图的遍历与最小生成树

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第15讲图的遍历

第15讲图的遍历

V6
V8
V8
V7
V5 深度优先生成树
V8 V1
V2
V3
V4 V5 V6 V7
V8 广度优先生成树
27
例A
B
CD E
F
GH
I
K
J
L
M
A
D
G
LCF
KI E
H M
JB
深度优先生成森林
28
二、图的连通性问题
▪1、生成树和生成森林
▪ 说明
G
▪ 一个图可以有许多棵不同的生成树
KI
▪ 所有生成树具有以下共同特点:
g.NextAdjVex(v, w))
{
if (g.GetTag(w) == UNVISITED)
{
g.SetTag(w, VISITED);
g.GetElem(w, e);
Visit(e);
q.InQueue(w);
}
}}}
24
一、图的遍历 两种遍历的比较
V0
V1 V4
V0
V1 V4
V3
V2 V5
16
一、图的遍历
广度优先遍历序列?入队序列?出队序列?
V1
V2
V3
V1
V4
V5 V6
V7
V8
遍历序列: V1
17
一、图的遍历
广度优先遍历序列?入队序列?出队序列?
V1
V2
V3
V2 V3
V4
V5 V6
V7
V8
遍历序列: V1 V2 V3
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一、图的遍历
广度优先遍历序列?入队序列?出队序列?
V1
V2

求最小生成树问题,常用的方法

求最小生成树问题,常用的方法

求最小生成树问题,常用的方法最小生成树(Minimum Spanning Tree)问题是一个经典的图论问题,其涉及到给定一个加权无向图,求其最小的生成树。

在实际问题中,求解最小生成树问题非常重要。

例如,最小生成树问题被广泛应用于网络设计、电路布线、机器学习等众多领域。

本文将介绍求解最小生成树问题的常用方法,包括Kruskal算法、Prim算法和Boruvka算法。

我们将详细介绍这些算法的原理和步骤,并给出各种算法的优缺点和适用情况。

1. Kruskal算法Kruskal算法是一种基于贪心策略的算法。

它首先将所有边按照权重大小排序,然后从小到大遍历边。

对于每个边,如果它连接了两个不同的连通块,则将这两个连通块合并成一个。

重复这个过程,直到所有的边都被考虑完。

最终的联通块就构成了最小生成树。

Kruskal算法具有简单、高效、容易实现的特点。

它的时间复杂度为O(E log E),其中E为边的数量。

Kruskal 算法的实现需要使用并查集。

Kruskal算法的优点是它是一种局部最优的策略,因此它能够在众多情况下得到最优解。

另外,它能够处理稀疏图和稠密图,因为它不需要全局访问图的结构。

2. Prim算法Prim算法也是一种基于贪心策略的算法。

它从一个任意的节点开始,不断加入与已经加入的节点相邻的最短边,直到所有节点都被加入。

这个过程类似于将一个连通块逐渐扩张为最小生成树。

Prim算法的时间复杂度为O(E log V),其中E为边的数量,V为节点的数量。

Prim算法的实现需要使用堆数据结构来进行边的最短距离的管理。

Prim算法的优点是它比Kruskal算法更加容易实现和理解。

另外,Prim算法能够处理不连通图,因为它从任意一个节点开始加入边。

此外,Prim算法也能够处理含有负权重的边的图。

3. Boruvka算法Boruvka算法是一种基于分治策略的算法。

它首先将所有的节点看作单独的连通块,然后每个连通块都选择当前权重最小的边加入。

graph

graph
算法流程: 维护一个集合,一开始集合的元素为任意一点,每次找到 一条权值最小的边,且该边连接了集合内一点和集合外一点, 将这条边加入到最小生成树中,并且将集合外一点加入到集合 内。循环往复,直到所有的点都被加入了集合内。 prim算法实质上就是模拟了一课最小生成树的生长过程。 关于具体实现,可以维护一个堆,里面存放所有横跨集合 内一点和集合外一点的边的权值。选取一条边后,则要重新维 护堆,删去一些边,再加入一些边,由于每条边只入堆一次, 出堆一次,因此总的复杂度是ElogE的。
割顶: 连通图中的一个点,如果删去这个点和相关的边, 那么整个图就不再连通了。 (这里只讨论无向图中的桥和割顶) B A F E C D
在左图中,DE之间的边即为这张图中唯 一的一个桥。
而D,E则分别为这张图中的两个割顶。
G
桥和割顶
A B
A
F E C D G C D
B
E F
在dfs树中,我们不难发现,对于一个桥,必 然没有一条返祖边跨越这条边,反之,则必然 存在一条返祖边跨越这条边。
}
例2、phoneline (USACO)
有N(1<=n<=1000)个点,M(1<=m<=10000)条边, 寻找一条从结点1到结点N的路径,使得其中各 边长度的最大值最小。并且给定一个整数 K(0<=k<=300),可以使路径中的K条边长度变为 零。求最小的那个最大值。 乍看和最短路没有关系,因为要求最大值最小。
时间复杂度同最短路径
Sec.3 最小生成树
最小生成树的定义:对于一个连通的带权图,选取一些边,使 得整个图连通,并且所选边的权值和最小。这些边与点所构成 的集合就是最小生成树。
3
4 4
3

计算机中图的名词解释

计算机中图的名词解释

计算机中图的名词解释在计算机领域中,图(Graph)是一种常见的数据结构,用于描述对象之间的关系和相互作用。

图的概念最早由数学家欧拉提出,并且在计算机科学中得到广泛运用。

本文将从图的基本概念和操作开始,逐步介绍计算机中图的相关术语和应用。

1. 图的基本概念图由节点(Node)和边(Edge)组成。

节点表示对象或实体,边表示节点之间的连接关系。

图可以分为有向图(Directed Graph)和无向图(Undirected Graph)。

在有向图中,边具有方向性,表示从一个节点流向另一个节点;而在无向图中,边没有方向性,表示两个节点之间的相互关系。

2. 图的存储方式为了在计算机中表示和处理图,常见的存储方式有邻接矩阵(Adjacency Matrix)和邻接表(Adjacency List)。

邻接矩阵是一个二维数组,其中行和列表示节点,矩阵的值表示节点之间是否有边相连。

邻接表则使用链表的形式来表示节点之间的连接关系,每个节点对应一个链表,链表中存储了与该节点相连的其他节点。

3. 图的遍历图的遍历是指沿着图中的路径,依次访问所有节点的过程。

常见的图遍历算法有深度优先搜索(Depth-First Search)和广度优先搜索(Breadth-First Search)。

深度优先搜索先选择一个起始节点,沿着路径一直深入直到无法继续,然后回溯到其他未访问的节点,继续深入;而广度优先搜索则是从起始节点开始,并逐层扩展,逐层访问。

4. 最短路径算法最短路径算法用于计算两个节点之间的最短路径,即路径上边的权值之和最小。

其中,最常用的最短路径算法是狄克斯特拉算法(Dijkstra Algorithm)。

该算法通过逐步更新节点到其他节点的距离,找到起始节点到目标节点的最短路径。

5. 拓扑排序拓扑排序(Topological Sorting)是一种对有向无环图进行排序的算法。

在有向图中,如果节点 A 的边指向节点 B,那么 B 必须在 A 之后才能出现在排序结果中。

七图

七图

n图的基本概念n图的存储结构n图的遍历与连通性n最小生成树n最短路径n活动网络7.1图的基本概念n图定义图是由顶点集合(vertex)及顶点间的关系集合组成的一种数据结构:Graph=( V, E )其中V= { x| x ∈某个数据对象}是顶点的有穷非空集合;E= {(x, y) |x, y ∈V }或E= {<x, y>|x, y ∈V&& Path(x, y)}是顶点之间关系的有穷集合,也叫做边(edge)集合。

Path(x, y)表示从x 到y 的一条单向通路, 它是有方向的。

n有向图与无向图在有向图中,顶点对<x, y>是有序的。

在无向图中,顶点对(x, y)是无序的。

n完全图若有n 个顶点的无向图有n(n-1)/2 条边, 则此图为完全无向图。

有n 个顶点的有向图有n(n-1) 条边, 则此图为完全有向图。

邻接顶点如果(u, v) 是E(G) 中的一条边,则称u 与v 互为邻接顶点。

n权某些图的边具有与它相关的数,称之为权。

这种带权图叫做网络。

n 子图设有两个图G =(V ,E )和G ,=(V ,,E ,)。

若V ,⊆V 且E,⊆E ,则称图G ,是图G 的子图。

n顶点v 的入度是以v 为终点的有向边的条数, 记作ID(v ); n顶点v 的出度是以v 为始点的有向边的条数, 记作OD(v )。

n 在有向图中, 顶点的度等于该顶点的入度与出度之和。

n 路径在图G =(V , E ) 中, 若从顶点v i 出发, 沿一些边经过一些顶点v p 1, v p 2, …, v pm ,到达顶点v j 。

则称顶点序列( v i v p 1 v p 2 ... v pm v j )为从顶点v i 到顶点v j 的路径。

它经过的边(v i , v p 1)、(v p 1, v p 2)、...、(v pm ,v j )应是属于E 的边。

n 路径长度u 非带权图的路径长度是指此路径上边的条数。

生成树算法的三个步骤

生成树算法的三个步骤

生成树算法的三个步骤生成树是图论中的重要概念,它描述了一个连通图的一个子图,该子图包含了图中的所有顶点,并且是无环的。

生成树算法是用来找到一个连通图的生成树的一种方法。

本文将介绍生成树算法的三个步骤:图的遍历、边的选择和生成树的构建。

一、图的遍历图的遍历是生成树算法的第一步,它的目的是将图中的所有顶点访问一遍。

常用的图的遍历算法有深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。

深度优先搜索是通过递归的方式进行遍历,从某个顶点开始,先访问它的一个邻接顶点,然后再递归地访问该邻接顶点的邻接顶点,直到所有顶点都被访问过。

广度优先搜索是通过队列的方式进行遍历,从某个顶点开始,先访问它的所有邻接顶点,然后再依次访问这些邻接顶点的邻接顶点,直到所有顶点都被访问过。

二、边的选择边的选择是生成树算法的第二步,它的目的是选择一些边,使得这些边构成一个连通图的生成树。

常用的边的选择算法有最小生成树算法和最大生成树算法。

最小生成树算法的目标是选择一些边,使得这些边的权值之和最小。

常用的最小生成树算法有普里姆算法和克鲁斯卡尔算法。

普里姆算法是从一个顶点开始,每次选择一条最小权值的边,将该边连接的顶点加入到生成树中,直到所有顶点都被加入到生成树中。

克鲁斯卡尔算法是先将所有边按照权值从小到大排序,然后依次选择权值最小的边,如果这条边连接的两个顶点不在同一个连通分量中,则将这条边加入到生成树中。

最大生成树算法的目标是选择一些边,使得这些边的权值之和最大。

常用的最大生成树算法有逆克鲁斯卡尔算法和逆普里姆算法。

逆克鲁斯卡尔算法和逆普里姆算法的原理与克鲁斯卡尔算法和普里姆算法相反。

三、生成树的构建生成树的构建是生成树算法的第三步,它的目的是根据选择的边构建一个生成树。

生成树可以用邻接矩阵或邻接表来表示。

邻接矩阵是一个二维数组,其中的元素表示两个顶点之间是否有边。

邻接表是一种链表的数据结构,其中的每个节点表示一个顶点,节点的值表示该顶点的邻接顶点。

第7章 图3图的遍历PPT课件

第7章 图3图的遍历PPT课件

123
1
AB
E
A
7D C5 G4
7D
23
B
E
C5 G4
6F H
I
89
前进 回退
深度优先搜索过程
6F H
I
89
深度优先搜索树
7
LOGO
•由以上图示过程可知,深度遍历是一个递归的过程
8
voLidOGTOraverseGraph(AdjMatrix *g)/*算法7.3
{ int vi; for(vi=0;vi<g->vexnum;vi++) visited[vi]=False; //访问标志数组初始 for(vi=0;vi<g->vexnum;vi++) //循环调用深度遍历连通子图的操作 if (!visited[vi]) DepthFirstSearch74(g,vi); //若图g是连通图,则此循环 调用函数只执行一次 //DepthFirstSearch75(g,vi); //DepthFirstSearch77(g,vi); //BreadthFirstSearch(g,vi)9; }
w=NextAdjVertex(g,v0,w);
/*找下一个邻接点*/
}}
12
12
B
E
C4 G3
w=3
H
6
void DepthFirstSearch74(AdjMatrix *g, int v0)/*算法7.4, 未具LO体GO展开邻接矩阵(邻接表)的深度优先遍历算法*/
{ int w;
v0=‘A’ v0=‘B’ v0=‘E’ v0=‘G’
visited[v0]=True;

《数据结构》第 7 章 图

《数据结构》第 7 章 图

v3
v4 v5 v4
v3
v5 v4
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v5 v4
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v5 v4
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v5

一个图可以有许多棵不同的生成树。 所有生成树具有以下共同特点: 生成树的顶点个数与图的顶点个数相同; 生成树是图的极小连通子图; 一个有 n 个顶点的连通图的生成树有 n-1 条边; 生成树中任意两个顶点间的路径是唯一的; 在生成树中再加一条边必然形成回路。 含 n 个顶点 n-1 条边的图不一定是生成树。
A1 = {< v1, v2>, < v1, v3>, < v3, v4>, < v4, v1>} v1 v2
有向图
v3
v4
制作:计算机科学与技术学院 徐振中
数据结构 边:若 <v, w>∈VR 必有<w, v>∈VR,则以 无序对 (v, w) 代表这两个有序对,表示 v 和 w 之 间的一条边,此时的图称为无向图。 G2 = (V2, E2) V2 = {v1, v2, v3, v4, v5}
第七章 图
E2 = {(v1, v2), (v1, v4), (v2, v3), (v2, v5) , (v3, v4), (v3, v5)} v1
G2
v3
v2
无向图
v4
v5
制作:计算机科学与技术学院 徐振中
数据结构
第七章 图
例:两个城市 A 和 B ,如果 A 和 B 之间的连线的涵义是 表示两个城市的距离,则<A, B> 和 <B, A> 是相同的, 用 (A, B) 表示。 如果 A 和 B 之间的连线的涵义是表示两城市之 间人口流动的情况,则 <A, B> 和 <B, A> 是不同的。 北京 <北京,上海> (北京,上海) <上海,北京> <北京,上海> 北京 上海 上海

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。

图论及应用习题答案

图论及应用习题答案

图论及应用习题答案图论及应用习题答案图论是数学中的一个分支,研究的是图的性质和图之间的关系。

图论在现实生活中有着广泛的应用,涵盖了许多领域,如计算机科学、通信网络、社交网络等。

本文将为读者提供一些关于图论及应用的习题答案,帮助读者更好地理解和应用图论知识。

1. 图的基本概念题目:下面哪个不是图的基本概念?A. 顶点B. 边C. 路径D. 线段答案:D. 线段。

图的基本概念包括顶点、边和路径。

线段是指两个点之间的连线,而在图论中,我们使用边来表示两个顶点之间的关系。

2. 图的表示方法题目:以下哪个不是图的表示方法?A. 邻接矩阵B. 邻接表C. 边列表D. 二叉树答案:D. 二叉树。

图的表示方法包括邻接矩阵、邻接表和边列表。

二叉树是一种特殊的树结构,与图的表示方法无关。

3. 图的遍历算法题目:以下哪个不是图的遍历算法?A. 深度优先搜索B. 广度优先搜索C. 迪杰斯特拉算法D. 克鲁斯卡尔算法答案:D. 克鲁斯卡尔算法。

图的遍历算法包括深度优先搜索和广度优先搜索,用于遍历图中的所有顶点。

迪杰斯特拉算法是用于求解最短路径的算法,与图的遍历算法有所不同。

4. 最小生成树题目:以下哪个算法不是用于求解最小生成树?A. 克鲁斯卡尔算法B. 普里姆算法C. 弗洛伊德算法D. 公交车换乘算法答案:D. 公交车换乘算法。

最小生成树是指包含图中所有顶点的一棵树,使得树的边的权重之和最小。

克鲁斯卡尔算法和普里姆算法是常用的求解最小生成树的算法,而弗洛伊德算法是用于求解最短路径的算法,与最小生成树问题有所不同。

5. 图的应用题目:以下哪个不是图的应用?A. 社交网络分析B. 路径规划C. 图像处理D. 数字逻辑电路设计答案:D. 数字逻辑电路设计。

图的应用广泛存在于社交网络分析、路径规划和图像处理等领域。

数字逻辑电路设计虽然也涉及到图的概念,但与图的应用有所不同。

总结:图论是一门重要的数学分支,具有广泛的应用价值。

通过本文提供的习题答案,读者可以更好地理解和应用图论知识。

图学基础教程习题集答案

图学基础教程习题集答案

图学基础教程习题集答案第一章:图学基本概念1. 图的定义是什么?答案:图是由顶点(或称为节点)和边组成的数学结构,其中边是顶点之间的连接。

2. 什么是有向图?答案:有向图是一种图,其中的边具有方向性,从一个顶点指向另一个顶点。

第二章:图的表示方法1. 邻接矩阵的优缺点是什么?优点:易于实现,可以快速判断任意两个顶点之间是否存在边。

缺点:空间复杂度高,对于稀疏图来说效率较低。

2. 邻接表的优缺点是什么?优点:空间效率高,对于稀疏图特别适用。

缺点:需要额外的时间来检查两个顶点之间是否存在边。

第三章:图的遍历1. 深度优先搜索(DFS)的基本思想是什么?答案:从图中的一个顶点开始,沿着边尽可能深地搜索,直到无法继续,然后回溯到上一个顶点,继续搜索其他路径。

2. 广度优先搜索(BFS)的基本思想是什么?答案:从图中的一个顶点开始,逐层遍历所有可达的顶点,直到所有顶点都被访问过。

第四章:最小生成树1. 最小生成树问题的定义是什么?答案:在无向图中,最小生成树是一棵连接所有顶点的树,且边的总权重最小。

2. Kruskal算法的基本步骤是什么?答案:Kruskal算法通过按权重递增的顺序选择边,确保选择的边不会形成环,直到所有顶点都被连接。

第五章:最短路径问题1. Dijkstra算法的工作原理是什么?答案:Dijkstra算法通过维护一个优先队列,不断地选择距离起点最近的顶点,并更新其邻接顶点的距离。

2. Bellman-Ford算法与Dijkstra算法的主要区别是什么?答案:Bellman-Ford算法可以处理带有负权重边的图,而Dijkstra算法不能。

第六章:图的着色1. 图的着色问题的定义是什么?答案:图的着色问题是指给图中的每个顶点分配一种颜色,使得相邻的顶点颜色不同。

2. 贪心算法在图的着色问题中的应用是什么?答案:贪心算法在图的着色问题中,从顶点集合中选择一个顶点,为其分配一种颜色,然后移动到下一个顶点,并为其分配一种与相邻顶点不同的颜色。

考研图论知识点精讲

考研图论知识点精讲

考研图论知识点精讲图论是计算机科学和数学中的重要分支,研究图的性质以及与之相关的各种问题。

在考研中,图论是一个必备的知识点,掌握图论的基本概念和算法对于顺利通过考试至关重要。

本文将对考研图论知识点进行精讲,以帮助考生更好地准备考试。

1. 图的基本概念图是由节点和边组成的一种数据结构,可以用来描述现实生活中各种关系。

图论中的图可以分为有向图和无向图两种类型。

有向图中的边是有方向的,而无向图中的边没有方向。

2. 图的表示方法图可以使用邻接矩阵和邻接表两种方式进行表示。

邻接矩阵是一个二维数组,用于表示节点之间的连接关系。

邻接表是一种链表的数据结构,每个节点存储其相邻节点的信息。

3. 图的遍历图的遍历是指从图的某个节点出发,访问图中的所有节点。

常见的图的遍历算法有深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。

深度优先搜索是通过递归或者栈来实现的,而广度优先搜索则是通过队列来实现的。

4. 最小生成树最小生成树是指连接图中所有节点的一棵树,并且边的权值之和最小。

常用的最小生成树算法有Prim算法和Kruskal算法。

Prim算法是从一个节点开始,逐步扩展最小生成树的边,直到覆盖所有的节点。

Kruskal算法则是把所有的边按照权值排序,然后逐个添加到最小生成树中,直到覆盖所有的节点。

5. 最短路径最短路径是指连接图中两个节点之间的路径中,边的权值之和最小的路径。

常用的最短路径算法有Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法。

Dijkstra算法是从一个节点开始,逐步找到到其他节点的最短路径。

Floyd-Warshall算法则是通过动态规划的方式来计算任意两个节点之间的最短路径。

6. 拓扑排序拓扑排序是指对有向无环图进行排序,使得所有的顶点按照依赖关系排列。

拓扑排序常用于解决任务调度、编译顺序等问题。

常用的拓扑排序算法有深度优先搜索和广度优先搜索。

7. 图的匹配图的匹配是指在一个二分图中找到一些边,使得每个节点都恰好与一条边相连。

软件工程师中的常见算法题解析

软件工程师中的常见算法题解析

软件工程师中的常见算法题解析在软件工程师的日常工作中,算法是必不可少的一部分。

解决算法问题不仅需要掌握常用的数据结构和算法,还需要理解问题的本质,并能够运用合适的算法来解决。

本文将对软件工程师中常见的算法题进行解析,帮助读者更好地理解和应用这些算法。

一、排序算法排序算法是算法领域中最基本和常见的问题之一。

在软件开发中经常需要对一系列数据进行排序,以满足需要按照某种顺序展示或处理数据的要求。

常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序等。

1. 冒泡排序冒泡排序是最简单的排序算法之一,它通过不断地交换相邻的元素来将最大(或最小)的元素“冒泡”到列表的一端。

具体实现可以通过嵌套循环来比较并交换元素,直至整个列表有序。

2. 选择排序选择排序是一种简单直观的排序算法,每次从未排序的数据中选择最小(或最大)的元素,与未排序部分的第一个元素交换位置。

通过重复这个过程,最终整个序列有序。

3. 插入排序插入排序工作原理是通过构建有序序列,对于未排序数据,在已排序序列中从后往前扫描,找到相应位置并插入。

可以通过比较相邻元素的大小并进行位置交换来实现。

4. 快速排序快速排序是一种高效的排序算法,通过选择一个基准元素,将列表分成两部分,一部分小于基准元素,一部分大于基准元素。

然后分别对这两部分进行递归排序,最终得到有序列表。

快速排序的效率取决于选取的基准元素。

二、查找算法查找算法是另一个常见的算法问题。

在软件开发中,我们经常需要在大量数据中查找目标元素,以满足用户的查询需求。

常见的查找算法包括线性查找、二分查找、哈希表等。

1. 线性查找线性查找是最简单直观的查找算法,它从头到尾按顺序扫描列表,逐个比较每个元素,直到找到目标元素或遍历完整个列表。

2. 二分查找二分查找适用于已排序的列表,通过将目标元素与中间元素进行比较,进而将查找范围缩小一半,再继续进行二分查找。

通过逐步缩小查找范围,最终找到目标元素。

3. 哈希表哈希表是一种根据关键字直接访问内存存储位置的数据结构,可以实现在常数时间内进行查找。

最小生成树定理

最小生成树定理

摘要:最小生成树(Minimum Spanning Tree,MST)是图论中的一个基本概念,它在网络设计、数据结构、算法设计等领域有着广泛的应用。

本文将详细介绍最小生成树定理的定义、性质、算法以及在实际应用中的重要性。

一、引言在图论中,一个图由顶点和边组成。

如果这个图是一个连通图,那么它的任意两个顶点之间都存在一条路径。

最小生成树定理研究的是如何从一个连通无向图中选择一些边,使得这些边构成一个连通子图,并且所有边的权值之和最小。

二、定义1. 图:由顶点集合V和边集合E组成,记为G=(V,E),其中V表示顶点集,E表示边集。

2. 连通图:对于图G中的任意两个顶点u、v,若存在一条路径连接u和v,则称图G是连通的。

3. 无向图:对于图G中的任意两个顶点u、v,若边(u,v)和边(v,u)同时存在,则称边(u,v)为无向边。

4. 权值:对于图G中的任意一条边(u,v),可以赋予一个非负实数w(u,v)作为权值。

5. 最小生成树:对于图G的一个连通子图T,如果满足以下两个条件,则称T为G 的最小生成树:(1)T是连通的;(2)T中的边权值之和最小。

三、性质1. 存在性:对于任意一个连通无向图,都存在一个最小生成树。

2. 唯一性:对于任意一个连通无向图,其最小生成树是唯一的。

3. 极小性:对于任意一个连通无向图,它的最小生成树中的边权值之和最小。

4. 极大性:对于任意一个连通无向图,它的最小生成树中的边权值之和最大。

四、算法1. 克鲁斯卡尔算法(Kruskal's Algorithm)(1)将图G中的所有边按照权值从小到大排序;(2)初始化一个空的最小生成树T;(3)遍历排序后的边,对于每条边(u,v):①检查边(u,v)是否与T中的任意一条边形成环;②若不形成环,则将边(u,v)加入T;(4)当T中的边数等于顶点数减1时,算法结束。

2. 普里姆算法(Prim's Algorithm)(1)从图G中选择一个顶点作为起始顶点v0;(2)初始化一个空的最小生成树T,并将v0加入T;(3)对于图G中的其他顶点v,初始化一个距离数组dist,其中dist[v]表示顶点v到T的距离,初始时dist[v]=∞(v≠v0);(4)遍历T中的顶点,对于每个顶点v,更新其相邻顶点的距离;(5)从距离数组中选择距离最小的顶点u,将其加入T;(6)重复步骤(4)和(5),直到T中的边数等于顶点数减1。

数据结构:第7章 图3-最小生成树

数据结构:第7章 图3-最小生成树

• 按照生成树的定义,n 个顶点的连通网络的生成树有 n
个顶点、n-1 条边。
即有权图
目标:
在网络的多个生成树中,寻找一个各边权值之和最小的
生成树。
构造最小生成树的准则 ❖ 必须只使用该网络中的边来构造最小生成树;
❖ 必须使用且仅使用n-1条边来联结网络中的n个顶点;
❖ 不能使用产生回路的边。
典型用途:
(b) u={1} w={2,3,4,5,6}
0 6 1 5
6
0
5
3
1 5 0 7 5 4
5
7
0
2
3 5 0 6
4 2 6 0
i
1234
closest[i] 1 1 1 1
lowcost[i] 0 6 1 5
56 11 ∞∞
closest用于存放顶点序号 lowest存放权值
15 4 6
1 25
3
54
5
6
(c ) u={1,3} w={2,4,5,6}
1
1
4
25
6
32
54
5
6
(d) u={1,3,6} w={2,4,5}
i
1234 5 6
closest[i] 1 3 1 1 3 3
lowcost[i] 0 5 0 5 5 4
i
1234 5 6
closest[i] 1 3 1 6 3 3

v3 v1

树 v4 v2
v1
0^ 1^ 0^ 1^
2.生成森林
若一个图是非连通图或非强连通图,但有若 干个连通分量或若干个强连通分量,则通过 深度优先搜索遍历或广度优先搜索遍历,不 可以得到生成树,但可以得到生成森林,且 若非连通图有 n 个顶点,m 个连通分量或强 连通分量,则可以遍历得到m棵生成树,合 起来为生成森林,森林中包含n-m条树边。

大学离散数学教案模板范文

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课程名称:离散数学授课班级:XX级XX班授课教师:XXX授课时间:第X周星期X 第X节教学目标:1. 知识目标:使学生掌握图的基本概念、图的表示方法、图的遍历算法以及最小生成树的概念。

2. 能力目标:培养学生运用图论解决实际问题的能力,提高逻辑思维和抽象思维能力。

3. 情感目标:激发学生对离散数学的兴趣,培养严谨的学术态度。

教学内容:1. 图的基本概念2. 图的表示方法3. 图的遍历算法4. 最小生成树教学重点:1. 图的基本概念和图的表示方法2. 图的遍历算法3. 最小生成树的概念和构造方法教学难点:1. 图的遍历算法的理解和应用2. 最小生成树的构造方法教学过程:一、导入新课1. 回顾上节课的内容,引导学生回顾图论的基本概念。

2. 引入本节课的主题:图论基础。

二、讲授新课1. 图的基本概念- 介绍图的定义、图的种类(无向图、有向图)、图的性质(连通性、度、路径、圈等)。

2. 图的表示方法- 介绍邻接矩阵、邻接表、边列表等图的表示方法,并举例说明。

3. 图的遍历算法- 介绍深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)算法,并给出算法的基本思想和步骤。

4. 最小生成树- 介绍最小生成树的概念和构造方法(普里姆算法、克鲁斯卡尔算法)。

三、课堂练习1. 让学生完成课后习题,巩固所学知识。

2. 教师挑选几道典型题目进行讲解,加深学生对知识的理解。

四、课堂小结1. 回顾本节课所学内容,强调重点和难点。

2. 布置课后作业,巩固所学知识。

五、课后作业1. 完成课后习题,包括选择题、填空题、计算题和证明题。

2. 查阅相关资料,了解图论在实际生活中的应用。

教学反思:本节课通过讲解图论基础,使学生掌握了图的基本概念、图的表示方法、图的遍历算法以及最小生成树的概念。

在教学过程中,教师应注重以下几点:1. 注重理论与实践相结合,引导学生运用所学知识解决实际问题。

2. 鼓励学生积极思考,培养学生的逻辑思维和抽象思维能力。

详解图的应用(最小生成树、拓扑排序、关键路径、最短路径)

详解图的应用(最小生成树、拓扑排序、关键路径、最短路径)

详解图的应用(最小生成树、拓扑排序、关键路径、最短路径)1.最小生成树:无向连通图的所有生成树中有一棵边的权值总和最小的生成树1.1 问题背景:假设要在n个城市之间建立通信联络网,则连通n个城市只需要n—1条线路。

这时,自然会考虑这样一个问题,如何在最节省经费的前提下建立这个通信网。

在每两个城市之间都可以设置一条线路,相应地都要付出一定的经济代价。

n个城市之间,最多可能设置n(n-1)/2条线路,那么,如何在这些可能的线路中选择n-1条,以使总的耗费最少呢?1.2 分析问题(建立模型):可以用连通网来表示n个城市以及n个城市间可能设置的通信线路,其中网的顶点表示城市,边表示两城市之间的线路,赋于边的权值表示相应的代价。

对于n个顶点的连通网可以建立许多不同的生成树,每一棵生成树都可以是一个通信网。

即无向连通图的生成树不是唯一的。

连通图的一次遍历所经过的边的集合及图中所有顶点的集合就构成了该图的一棵生成树,对连通图的不同遍历,就可能得到不同的生成树。

图G5无向连通图的生成树为(a)、(b)和(c)图所示:G5G5的三棵生成树:可以证明,对于有n 个顶点的无向连通图,无论其生成树的形态如何,所有生成树中都有且仅有n-1 条边。

1.3最小生成树的定义:如果无向连通图是一个网,那么,它的所有生成树中必有一棵边的权值总和最小的生成树,我们称这棵生成树为最小生成树,简称为最小生成树。

最小生成树的性质:假设N=(V,{ E}) 是个连通网,U是顶点集合V的一个非空子集,若(u,v)是个一条具有最小权值(代价)的边,其中,则必存在一棵包含边(u,v)的最小生成树。

1.4 解决方案:两种常用的构造最小生成树的算法:普里姆(Prim)和克鲁斯卡尔(Kruskal)。

他们都利用了最小生成树的性质1.普里姆(Prim)算法:有线到点,适合边稠密。

时间复杂度O(N^2)假设G=(V,E)为连通图,其中V 为网图中所有顶点的集合,E 为网图中所有带权边的集合。

图的连通性检测方法

图的连通性检测方法

图的连通性检测方法图论是数学的一个分支,研究图形结构以及图形之间的关系。

在图论中,连通性是一个重要的概念,用于描述图中的节点或顶点之间是否存在路径相连。

连通性检测方法是用来确定一个图是否是连通图的方法。

本文将介绍几种常用的图的连通性检测方法。

一、深度优先搜索(DFS)深度优先搜索是一种常用的图遍历算法,也可以用来检测图的连通性。

该方法从图中的一个顶点开始,沿着一条路径尽可能深的搜索,直到到达无法继续搜索的节点,然后回溯到上一个节点,继续搜索其他路径。

具体步骤如下:1. 选择一个起始节点作为根节点。

2. 遍历该节点的邻接节点,并标记为已访问。

3. 递归的访问未访问过的邻接节点,直到所有节点都被访问过。

4. 如果所有节点都被访问过,则图是连通的;否则,图是不连通的。

DFS算法的时间复杂度为O(V+E),其中V是节点数,E是边数。

二、广度优先搜索(BFS)广度优先搜索也是一种常用的图遍历算法,同样可以用来检测图的连通性。

该方法从图中的一个顶点开始,先访问其所有邻接节点,然后再依次访问它们的邻接节点。

具体步骤如下:1. 选择一个起始节点作为根节点。

2. 将该节点加入一个队列中。

3. 从队列中取出一个节点,并标记为已访问。

4. 遍历该节点的邻接节点,将未访问过的节点加入队列中。

5. 重复步骤3和步骤4,直到队列为空。

6. 如果所有节点都被访问过,则图是连通的;否则,图是不连通的。

BFS算法的时间复杂度同样为O(V+E)。

三、并查集并查集是一种数据结构,常用于解决图的连通性问题。

它可以高效地合并集合和判断元素是否属于同一个集合。

具体步骤如下:1. 初始化并查集,每个节点都是一个独立的集合。

2. 遍历图中的每条边,将边的两个节点合并到同一个集合中。

3. 判断图是否连通的方法是查找两个节点是否属于同一个集合。

并查集的时间复杂度为O(V+E)。

四、最小生成树最小生成树是指一个连通图的生成树,其所有边的权值之和最小。

第5章 图结构分析

第5章 图结构分析
2018年10月14日
5.1 引言
5.1.1 问题的提出
第 3页
问题1:寻求走迷宫问题的解,迷宫可表示成图,求解即 为寻求满足某种要求的从迷宫的入口结点到迷宫的出口 结点的路径。 问题2:从公园入口处寻找一条参观某个动物的最短路径。 问题3:在几个村落之间铺设通讯线路,如何铺设最省钱。 问题4:计算机科学与技术专业的大学生,本科四年需要 学习公共基础课、专业基础课、专业课几十门,每门课 程都可能有先修课程的要求,如何合理安排课程的教学 顺序,使学生能够顺利完成学业。 。。。。。。
v1
v2
v3
v4
2018年10月14日
第6页
(3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) (12) (13) (14)
邻接点、邻接边 完全图 稠密图、稀疏图 顶点的度、入度、出度 边的权、网图 路径和路径长度 回路、简单路径、简单回路 子图 连通的、连通图、连通分量 强连通图、强连通分量 连通图(或子图)的生成树 非连通图的生成森林
2018年10月14日
5.2 图的存储方法
5.2.1 邻接矩阵 1.邻接矩阵的存储思想
(1) 图中顶点顺序存储;
第 9页
(2) 用一个n*n矩阵(设图有n个顶点)来存储任意两个 顶点之间边的信息,也就是各顶点之间的邻接关系。
A[i][j]=
{0 若(v ,v )或<v ,v >不是E(G)中的边
i j i j
1 若(vi,vj)或<vi,vj>是E(G)中的边
若G是带权图,则邻接矩阵可定义为:
A[i][j]=
{ 0或∞ 若(v ,v )或<v ,v >不是E(G)中的边
i j i j

图计算中的图算法设计与使用技巧探讨

图计算中的图算法设计与使用技巧探讨

图计算中的图算法设计与使用技巧探讨在图计算领域中,图算法的设计和使用技巧是必不可少的,它们决定着对大规模图数据进行高效处理的能力。

本文将探讨图计算中的图算法设计和使用技巧,旨在帮助读者更好地理解该领域的重要概念和方法。

一、图计算中的图算法设计在图计算中,图算法的设计涉及到两个关键方面:图遍历算法和图分析算法。

下面将分别进行探讨。

1. 图遍历算法图遍历算法是指遍历图数据结构中的节点和边的算法。

它是许多图算法的基础,包括最短路径、最小生成树和连通性等算法。

(1)深度优先搜索(DFS)深度优先搜索是一种递归的图遍历算法,它以深度为优先级遍历图中的节点。

在遍历过程中,深度优先搜索会将访问过的节点标记为已访问,并递归遍历其未访问过的邻居节点。

(2)广度优先搜索(BFS)广度优先搜索是一种以广度为优先级遍历图中节点的算法。

它使用队列的数据结构来实现,首先将起始节点放入队列中,然后按照队列中节点的先后顺序遍历它们的邻居节点,并将已访问过的节点标记为已访问。

(3)迭代深化深度优先搜索(IDDFS)迭代深化深度优先搜索是深度优先搜索的一种改进算法。

它以深度为优先级进行遍历,但在每一次深度优先搜索的过程中,限制最大搜索深度,从而避免无限递归的问题。

2. 图分析算法图分析算法是指在图数据结构中分析和提取有用信息的算法,例如关键路径、社区发现和网络流量分析等。

(1)最短路径算法最短路径算法用于计算两个节点之间最短路径的长度。

其中,迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法是两种常见的最短路径算法。

迪杰斯特拉算法适用于单源最短路径问题,而弗洛伊德算法可以计算任意两个节点间的最短路径。

(2)社区发现算法社区发现算法旨在识别出图中紧密连接的节点群体,即社区。

其中,拉普拉斯谱聚类算法和标签传播算法是两种常用的社区发现算法。

拉普拉斯谱聚类算法将图表示为拉普拉斯矩阵并对其进行特征分解,从而得到节点的聚类信息。

标签传播算法则通过节点之间标签的传播来实现社区的划分。

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图论1——图的遍历与图的最小生成树一、图的遍历图的遍历:从图的某顶点出发,访问图中所有顶点,并且每个顶点仅访问一次。

在图中,访问部分顶点后,可能又沿着其他边回到已被访问过的顶点。

为保证每一个顶点只被访问一次,必须对顶点进行标记,一般用一个辅助数组visit[n]作为对顶点的标记,当顶点vi未被访问,visit[i]值为0;当vi已被访问,则visit[i]值为1。

有两种遍历方法(它们对无向图,有向图都适用)深度优先遍历广度优先遍历1、深度优先遍历从图中某顶点v出发:1)访问顶点v;2)依次从v的未被访问的邻接点出发,继续对图进行深度优先遍历;对于给定的图G=(V,E),首先将V中每一个顶点都标记为未被访问,然后,选取一个源点v V,将v标记为已被访问,再递归地用深度优先搜索方法,依次搜索v的所有邻接点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,如果从v出发有路的顶点都已被访问过,则从v的搜索过程结束。

此时,如果图中还有未被访问过的顶点(该图有多个连通分量或强连通分量),则再任选一个未被访问过的顶点,并从这个顶点开始做新的搜索。

上述过程一直进行到V中所有顶点都已被访问过为止。

例:在下图中,从V0开始进行一次深度遍历的过程如图所示:深度优先遍历得到的遍历序列为:序列1:V0,V1,V3,V7,V4,V2,V5,V6序列2:V0,V1,V4,V7,V3,V2,V5,V6由于没有规定访问邻接点的顺序,深度优先序列不是唯一的。

但是,当采用邻接表存储结构并且存储结构已确定的情况下,遍历的结果将是确定的。

例如:对下图(a)的邻接表存储(图b)的遍历过程如图(c)。

图a 图b图cDFS序列:c0 → c1→ c3→ c4→ c5→ c2采用邻接表存储结构的深度优先遍历算法实现:Pascal语言:procedure dfs(g:adjgraph;i:integer);varp:edgenode;beginwriteln('visit vertex:',g.adjlist[i]^.vertex);visited[i]:=true;p:=g.adjlist[i]^.firstedge;while p<>nil dobeginif not visited[p^.adjvex]then dfs(g,p^.adjvex);p:=p^.next;end;end;procedure dfstraverse(g:adjgraph);vari:integer;beginfor i:=1to g.n dovisited[i]:=false;for i:=1to g.n doif not visited[i]then dfs(g,i);end;C语言:/*********************************************************//* 图的深度优先遍历算法 *//* 文件名:dfs.c 函数名:dfs()、dfstraverse() *//********************************************************/int visited[m];void dfs(adjgraph g,int i){/*以vi为出发点深度优先遍历顶点vi所在的连通分量*/edgenode*p;printf("visit vertex: %c \n",g.adjlist[i].vertex);/*访问顶点i*/visited[i]=1;p=g.adjlist[i].firstedge;while(p)/*从p的邻接点出发进行深度优先搜索*/{if(!visited[p->adjvex])dfs(g,p->adjvex);/*递归*/p=p->next;}}void dfstraverse(adjgraph g){/* 深度优先遍历图g */int i;for(i=0;i<g.n;i++)visited[i]=0;/*初始化标志数组*/for(i=0;i<g.n;i++)if(!visited[i])/*vi未访问过*/dfs(g,i);}图的深度优先遍历算法(邻接表表示法)算法分析:对于具有n个顶点和e条边的无向图或有向图,遍历算法dfstraverse对图中每个顶点至多调用一次dfs。

从dfstraverse中调用dfs或dfs内部递归调用自己的最大次数为n。

当访问某顶点v i时,dfs的时间主要耗费在从该顶点出发搜索它的所有邻接点上。

用邻接表表示图时,需搜索第i个边表上的所有结点,因此,对所有n个顶点访问,在邻接表上需将边表中所有O(e)个结点检查一遍。

所以,dfstraverse算法的时间复杂度为O(n+e)。

2、广度优先遍历图中某未访问过的顶点v i出发:1)访问顶点v i;2)访问v i的所有未被访问的邻接点w1 ,w2 , …w k;3)依次从这些邻接点出发,访问它们的所有未被访问的邻接点; 依此类推,直到图中所有访问过的顶点的邻接点都被访问;例如:求图G 的以V0起点的广度优先序列。

以V0起点的广度优先序列为:V0,V1,V2,V3,V4,V5,V6,V7从C0出发的BFS序列为:c0→ c1→ c2→ c3→ c4→ c5由于没有规定访问邻接点的顺序,广度优先序列不是唯一的。

广度优先算法:从图中某顶点v i出发:1)访问顶点v i ;(容易实现);2)访问vi 的所有未被访问的邻接点w1 ,w2 , …w k;3)依次从这些邻接点(在步骤2)访问的顶点)出发,访问它们的所有未被访问的邻接点; 依此类推,直到图中所有访问过的顶点的邻接点都被访问;为实现3),需要保存在步骤(2)中访问的顶点,而且访问这些顶点邻接点的顺序为:先保存的顶点,其邻接点先被访问。

在广度优先遍历算法中,需设置一队列Q,保存已访问的顶点,并控制遍历顶点的顺序。

C语言:数据结构:1)全局标志数组int visited[m]; /*全局标志向量*/2)邻接表存储结构/******************************************************//* 图的广度优先遍历算法 *//* 程序名bfs.c 函数名bfs()、bfstraverse() *//******************************************************/void bfs(adjgraph g,int i){int j;/*从顶点i出发广度优先遍历顶点i所在的连通分量*/edgenode*p;int queue[20],head,tail;/*FIFO队列*/head=-1;tail=-1;/*初始化空队列*/printf("%c ",g.adjlist[i].vertex);/*访问源点v*/visited[i]=1;queue[++tail]=i;/*被访问结点进队*/while(tail>head)/*当队列非空时,执行下列循环体*/{j=queue[++head];/*出队*/p=g.adjlist[j].firstedge;while(p)/*广度优先搜索邻接表*/{if(visited[p->adjvex]==0){printf("%c ",g.adjlist[p->adjvex].vertex);queue[++tail]=p->adjvex;visited[p->adjvex]=1;}p=p->next;}}}int bfstraverse(adjgraph g,datatype v){int i,count=0;/*广度优先遍历图g*/for(i=0;i<g.n;i++)visited[i]=0;/*初始化标志数组*/ i=loc(g,v);/*寻找顶点v在邻接表中的位序*/if(i!=-1){count++;/*连通分量个数加1*/bfs(g,i);}for(i=0;i<g.n;i++)if(!visited[i])/*vi未访问过*/{printf("\n");count++;/*连通分量个数加1*/bfs(g,i);/*从顶点i出发广度优先遍历图g*/}return count;/*返回无向图g中连通分量的个数*/}Pascal语言function loc(g:adjgraph;v:datatype):integer;vari:integer;beginfor i:=1to g.n doif g.adjlist[i]^.vertex=v then exit(i);exit(-1);end;procedure bfs(g:adjgraph;i:integer);varqueue:array[1..20]of integer;head,tail,j:integer;p:edgenode;beginhead:=0;tail:=0;write(g.adjlist[i]^.vertex);visited[i]:=true;inc(tail);queue[tail]:=i;while tail>head dobegininc(head);j:=queue[head];p:=g.adjlist[j]^.firstedge;while p<>nil dobeginif not visited[p^.adjvex]thenbeginwrite(g.adjlist[p^.adjvex]^.vertex);inc(tail);queue[tail]:=p^.adjvex;visited[p^.adjvex]:=true;end;p:=p^.next;end;end;end;function bfstraverse(g:adjgraph;v:datatype):integer; vari,count:integer;begincount:=0;for i:=1to g.n do visited[i]:=false;i:=loc(g,v);if i<>-1thenbegininc(count);bfs(g,i);end;for i:=1to g.n doif not visited[i]thenbeginwriteln;inc(count);bfs(g,i);end;exit(count);end;二、图的生成树与最小生成树对于一个无向的连通图G=(V,E),设G'是它的一个子图,如果G'中包含了G中所有的顶点(即V(G')=V(G))且G'是无回路的连通图,则称G'为G一棵的生成树。

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