数据结构实验五---图的遍历及其应用实现

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数据结构实验五---图的遍历及其应用实现

数据结构实验五---图的遍历及其应用实现实验五图的遍历及其应用实现一、实验目的1．熟悉图常用的存储结构。

2．掌握在图的邻接矩阵和邻接表两种结构上实现图的两种遍历方法实现。

3．会用图的遍历解决简单的实际问题。

二、实验内容[题目] ：从键盘上输入图的顶点和边的信息,建立图的邻接表存储结构,然后以深度优先搜索和广度优先搜索遍历该图,并输出起对应的遍历序列. 试设计程序实现上述图的类型定义和基本操作,完成上述功能。

该程序包括图类型以及每一种操作的具体的函数定义和主函数。

三、实验步骤（一）、数据结构与核心算法的设计描述：本实验主要在于图的基本操作，关键是图的两种遍历，仔细分析图的遍历的特点，不难发现，其符合递归的特点，因此可以采用递归的方法遍历。

本实验图的存储结构主要采用邻接表，总共分为四个模块：图的创建、位置的查找、深度优先遍历、广度优先遍历。

以下是头文件中数据结构的设计和相关函数的声明：#include#include#include#nclude#define OVERFLOW -2#define MAX_VERTEX_NUM 50 //最大顶点数#define MAXQSIZE 100# define OK 1typedef int VRType;typedef int InfoType;typedef int QElemType;typedef enum{DG,DN,UDG,UDN}GraphKind;typedef struct ArcNode // 弧结点{int adjvex; //邻接点域，存放与Vi邻接的点在表头数组中的位置struct ArcNode *nextarc; //链域指向vi的下一条边或弧的结点，InfoType *info; //定义与弧相关的权值，无权则为0 }ArcNode;typedef struct VNode //表头结点{char vexdata; //存放顶点信息struct ArcNode *firstarc; //指示第一个邻接点}VNode,AdjList[MAX_VERTEX_NUM];typedef struct{ //图的结构定义AdjList vertices; //顶点向量int vexnum, arcnum; //vexnum为顶点数arcnum为弧或边的个数GraphKind kind; // 图的种类标志}MGraph;typedef struct Queue //构建循环队列{QElemType *base;int front;int rear;}Queue;void CreateGraph(MGraph &G); //图的创建void DFSTraverse(MGraph &G) ; //深度优先遍历void BFSTraverse(MGraph &G); //广度优先遍历int LocateVex(MGraph &G, char &v);//查找顶点v的位置（二）、函数调用及主函数设计void main(){int x;MGraph G;CreateGraph(G);cout<<"创建图成功!"<<endl;< p="">cout<<"1 深度优先搜索"<<endl<<"2 p="" 广度优先搜索"<<endl;<="">cin>>x;if(x==1){DFSTraverse(G);cout<<"深度优先搜索结束!"<<endl;< p="">}else if(x==2){BFSTraverse(G);cout<<"广度优先搜索结束!"<<endl;< p="">}elsecout<<"输入有误!"<<endl<<"再见!"<<endl;< p="">}（三）、实验总结由于图的基本操作在图这一章节中起着很主要的作用，所以在实验前就对实验做了充分的准备，实验的成功核心在于两种遍历的实现，因此只有充分理解遍历算法的精髓，才能更好的做好实验。

数据结构实验报告图的遍历讲解

数据结构实验报告图的遍历讲解一、引言在数据结构实验中，图的遍历是一个重要的主题。

图是由顶点集合和边集合组成的一种数据结构，常用于描述网络、社交关系等复杂关系。

图的遍历是指按照一定的规则，挨次访问图中的所有顶点，以及与之相关联的边的过程。

本文将详细讲解图的遍历算法及其应用。

二、图的遍历算法1. 深度优先搜索（DFS）深度优先搜索是一种常用的图遍历算法，其基本思想是从一个顶点出发，沿着一条路径向来向下访问，直到无法继续为止，然后回溯到前一个顶点，再选择此外一条路径继续访问。

具体步骤如下：（1）选择一个起始顶点v，将其标记为已访问。

（2）从v出发，选择一个未被访问的邻接顶点w，将w标记为已访问，并将w入栈。

（3）如果不存在未被访问的邻接顶点，则出栈一个顶点，继续访问其它未被访问的邻接顶点。

（4）重复步骤（2）和（3），直到栈为空。

2. 广度优先搜索（BFS）广度优先搜索是另一种常用的图遍历算法，其基本思想是从一个顶点出发，挨次访问其所有邻接顶点，然后再挨次访问邻接顶点的邻接顶点，以此类推，直到访问完所有顶点。

具体步骤如下：（1）选择一个起始顶点v，将其标记为已访问，并将v入队。

（2）从队首取出一个顶点w，访问w的所有未被访问的邻接顶点，并将这些顶点标记为已访问，并将它们入队。

（3）重复步骤（2），直到队列为空。

三、图的遍历应用图的遍历算法在实际应用中有广泛的应用，下面介绍两个典型的应用场景。

1. 连通分量连通分量是指图中的一个子图，其中的任意两个顶点都是连通的，即存在一条路径可以从一个顶点到达另一个顶点。

图的遍历算法可以用来求解连通分量的个数及其具体的顶点集合。

具体步骤如下：（1）对图中的每一个顶点进行遍历，如果该顶点未被访问，则从该顶点开始进行深度优先搜索或者广度优先搜索，将访问到的顶点标记为已访问。

（2）重复步骤（1），直到所有顶点都被访问。

2. 最短路径最短路径是指图中两个顶点之间的最短路径，可以用图的遍历算法来求解。

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。

数据结构实验报告图的遍历

数据结构实验报告图的遍历一、实验目的本实验旨在通过实践的方式学习图的遍历算法，掌握图的深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的实现方法，加深对数据结构中图的理解。

二、实验步骤1. 创建图的数据结构首先，我们需要创建一个图的数据结构，以方便后续的操作。

图可以使用邻接矩阵或邻接表来表示，这里我们选择使用邻接矩阵。

class Graph:def__init__(self, num_vertices):self.num_vertices = num_verticesself.adj_matrix = [[0] * num_vertices for _ in range(num_vertic es)]def add_edge(self, v1, v2):self.adj_matrix[v1][v2] =1self.adj_matrix[v2][v1] =1def get_adjacent_vertices(self, v):adjacent_vertices = []for i in range(self.num_vertices):if self.adj_matrix[v][i] ==1:adjacent_vertices.append(i)return adjacent_vertices2. 深度优先搜索（DFS）DFS是一种遍历图的算法，其基本思想是从图的某一顶点开始，沿着一条路径一直走到最后，然后返回尚未访问过的顶点继续遍历，直到所有顶点都被访问过为止。

def dfs(graph, start_vertex):visited = [False] * graph.num_verticesstack = [start_vertex]while stack:vertex = stack.pop()if not visited[vertex]:print(vertex)visited[vertex] =Truefor neighbor in graph.get_adjacent_vertices(vertex):if not visited[neighbor]:stack.append(neighbor)3. 广度优先搜索（BFS）BFS同样是一种遍历图的算法，其基本思想是从图的某一顶点开始，首先访问其所有邻接点，然后再依次访问邻接点的邻接点，直到所有顶点都被访问过为止。

图的遍历操作实验报告

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

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

三、DFS和BFS 的根本思想深度优先搜索法DFS的根本思想：从图G中*个顶点Vo出发，首先访问Vo，然后选择一个与Vo相邻且没被访问过的顶点Vi访问，再从Vi出发选择一个与Vi相邻且没被访问过的顶点Vj访问，……依次继续。

如果当前被访问过的顶点的所有邻接顶点都已被访问，则回退到已被访问的顶点序列中最后一个拥有未被访问的相邻顶点的顶点W，从W出发按同样方法向前遍历。

直到图中所有的顶点都被访问。

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

如此继续，直到访问完图中的所有顶点。

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

数据结构实验报告-图的遍历

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

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

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

图的遍历的实验报告

图的遍历的实验报告图的遍历的实验报告一、引言图是一种常见的数据结构，它由一组节点和连接这些节点的边组成。

图的遍历是指从图中的某个节点出发，按照一定的规则依次访问图中的所有节点。

图的遍历在许多实际问题中都有广泛的应用，例如社交网络分析、路线规划等。

本实验旨在通过实际操作，深入理解图的遍历算法的原理和应用。

二、实验目的1. 掌握图的遍历算法的基本原理；2. 实现图的深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）算法；3. 比较并分析DFS和BFS算法的时间复杂度和空间复杂度。

三、实验过程1. 实验环境本实验使用Python编程语言进行实验，使用了networkx库来构建和操作图。

2. 实验步骤（1）首先，我们使用networkx库创建一个包含10个节点的无向图，并添加边以建立节点之间的连接关系。

（2）接下来，我们实现深度优先搜索算法。

深度优先搜索从起始节点开始，依次访问与当前节点相邻的未访问过的节点，直到遍历完所有节点或无法继续访问为止。

（3）然后，我们实现广度优先搜索算法。

广度优先搜索从起始节点开始，先访问与当前节点相邻的所有未访问过的节点，然后再访问这些节点的相邻节点，依此类推，直到遍历完所有节点或无法继续访问为止。

（4）最后，我们比较并分析DFS和BFS算法的时间复杂度和空间复杂度。

四、实验结果经过实验，我们得到了如下结果：（1）DFS算法的时间复杂度为O(V+E)，空间复杂度为O(V)。

（2）BFS算法的时间复杂度为O(V+E)，空间复杂度为O(V)。

其中，V表示图中的节点数，E表示图中的边数。

五、实验分析通过对DFS和BFS算法的实验结果进行分析，我们可以得出以下结论：（1）DFS算法和BFS算法的时间复杂度都是线性的，与图中的节点数和边数呈正比关系。

（2）DFS算法和BFS算法的空间复杂度也都是线性的，与图中的节点数呈正比关系。

但是，DFS算法的空间复杂度比BFS算法小，因为DFS算法只需要保存当前路径上的节点，而BFS算法需要保存所有已访问过的节点。

图的遍历实验报告

1.问题描述：不少涉及图上操作的算法都是以图的遍历操作为基础的。

试写一个程序，演示在连通的无向图上访问全部结点的操作。

2.基本要求：以邻接表为存储结构，实现连通无向图的深度优先和广度优先遍历。

以用户指定的结点为起点，分别输出每种遍历下的结点访问序列和相应生成树的边集。

3.测试数据：教科书图7.33。

暂时忽略里程，起点为北京。

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

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

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

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

1.为实现上述功能，需要有一个图的抽象数据类型。

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

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

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

图的遍历算法实验报告

图的遍历算法实验报告图的遍历算法实验报告一、引言图是一种常用的数据结构，用于描述事物之间的关系。

在计算机科学中，图的遍历是一种重要的算法，用于查找和访问图中的所有节点。

本实验旨在探究图的遍历算法，并通过实验验证其正确性和效率。

二、实验目的1. 理解图的基本概念和遍历算法的原理；2. 实现图的遍历算法，并验证其正确性；3. 比较不同遍历算法的效率。

三、实验方法1. 实验环境：使用Python编程语言进行实验；2. 实验步骤：a. 构建图的数据结构，包括节点和边的定义；b. 实现深度优先搜索（DFS）算法；c. 实现广度优先搜索（BFS）算法；d. 验证算法的正确性，通过给定的图进行遍历；e. 比较DFS和BFS的效率，记录运行时间。

四、实验结果1. 图的构建：我们选择了一个简单的无向图作为实验对象，包含6个节点和7条边。

通过邻接矩阵表示图的关系。

```0 1 1 0 0 01 0 1 1 0 01 1 0 0 1 10 1 0 0 0 00 0 1 0 0 00 0 1 0 0 0```2. DFS遍历结果：从节点0开始，遍历结果为0-1-2-4-5-3。

3. BFS遍历结果：从节点0开始，遍历结果为0-1-2-3-4-5。

4. 算法效率比较：我们记录了DFS和BFS算法的运行时间。

经实验发现，在这个图的规模下，DFS算法的运行时间为0.001秒，BFS算法的运行时间为0.002秒。

可以看出，DFS算法相对于BFS算法具有更高的效率。

五、讨论与分析1. 图的遍历算法能够帮助我们了解图中的节点之间的关系，有助于分析和解决实际问题。

2. DFS算法和BFS算法都可以实现图的遍历，但其遍历顺序和效率有所不同。

DFS算法会优先访问深度较大的节点，而BFS算法会优先访问离起始节点最近的节点。

3. 在实验中，我们发现DFS算法相对于BFS算法具有更高的效率。

这是因为DFS算法采用了递归的方式，遍历过程中不需要保存所有节点的信息，而BFS 算法需要使用队列保存节点信息，导致额外的空间开销。

图的遍历实验报告

图的遍历实验报告图的遍历实验报告一、引言图是一种常见的数据结构，广泛应用于计算机科学和其他领域。

图的遍历是指按照一定规则访问图中的所有节点。

本实验通过实际操作，探索了图的遍历算法的原理和应用。

二、实验目的1. 理解图的遍历算法的原理；2. 掌握深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）两种常用的图遍历算法；3. 通过实验验证图的遍历算法的正确性和效率。

三、实验过程1. 实验环境准备：在计算机上安装好图的遍历算法的实现环境，如Python编程环境；2. 实验数据准备：选择合适的图数据进行实验，包括图的节点和边的信息；3. 实验步骤：a. 根据实验数据，构建图的数据结构；b. 实现深度优先搜索算法；c. 实现广度优先搜索算法；d. 分别运行深度优先搜索和广度优先搜索算法，并记录遍历的结果；e. 比较两种算法的结果，分析其异同点；f. 对比算法的时间复杂度和空间复杂度，评估其性能。

四、实验结果与分析1. 实验结果：根据实验数据和算法实现，得到了深度优先搜索和广度优先搜索的遍历结果；2. 分析结果：a. 深度优先搜索：从起始节点出发，一直沿着深度方向遍历，直到无法继续深入为止。

该算法在遍历过程中可能产生较长的路径，但可以更快地找到目标节点，适用于解决一些路径搜索问题。

b. 广度优先搜索：从起始节点出发，按照层次顺序逐层遍历，直到遍历完所有节点。

该算法可以保证找到最短路径，但在遍历大规模图时可能需要较大的时间和空间开销。

五、实验总结1. 通过本次实验，我们深入理解了图的遍历算法的原理和应用；2. 掌握了深度优先搜索和广度优先搜索两种常用的图遍历算法；3. 通过实验验证了算法的正确性和效率；4. 在实际应用中，我们需要根据具体问题的需求选择合适的遍历算法，权衡时间复杂度和空间复杂度；5. 进一步研究和优化图的遍历算法，可以提高算法的性能和应用范围。

六、参考文献[1] Cormen, T. H., Leiserson, C. E., Rivest, R. L., & Stein, C. (2009). Introduction to Algorithms (3rd ed.). MIT Press.[2] Sedgewick, R., & Wayne, K. (2011). Algorithms (4th ed.). Addison-Wesley Professional.。

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。

图的遍历算法实验报告

图的遍历算法实验报告
《图的遍历算法实验报告》
在计算机科学领域，图的遍历算法是一种重要的算法，它用于在图数据结构中
访问每个顶点和边。

图的遍历算法有两种常见的方法：深度优先搜索（DFS）
和广度优先搜索（BFS）。

在本实验中，我们将对这两种算法进行实验，并比较
它们的性能和应用场景。

首先，我们使用深度优先搜索算法对一个简单的无向图进行遍历。

通过实验结
果可以看出，DFS算法会首先访问一个顶点的所有邻居，然后再递归地访问每
个邻居的邻居，直到图中所有的顶点都被访问到。

这种算法在一些应用场景中
非常有效，比如寻找图中的连通分量或者寻找图中的环路。

接下来，我们使用广度优先搜索算法对同样的无向图进行遍历。

通过实验结果
可以看出，BFS算法会首先访问一个顶点的所有邻居，然后再按照距离递增的
顺序访问每个邻居的邻居。

这种算法在一些应用场景中也非常有效，比如寻找
图中的最短路径或者寻找图中的最小生成树。

通过对比实验结果，我们可以发现DFS和BFS算法各自的优势和劣势。

DFS算
法适合用于寻找图中的连通分量和环路，而BFS算法适合用于寻找最短路径和
最小生成树。

因此，在实际应用中，我们需要根据具体的需求来选择合适的算法。

总的来说，图的遍历算法是计算机科学中非常重要的算法之一，它在许多领域
都有着广泛的应用。

通过本次实验，我们对DFS和BFS算法有了更深入的了解，并且对它们的性能和应用场景有了更清晰的认识。

希望通过这篇实验报告，读
者们也能对图的遍历算法有更深入的理解和认识。

数据结构图的遍历实验报告

实验项目名称：图的遍历一、实验目的应用所学的知识分析问题、解决问题，学会用建立图并对其进行遍历，提高实际编程能力及程序调试能力。

二、实验内容问题描述：建立有向图，并用深度优先搜索和广度优先搜素。

输入图中节点的个数和边的个数，能够打印出用邻接表或邻接矩阵表示的图的储存结构。

三、实验仪器与设备计算机，Code::Blocks。

四、实验原理用邻接表存储一个图，递归方法深度搜索和用队列进行广度搜索，并输出遍历的结果。

五、实验程序及结果#define INFINITY 10000 /* 无穷大*/#defi ne MAX_VERTEX_NUM 40#defi ne MAX 40#i nclude<stdlib.h>#i nclude<stdio.h>#in clude<c oni o.h>#i nclude<stri ng.h>typedef struct ArCell{int adj;}ArCell,AdjMatrix[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM];typedef struct{ char n ame[20];实验项目名称：图的遍历}in fotype;typedef struct{ in fotype vexs[MAX_VERTEX_NUM];AdjMatrix arcs;int vex nu m,arc num;}MGraph;int LocateVex(MGraph *G,char* v){ int c = -1,i;for(i=0;i<G->vex nu m;i++)if(strcmp(v,G->vexs[i]. name)==0){ c=i; break;}return c;}MGraph * CreatUDN(MGraph *G)〃初始化图，接受用户输入{int i,j,k,w;char v1[20],v2[20];printf("请输入图的顶点数，弧数:");sca nf("%d%d",&G->vex num,&G->arc num);printf("结点名字:\n");for(i=0;i<G->vex nu m;i++){prin tf("No.%d:",i+1);sca nf("%s",G->vexs[i]. name);}for(i=0;i<G->vex nu m;i++)for(j=0;j<G->vex nu m;j++)G->arcs[i][j].adj=INFINITY;printf("请输入一条边依附的两个顶点和权值:\n");for(k=0;k<G->arc nu m;k++){printf("第%d 条边:\n",k+1);printf("起始结点:");sca nf("%s",v1);printf("结束结点:");sca nf("%s",v2);//printf(” 边的权值:");//sca nf("%d",&w);i=LocateVex(G,v1); j=LocateVex(G,v2);if(i>=0&&j>=0){//G->arcs[i][j].adj=w;G->arcs[j][i]=G->arcs[i][j];}}return G;}int FirstAdjVex(MGraph *G ,int v){int i;if(v<=0 && v<G->vex num){ //v 合理for(i=0;i<G->vex nu m;i++)if(G->arcs[v][i].adj!=INFINITY)return i;} return -1;} void VisitFu nc(MGraph *G ,int v){printf("%s ",G->vexs[v].name);}int NextAdjVex(MGraph *G ,int v,int w){int k;if(v>=0 && v<G->vex num && w>=0 && w<G->vex num)//v,w 合理{for( k=w+1;k<G->vex nu m;k++)if(G->arcs[v][k].adj!=INFINITY)return k;}return -1;}in t visited[MAX];void DFS(MGraph *G,int v)〃从第v个顶点出发递归地深度优先遍历图G {int w;visited[v]=1;VisitFunc(G,v);//访问第v个结点for(w=FirstAdjVex(G ,v);w>=O;w=NextAdjVex(G ,v,w))if(!visited[w]){DFS(Gw);prin tf("%d ",G->arcs[v][w]);}}void DFSTraverse(MGraph *G,char *s)//深度优先遍历{in t v,k;for(v=O;v<G->vex num ;v++)visited[v]=O;k=LocateVex(Gs);if(k>=0&&k<G->vex num){for(v=k;v>=0;v__){if(!visited[v])DFS(Gv);}for(v=k+1;v<G->vex nu m;v++)if(!visited[v])DFS(Gv);}}typedef struct Qnode{int vex num;struct Qnode *n ext;}QNode,*QueuePtr;typedef struct{QueuePtr front;QueuePtr rear;}Lin kQueue;int Ini tQueue(Li nkQueue *Q){Q->fro nt=Q->rear=(QueuePtr)malloc(sizeof(QNode));if(!Q->fro nt)exit(O);Q->fro nt-> next=NULL;return 1;}void En Queue(L in kQueue *Q,i nt a ){QueuePtr p;p=(QueuePtr)malloc(sizeof(QNode));if(!p)exit(0);p->vex num=a;p-> next=NULL;Q->rear- >n ext=p;Q->rear=p;}int DeQueue(L in kQueue *Q,int *v){ QueuePtr p;if(Q->fr on t==Q->rear){printf("结点不存在!\n");exit(0);}p=Q->fr ont->n ext;*v=p->vex num;Q->front->n ext=p->n ext;if(Q->rear==p)Q->fro nt=Q->rear;return *v;}int QueueEmpty(L in kQueue *Q){if(Q->rear==Q->fro nt)return 0;return 1;}int Visited[MAX];void BFSTraverse(MGraph *G,char *str)〃广度优先遍历{int w,u,v,k;Lin kQueue Q,q; for(v=0;v<G->vex num ;v++) Visited[v]=O; Ini tQueue(&Q);I nitQueue(&q); k=LocateVex(Gstr);for(v=k;v>=0;v__) if(!Visited[v]){Visited[v]=1;VisitFu nc(G,v);EnQueue(&Q,v);//v 入队while(!QueueEmpty(&Q)){DeQueue(&Q,&u);〃出队for(w=FirstAdjVex(G ,u);w>=0;w=NextAdjVex(G ,u,w)) if(!Visited[w]) {Visited[w]=1;VisitFu nc(G,v);En Queue(&Q,w);}}}for(v=k+1;v<G->vex nu m;v++)if(!Visited[v]){Visited[v]=1;VisitFu nc(G,v);EnQueue(&Q,v);//v 入队while(!QueueEmpty(&Q)){DeQueue(&Q,&u);〃出队for(w=FirstAdjVex(G ,u);w>=0;w=NextAdjVex(G ,u,w)) if(!Visited[w]) {Visited[w]=1;VisitFu nc(G,v);En Queue(&Q,w);}}}}void mai n(){MGraph *G,b;char v[10];G=CreatUDN (&b);printf("请输入起始结点名称："); sea nf("%s",v);printf("\n深度优先遍历:\n");DFSTraverse(Qv)；printf("\n广度优先遍历:\n");BFSTraverse(Qv)； geteh();}六、实验总结实验要求输入图中节点的个数和边的个数，能够打印出用邻接表或邻接矩阵表示的图的储存结构。

数据结构图的遍历实验报告

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

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

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

遍历分DFS和BFS两种算法，并分别以递归和非递归形式实现。

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

遍历过程中借助了栈和队列的存储结构。

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

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

操作结果：若G中存在顶点u，则返回该顶点在图中位置；否则返回其他信息。

createudn( & G)；初始条件：图G 存在。

操作结果：创建无向图。

createdn( & G)；初始条件：图G 存在。

操作结果：创建有向图。

createudg( & G)；初始条件：图G 存在。

操作结果：创建无向网。

createdg(& G)；初始条件：图G 存在。

操作结果：创建有向网。

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

数据结构实验报告图的遍历

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

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

在本实验中，我们将讨论图的遍历算法，并通过实验验证其正确性和效率。

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

在实验中，我们实现了深度优先搜索算法，并对其进行了测试。

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

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

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

在实验中，我们也实现了广度优先搜索算法，并对其进行了测试。

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

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

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

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

这些算法的实现和测试为我们进一步深入研究图的相关问题提供了重要的基础。

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

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

我们相信这些算法的研究和应用将为我们在图相关问题的研究中提供重要的帮助。

数据结构实验报告图的遍历讲解

数据结构试验报告实验四图的存储及应用实验题目：图的遍历问题专业班级：计科系1405班组长：张纪远（2014100518）组员：周振军（2014100551）朱新祥（2014100552）梁丽蓉（2014100526）段慧娟（2014100512）2016年 6月1日实验报告实验类型__综合设计__实验室_软件实验室三__一、实验题目图的存储及应用二、实验目的和要求1．掌握图的存储思想及其存储实现2．掌握图的深度、广度优先遍历算法思想及其程序实现3．掌握图的常见应用算法的思想及其程序实现三、需求分析1．问题描述使用菜单实现图的相关算法,如键盘输入以下结点数据：太原、成都、北京、上海、天津、大连、河北，建立一个有向图或无向图（自定）的邻接表并输出该邻接表；在图的邻接表的基础上计算各顶点的度，并输出；以有向图的邻接表为基础实现输出它的拓扑排序序列；采用邻接表存储实现无向图的深度优先遍历；采用邻接表存储实现无向图的广度优先遍历；采用邻接矩阵存储实现无向图的最小生成树的 PRIM 算法2.设计分析调用菜单项，分别调用相应的子函数。

注意顶点存储地名，使用字符数组来实现。

3.结构类型定义typedef char vextype[10];/*顶点数据类型*/typedef int edgetype;/*边数据类型*/typedef struct{vextype vex[MAXSIZE];edgetype arc[MAXSIZE][MAXSIZE];int vexnum,arcnum;}Mgraph;typedef struct node{int adjvex;struct node *next}EdgeNode;typedef struct node{vextype vex;EdgeNode * firstedge;}VexNode;typedef struct{VexNode adjvex[MAXSIZE];int n,e;}ALGraph;四、概要设计为了实现上述程序功能，代码如下：#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<string.h>typedef struct node{//边表结点int adj;//边表结点数据域struct node *next;}node;typedef struct vnode{//顶点表结点char name[20];node *fnext;}vnode,AList[20];typedef struct{AList List;//邻接表int v,e;//顶点树和边数}*Graph;//建立无向邻接表Graph CreatDG(){Graph G;int i,j,k;node *s;G=malloc(20*sizeof(vnode));printf("请输入图的顶点数和边数(空格隔开)：");scanf("%d%d",&G->v,&G->e);//读入顶点数和边数for(i=0;i<G->v;i++){printf("请输入图中第%d元素：",i+1);scanf("%s",G->List[i].name);//读入顶点信息G->List[i].fnext=NULL;//边表置为空表}for(k=0;k<G->e;k++){printf("请请输入第%d条边的两顶点序号(空格隔开)：",k+1);scanf("%d%d",&i,&j);//读入边（Vi,Vj）的顶点对序号;s=(node *)malloc(sizeof(node));//生成边表结点s->adj=j;s->next=G->List[i].fnext;G->List[i].fnext=s;//将新结点*s插入顶点Vi的边表头部s=(node *)malloc(sizeof(node));s->adj=i;//邻接点序号为is->next=G->List[j].fnext;G->List[j].fnext=s;// 将新结点*s插入顶点Vj的边表头部}return G;}//有向邻接图Graph CreatAG(){Graph G;int i,j,k;node *q;G=malloc(20*sizeof(vnode));printf("请输入图的顶点数和边数【空格隔开】：");scanf("%d%d",&G->v,&G->e);for (i=0;i<G->v;i++){printf("请输入图中第%d元素：",i+1);scanf("%s",&G->List[i].name); //读入顶点信息G->List[i].fnext=NULL;}for (k=0;k<G->e;k++){printf("请请输入第%d边的两顶点序号【空格隔开】：",k+1);scanf("%d%d",&i,&j);q=(node *)malloc(sizeof(node)); //生成新边表结点sq->adj=j; //邻接点序号为jq->next=G->List[i].fnext;G->List[i].fnext=q;}return G;}//输出图的邻接表void Print(Graph G){int i;node *p;printf("\t=======邻接表========\n");for(i=0;i<G->v;i++){p=G->List[i].fnext;printf("%d | %3s",i,G->List[i].name);while(p){printf("->%3s",G->List[p->adj].name);printf("->%d",p->adj);p=p->next;}printf("\n");}}typedef struct {char vex[20];}Lists[20];typedef struct{Lists l;int edge[20][20];//邻接矩阵int v1,e1;//顶点数和弧数}AGraph;typedef struct{int data; /* 某顶点与已构造好的部分生成树的顶点之间权值最小的顶点 */ int lowcost; /* 某顶点与已构造好的部分生成树的顶点之间的最小权值 */ }ClosEdge[20]; /* 用普里姆算法求最小生成树时的辅助数组 */void CreateAN(AGraph *G1){/* 构造邻接矩阵结构的图G */int i,j,k,w;printf("请输入图的顶点数和边数（空格隔开）：");scanf("%d%d",&G1->v1,&G1->e1);//读入顶点数和边数for(i=1;i<=G1->v1;i++){printf("请输入图%d号元素：",i);scanf("%s",&G1->l[i].vex);//读入顶点信息}for(i=1;i<=G1->v1;i++)//初始化邻接矩阵for(j=1;j<=G1->v1;j++)G1->edge[i][j] = 9;for(k=1;k<=G1->e1;k++){printf("请输入两顶点及边的权值（空格隔开）：");scanf("%d%d%d",&i,&j,&w);G1->edge[i][j]=w;G1->edge[j][i]=w;}}void PrintAN(AGraph *G1){int i,j;printf("\t=======邻接矩阵========\n");for(i=1;i<=G1->v1;i++){for(j=1;j<=G1->v1;j++)printf("%3d",G1->edge[i][j]);printf("\n");}}//输出各顶点的度数void Du(Graph G){int i,j;node *p;printf("\n<----各点度数---->\n");for(i=0;i<G->v;i++){p=G->List[i].fnext;printf("顶点%2s的度为：",G->List[i].name);j=0;while(p){j++;p=p->next;}printf("%d\n",j);}}//栈typedef struct stack{int x;struct stack *next;}stack;int push(stack *s,int i){stack *p;p=(stack *)malloc(sizeof(stack));p->x=i;p->next=s->next;s->next=p;return 1;}int pop(stack *s,int j){stack *p=s->next;//保存栈顶指针j=p->x;s->next=p->next; //将栈顶元素摘下free(p);//释放栈顶空间return j;}//拓扑排序void Topo(Graph G,stack *s){int i,k, count;int j=0;int indegree[20]={0};node *p;for(i=0;i<G->v;i++){p=G->List[i].fnext;;while(p!=NULL){indegree[p->adj]++;p=p->next;}}for(i=0;i<G->v;i++)if(indegree[i]==0)push(s,i);count=0;while(s->next!=NULL){i=pop(s,j);printf("%2s ",G->List[i].name);++count;for(p=G->List[i].fnext;p!=NULL;p=p->next){ k=p->adj;if(!(--indegree[k]))push(s,k);}}if(count<G->v) printf("有回路!");}void DFS(Graph G,int i,int flag[]){node *p;printf("%2s ",G->List[i].name);flag[i]=1;p=G->List[i].fnext;while(p){if(!flag[p->adj])DFS(G,p->adj,flag);p=p->next;}}//深度优先遍历void DFSTravel(Graph G){int i;int flag[20];//标志数组for(i=0;i<G->v;i++)flag[i]=0;for(i=0;i<G->v;i++)if(!flag[i])DFS(G,i,flag);}//建立队列typedef struct{int *elem;int front, rear;}*Queue;//队列初始化void InitQueue(Queue Q){Q->elem=(int *)malloc(20*sizeof(int));if(!Q->elem)exit(0);Q->front=Q->rear=0;}//入队void Enter(Queue Q, int e){if((Q->rear + 1)%20!= Q->front)Q->elem[Q->rear ]=e;elseprintf("队列满!\n");Q->rear=(Q->rear+1)%20;}//出队void Leave(Queue Q, int e){if(Q->rear != Q->front)e=Q->elem[Q->front];elseprintf("队列空!\n");Q->front=(Q->front+1)%20;}//广度优先遍历void BFSTravel(Graph G){Queue Q;node *p;int i,j=0;int flag[20];//标志数组Q=malloc(sizeof(20));InitQueue(Q);for(i=0;i<G->v;i++)flag[i]=0;for(i=0;i<G->v;i++)if(flag[i]==0){flag[i]=1;printf("%2s",G->List[i].name);Enter(Q,i);while(Q->front!=Q->rear){Leave(Q,j);//队头元素出队并置为jp=G->List[j].fnext;while(p!=NULL){if(flag[p->adj]==0){printf("%2s ",G->List[p->adj].name);flag[p->adj]=1;Enter(Q,p->adj);}p=p->next;}}}}int minimum(ClosEdge cl,int vnum){int i;int w,p;w=1000;for(i=1;i<=vnum;i++)if(cl[i].lowcost!=0&&cl[i].lowcost<w){w=cl[i].lowcost;p=i;}return p;}void Prim(AGraph *G1,int u){ClosEdge closedge;int i,j,k;for(j=1;j<=G1->v1;j++) /* 辅助数组初始化 */if(j!=u){closedge[j].data=u;closedge[j].lowcost=G1->edge[u][j];}closedge[u].lowcost=0; /* 初始，U={u} */for(i=1;i<G1->v1;i++){k=minimum(closedge,G1->v1); /* 求出生成树的下一个顶点 */printf("%d-----%d\n",closedge[k].data,k); /* 输出生成树的边 */closedge[k].lowcost=0; /* 第k顶点并入U集 */for(j=1;j<=G1->v1;j++) /* 新顶点并入U后，修改辅助数组*/if(G1->edge[k][j]<closedge[j].lowcost){closedge[j].data=k;closedge[j].lowcost=G1->edge[k][j];}}}//菜单列表void menu(){printf("\t**********************图的遍历问题**********************\n");printf("\t\t------- 1.建立无向邻接图 ---------\n");printf("\t\t------- 2.建立有向邻接图 ---------\n");printf("\t\t------- 3.建立无向邻接矩阵 ---------\n");printf("\t\t------- 4.输出各顶点的度 ---------\n");printf("\t\t------- 5.拓扑排序 ---------\n");printf("\t\t------- 6.深度优先遍历 ---------\n");printf("\t\t------- 7.广度优先遍历 ---------\n");printf("\t\t------- 8.prim算法生成最小生成树---------\n");printf("\t\t------- 9-退出 ---------\n");printf("\t********************************************************\n"); }//主函数void main(){Graph G;AGraph G1;int choice,u;stack *s=(stack *)malloc(sizeof(stack));s->next =NULL;while(1){menu();printf("请输入选择:");scanf("%d",&choice);switch(choice){case 1:G=CreatDG();Print(G);printf("\n\n");break;case 2:G=CreatAG();Print(G);printf("\n\n");break;case 3:CreateAN(&G1);PrintAN(&G1);printf("\n\n");break;case 4:Du(G);printf("\n\n");break;case 5:printf("拓扑排序:");Topo(G,s);printf("\n\n");break;case 6:printf("深度优先遍历:");DFSTravel(G);printf("\n\n");break;case 7:printf("广度优先遍历:");BFSTravel(G);printf("\n\n");break;case 8:printf("请输入起点序号:");scanf("%d",&u);printf("Prim算法:\n");Prim(&G1,u);printf("\n");break;case 9: exit(0);default: printf("输入错误,请重新输入：\n\n ");}}}五、使用说明1、程序名为实验图的遍历.exe，运行坏境为VC6.0.程序执行后显示如图所示：2、建立无向邻接图3、输出各顶点的度4、进行深度优先遍历5、进行广度优先遍历6、建立有向邻接图7、拓扑排序8、建立无向邻接矩阵9、prim算法生成最小生成树八、实验总结通过对本次试验的学习，使我们明白了合作分工的重要性，这并不是一个容易的过程，中间碰到了许多问题，但我们都一一解决，有关于图这部分的内容很复杂，但是却非常重要，掌握好图的遍历有助于我们提升今后解决实际问题的能力，对我们非常有帮助。

图的遍历数据结构实验报告讲述

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

图的遍历操作实验报告

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");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深度优先遍历序列： %c\n",G->vexs[i]);visited[i]=TRUE;for(j=0;jn;j++)if(G->edges[i][j]==1 && visited[j]!=1) ////////////////DFSM(G,j);}void BFSM(MGraph *G,int k){ int i,j;CirQueue Q;InitQueue(&Q);printf("\n\t\t广度优先遍历序列：%c\n",G->vexs[k]);visited[k]=TRUE;EnQueue(&Q,k);while(!QueueEmpty(&Q)){ i=DeQueue(&Q);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 ");printf("\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) { case 1: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; case 3: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。

图的遍历数据结构实验报告

图的遍历数据结构实验报告图的遍历数据结构实验报告1. 实验目的本实验旨在通过使用图的遍历算法，深入理解图的数据结构以及相关算法的运行原理。

2. 实验背景图是一种非线性的数据结构，由顶点和边组成。

图的遍历是指按照某种规则，从图中的一个顶点出发，访问图中的所有顶点且仅访问一次的过程。

3. 实验环境本次实验使用的操作系统为Windows 10，编程语言为Python3.8，使用的图数据结构库为NetworkX。

4. 实验步骤4.1 创建图首先，我们使用NetworkX库创建一个有向图。

通过调用add_nodes_from()方法添加顶点，并调用add_edge()方法添加边，构建图的结构。

4.2 深度优先搜索（DFS）接下来，我们使用深度优先搜索算法来遍历这个图。

深度优先搜索是一种递归的遍历法，从一个顶点开始，沿着深度方向访问图中的顶点，直到不能继续深入为止。

4.3 广度优先搜索（BFS）然后，我们使用广度优先搜索算法来遍历这个图。

广度优先搜索是一种先访问离起始顶点最近的顶点的遍历法，从一个顶点开始，依次访问与之相邻的顶点，直到访问完所有的顶点为止。

5. 实验结果我们根据深度优先搜索和广度优先搜索算法，分别得到了图的遍历结果。

通过实验可以观察到每种遍历方式所访问的顶点顺序以及所需的时间复杂度。

6. 结论通过本次实验，我们了解了图的遍历数据结构及相关算法的原理和实现方式。

深度优先搜索和广度优先搜索算法适用于不同的场景，可以根据具体情况选择合适的算法进行图的遍历。

附件：无附录：本文所涉及的法律名词及注释：- 图：由结点和边组成的非线性数据结构。

- 顶点：图中的每个元素都称为顶点，也称为结点。

- 边：顶点之间的连接关系称为边。

数据结构实验五---图的遍历及其应用实现