 1;//将已访问过的顶点visited值改为1p = g->adjlist[i].firstedge;//p指向顶点i的第⼀条边while (p)//p不为NULL时(边存在){if (visited[p->adjvex] != 1)//如果没有被访问DFS(g, p->adjvex);//递归}p = p->next;//p指向下⼀个结点}}void DFSTravel(linkG* g)//遍历⾮连通图{int i;printf("深度优先遍历;\n");//printf("%d\n",g->n);for (i = 0; i < g->n; i++)//初始化为0{visited[i] = 0;}for (i = 0; i < g->n; i++)//对每个顶点做循环{if (!visited[i])//如果没有被访问{DFS(g, i);//调⽤DFS函数}}}void BFS(linkG* g, int i)//⼴度优先遍历{int j;eNode* p;int q[Max], front = 0, rear = 0;//建⽴顺序队列⽤来存储,并初始化printf("%c ", g->adjlist[i].vertex);visited[i] = 1;//将已经访问过的改成1rear = (rear + 1) % Max;//普通顺序队列的话,这⾥是rear++q[rear] = i;//当前顶点(下标)队尾进队while (front != rear)//队列⾮空{front = (front + 1) % Max;//循环队列,顶点出队j = q[front];p = g->adjlist[j].firstedge;//p指向出队顶点j的第⼀条边while (p != NULL){if (visited[p->adjvex] == 0)//如果未被访问{printf("%c ", g->adjlist[p->adjvex].vertex);visited[p->adjvex] = 1;//将该顶点标记数组值改为1rear = (rear + 1) % Max;//循环队列q[rear] = p->adjvex;//该顶点进队}p = p->next;//指向下⼀个结点}}}void BFSTravel(linkG* g)//遍历⾮连通图{int i;printf("⼴度优先遍历:\n");for (i = 0; i < g->n; i++)//初始化为0{visited[i] = 0;}for (i = 0; i < g->n; i++)//对每个顶点做循环{if (!visited[i])//如果没有被访问过{BFS(g, i);//调⽤BFS函数}}}//因为拓扑排序要求⼊度为0,所以需要先求出每个顶点的⼊度void inDegree(linkG* g)//求图顶点⼊度{eNode* p;int i;for (i = 0; i < g->n; i++)//循环将顶点⼊度初始化为0{g->adjlist[i].in = 0;}for (i = 0; i < g->n; i++)//循环每个顶点{p = g->adjlist[i].firstedge;//获取第i个链表第1个边结点指针while (p != NULL)///当p不为空(边存在){g->adjlist[p->adjvex].in++;//该边终点结点⼊度+1p = p->next;//p指向下⼀个边结点}printf("顶点%c的⼊度为:%d\n", g->adjlist[i].vertex, g->adjlist[i].in);}void topo_sort(linkG *g)//拓扑排序{eNode* p;int i, k, gettop;int top = 0;//⽤于栈指针的下标索引int count = 0;//⽤于统计输出顶点的个数int* stack=(int *)malloc(g->n*sizeof(int));//⽤于存储⼊度为0的顶点for (i=0;i<g->n;i++)//第⼀次搜索⼊度为0的顶点{if (g->adjlist[i].in==0){stack[++top] = i;//将⼊度为0的顶点进栈}}while (top!=0)//当栈不为空时{gettop = stack[top--];//出栈,并保存栈顶元素(下标)printf("%c ",g->adjlist[gettop].vertex);count++;//统计顶点//接下来是将邻接点的⼊度减⼀,并判断该点⼊度是否为0p = g->adjlist[gettop].firstedge;//p指向该顶点的第⼀条边的指针while (p)//当p不为空时{k = p->adjvex;//相连接的顶点(下标)g->adjlist[k].in--;//该顶点⼊度减⼀if (g->adjlist[k].in==0){stack[++top] = k;//如果⼊度为0,则进栈}p = p->next;//指向下⼀条边}}if (count<g->n)//如果输出的顶点数少于总顶点数,则表⽰有环{printf("\n有回路!\n");}free(stack);//释放空间}void menu()//菜单{system("cls");//清屏函数printf("************************************************\n");printf("* 1.建⽴图 *\n");printf("* 2.深度优先遍历 *\n");printf("* 3.⼴度优先遍历 *\n");printf("* 4.求出顶点⼊度 *\n");printf("* 5.拓扑排序 *\n");printf("* 6.退出 *\n");printf("************************************************\n");}int main(){linkG* g = NULL;int c;while (1){menu();printf("请选择:");scanf("%d", &c);switch (c){case1:g = creat(g); system("pause");break;case2:DFSTravel(g); system("pause");break;case3:BFSTravel(g); system("pause");break;case4:inDegree(g); system("pause");break;case5:topo_sort(g); system("pause");break;case6:exit(0);break;}}return0;}实验⽤图:运⾏结果:关于深度优先遍历 a.从图中某个顶点v 出发,访问v 。

《数据结构课程设计》指导书

《数据结构课程设计》指导书

《数据结构》课程设计指导书沈阳理工大学.信息学院2013.11.1一.目的与意义软件设计能力对计算机专业的学生是很重要。

通过数据结构的学习,使学生对软件编程能力有一定的提高。

数据结构课程设计是锻炼学生在进一步掌握模块化、结构化程序设计的方法的同时,培养学生运用已学知识分析问题、解决问题及编写实用程序的能力,通过对线性化、层次化、网络化数据结构的了解进一步掌握自然数据的结构方式及组织方式,让学生深入体会存储在计算机中的数据及程序中如何运用数据实现编程。

主要目的如下:1.通过本课程设计使学生对面向对象的设计过程有初的认识,并对面向对象的高能语言的学习打下基础,2.通过不同类型的程序设计使学生进一步掌握数据的几种不同的组织和存储方式,为高级编程做准备,3.为专业课的深入学习和毕业设计打基础二.任务和要求分析每一组题目,按要求完成相应的题目:1.题目参照附录中《数据结构课程设计》题目选题。

2. 要求:1)对相应的题目进行算法设计2)编写源代码3)上机调试4)显示调试结果5)写出实验总结3.课程设计说明书设计完成后,将自己选定的题目按上述要求完成课程设计说明书。

课程设计说明书内容包含:题目、要求、初步设计(可以是流程图、功能模块图)、详细设计、程序代码、测试数据、运行结果、遇到的问题及总结几部分。

三.进度安排设计总学时为2周第一周:查阅资料、小组讨论、进行模块划分写出分析报告,画N-S结构化框图,编写程序清单,上机调试.第二周周四、五:验收(计算机机房),并将课程设计报告交上来.四.考核标准与成绩评定方式成绩评定有如下几项参考:1.初步设计内容的考核:是否有查阅资料能力?是否有设计思想?2.程序编码能力调试能力的考核:程序是否清晰、易读?在技算计上是否可独立完成程序的调试,是否熟练?3.说明书质量的考核:设计结构是否合理?叙述是否正确?方案是否可行?4.答辩:设计结果的调试能力,对自己设计是否熟练?5.出勤率极平时表现的考核:出勤超过2次不到者成绩为不及格。

数据结构与算法设计与分析考核试卷

数据结构与算法设计与分析考核试卷
答案:______
8.在冒泡排序中,每一趟排序都能确定一个元素的最终位置。()
答案:______
9. Prim算法和Kruskal算法都可以用来求解最小生成树问题,但Prim算法总是从某一顶点开始,而Kruskal算法总是从某一权值最小的边开始。()
答案:______
10.在一个递归算法中,如果递归调用不是算法的最后一个操作,那么这种递归称为尾递归。()
B.邻接表适合表示稀疏图
C.邻接多重表适合表示无向图
D.邻接表和邻接多重表适合表示有向图
14.以下哪些算法属于分治算法?()
A.快速排序
B.归并排序
C.二分查找
D.动态规划
15.以下哪些情况下,动态规划比贪心算法更适合解决问题?()
A.存在重叠子问题
B.问题具有最优子结构
C.需要考虑所有可能的选择
D.问题可以通过局部最优达到全局最优
C.插入一个节点
D.查找某个节点
5.以下哪些算法可以用于解决最小生成树问题?()
A. Kruskal算法
B. Prim算法
C. Dijkstra算法
D. Bellman-Ford算法
6.以下哪些数据结构可以用来实现堆?()
A.数组
B.链表
C.栈
D.队列
7.关于图的深度优先遍历和广度优先遍历,以下哪些说法是正确的?()
________________________________
2.动态规划算法通常用于解决最优化问题,请阐述动态规划算法的三个基本要素,并给出一个动态规划问题的实例。
________________________________
________________________________

《数据结构》课程标准

《数据结构》课程标准

《数据结构》课程标准一、课程定位《数据结构》是大数据技术与应用专业的一门专业基础课程,本课程所涵盖的知识和技能是作为大数据技术与应用专业学生其他专业课程的核心基础课程之一。

通过本课程的学习,使学生能够获得学习后续专业课程所需的编程算法、数据结构方面的基础知识。

通过本课程及其实践环节教学,使学生能够培养良好的编程习惯,锻炼计算机软件算法思想,并培养学生分析问题和解决问题的能力。

为以后进行实际的软件开发工作打下良好的专业知识和职业技能基础。

二、课程目标通过本课程的学习,培养和提高计算机软件技术专业学生的职业核心能力和素质。

使学生能够具备良好的职业素养,具备团队协作、与人沟通等多方面的能力;使学生具有较强的编程专业基础知识和技能,并具备进行自我拓展的能力。

让学生能够具备深厚的专业基础,为今后的长足发展提供厚实而强大的动力。

1、知识目标本课程涵盖了以下知识目标:(1)掌握算法设计的基本度量方法;(2)掌握线性表、栈、队列、数组和二叉树抽象数据类型的实现及其基本的操作实现;(3)理解图抽象数据类型的实现及其基本的操作特点;(4)掌握常见查找算法和排序算法的特点和实现方法。

2、能力目标(1)能查阅英文版的相关技术手册;(2)能正确地实现常用的抽象数据类型,并能实现常见的基本操作;(3)能针对现实问题选择正确的数据结构,并能在所选择的数据结构基础上编写相应算法以解决该问题;(4)能够对所编写的算法进行简单的度量和评估。

3、素质目标(1)具有良好的心理素质,顽强的意志力,勇于克服困难;(2)具有较强的身心素质,适应艰苦工作需要;(3)具有较扎实的业务基础,并能不断进行创新和自我超越。

三、课程设计1、设计思想教学内容框架按照知识和技能递进的关系,本课程的内容框架设计如下图所示:教学内容框架示意图本课程教学内容按照线性表、栈、队列、数组、树及二叉树和图等基本数据结构的顺序来实施教学,最后将前面的基本数据结构应用于查询算法和排序算法的设计和实现。

数据结构课程设计题目

数据结构课程设计题目

数据结构课程设计题目以下7个题目任选其一。

1.排序算法比较利用随机函数产生30000个随机整数,利用插入排序、起泡排序、选择排序、快速排序、堆排序、归并排序等排序方法进行排序,并且(1)统计每一种排序上机所花费的时间。

(2)统计在完全正序,完全逆序情况下记录的比较次数和移动次数。

(3)比较的指标为关键字的比较次数和记录的移动次数(一次记录交换计为3次移动)。

(4)对结果作简单分析,包括对各组数据得出结果波动大小的解释。

2.图的深度遍历对任意给定的图(顶点数和边数自定),建立它的邻接表并输出,然后利用堆栈的五种基本运算(清空堆栈、压栈、弹出、取栈顶元素、判栈空)实现图的深度优先搜索遍历。

画出搜索顺序示意图。

3.图的广度遍历对任意给定的图(顶点数和边数自定),建立它的邻接表并输出,然后利用队列的五种基本运算(置空队列、进队、出队、取队头元素、判队空)实现图的广度优先搜索遍历。

画出搜索顺序示意图。

4.二叉树的遍历对任意给定的二叉树(顶点数自定)建立它的二叉链表存贮结构,并利用栈的五种基本运算(置空栈、进栈、出栈、取栈顶元素、判栈空)实现二叉树的先序、中序、后序三种遍历,输出三种遍历的结果。

画出搜索顺序示意图。

5.链表操作利用链表的插入运算建立线性链表,然后利用链表的查找、删除、计数、输出等运算反复实现链表的这些操作(插入、删除、查找、计数、输出单独写成函数的形式),并能在屏幕上输出操作前后的结果。

画出搜索顺序示意图。

6.一元稀疏多项式简单计数器(1)输入并建立多项式(2)输出多项式,输出形式为整数序列:n,c1,e1,c2,e2……cn,en,其中n是多项式的项数,ci,ei分别为第i项的系数和指数。

序列按指数降序排列。

(3)多项式a和b相加,建立多项式a+b,输出相加的多项式。

(4)多项式a和b相减,建立多项式a-b,输出相减的多项式。

用带头结点的单链表存储多项式。

测试数据:(1)(2x+5x8-3.1x11)+(7-5x8+11x9)(2)(6x-3-x+4.4x2-1.2x9)-(-6x-3+5.4x2+7.8x15)(3)(x+x2+x3)+0(4)(x+x3)-(-x-x-3)7.实现两个链表的合并基本功能要求:(1)建立两个链表A和B,链表元素个数分别为m和n个。

(完整版)数据结构详细教案——图

(完整版)数据结构详细教案——图

数据结构教案第七章图第7章图【学习目标】1.领会图的类型定义。

2.熟悉图的各种存储结构及其构造算法,了解各种存储结构的特点及其选用原则。

3.熟练掌握图的两种遍历算法。

4.理解各种图的应用问题的算法.【重点和难点】图的应用极为广泛,而且图的各种应用问题的算法都比较经典,因此本章重点在于理解各种图的算法及其应用场合。

【知识点】图的类型定义、图的存储表示、图的深度优先搜索遍历和图的广度优先搜索遍历、无向网的最小生成树、最短路径、拓扑排序、关键路径【学习指南】离散数学中的图论是专门研究图性质的一个数学分支,但图论注重研究图的纯数学性质,而数据结构中对图的讨论则侧重于在计算机中如何表示图以及如何实现图的操作和应用等.图是较线性表和树更为复杂的数据结构,因此和线性表、树不同,虽然在遍历图的同时可以对顶点或弧进行各种操作,但更多图的应用问题如求最小生成树和最短路径等在图论的研究中都早已有了特定算法,在本章中主要是介绍它们在计算机中的具体实现。

这些算法乍一看都比较难,应多对照具体图例的存储结构进行学习。

而图遍历的两种搜索路径和树遍历的两种搜索路径极为相似,应将两者的算法对照学习以便提高学习的效益。

【课前思考】1。

你有没有发现现在的十字路口的交通灯已从过去的一对改为三对,即每个方向的直行、左拐和右拐能否通行都有相应的交通灯指明。

你能否对某个丁字路口的6条通路画出和第一章绪论中介绍的”五叉路口交通管理示意图”相类似的图?2。

如果每次让三条路同时通行,那么从图看出哪些路可以同时通行?同时可通行的路为:(AB,BC,CA),(AB,BC,BA),(AB,AC,CA),(CB,CA,BC)目录第7章图 (1)7.1图的定义和基本术语 (1)7.2图的存储和创建 (2)7.2.1 图的存储表示 (2)7。

2.2 图的创建 (5)7。

3图的遍历 (5)7。

3.1 深度优先搜索 (5)7.3.2 广度优先搜索 (6)7。

4遍历算法的应用 (8)7.4。

图的遍历深度优先遍历和广度优先遍历

图的遍历深度优先遍历和广度优先遍历
visited
4
5
f
^
对应的邻接表
终点2作为下次的始点, 由于1点已访问过,跳过, 找到4,记标识,送输出, 4有作为新的始点重复上 述过程
1 2 4
5
输出数组 resu
3.邻接表深度优先遍历的实现
template <class TElem, class TEdgeElem>long DFS2(TGraphNodeAL<TElem, TEdgeElem> *nodes,long n,long v0, char *visited, long *resu,long &top) {//深度优先遍历用邻接表表示的图。nodes是邻接表的头数组,n 为结点个数(编号为0~n)。 //v0为遍历的起点。返回实际遍历到的结点的数目。 //visited是访问标志数组,调用本函数前,应为其分配空间并初 始化为全0(未访问) //resu为一维数组,用于存放所遍历到的结点的编号,调用本函 数前,应为其分配空间 long nNodes, i; TGraphEdgeAL<TEdgeElem> *p; nNodes=1;
1 2
4
图 20-1有向图
5
3
1 2 3 4 5
1 0 1 0 1 0
2 1 0 0 0 0
3 0 0 0 0 0
4 0 1 0 0 0
5 1 0 1 0 0
1 2 3 4 5
1 1 0 1 1
1 2 4 5
所示图的邻接矩阵g
访问标识数组 visited
输出数组 resu
例如从1点深度优先遍历,先把1设置访问标志,并置入输出数组resu,然后从邻接 矩阵的第一行,扫描各列,找到最近的邻接点2,将其设置访问标志,并进入输出数 组,接着从邻接矩阵的2行扫描,找到第一个构成边的点是1,检查访问标识数组, 发现1已经访问过,跳过,找第二个构成边 的点4,设置访问标识,进入输出数组, 再从邻接矩阵的第4行扫描,寻找构成边的点,除1外在无其他点,返回2行,继续 寻找,也无新点,返回1,找到5,将5置访问标志,进入输出数组,1行再无其他新 点,遍历结束,返回遍历元素个数为4 。

数据结构课程标准

数据结构课程标准

《数据结构》课程标准(专科)一、课程的性质:《数据结构》是计算机专业的一门必修专业基础课,它是一门理论性强,但有一定的实践性和较强实用性的基础课程。

二、课程的教学目的与任务:本课程的任务是讨论数据的各种逻辑结构、存储结构以及有关操作的算法。

目的是使学生掌握分析研究计算机加工的数据对象的特性,以便对所要处理的数据对象选择合适的数据结构和存储结构,并在此基础上掌握对这些数据的操作(查找、插入、删除和修改等)。

同时培养学生运用C 语言编写结构清晰、正确易读的算法,并具备初步评价算法的能力,为学生今后继续学习和研究打下坚实的基础。

三、课程的教学手段和方法:本课程理论讲授采用教材与多媒体相配合的教学手段。

本课程包括课堂教学与实践教学两大部份。

课堂教学在方法上,采用课堂讲授、课后自学、课堂讨论、平时测验等教学形式。

实践教学部份主要是实验。

四、课程内容及学时分配(共 72 学时,其中讲课 60 学时,实验 12 学时):一、基本要求:掌握数据结构的一些基本概念,了解抽象数据类型的定义和使用。

二、教学重点及难点:本节重点是了解数据结构的逻辑结构、存储结构及数据的运算三方面的概念及相互关系。

教学难点是什么是数据的逻辑结构及物理结构?三、讲授内容:(一)数据结构的一些基本概念:数据、数据元素、数据逻辑结构、数据存储结构、数据类型、算法等。

(二)抽象数据类型。

四、思量题:举出一个数据结构的例子,叙述其逻辑结构、存储结构、结构上的操作内容。

一、基本要求:掌握算法的时间复杂度和空间复杂度的分析方法,了解算法的描述方法。

二、教学重点及难点:本节重点是算法的各种描述方法和算法分析(时间复杂度及空间复杂度)。

教学难点是对一个算法时间复杂度的分析。

三、讲授内容:(一)描述算法所用的 C 语言中的一些有关问题。

(二)算法时间复杂度和空间复杂度的分析。

四、思量题:编写算法,求一元多项式 P (x)=a +a x+a x2+a x3+…a x n 的值 P (x ),要求时间复杂度尽可能小。

《算法与数据结构》课件

《算法与数据结构》课件
算法设计技巧
讲解了一些常用的算法设计技巧 ,如分治法、贪心算法、动态规 划等。
算法分析
讲解了时间复杂度和空间复杂度 的概念,以及如何分析算法的效 率。
常见算法
介绍了各种常见算法,如排序、 搜索、图算法等,并讨论了它们 的实现和应用。
算法与数据结构的发展趋势
并行计算
随着多核处理器的普及,并行计 算成为算法与数据结构发展的重 要趋势。
解决实际问题
数据结构是解决实际问题 的关键,如排序、查找等 。
培养逻辑思维
学习数据结构有助于培养 人的逻辑思维和问题解决 能力。
Part
04
常见数据结构详解
数组
数组是一种线性数据结构,用于存储 相同类型的数据元素。
数组在内存中是连续的,可以通过索 引直接访问任意元素。数组的优点是 访问速度快,缺点是插入和删除操作 需要移动大量元素。
算法的表示方法
总结词
介绍算法的常见表示方法
详细描述
算法可以用自然语言、伪代码、流程图、程序设计语言等多种方式来表示。这些 表示方法各有优缺点,可以根据需要选择适合的方式。
算法的复杂度分析
总结词
分析算法的时间复杂度和空间复杂度
详细描述
算法的复杂度分析是评估算法性能的重要手段。时间复杂度关注算法执行所需的时间,空间复杂度关注算法所需 存储空间。通过分析复杂度,可以了解算法在不同规模输入下的性能表现。
末尾。
快速排序
采用分治策略,选取一个基准元素 ,重新排列序列,使得基准元素左 侧的元素都比它小,右侧的元素都 比它大。
归并排序
将待排序序列不断划分成两半,分 别进行排序,最后合并成一个有序 序列。
查找算法
线性查找
从头到尾依次比较每个元素,直到找到目标元素或遍历完整个序列 。

2022年西安工业大学计算机科学与技术专业《数据结构与算法》科目期末试卷A(有答案)

2022年西安工业大学计算机科学与技术专业《数据结构与算法》科目期末试卷A(有答案)

2022年西安工业大学计算机科学与技术专业《数据结构与算法》科目期末试卷A(有答案)一、选择题1、下列说法不正确的是()。

A.图的遍历是从给定的源点出发每个顶点仅被访问一次B.遍历的基本方法有两种:深度遍历和广度遍历C.图的深度遍历不适用于有向图D.图的深度遍历是一个递归过程2、下列排序算法中,占用辅助空间最多的是()。

A.归并排序B.快速排序C.希尔排序D.堆排序3、以下与数据的存储结构无关的术语是()。

A.循环队列B.链表C.哈希表D.栈4、在用邻接表表示图时,拓扑排序算法时间复杂度为()。

A.O(n)B.O(n+e)C.O(n*n)D.O(n*n*n)5、下面关于串的叙述中,不正确的是()。

A.串是字符的有限序列B.空串是由空格构成的串C.模式匹配是串的一种重要运算D.串既可以采用顺序存储,也可以采用链式存储6、若一棵二叉树的前序遍历序列为a,e,b,d,c,后序遍历序列为b, c,d,e,a,则根结点的孩子结点()。

A.只有e B.有e、b C.有e、c D.无法确定7、下列关于无向连通图特性的叙述中,正确的是()。

Ⅰ.所有的顶点的度之和为偶数Ⅱ.边数大于顶点个数减1 Ⅲ.至少有一个顶点的度为1A.只有Ⅰ B.只有Ⅱ C.Ⅰ和Ⅱ D.Ⅰ和Ⅲ8、有关二叉树下列说法正确的是()。

A.二叉树的度为2B.一棵二叉树的度可以小于2C.二叉树中至少有一个结点的度为2D.二叉树中任何一个结点的度都为29、已知一棵二叉树的前序遍历结果为ABCDEF,中序遍历结果为CBAEDF,则后序遍历结果为()。

A.CBEFDAB.FEDCBAC.CBEDFAD.不定10、一组记录的关键码为(46,79,56,38,40,84),则利用快速排序的方法,以第一个记录为基准得到的一次划分结果为()。

A.(38,40,46,56,79,84)B.(40,38,46,79,56,84)C.(40,38,46,56,79,84)D.(40,38,46,84,56,79)二、填空题11、在哈希函数H(key)=key%p中,p值最好取______。

图的遍历操作实验报告

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。

数据结构与算法(13):深度优先搜索和广度优先搜索

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。

数据结构与算法教案

数据结构与算法教案

数据结构与算法教案引言:数据结构与算法是计算机科学中非常重要的基础知识,对于软件工程师或者计算机科学专业的学生来说都是必修的课程。

本教案旨在介绍数据结构与算法的基本概念、常见数据结构的实现及其相关算法的设计与分析。

一、课程概述1.1 课程名称:数据结构与算法1.2 课程学时:48学时1.3 课程目标:通过本课程的学习,学生能够掌握以下内容:- 理解数据结构与算法的基本概念- 熟悉常见数据结构的实现及其操作- 掌握常见算法的设计与分析方法- 能够应用所学内容解决实际问题二、教学内容与安排2.1 数据结构的基本概念(4学时)2.1.1 数据结构的定义与分类2.1.2 抽象数据类型(ADT)2.1.3 算法的基本思想与复杂度分析2.2 线性表与链表(8学时)2.2.1 线性表的定义与实现2.2.2 线性表的操作:插入、删除、查找2.2.3 单链表、双链表、循环链表的介绍与实现2.3 栈与队列(6学时)2.3.1 栈的定义与实现2.3.2 栈的应用:括号匹配、逆波兰表达式2.3.3 队列的定义与实现2.3.4 队列的应用:循环队列、优先队列2.4 树与二叉树(10学时)2.4.1 树的基本概念与性质2.4.2 二叉树的定义与实现2.4.3 二叉树的遍历:先序、中序、后序2.4.4 二叉树的应用:表达式树、二叉查找树2.5 图与图算法(10学时)2.5.1 图的基本概念与表示方法2.5.2 图的遍历:深度优先搜索、广度优先搜索2.5.3 最小生成树算法:Prim算法、Kruskal算法2.5.4 最短路径算法:Dijkstra算法、Floyd算法2.6 排序与查找算法(10学时)2.6.1 常见排序算法的介绍与实现:冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序2.6.2 查找算法的介绍与实现:线性查找、二分查找、哈希表三、教学方法与策略3.1 教学方法- 讲授结合实例演示:通过具体的案例对数据结构与算法的概念进行讲解,并辅以实例演示,增强学生的理解与记忆。

2022年河北科技大学计算机科学与技术专业《数据结构与算法》科目期末试卷A(有答案)

2022年河北科技大学计算机科学与技术专业《数据结构与算法》科目期末试卷A(有答案)

2022年河北科技大学计算机科学与技术专业《数据结构与算法》科目期末试卷A(有答案)一、选择题1、下列说法不正确的是()。

A.图的遍历是从给定的源点出发每个顶点仅被访问一次B.遍历的基本方法有两种:深度遍历和广度遍历C.图的深度遍历不适用于有向图D.图的深度遍历是一个递归过程2、从未排序序列中依次取出一个元素与已排序序列中的元素依次进行比较,然后将其放在已排序序列的合适位置,该排序方法称为()排序法。

A.插入B.选择C.希尔D.二路归并3、若某线性表最常用的操作是存取任一指定序号的元素和在最后进行插入和删除运算,则利用()存储方式最节省时间。

A.顺序表B.双链表C.带头结点的双循环链表D.单循环链表4、已知有向图G=(V,E),其中V={V1,V2,V3,V4,V5,V6,V7}, E={<V1,V2>,<V1,V3>,<V1,V4>,<V2,V5>,<V3,V5>, <V3,V6>,<V4,V6>,<V5,V7>,<V6,V7>},G的拓扑序列是()。

A.V1,V3,V4,V6,V2,V5,V7B.V1,V3,V2,V6,V4,V5,V7C.V1,V3,V5,V2,V6,V7D.V1,V2,V5,V3,V4,V6,V75、循环队列A[0..m-1]存放其元素值,用front和rear分别表示队头和队尾,则当前队列中的元素数是()。

A.(rear-front+m)%mB.rear-front+1C.rear-front-1D.rear-front6、已知字符串S为“abaabaabacacaabaabcc”,模式串t为“abaabc”,采用KMP算法进行匹配,第一次出现“失配”(s!=t)时,i=j=5,则下次开始匹配时,i和j的值分别()。

A.i=1,j=0 B.i=5,j=0 C.i=5,j=2 D.i=6,j=27、下列叙述中,不符合m阶B树定义要求的是()。

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图的操作一、问题描述图是一种较线性表和树更为复杂的数据结构。

在图形结构中,节点间的关系可以是任意的,图中任意两个数据元素之间都可以相关。

由此,图的应用极为广泛。

现在邻接矩阵和邻接表的存储结构下,完成图的深度、广度遍历。

二、基本要求1、选择合适的存储结构完成图的建立;2、建立图的邻接矩阵,能按矩阵方式输出图,并在此基础上,完成图的深度和广度遍历,输出遍历序列;3、建立图的邻接表,并在此基础上,完成图的深度和广度遍历,输出遍历序列;三、测试数据四、算法思想1、邻接矩阵顶点向量的存储。

用两个数组分别存储数据(定点)的信息和数据元素之间的关系(边或弧)的信息。

2、邻接表邻接表是图的一种链式存储结构。

在邻接表中,对图中每个定点建立一个单链表,第i 个单链表中的节点表示依附于定点vi的边。

每个节点由3个域组成,其中邻接点域(adjvex)指示与定点vi邻接的点在图中的位置,链域(nextarc)指示下一条边或弧的节点;数据域(info)存储和边或弧相关的信息,如权值等。

每个链表上附设一个头节点。

在表头节点中,除了设有链域(firstarc)指向链表中第一个节点之外,还设有存储定点vi的名或其他有关信息的数据域(data)。

3、图的深度遍历深度优先搜索遍历类似于树的先根遍历,是树的先跟遍历的推广。

假设初始状态是图中所有顶点未曾被访问,则深度优先搜索可从图中某个顶点v出发,访问此顶点,然后依次从v的未被访问的邻接点出发深度优先遍历图,甚至图中所有和v相通的顶点都被访问到;若此时图中尚有顶点未被访问,则另选图中一个未曾被访问的顶点作起始点,重复上述过程,直至图中所有顶点都被访问到为止。

4、图的广度遍历广度优先遍历类似于树的按层次遍历过程。

假设从图中某顶点v出发,在访问了v之后依次访问v的各个未曾访问过的邻接点,然后分别从这些邻接点出发依次访问它们的邻接点,并使“先被访问的顶点的邻接点”先与“后被访问的顶点的邻接点”被访问,直至图中所有已被访问的顶点的邻接点都被访问到。

若此时图中尚有顶点未被访问,则另选图中一个曾被访问的顶点作起始点,重复上述过程,直至图中所有顶点都被访问到为止。

五、模块划分一、基于邻接矩阵的深广度遍历1.Status InitQueue(LinkQueue *Q)根据已知Q初始化队列2.Status QueueEmpty (LinkQueue Q)判断队列是否为空3.Status EnQueue(LinkQueue *Q, QElemType e)将e压入队尾4.Status DeQueue(LinkQueue *Q, QElemType *e)取队头元素e5.int LocateVex(MGraph G,VertexType v)定位定点v6.void CreateGraph(MGraph *G)建立无向图的邻接矩阵7.void PrintGraph(MGraph G)输出邻接矩阵的无向图8.int FirstAdjVex(MGraph G,int v)第一个邻接点的定位9.int NextAdjVex(MGraph G,int v,int w)查找下一个邻接点10.void Dfs(MGraph G, int v)实现图的一次遍历11.void DfsTraverse(MGraph G)实现图的深度遍历12.void BfsTraverse(MGraph G)实现图的广度遍历13.Main主函数二、基于邻接表实现图的深广度遍历1.Status InitQueue(LinkQueue *Q)根据已知Q初始化队列2.Status QueueEmpty (LinkQueue Q)判断队列是否为空3.Status EnQueue(LinkQueue *Q, QElemType e)将e压入队尾4.Status DeQueue(LinkQueue *Q, QElemType *e) 取队头元素e5.void createALGraph(ALGraph *G)建立无向图的邻接矩阵6.void PrintGraph(MGraph G)输出邻接矩阵的无向图7.int FirstAdjVex(MGraph G,int v)第一个邻接点的定位8.int NextAdjVex(MGraph G,int v,int w)查找下一个邻接点9.void Dfs(MGraph G, int v)实现图的一次深度遍历10.void DfsTraverse(MGraph G)实现图的深度遍历11.void BFS(ALGraph G, int v)实现图的一次广度遍历12.void BfsTraverse(MGraph G)实现图的广度遍历13.Void …………………………………Main主函数六、数据结构//(ADT)1、基于邻接矩阵的图的类型定义typedef struct ArcCell{ VRType adj; /*图中有1/0表示是否有边,网中表示边上的权值*/ /* InfoType *info; 与边相关的信息*/} ArcCell, AdjMatrix[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM];typedef struct{ VertexType vexs[MAX_VERTEX_NUM]; /*顶点向量*/AdjMatrix arcs; /*邻接矩阵*/int vexnum,arcnum; /*图中当前顶点数和边数*/ } MGraph;2、基于邻接表的图的类型定义typedef struct ArcNode{int adjvex;struct ArcNode *nextarc;}ArcNode; /*表节点*/typedef struct{TElemType data;ArcNode *firstarc;}VNode,AdjList[MAXVER]; /*表节点*/typedef struct{AdjList vertices;int vexnum,arcnum; /*图中当前顶点数和边数*/} ALGraph;七、源程序一、基于邻接矩阵的图的深度、广度遍历#include "stdlib.h"#include "stdio.h"#include "string.h"#define TRUE 1#define FALSE 0#define OVERFLOW -2#define OK 1#define ERROR 0typedef int Status;#define INFINITY INT_MAX /*最大值“无穷”*/#define MAX_VERTEX_NUM 20 /*最大顶点个数*/typedef int Boolean;typedef char VertexType[20];typedef int VRType;/**************以下为队列的操作************//****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;/****初始化队列****/Status InitQueue(LinkQueue *Q){ (*Q).front=(*Q).rear=(QueuePtr)malloc(sizeof(QNode)); if(!(*Q).front) exit(OVERFLOW);(*Q).front->next=NULL;return OK; }/****判断队列是否为空****/Status QueueEmpty (LinkQueue Q){ if (Q.front==Q.rear)return TRUE;elsereturn FALSE; }/****入队列****/Status EnQueue(LinkQueue *Q, QElemType e){ QueuePtr p;p=(QueuePtr)malloc(sizeof(QNode));if (!p) exit(OVERFLOW);p->data=e; p->next=NULL;(*Q).rear->next=p;(*Q).rear=p;return OK; }/****出队列****/Status DeQueue(LinkQueue *Q, QElemType *e){ QueuePtr p;if ((*Q).front==(*Q).rear) return ERROR;p=(*Q).front->next;*e=p->data;(*Q).front->next=p->next;if ((*Q).rear==p) (*Q).rear=(*Q).front;free(p);return OK; }/**************以下为图的操作************//*图的类型定义*/typedef struct ArcCell{ VRType adj; /*图中有1/0表示是否有边,网中表示边上的权值*/ /* InfoType *info; 与边相关的信息*/} ArcCell, AdjMatrix[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM];typedef struct{ VertexType vexs[MAX_VERTEX_NUM]; /*顶点向量*/AdjMatrix arcs; /*邻接矩阵*/int vexnum,arcnum; /*图中当前顶点数和边数*/} MGraph;/* 顶点在顶点向量中的定位*/int LocateVex(MGraph G,VertexType v){ int i;for(i=0;i<G.vexnum;i++)if (strcmp(v,G.vexs[i])==0) break;return i;}/*建立无向图的邻接矩阵*/void CreateGraph(MGraph *G){ int i,j,k; VertexType v1,v2;printf("\nInput MG vexnum,arcnum:");scanf("%d,%d",&(*G).vexnum,&(*G).arcnum);printf("Input %d vexs:",(*G).vexnum);for(i=0;i<(*G).vexnum;i++) /*输入顶点向量*/ { scanf("%s",(*G).vexs[i]); }printf("vexs list\n");for(i=0;i<G->vexnum;i++) /*输出顶点向量*/puts(G->vexs[i]);for(i=0;i<(*G).vexnum;i++) /*邻接矩阵初始化*/ for(j=0;j<(*G).vexnum;j++)(*G).arcs[i][j].adj=0;printf("\nInput %d arcs(vi vj):\n",(*G).arcnum); for(k=0;k<(*G).arcnum;k++) /*输入无权图的边*/ { scanf("%s%s",v1,v2);i=LocateVex(*G,v1); j=LocateVex(*G,v2);(*G).arcs[i][j].adj=1;(*G).arcs[j][i]=(*G).arcs[i][j];}}/*按邻接矩阵方式输出无向图*/void PrintGraph(MGraph G){ int i,j;printf("\nMGraph:\n");for(i=0; i<G.vexnum; i++){ printf("%10s",G.vexs[i]);for(j=0; j<G.vexnum; j++)printf("%4d",G.arcs[i][j].adj);printf("\n");}}/* 查找第1个邻接点 */int FirstAdjVex(MGraph G,int v){ int j,p=-1;for(j=0;j<G.vexnum;j++)if (G.arcs[v][j].adj==1) {p=j; break;}return p;}/* 查找下一个邻接点 */int NextAdjVex(MGraph G,int v,int w){ int j,p=-1;for(j=w+1;j<G.vexnum;j++)if (G.arcs[v][j].adj==1) {p=j; break;}return p;}/*深度遍历*/Boolean visited[MAX_VERTEX_NUM]; /* 设置全局的访问标志数组 */void Dfs(MGraph G, int v){ int w;visited[v]=TRUE;printf("%s",G.vexs[v]);for(w=FirstAdjVex(G,v); w>=0; w=NextAdjVex(G,v,w))if(!visited[w]) Dfs(G,w);}void DfsTraverse(MGraph G){ int v;for (v=0; v<G.vexnum; v++)visited[v]=FALSE;for(v=0; v<G.vexnum; v++)if (!visited[v]) Dfs(G,v);}/* 广度遍历 */void BfsTraverse(MGraph G){ int v,u,w; LinkQueue Q;for(v=0; v<G.vexnum; v++) visited[v]=FALSE;InitQueue(&Q);for(v=0; v<G.vexnum; v++)if (!visited[v]){ visited[v]=TRUE;printf("%s",G.vexs[v]);EnQueue(&Q,v);while(!QueueEmpty(Q)){ DeQueue(&Q,&u);for(w=FirstAdjVex(G,u); w>=0; w=NextAdjVex(G,u,w)) if (!visited[w]){ visited[w]=TRUE;printf("%s",G.vexs[w]);EnQueue(&Q,w);}}}}/*主函数*/main(){ int w;MGraph G;CreateGraph(&G);PrintGraph(G);printf("\nDfs:"); DfsTraverse(G); /* 深度遍历 */ printf("\nBfs:"); BfsTraverse(G); /* 广度遍历 */ }二:基于邻接表的图的深度、广度遍历#include "stdlib.h"#include "stdio.h"#include "string.h"#define MAXVER 21#define N 100typedef char TElemType[10];/*循环队列的操作*//****队列的类型定义****/typedef int ElemType;typedef struct{ElemType *base;int front,rear;}SqQueue;/****初始化队列****/void InitQueue(SqQueue *Q){Q->base=(ElemType *)malloc(N*sizeof(ElemType)); Q->front=Q->rear=0; }/****判断队列是否为空****/int QueueEmpty(SqQueue Q){if(Q.front==Q.rear)return 1;elsereturn 0;}/****入队列****/int EnQueue(SqQueue *Q,ElemType e){if((Q->rear+1)%N==Q->front)return 0;Q->base[Q->rear]=e;Q->rear=(Q->rear+1)%N;return 1;}/****出队列****/int DeQueue(SqQueue *Q,ElemType *e){if(Q->rear==Q->front)return 0;*e=Q->base[Q->front];Q->front=(Q->front+1)%N;return 1;}/*图的操作*//*图的类型定义*/typedef struct ArcNode{int adjvex;struct ArcNode *nextarc;}ArcNode;typedef struct{TElemType data;ArcNode *firstarc;}VNode,AdjList[MAXVER];typedef struct{AdjList vertices;int vexnum,arcnum;} ALGraph;/*建立无向图的邻接矩阵*/void createALGraph(ALGraph *G){int i, s, d;ArcNode *p,*q;printf("\nInput MG vexnum,arcnum:");scanf("%d,%d",&(*G).vexnum,&(*G).arcnum);for(i=1;i<=G->vexnum;i++){printf("\n输入第%d个顶点信息:",i);scanf("%s",G->vertices[i].data);G->vertices[i].firstarc=NULL;} //输入第i个结点值并初始化第i个单链表为空for(i=1; i<=G->arcnum; i++){printf("\n输入第%d条边的始点和终点:",i);scanf("%d,%d",&s,&d);p=(ArcNode*)malloc(sizeof(ArcNode));p->adjvex=d;p->nextarc=G->vertices[s].firstarc;G->vertices[s].firstarc=p;//将新建的以d为信息的表结点p插入s单链表的头结点后q=(ArcNode*)malloc(sizeof(ArcNode));q->adjvex=s;q->nextarc=G->vertices[d].firstarc;G->vertices[d].firstarc=q;//将新建的以s为信息的表结点q插入d单链表的头结点后}}/*深度遍历*/int visited[MAXVER];//定义全局数组遍历visitedvoid dfs(ALGraph G, int v)//被遍历的图G采用邻接表作为存储结构,v为出发顶点编号{ArcNode *p;printf("%s",G.vertices[v].data);visited[v]=1;p=G.vertices[v].firstarc;while(p!=NULL){if(visited[p->adjvex]==0) dfs(G,p->adjvex);//若p所指表结点对应的邻接顶点未访问则递归地从该顶点出发调用dfsp=p->nextarc;}}void dfsTraverse(ALGraph G){int v;//遍历图之前初始化各未访问的顶点for(v=1; v<=G.vexnum; v++)visited[v]=0;//从各个未被访问过的顶点开始进行深度遍历for(v=1;v<=G.vexnum;v++)if(visited[v]==0) dfs(G,v);}/*广度遍历*/void BFS(ALGraph G, int v)//从顶点编号v出发,广度遍历邻接表存储的图G {SqQueue Q; ArcNode *p;InitQueue(&Q);printf("%s",G. vertices[v].data);visited[v]=1;EnQueue(&Q,v);while(!QueueEmpty(Q)){v=DeQueue(&Q,&v);p=G.vertices[v].firstarc;while(p!=NULL){if(visited[p->adjvex]==0){v=p->adjvex;printf("%s",G.vertices[v].data);visited[v]=1;EnQueue(&Q,v);}p=p->nextarc;}}}void BFSTraverse(ALGraph G){int v;//遍历G以前,初始化visited数组为0for(v=1;v<=G.vexnum;v++)visited[v]=0;for(v=1;v<=G.vexnum;v++)if(visited[v]==0)BFS(G,v);}void main(){ALGraph G;createALGraph(&G);printf("深度遍历结果为:\n");dfsTraverse(G);printf("\n广度遍历结果为:\n");BFSTraverse(G);system("pause");}八、测试情况程序的测试结果如下:1、基于邻接矩阵的图的深度、广度遍历结果正确2、基于邻接表的图的深度、广度遍历结果正确九、参考文献1、严蔚敏,《数据结构 C语言》,清华大学出版社。

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