2-深度优先遍历以邻接表存储的图-实验报告
数据结构与算法分析实验报告
数据结构与算法分析实验报告一、实验目的本次实验旨在通过实际操作和分析,深入理解数据结构和算法的基本概念、原理和应用,提高解决实际问题的能力,培养逻辑思维和编程技巧。
二、实验环境本次实验使用的编程语言为 Python,使用的开发工具为 PyCharm。
操作系统为 Windows 10。
三、实验内容(一)线性表的实现与操作1、顺序表的实现使用数组实现顺序表,包括插入、删除、查找等基本操作。
通过实验,理解了顺序表在内存中的存储方式以及其操作的时间复杂度。
2、链表的实现实现了单向链表和双向链表,对链表的节点插入、删除和遍历进行了实践。
体会到链表在动态内存管理和灵活操作方面的优势。
(二)栈和队列的应用1、栈的实现与应用用数组和链表分别实现栈,并通过表达式求值的例子,展示了栈在计算中的作用。
2、队列的实现与应用实现了顺序队列和循环队列,通过模拟银行排队的场景,理解了队列的先进先出特性。
(三)树和二叉树1、二叉树的遍历实现了先序、中序和后序遍历算法,并对不同遍历方式的结果进行了分析和比较。
2、二叉搜索树的操作构建了二叉搜索树,实现了插入、删除和查找操作,了解了其在数据快速查找和排序中的应用。
(四)图的表示与遍历1、邻接矩阵和邻接表表示图分别用邻接矩阵和邻接表来表示图,并比较了它们在存储空间和操作效率上的差异。
2、图的深度优先遍历和广度优先遍历实现了两种遍历算法,并通过对实际图结构的遍历,理解了它们的应用场景和特点。
(五)排序算法的性能比较1、常见排序算法的实现实现了冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序和归并排序等常见的排序算法。
2、算法性能分析通过对不同规模的数据进行排序实验,比较了各种排序算法的时间复杂度和空间复杂度。
四、实验过程及结果(一)线性表1、顺序表在顺序表的插入操作中,如果在表头插入元素,需要将后面的元素依次向后移动一位,时间复杂度为 O(n)。
删除操作同理,在表头删除元素时,时间复杂度也为 O(n)。
图的深度优先遍历实验报告
一.实验目的熟悉图的存储结构,掌握用单链表存储数据元素信息和数据元素之间的关系的信息的方法,并能运用图的深度优先搜索遍历一个图,对其输出。
二.实验原理深度优先搜索遍历是树的先根遍历的推广。
假设初始状态时图中所有顶点未曾访问,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,直至图中所有与v有路径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。
图的邻接表的存储表示:#define MAX_VERTEX_NUM 20#define MAXNAME 10typedef char VertexType[MAXNAME];typedef struct ArcNode{int adjvex;struct ArcNode *nextarc;}ArcNode;typedef struct VNode{VertexType data;ArcNode *firstarc;}VNode,AdjList[MAX_VERTEX_NUM];typedef struct{AdjList vertices;int vexnum,arcnum;int kind;}ALGraph;三.实验内容编写LocateVex函数,Create函数,print函数,main函数,输入要构造的图的相关信息,得到其邻接表并输出显示。
四。
实验步骤1)结构体定义,预定义,全局变量定义。
#include"stdio.h"#include"stdlib.h"#include"string.h"#define FALSE 0#define TRUE 1#define MAX 20typedef int Boolean;#define MAX_VERTEX_NUM 20#define MAXNAME 10typedef char VertexType[MAXNAME];typedef struct ArcNode{int adjvex;struct ArcNode *nextarc;}ArcNode;typedef struct VNode{VertexType data;ArcNode *firstarc;}VNode,AdjList[MAX_VERTEX_NUM];typedef struct{AdjList vertices;int vexnum,arcnum;int kind;}ALGraph;ALGraph G;Boolean visited[MAX];int degree[MAX_VERTEX_NUM];//定义一个数组求每一个顶点的总度数(无向图)或出度(有向图)。
c语言邻接表的深度优先遍历
c语言邻接表的深度优先遍历深度优先遍历(Depth First Search,DFS)是一种常用的图遍历算法,适用于有向图或无向图。
在深度优先遍历算法中,从图中的某个节点开始,沿着一条路径走到底,直到无法再继续下去,然后回溯到上一个节点,再选择另一条路径继续遍历,直到所有节点都被访问过为止。
邻接表是一种常用的图的存储方式,它使用一个数组来存储图的所有顶点,每个顶点对应一个链表,链表中存储了该顶点的所有邻接点。
邻接表的优点是可以节省存储空间,适用于稀疏图;缺点是查找某个顶点的邻接点时需要遍历链表,效率较低。
深度优先遍历邻接表的实现可以采用递归或者非递归的方式。
下面以递归方式为例,介绍深度优先遍历邻接表的算法实现。
我们需要定义一个辅助数组visited,用来标记每个顶点是否被访问过。
初始时,visited数组所有元素均为false。
接下来,我们从某个起始顶点开始进行递归遍历。
具体的递归函数可以定义如下:```cvoid dfs(int v) {visited[v] = true; // 标记当前顶点为已访问// 输出当前顶点的值或进行其他操作printf("%d ", v);// 遍历当前顶点的邻接点for (Node* p = adjList[v]; p != NULL; p = p->next) {if (!visited[p->vertex]) {dfs(p->vertex); // 递归遍历邻接点}}}```在dfs函数中,首先将当前顶点标记为已访问,并输出其值。
然后遍历当前顶点的邻接点,如果邻接点未被访问过,则递归调用dfs 函数进行遍历。
我们可以从任意一个未被访问的顶点开始调用dfs函数进行深度优先遍历:```cvoid dfsTraversal() {for (int i = 0; i < numVertices; i++) {if (!visited[i]) {dfs(i); // 从未被访问的顶点开始深度优先遍历}}}```在dfsTraversal函数中,我们遍历所有顶点,如果某个顶点未被访问过,则调用dfs函数进行深度优先遍历。
数据结构-实验6图的存储和遍历
实验6.1实现图的存储和遍历一,实验目的掌握图的邻接矩阵和邻接表存储以及图的邻接矩阵存储的递归遍历。
二,实验内容6.1实现图的邻接矩阵和邻接表存储编写一个程序,实现图的相关运算,并在此基础上设计一个主程序,完成如下功能:(1)建立如教材图7.9所示的有向图G的邻接矩阵,并输出。
(2)由有向图G的邻接矩阵产生邻接表,并输出。
(3)再由(2)的邻接表产生对应的邻接矩阵,并输出。
6.2 实现图的遍历算法(4)在图G的邻接矩阵存储表示基础上,输出从顶点V1开始的深度优先遍历序列(递归算法)。
(5)利用非递归算法重解任务(4)。
(6)在图G的邻接表存储表示基础上,输出从顶点V1开始的广度优先遍历序列。
三,源代码及结果截图#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<string.h>#include<iostream.h>#include<malloc.h>#define MAX_VERTEX_NUM 20typedef char VRType;typedef int InfoType; // 存放网的权值typedef char VertexType; // 字符串类型typedef enum{DG,DN,AG,AN}GraphKind; // {有向图,有向网,无向图,无向网}/*建立有向图的邻接矩阵*/typedef struct ArcCell{VRType adj;//VRType是顶点关系类型,对无权图用1或0表示是否相邻;对带权图则为权值类型InfoType *info; //该弧相关信息的指针(可无)}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;;//图的当前顶点数和弧数GraphKind kind;//图的种类标志}MGraph;/* 顶点在顶点向量中的定位*/int LocateVex(MGraph &M,VRType v1){int i;for(i=0;i<M.vexnum;i++)if(v1==M.vexs[i])return i;return -1;}void CreateGraph(MGraph &M)//建立有向图的邻接矩阵{int i,j,k,w;VRType v1,v2;M.kind=DN;printf("构造有向网:\n");printf("\n输入图的顶点数和边数(以空格作为间隔):");scanf("%d%d",&M.vexnum,&M.arcnum);printf("输入%d个顶点的值(字符):",M.vexnum);getchar();for(i=0;i<M.vexnum;i++) //输入顶点向量{scanf("%c",&M.vexs[i]);}printf("建立邻接矩阵:\n");for(i=0;i<M.vexnum;i++)for(j=0;j<M.vexnum;j++){M.arcs[i][j].adj=0;M.arcs[i][j].info=NULL;}printf("请顺序输入每条弧(边)的权值、弧尾和弧头(以空格作为间隔):\n");for(k=0;k<M.arcnum;++k)// 构造表结点链表{cin>>w>>v1>>v2;i=LocateVex(M,v1);j=LocateVex(M,v2);M.arcs[i][j].adj=w;}}//按邻接矩阵方式输出有向图void PrintGraph(MGraph M){int i,j;printf("\n输出邻接矩阵:\n");for(i=0; i<M.vexnum; i++){printf("%10c",M.vexs[i]);for(j=0; j<M.vexnum; j++)printf("%2d",M.arcs[i][j].adj);printf("\n");}}// 图的邻接表存储表示typedef struct ArcNode{int adjvex; // 该弧所指向的顶点的位置struct ArcNode *nextarc; // 指向下一条弧的指针InfoType *info; // 网的权值指针)}ArcNode; // 表结点typedef struct VNode{VertexType data; // 顶点信息ArcNode *firstarc; // 第一个表结点的地址,指向第一条依附该顶点的弧的指针}VNode,AdjList[MAX_VERTEX_NUM];// 头结点typedef struct{AdjList vertices;int vexnum,arcnum; // 图的当前顶点数和弧数int kind; // 图的种类标志}ALGraph;void CreateMGtoDN(ALGraph &G,MGraph &M){//由有向图M的邻接矩阵产生邻接表int i,j;ArcNode *p;G.kind=M.kind;G.vexnum=M.vexnum;G.arcnum=M.arcnum;for(i=0;i<G.vexnum;++i){//构造表头向量G.vertices[i].data=M.vexs[i];G.vertices[i].firstarc=NULL;//初始化指针}for(i=0;i<G.vexnum;++i)for(j=0;j<G.vexnum;++j)if(M.arcs[i][j].adj){p=(ArcNode*)malloc(sizeof(ArcNode));p->adjvex=j;p->nextarc=G.vertices[i].firstarc;p->info=M.arcs[i][j].info;G.vertices[i].firstarc=p;}}void CreateDNtoMG(MGraph &M,ALGraph &G){ //由邻接表产生对应的邻接矩阵int i,j;ArcNode *p;M.kind=GraphKind(G.kind);M.vexnum=G.vexnum;M.arcnum=G.arcnum;for(i=0;i<M.vexnum;++i)M.vexs[i]=G.vertices[i].data;for(i=0;i<M.vexnum;++i){p=G.vertices[i].firstarc;while(p){M.arcs[i][p->adjvex].adj=1;p=p->nextarc;}//whilefor(j=0;j<M.vexnum;++j)if(M.arcs[i][j].adj!=1)M.arcs[i][j].adj=0;}//for}//输出邻接表void PrintDN(ALGraph G){int i;ArcNode *p;printf("\n输出邻接表:\n");printf("顶点:\n");for(i=0;i<G.vexnum;++i)printf("%2c",G.vertices[i].data);printf("\n弧:\n");for(i=0;i<G.vexnum;++i){p=G.vertices[i].firstarc;while(p){printf("%c→%c(%d)\t",G.vertices[i].data,G.vertices[p->adjvex].data,p->info);p=p->nextarc;}printf("\n");}//for}int visited[MAX_VERTEX_NUM]; // 访问标志数组(全局量)void(*VisitFunc)(char* v); // 函数变量(全局量)// 从第v个顶点出发递归地深度优先遍历图G。
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。
图的搜索与应用实验报告(附源码)(word文档良心出品)
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院实验报告课程名称:数据结构与算法课程类型:必修实验项目名称:图的搜索与应用实验题目:图的深度和广度搜索与拓扑排序设计成绩报告成绩指导老师一、实验目的1.掌握图的邻接表的存储形式。
2.熟练掌握图的搜索策略,包括深度优先搜索与广度优先搜索算法。
3.掌握有向图的拓扑排序的方法。
二、实验要求及实验环境实验要求:1.以邻接表的形式存储图。
2.给出图的深度优先搜索算法与广度优先搜索算法。
3.应用搜索算法求出有向图的拓扑排序。
实验环境:寝室+机房+编程软件(NetBeans IDE 6.9.1)。
三、设计思想(本程序中的用到的所有数据类型的定义,主程序的流程图及各程序模块之间的调用关系)数据类型定义:template <class T>class Node {//定义边public:int adjvex;//定义顶点所对应的序号Node *next;//指向下一顶点的指针int weight;//边的权重};template <class T>class Vnode {public:T vertex;Node<T> *firstedge;};template <class T>class Algraph {public:Vnode<T> adjlist[Max];int n;int e;int mark[Max];int Indegree[Max];};template<class T>class Function {public://创建有向图邻接表void CreatNalgraph(Algraph<T>*G);//创建无向图邻接表void CreatAlgraph(Algraph<T> *G);//深度优先递归搜索void DFSM(Algraph<T>*G, int i);void DFS(Algraph<T>* G);//广度优先搜索void BFS(Algraph<T>* G);void BFSM(Algraph<T>* G, int i);//有向图的拓扑排序void Topsort(Algraph<T>*G);/得到某个顶点内容所对应的数组序号int Judge(Algraph<T>* G, T name); };主程序流程图:程序开始调用关系:主函数调用五个函数 CreatNalgraph(G)//创建有向图 DFS(G) //深度优先搜索 BFS(G) //广度优先搜索 Topsort(G) //有向图拓扑排序 CreatAlgraph(G) //创建无向图其中 CreatNalgraph(G) 调用Judge(Algraph<T>* G, T name)函数;DFS(G)调用DFSM(Algraph<T>* G , int i)函数;BFS(G) 调用BFSM(Algraph<T>* G, int k)函数;CreatAlgraph(G) 调选择图的类型无向图有向图深 度 优 先 搜 索广度优先搜索 深 度 优 先 搜 索 广度优先搜索拓 扑 排 序程序结束用Judge(Algraph<T>* G, T name)函数。
数据结构实训实验报告
一、实验背景数据结构是计算机科学中一个重要的基础学科,它研究如何有效地组织和存储数据,并实现对数据的检索、插入、删除等操作。
为了更好地理解数据结构的概念和原理,我们进行了一次数据结构实训实验,通过实际操作来加深对数据结构的认识。
二、实验目的1. 掌握常见数据结构(如线性表、栈、队列、树、图等)的定义、特点及操作方法。
2. 熟练运用数据结构解决实际问题,提高算法设计能力。
3. 培养团队合作精神,提高实验报告撰写能力。
三、实验内容本次实验主要包括以下内容:1. 线性表(1)实现线性表的顺序存储和链式存储。
(2)实现线性表的插入、删除、查找等操作。
2. 栈与队列(1)实现栈的顺序存储和链式存储。
(2)实现栈的入栈、出栈、判断栈空等操作。
(3)实现队列的顺序存储和链式存储。
(4)实现队列的入队、出队、判断队空等操作。
3. 树与图(1)实现二叉树的顺序存储和链式存储。
(2)实现二叉树的遍历、查找、插入、删除等操作。
(3)实现图的邻接矩阵和邻接表存储。
(4)实现图的深度优先遍历和广度优先遍历。
4. 算法设计与应用(1)实现冒泡排序、选择排序、插入排序等基本排序算法。
(2)实现二分查找算法。
(3)设计并实现一个简单的学生成绩管理系统。
四、实验步骤1. 熟悉实验要求,明确实验目的和内容。
2. 编写代码实现实验内容,对每个数据结构进行测试。
3. 对实验结果进行分析,总结实验过程中的问题和经验。
4. 撰写实验报告,包括实验目的、内容、步骤、结果分析等。
五、实验结果与分析1. 线性表(1)顺序存储的线性表实现简单,但插入和删除操作效率较低。
(2)链式存储的线性表插入和删除操作效率较高,但存储空间占用较大。
2. 栈与队列(1)栈和队列的顺序存储和链式存储实现简单,但顺序存储空间利用率较低。
(2)栈和队列的入栈、出队、判断空等操作实现简单,但需要考虑数据结构的边界条件。
3. 树与图(1)二叉树和图的存储结构实现复杂,但能够有效地表示和处理数据。
图的遍历问题
HUNAN UNIVERSITY数据结构实验报告题目:图的遍历问题学生姓名梁天学生学号************专业班级计科1403指导老师夏艳日期2016.05.14背景网络蜘蛛即Web Spider,是一个很形象的名字。
把互联网比喻成一个蜘蛛网,那么Spider 就是在网上爬来爬去的蜘蛛。
网络蜘蛛是通过网页的链接地址来寻找网页,从网站某一个页面(通常是首页)开始,读取网页的内容,找到在网页中的其它链接地址,然后通过这些链接地址寻找下一个网页,这样一直循环下去,直到把这个网站所有的网页都抓取完为止。
如果把整个互联网当成一个网站,那么网络蜘蛛就可以用这个原理把互联网上所有的网页都抓取下来。
这样看来,网络蜘蛛就是一个爬行程序,一个抓取网页的程序。
在抓取网页的时候,网络蜘蛛一般有两种策略:广度优先和深度优先(如下面这张简单化的网页连接模型图所示,其中A为起点也就是蜘蛛索引的起点)。
深度优先顾名思义就是让网络蜘蛛尽量的在抓取网页时往网页更深层次的挖掘进去讲究的是深度!也泛指: 网络蜘蛛将会从起始页开始,一个链接一个链接跟踪下去,处理完这条线路之后再转入下一个起始页,继续跟踪链接! 则访问的节点顺序为==> A --> B --> E --> H --> I --> C --> D --> F --> K --> L --> G。
深度爬行的优点是:网络蜘蛛程序在设计的时候相对比较容易些;缺点是每次爬行一层总要向"蜘蛛老家" 数据库访问一下。
问问老总有必要还要爬下一层吗! 爬一层问一次.... 如果一个蜘蛛不管3721不断往下爬很可能迷路更有可能爬到国外的网站去,不仅增加了系统数据的复杂度更是增加的服务器的负担。
广度优先在这里的定义就是层爬行,即一层一层的爬行,按照层的分布与布局去索引处理与抓取网页。
则访问的节点顺序为==> A --> B --> C --> D --> E --> F --> G --> H --> I--> K --> L。
实现图的遍历算法实验报告
实现图的遍历算法实验报告实现图的遍历算法实验报告⼀实验题⽬: 实现图的遍历算法⼆实验要求:2.1:(1)建⽴如图(p126 8.1)所⽰的有向图 G 的邻接矩阵,并输出之(2)由有向图G的邻接矩阵产⽣邻接表,并输出之(3)再由(2)的邻接表产⽣对应的邻接矩阵,并输出之2.2 (1)输出如图8.1所⽰的有向图G从顶点0开始的深度优先遍历序列(递归算法)(2)输出如图8.1所⽰的有向图G从顶点0开始的深度优先遍历序列(⾮递归算法)(3)输出如图8.1所⽰的有向图G从顶点0开始的⼴度优先遍历序列三实验内容:3.1 图的抽象数据类型:ADT Graph{数据对象V:V是具有相同特性的数据元素的集合,称为顶点集。
数据关系R:R={VR}VR={|v,w∈V且P(v,w),表⽰从v到w的弧,谓词P(v,w)定义了弧的意义或信息}基本操作:CreateGraph( &G, V, VR )初始条件:V是图的顶点集,VR是图中弧的集合。
操作结果:按V和VR的定义构造图G。
DestroyGraph( &G )初始条件:图G存在。
操作结果:销毁图G。
LocateVex( G, u )初始条件:图G存在,u和G中顶点有相同特征。
操作结果:若G中存在顶点u,则返回该顶点在图中位置;否则返回其它信息。
GetVex( G, v )初始条件:图G存在,v是G中某个顶点。
操作结果:返回v的值。
PutVex( &G, v, value )初始条件:图G存在,v是G中某个顶点。
初始条件:图G存在,v是G中某个顶点。
操作结果: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”。
NextAdjVex( G, v, w )初始条件:图G存在,v是G中某个顶点,w是v的邻接顶点。
操作结果:返回v的(相对于w的)下⼀个邻接顶点。
若w是v 的最后⼀个邻接点,则返回“空”。
InsertVex( &G, v )初始条件:图G存在,v和图中顶点有相同特征。
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(深度优先遍历和广度优先遍历)
遍历规则 从图中某结点v0出发,深度优先遍历(DFS: Depth First Search)图的规则为: 访问v0; 对v0的各个出点v01,v02,…,v0m,每次从它们中按一定方式(也可任选)选取一个未被访问过的结点,从该结点出发按深度优先遍历方式遍历。 然,因为我们没有规定对出点的遍历次序,所以,图的深度优先遍历结果一般不唯一。
20.2 深度优先遍历
例如,对图 20‑1给出的有向图与无向图,一些遍历结果(结点访问次序)为: 左图:从1出发:1,2,4,5;或1,5,2,4 从2出发:2,1,5,4;或2,4,1,5 右图:从a出发:a,b,c,d;或a,b,d,c; … …
A 如果不想让visited或top做为函数参数,也可以在函数中将其定义为static型量。但是,这样的程序是不可再入的,即函数再次被调用时,static型的量也不重新初始化,造成错误!
上面函数中的参数visited和top实质上是中间变量,只是为了避免在递归调用时重新初始化而放在参数表中,造成使用的不方便,为此,做个包装程序: long DFS1(int g[][CNST_NumNodes], long n, long v0, long *resu ) { char *visited; long top=0; visited = new char[n]; for (long i=0; i<n; i++) visited[i]=0; long num=DFS1( g, n, v0, visited, resu, top ); delete visited; return num; }
深度优先遍历非递归算法的一般性描述。
long DFS_NR(图g,结点v0)
单击此处可添加副标题
数据结构实验四图的深度优先与广度优先遍历
天津理工大学实验报告学院(系)名称:计算机与通信工程学院姓名学号专业计算机科学与技术班级2009级1班实验项目实验四图的深度优先与广度优先遍历课程名称数据结构与算法课程代码实验时间2011年5月12日第5-8节实验地点7号楼215 批改意见成绩教师签字:实验四图的深度优先与广度优先遍历实验时间:2011年5月12日,12:50 -15:50(地点:7-215)实验目的:理解图的逻辑特点;掌握理解图的两种主要存储结构(邻接矩阵和邻接表),掌握图的构造、深度优先遍历、广度优先遍历算法。
具体实验题目:(任课教师根据实验大纲自己指定)每位同学按下述要求实现相应算法:根据从键盘输入的数据创建图(图的存储结构可采用邻接矩阵或邻接表),并对图进行深度优先搜索和广度优先搜索1)问题描述:在主程序中提供下列菜单:1…图的建立2…深度优先遍历图3…广度优先遍历图0…结束2)实验要求:图的存储可采用邻接表或邻接矩阵;定义下列过程:CreateGraph(): 按从键盘的数据建立图DFSGrahp():深度优先遍历图BFSGrahp():广度优先遍历图实验报告格式及要求:按学校印刷的实验报告模版书写。
(具体要求见四)实验思路:首先,定义邻接矩阵和图的类型,定义循环队列来存储,本程序中只给出了有向图的两种遍历,定义深度优先搜索和广度优先搜索的函数,和一些必要的函数,下面的程序中会有说明,然后是函数及运行结果!#include<iostream>#include<cstdlib>using namespace std;#define MAX_VERTEX_NUM 20//最大顶点数#define MaxSize 100bool visited[MAX_VERTEX_NUM];enum GraphKind{AG,AN,DG,DN};//图的种类,无向图,无向网络,有向图,有向网络struct ArcNode{int adjvex;ArcNode * nextarc;};struct VNode{int data;ArcNode * firstarc;};struct Graph{VNode vertex[MAX_VERTEX_NUM];int vexnum,arcnum;//顶点数,弧数GraphKind kind;//图的类型};struct SeqQueue{int *base;int front,rear;SeqQueue InitQueue(){//循环队列初始化SeqQueue Q;Q.base = new int;Q.front=0;Q.rear=0;return Q;}void DeQueue(SeqQueue &Q,int &u){//出队操作u = *(Q.base+Q.front);Q.front = (Q.front+1)%MaxSize;}int QueueFull(SeqQueue Q){//判断循环队列是否满return (Q.front==(Q.rear+1)%MaxSize)?1:0;}void EnQueue(SeqQueue &Q,int x){//入队操作if(QueueFull(Q)){cout<<"队满,入队操作失败!"<<endl;exit(0);}*(Q.base+Q.rear) = x;Q.rear = (Q.rear+1)%MaxSize;void CreateDG(Graph & G,int n,int e){//初始化邻接表头结点int j;for(int i=0;i<n;++i){G.vertex[i].data=i;G.vertex[i].firstarc=NULL;}for(i=0;i<e;++i){cin>>i>>j;//输入边的信息ArcNode* s;s= new ArcNode;s->adjvex = j;s->nextarc = G.vertex[i].firstarc;G.vertex[i].firstarc = s;}}void Visit(Graph G,int u){cout<<G.vertex[u].data<<" ";}int FirstAdjVex(Graph G,int v){if(G.vertex[v].firstarc)return G.vertex[v].firstarc->adjvex;elsereturn -1;}int NextAdjVex(Graph G,int v,int w){ArcNode* p = G.vertex[v].firstarc;while(p->adjvex!=w)p = p->nextarc;if(p->nextarc)return p->nextarc->adjvex;elsereturn -1;}void DFSGrahp(Graph G,int v){visited[v]=true;Visit(G,v);//访问顶点V,对从未访问过的邻接点w递归调用DFS for(int w=FirstAdjVex(G,v);w!=0;w=NextAdjVex(G,v,w))if(!visited[w]) DFSGrahp(G,w);}void DFSTraverse(Graph G){//对图G做深度优先搜索for(int v=0;v<G.vexnum;++v)visited[v]=false;//初始化访问标志数组visitedfor(v=0;v<G.vexnum;++v)if(!visited[v]) DFSGrahp(G,v);//对尚未访问的顶点v调用DFS }void BFSGrahp(Graph G){//图的广度优先搜索SeqQueue Q;Q=InitQueue();int u;for(int v=0;v<G.vexnum;++v)if(!visited[G,v]){EnQueue(Q,v);//v入队列while(!((Q.front==Q.rear)?1:0)){DeQueue(Q,u);//对首元素出队,赋给uvisited[u]=true;Visit(G,u);for(int w=FirstAdjVex(G,u);w!=0;w=NextAdjVex(G,u,w)) //u的未访问过的邻接点w入队列if(!visited[w])EnQueue(Q,w);}}}int main(){Graph p;int n,e;cout<<"输入图的顶点及边数:"<<endl;cin>>n>>e;cout<<"创建图:"<<endl;CreateDG(p,n,e);cout<<"图的优先深度结果为:"<<endl;DFSTraverse(p);cout<<"图的广度优先结果为:"<<endl;BFSGrahp(p);printf("结果如上所示!\n");return 0;}。
实验四 图的遍历算法
实验四图的遍历算法4.1.实验的问题与要求1.如何对给定图的每个顶点各做一次且仅做一次访问?有哪些方法可以实现图的遍历?2.如何用这些算法解决实际问题?3.熟练掌握图的基本存储方法4.熟练掌握图的两种搜索路径的遍历方法5.掌握有关图的操作算法并用高级语言实现4.2.实验的基本思想和基本原理和树的遍历类似,图的遍历也是从某个顶点出发,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。
它是许多图的算法的基础。
遍历常用两种方法:深度优先搜索遍历;广度优先搜索遍历4.2.1 深度优先搜索(Depth-First Traversal)深度优先搜索是一种递归的过程,正如算法名称那样,深度优先搜索所遵循的搜索策略是尽可能“深”地搜索图。
在深度优先搜索中,对于最新发现的顶点,如果它还有以此为起点而未探测到的边,就沿此边继续下去。
当结点v的所有边都己被探寻过,搜索将回溯到发现结点v有那条边的始结点。
这一过程一直进行到已发现从源结点可达的所有结点为止。
如果还存在未被发现的结点,则选择其中一个作为源结点并重复以上过程,整个进程反复进行直到所有结点都被发现为止。
1.图的深度优先遍历的递归定义假设给定图G的初态是所有顶点均未曾访问过。
在G中任选一顶点v 为初始出发点(源点),则深度优先遍历可定义如下:首先访问出发点v,并将其标记为已访问过;然后依次从v出发搜索v的每个邻接点w。
若w未曾访问过,则以w为新的出发点继续进行深度优先遍历,直至图中所有和源点v有路径相通的顶点(亦称为从源点可达的顶点)均已被访问为止。
若此时图中仍有未访问的顶点,则另选一个尚未访问的顶点作为新的源点重复上述过程,直至图中所有顶点均已被访问为止。
图的深度优先遍历类似于树的前序遍历。
采用的搜索方法的特点是尽可能先对纵深方向进行搜索。
这种搜索方法称为深度优先搜索(Depth-First Search)。
相应地,用此方法遍历图就很自然地称之为图的深度优先遍历。
邻接矩阵实验报告
一、实验目的1. 理解邻接矩阵的概念及其在图论中的应用。
2. 掌握邻接矩阵的构建方法。
3. 学会使用邻接矩阵进行图的深度优先遍历和广度优先遍历。
4. 比较邻接矩阵和邻接表两种图的存储结构的优缺点。
二、实验内容1. 构建邻接矩阵2. 使用邻接矩阵进行图的深度优先遍历3. 使用邻接矩阵进行图的广度优先遍历4. 分析邻接矩阵和邻接表的优缺点三、实验环境1. 操作系统:Windows 102. 编程语言:C++3. 开发工具:Visual Studio 2019四、实验步骤1. 构建邻接矩阵(1)定义图的顶点数量n。
(2)创建一个nn的二维数组A,用于存储邻接矩阵。
(3)根据图的边信息,将对应的A[i][j]值设置为1(表示存在边)或0(表示不存在边)。
2. 使用邻接矩阵进行图的深度优先遍历(1)初始化访问标记数组visited,用于记录顶点是否被访问过。
(2)从某个顶点v开始,将其标记为已访问,并将其加入访问序列。
(3)对于v的每个邻接顶点u,如果u未被访问过,则递归调用深度优先遍历算法,并将u加入访问序列。
(4)重复步骤3,直到所有顶点都被访问过。
3. 使用邻接矩阵进行图的广度优先遍历(1)初始化队列Q和一个访问标记数组visited。
(2)将起始顶点v入队,并将其标记为已访问。
(3)当队列不为空时,执行以下步骤:a. 从队列中取出一个顶点v。
b. 将v的邻接顶点u入队,并将u标记为已访问。
c. 将v加入访问序列。
(4)重复步骤3,直到队列空为止。
4. 分析邻接矩阵和邻接表的优缺点(1)邻接矩阵的优点:a. 查找边的时间复杂度为O(1)。
b. 遍历图的时间复杂度为O(n^2)。
c. 适用于稠密图。
(2)邻接矩阵的缺点:a. 空间复杂度为O(n^2),对于稀疏图,空间利用率低。
b. 查找边和遍历图的时间复杂度较高。
(3)邻接表的优点:a. 空间复杂度为O(n+e),对于稀疏图,空间利用率高。
b. 查找边和遍历图的时间复杂度为O(n+e)。
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。
数据结构实验 图的邻接表和邻接矩阵操作
p->weight=weight; p->nextarc=G.vertices[vv].firstarc; G.vertices[vv].firstarc=p; strcmp(G.vertices[vv].data,v);
q=(ArcNode *)malloc(sizeof(ArcNode)); q->adjvex=vv; q->weight=weight; q->nextarc=G.vertices[ww].firstarc; G.vertices[ww].firstarc=q; strcmp(G.vertices[ww].data,w);
实验报告 6
课程 数据结构 实验名称 图的建立及遍历
第页
专业
班级_ __ 学号_ ___ 姓名
实验日期: 2010 年 11 月 23 日
评分
一 、实验目的
1.学会用邻接矩阵和邻接表实现图结构和对图的基本操作。 2.掌握对图操作的具体实现; 3. 掌握图的两种遍历算法(深度优先、广度优先); 4、掌握求图的最小生成树和顶点间最短路径的算法;
int adjvex;//该弧指向的顶点的位置 ArcType weight; struct ArcNode *nextarc;//指向下一条弧指针 //InfoType *info;该弧相关信息的指针 }ArcNode; typedef struct VNode { VertexType data;//顶点信息 ArcNode *firstarc;//指向第一条依附该顶点的弧的指针 }VNode,AdjList[MAX_VEX_NUM]; typedef struct { AdjList vertices; int vexnum,arcnum; GraphKind kind; }ALGraph; ALGraph G; struct MiniSpanTree_Flag { VertexType adjvex; ArcType lowcost; }closedge[MAX_VEX_NUM]; typedef bool PathMatrix[MAX_VEX_NUM][MAX_VEX_NUM];
北邮数据结构实验 第二次实验 图
数据构造实验报告1.实验要求〔1〕实验目的通过选择下面5个题目之一进展实现,掌握如下内容:➢掌握图根本操作的实现方法➢了解最小生成树的思想和相关概念➢了解最短路径的思想和相关概念➢学习使用图解决实际问题的能力(2)实验内容根据图的抽象数据类型的定义,使用邻接矩阵或邻接表实现一个图。
图的根本功能:1、图的建立2、图的销毁3、深度优先遍历图4、广度优先遍历图5、使用普里姆算法生成最小生成树6、使用克鲁斯卡尔算法生成最小生成树7、求指定顶点到其他各顶点的最短路径8、其他:比方连通性判断等自定义操作编写测试main()函数测试图的正确性2. 程序分析2.1 存储构造图:(1)带权值的无向图V09 6V1 2 V2(2)带权值的有向图V063 9 4V1 2 V2 2.2 关键算法分析〔1〕深度优先遍历int visited[MAXSIZE]={false};template<class T>void MGraph<T>::DFS(int v){cout<<vertex[v];visited[v]=true;for(int j=0;j<vNum;j++)if(arc[v][j]==1&&!visited[j])DFS(j);}时间复杂度:O(n²)〔2〕广度优先遍历int queue[MAXSIZE];int f=0,r=0;cout<<vertex[v];visit[v]=true;queue[++r]=v;while(f!=r){v=queue[++f];for(int j=0;j<vNum;j++){if(arc[v][j]==1&&!visit[j]){cout<<vertex[j];visit[j]=true;queue[++r]=j;}时间复杂度:O〔n²〕〔3〕普利姆算法int adjvex[MAXSIZE];int lowcost[MAXSIZE];int MAX=10000;template<class T>int mininum(MGraph<T> G,int a[]){int min=MAX;int k=0;for(int i=0;i<G.vNum;i++){if(a[i]!=0&&a[i]<min)//寻找U-{V-U}中边权值最小的顶点{min=a[i];k=i;}}return k;}template<class T>void MGraph<T>:: Prim(MGraph G){for(int i=0;i<G.vNum;i++){adjvex[i]=0;lowcost[i]=G.arcs[0][i];}lowcost[0]=0;//初始化U={vo}for(int i=1;i<G.vNum;i++){int k=mininum(G,lowcost);//求下一个边权值最小的邻接点 cout<<'V'<<adjvex[k]<<"->V"<<k<<endl;lowcost[k]=0;for(int j=0;j<G.vNum;j++){if(lowcost[j]!=0&&G.arcs[k][j]<lowcost[j]){lowcost[j]=G.arcs[k][j];adjvex[j]=k;}}}}时间复杂度:O(n²)〔4〕克鲁斯卡尔算法template<class T>void GenSortEdge(MGraph<T> G,VEdge E[])//获取EdgeList{int k=0,i,j;for(i=0;i<G.vNum;i++)//边赋值for(j=i;j<G.vNum;j++)if(G.arcs[i][j]!=MAX){E[k].fromV=i;E[k].endV=j;E[k].weight=G.arcs[i][j];k++;}for(i=0;i<G.arcNum-1;i++){for(j=i+1;j<G.arcNum;j++)if(E[i].weight>E[j].weight){VEdge t=E[i];E[i]=E[j];E[j]=t;}}}const int MAX_VERTEXT=20;template<class T>void MGraph<T>:: Kruskal(VEdge E[],int n,int e){int vset[MAX_VERTEXT];for(int i=0;i<n;i++) vset[i]=i;//初始化vsetint k=0,j=0;while(k<n-1){int m=E[j].fromV,n=E[j].endV;int sn1=vset[m];//m所属的集合int sn2=vset[n];//n所属的集合if(sn1!=sn2){cout<<'V'<<m<<"->V"<<n<<endl;k++;for(int i=0;i<n;i++){if(vset[i]==sn2)//集合编号为sn2的全部改为sn1vset[i]=sn1;时间复杂度:O(n²)〔5〕求最短路径,连通性判断int dist[MAXSIZE][MAXSIZE];int path[MAXSIZE][MAXSIZE];template<class T>void Floyd(MGraph<T> G){for(int i=0;i<G.vNum;i++) //寻找最短路径for(int j=0;j<G.vNum;j++){dist[i][j]=G.arcs[i][j];if(dist[i][j]!=MAX_VALUE)path[i][j]=i;elsepath[i][j]=-1;}for(int k=0;k<G.vNum;k++)for(int i=0;i<G.vNum;i++)for(int j=0;j<G.vNum;j++)if(dist[i][k]+dist[k][j]<dist[i][j])//更新迭代数组Disk[][]{dist[i][j]=dist[i][k]+dist[k][j];path[i][j]=k;}cout<<"任意两点间的最短路径长度(以矩阵表示〕:"<<endl;int l=1;for(int i=0;i<G.arcNum;i++)for(int j=0;j<G.arcNum;j++){cout<<dist[i][j]<<" ";l++;if(l>G.arcNum) {cout<<endl;l=1;}}}时间复杂度:O(n³)3. 程序运行结果〔1〕流程图:初始化带权值的无向图深度优先遍历,广度优先遍历用普利姆算法求最小生成树用克鲁斯卡尔算法求最小生成树初始化带权值的有向图用Floyd算法求任意两点间最短路径,并判断连通性删除图〔2〕本程序所用的图带权值的无向图V09 6V1 2 V2带权值的有向图V063 9 4V1 2 V2〔3〕程序结果4. 总结〔1〕遇到的问题:私有数据访问权的问题,在编程时应该注意〔2〕心得体会:通过这次实验,我掌握了图根本操作的实现方法,了解最小生成树的思想和相关概念,了解最短路径的思想和相关概念等等。
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福建江夏学院
《数据结构与关系数据库(本科)》实验报告姓名班级学号实验日期
课程名称数据结构与关系数据库(本科)指导教师成绩
实验名称:深度优先遍历以邻接表存储的图
一、实验目的
1、掌握以邻接表存储的图的深度优先遍历算法;
二、实验环境
1、硬件环境:微机
2、软件环境:Windows XP,VC6.0
三、实验内容、步骤及结果
1、实验内容:
基于图的深度优先遍历编写一个算法,判别以邻接表方式存储的有向图中是否存在由顶点vi到顶点vj的路径(i≠j)。
2、代码:
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#define MaxVertexNum 100 /*最大顶点数为100*/
typedef char VertexType;
typedef struct node{ /*边表结点*/
int adjvex; /*邻接点域*/
struct node * next; /*指向下一个邻接点的指针域*/
/*若要表示边上信息,则应增加一个数据域info*/
}EdgeNode;
typedef struct vnode{ /*顶点表结点*/
VertexType vertex; /*顶点域*/
EdgeNode * firstedge; /*边表头指针*/
}VertexNode;
typedef VertexNode AdjList[MaxVertexNum]; /*AdjList 是邻接表类型*/
typedef struct{
AdjList adjlist; /*邻接表*/
int n,e; /*顶点数和边数*/
}ALGraph; /*ALGraph 是以邻接表方式存储的图类型*/
bool visited[MaxVertexNum];
void CreateALGraph(ALGraph *G)
{/*建立有向图的邻接表存储*/
int i,j,k;
EdgeNode * s;
printf("请输入顶点数和边数(输入格式为:顶点数,边数):\n");
scanf("%d,%d",&(G->n),&(G->e)); /*读入顶点数和边数*/
printf("请输入顶点信息(输入格式为:顶点号<CR>):\n");
for (i=0;i<G->n;i++) /*建立有n 个顶点的顶点表*/
{
scanf("\n%c",&(G->adjlist[i].vertex)); /*读入顶点信息*/
G->adjlist[i].firstedge=NULL; /*顶点的边表头指针设为空*/
}
printf("请输入边的信息(输入格式为:i,j):\n");
for (k=0;k<G->e;k++) /*建立边表*/
{
scanf("\n%d,%d",&i,&j); /*读入边<Vi,Vj>的顶点对应序号*/
s=(EdgeNode*)malloc(sizeof(EdgeNode)); /*生成新边表结点s*/
s->adjvex=j; /*邻接点序号为j*/
s->next=G->adjlist[i].firstedge; /*将新边表结点s 插入到顶点Vi 的边表头部*/
G->adjlist[i].firstedge=s;
}
}/*CreateALGraph*/
void DFSAL(ALGraph *G,int i)
{/*以Vi 为出发点对邻接表存储的图G 进行DFS 搜索*/
EdgeNode *p;
printf("visit vertex:V%c\n",G->adjlist[i].vertex);/*访问顶点Vi*/
visited[i]=true; /*标记Vi 已访问*/
p=G->adjlist[i].firstedge; /*取Vi 边表的头指针*/
while(p) /*依次搜索Vi 的邻接点Vj,j=p->adjva*/
{
if (!visited[p->adjvex]) /*若Vj 尚未访问,则以Vj 为出发点向纵深搜索*/ DFSAL(G,p->adjvex);
p=p->next; /*找Vi 的下一个邻接点*/
}
}/*DFSAL*/
void DFSTraverseAL(ALGraph *G)
{/*深度优先遍历以邻接表存储的图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]) DFSAL(G,i); /*vi 未访问过,从vi 开始DFS 搜索*/
}/*DFSTraveseAL*/
void main()
{
ALGraph *G;
G=(ALGraph *)malloc(sizeof(ALGraph));
CreateALGraph(G);
printf("深度优先搜索结果:\n");
DFSTraverseAL(G);
}
3、测试数据与实验结果分析(可以用组合键Alt+Print Screen截图):
四、心得体会。