c语言图的深度遍历
图的深度优先遍历（DFS）c++非递归实现
图的深度优先遍历（DFS）c++⾮递归实现深搜算法对于程序员来讲是必会的基础，不仅要会，更要熟练。
ACM竞赛中，深搜也牢牢占据着很重要的⼀部分。
本⽂⽤显式栈（⾮递归）实现了图的深度优先遍历，希望⼤家可以相互学习。
栈实现的基本思路是将⼀个节点所有未被访问的“邻居”（即“⼀层邻居节点”）踹⼊栈中“待⽤”，然后围绕顶部节点猛攻，每个节点被访问后被踹出。
读者可以⾃⼰画图分析⼀下，难度并不⼤。
代码写的⽐较随意，仅供参考。
~#include <iostream>#include <stack>using namespace std;#define MaxNode 20#define MAX 2000#define StartNode 1int map[MaxNode+1][MaxNode+1];void dfs_stack(int start, int n){int visited[MaxNode],s_top;for(int i = 0;i <= MaxNode; i++){visited[i] = 0;}visited[start] = 1;stack <int> s;cout<<start<<"";for(int i = 1; i <= n; i++){if(map[i][start] == 1 && !visited[i] ){visited[i] = 1;s.push(i);}}while(!s.empty()){s_top = s.top();visited[s_top] = 1;cout<<s_top<<"";s.pop();for(int i = 1; i <= n; i++){if(map[i][s_top] == 1 && !visited[i] ){visited[i] = 1;s.push(i);}}}}int main(int argc, const char * argv[]) {int num_edge,num_node;int x,y;cout<<"Input number of nodes and edges >"<<endl;cin>>num_node>>num_edge;for(int i =0;i<num_node;i++){for(int j=0;j<num_node;j++){map[i][j] = 0;}}for(int i = 1; i <= num_edge; i++){cin>>x>>y;map[x][y] = map[y][x] = 1;}dfs_stack(StartNode, num_node);return0;}。
数据结构c语言期末考试题及答案
数据结构c语言期末考试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1. 在数据结构中，线性结构和非线性结构的区别在于（）。
A. 结构中元素的个数B. 结构中是否包含子结构C. 结构中元素之间是否有一对一关系D. 结构中元素之间是否有一对多关系答案：C2. 线性表的顺序存储结构和链式存储结构相比，其优点是（）。
A. 存储密度高B. 存储密度低C. 插入和删除操作快D. 存储空间可以动态分配答案：A3. 在一个长度为n的顺序表中，删除第i个元素（1≤i≤n）时，需要移动的元素个数为（）。
A. i-1B. n-iC. n-i+1D. n-i-1答案：B4. 栈的运算遵循（）原则。
A. 先进先出B. 先进后出C. 后进先出D. 后进后出答案：C5. 在二叉树的前序遍历中，访问顺序为（）。
A. 根-左-右B. 左-根-右C. 左-右-根D. 右-左-根答案：A6. 哈希表的冲突解决方法中，链地址法是（）。
A. 将所有元素存储在同一个存储单元B. 将所有元素存储在同一个链表中C. 将所有元素存储在同一个数组中D. 将所有元素存储在同一个链表的同一个位置答案：B7. 在图的遍历中，深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的主要区别在于（）。
A. 遍历的顺序不同B. 遍历的起点不同C. 遍历的路径不同D. 遍历使用的存储结构不同答案：D8. 快速排序算法的时间复杂度为（）。
A. O(n)B. O(nlogn)C. O(n^2)D. O(logn)答案：B9. 归并排序算法的时间复杂度为（）。
A. O(n)B. O(nlogn)C. O(n^2)D. O(logn)答案：B10. 在二叉搜索树中，查找一个元素的时间复杂度为（）。
A. O(n)B. O(logn)C. O(n^2)D. O(1)答案：B二、填空题（每题2分，共20分）1. 在数据结构中，一个算法的时间复杂度通常用______来描述。
答案：大O符号2. 线性表的两种基本操作是插入和______。
c语言中常用的查找
c语言中常用的查找C语言中常用的查找引言：在编程中，查找是一项非常常见且重要的操作。
无论是在数组、链表、树还是图等数据结构中，都需要进行查找操作来寻找特定的数据或者确定某个元素的存在与否。
C语言提供了多种查找算法和数据结构，本文将介绍C语言中常用的查找方法。
一、线性查找线性查找是最简单的查找方法之一，也称为顺序查找。
其基本思想是从数据集合的起始位置开始逐个比较待查找元素与集合中的元素，直到找到目标元素或者遍历完整个集合。
在C语言中，可以使用for循环或者while循环实现线性查找。
线性查找的时间复杂度为O(n)，其中n为数据集合中元素的个数。
二、二分查找二分查找又称为折半查找，是一种高效的查找算法，但要求数据集合必须是有序的。
其基本思想是将数据集合分为两部分，然后通过与目标元素的比较来确定目标元素在哪个部分中，从而缩小查找范围。
重复这个过程直到找到目标元素或者确定目标元素不存在于数据集合中。
二分查找的时间复杂度为O(logn)，其中n为数据集合中元素的个数。
三、哈希表查找哈希表是一种通过哈希函数将关键字映射到存储位置的数据结构，它能够以常数时间复杂度O(1)进行查找操作。
在C语言中，可以使用数组和链表的结合来实现哈希表。
哈希表的关键之处在于哈希函数的设计，良好的哈希函数能够将关键字均匀地映射到不同的存储位置，从而提高查找效率。
四、二叉搜索树查找二叉搜索树是一种常用的数据结构，它满足以下性质：对于任意节点，其左子树中的所有节点的值都小于该节点的值，而右子树中的所有节点的值都大于该节点的值。
在C语言中，可以使用指针和递归的方式来实现二叉搜索树。
通过比较目标值与当前节点的值，可以确定目标值位于左子树还是右子树中，从而缩小查找范围。
五、图的遍历在图的数据结构中，查找操作通常是指遍历操作。
图的遍历有两种方式：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。
深度优先搜索通过递归的方式依次访问图中的每个节点，直到找到目标节点或者遍历完整个图。
C语言常用算法概述
C语言常用算法概述C语言作为一种通用的高级编程语言，广泛应用于计算机科学领域，特别是在算法和数据结构方面。
C语言提供了许多常用算法，这些算法能够解决各种计算问题，并提供了高效的解决方案。
本文将概述C语言中常用的算法，包括排序算法、查找算法和图算法。
一、排序算法排序算法是将一组元素按照特定的顺序排列的算法。
C语言提供多种排序算法，下面将介绍几种常用的排序算法。
1. 冒泡排序冒泡排序是一种简单的排序算法，它通过多次遍历数组，每次比较相邻的两个元素，将较大的元素向后移动。
通过多次遍历，最大的元素会逐渐“冒泡”到数组的末尾。
2. 插入排序插入排序是一种稳定的排序算法，它通过将数组分为已排序和未排序两部分，将未排序的元素逐个插入已排序的部分，使得整个数组逐渐有序。
3. 快速排序快速排序是一种高效的排序算法，它通过选择一个基准元素，将数组分成两个子数组，其中一个子数组中的元素都小于基准，另一个子数组中的元素都大于基准。
然后递归地对两个子数组进行排序。
4. 归并排序归并排序是一种稳定的排序算法，它通过将数组划分为多个子数组，然后将这些子数组逐个合并，最终得到有序的数组。
归并排序使用了分治的思想，对子数组进行递归排序。
二、查找算法查找算法用于在一个集合中寻找特定元素的算法。
C语言提供了多种查找算法，下面将介绍两种常用的查找算法。
1. 顺序查找顺序查找是一种简单的查找算法，它通过逐个比较集合中的元素，直到找到需要查找的元素或者遍历完整个集合。
2. 二分查找二分查找是一种高效的查找算法，它要求集合必须有序。
它通过将集合分成两半，然后比较需要查找的元素与中间元素的大小关系，从而确定下一步查找的范围。
三、图算法图算法用于解决图结构相关的计算问题。
C语言提供了多种图算法，下面将介绍两种常用的图算法。
1. 深度优先搜索深度优先搜索是一种用于遍历或搜索图的算法，它通过从一个顶点出发，依次访问与该顶点相邻的未访问过的顶点。
当无法再继续访问时，回退到上一个顶点继续搜索。
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。
深度优先遍历算法实现及复杂度分析
深度优先遍历算法实现及复杂度分析深度优先遍历算法（Depth First Search, DFS）是一种常用的图遍历算法，用于查找或遍历图的节点。
本文将介绍深度优先遍历算法的实现方法，并进行对应的复杂度分析。
一、算法实现深度优先遍历算法的基本思想是从图的某个节点出发，沿着深度方向依次访问其相邻节点，直到无法继续下去，然后返回上一层节点继续遍历。
下面是深度优先遍历算法的伪代码：```1. 初始化访问标记数组visited[]，将所有节点的访问标记置为false。
2. 从某个节点v开始遍历：- 标记节点v为已访问（visited[v] = true）。
- 访问节点v的相邻节点：- 若相邻节点w未被访问，则递归调用深度优先遍历算法（DFS(w)）。
3. 遍历结束，所有节点都已访问。
```二、复杂度分析1. 时间复杂度深度优先遍历算法的时间复杂度取决于图的存储方式和规模。
假设图的节点数为V，边数为E。
- 邻接表存储方式：对于每个节点，需要访问其相邻节点。
因此，算法的时间复杂度为O(V+E)。
- 邻接矩阵存储方式：需要检查每个节点与其他节点的连通关系，即需要遍历整个邻接矩阵。
因此，算法的时间复杂度为O(V^2)。
2. 空间复杂度深度优先遍历算法使用了一个辅助的访问标记数组visited[]来记录每个节点的访问状态。
假设图的节点数为V。
- 邻接表存储方式：访问标记数组visited[]的空间复杂度为O(V)。
- 邻接矩阵存储方式：访问标记数组visited[]的空间复杂度同样为O(V)。
综上所述，深度优先遍历算法的时间复杂度为O(V+E)，空间复杂度为O(V)。
三、应用场景深度优先遍历算法在图的遍历和搜索问题中广泛应用。
以下是一些典型的应用场景：1. 连通性问题：判断图中两个节点之间是否存在路径。
2. 非连通图遍历：对于非连通图，深度优先遍历算法可以用于遍历所有连通分量。
3. 寻找路径：在图中寻找从起始节点到目标节点的路径。
数据结构(c语言版)第三版习题解答
数据结构(c语言版)第三版习题解答数据结构（C语言版）第三版习题解答1. 栈(Stack)1.1 栈的基本操作栈是一种具有特定限制的线性表，它只允许在表的一端进行插入和删除操作。
栈的基本操作有：（1）初始化栈（2）判断栈是否为空（3）将元素入栈（4）将栈顶元素出栈（5）获取栈顶元素但不出栈1.2 栈的实现栈可以使用数组或链表来实现。
以数组为例，声明一个栈结构如下：```c#define MAX_SIZE 100typedef struct {int data[MAX_SIZE]; // 存储栈中的元素int top; // 栈顶指针} Stack;```1.3 栈的应用栈在计算机科学中有广泛的应用，例如计算表达式的值、实现函数调用等。
下面是一些常见的栈应用：（1）括号匹配：使用栈可以检查一个表达式中的括号是否匹配。
（2）中缀表达式转后缀表达式：栈可以帮助我们将中缀表达式转换为后缀表达式，便于计算。
（3）计算后缀表达式：使用栈可以方便地计算后缀表达式的值。
2. 队列(Queue)2.1 队列的基本操作队列是一种按照先进先出（FIFO）原则的线性表，常用的操作有：（1）初始化队列（2）判断队列是否为空（3）将元素入队（4）将队头元素出队（5）获取队头元素但不出队2.2 队列的实现队列的实现一般有循环数组和链表两种方式。
以循环数组为例，声明一个队列结构如下：```c#define MAX_SIZE 100typedef struct {int data[MAX_SIZE]; // 存储队列中的元素int front; // 队头指针int rear; // 队尾指针} Queue;```2.3 队列的应用队列在计算机科学中也有广泛的应用，例如多线程任务调度、缓存管理等。
下面是一些常见的队列应用：（1）广度优先搜索：使用队列可以方便地实现广度优先搜索算法，用于解决图和树的遍历问题。
（2）生产者-消费者模型：队列可以用于实现生产者和消费者之间的数据传输，提高系统的并发性能。
图的深度广度优先遍历C语言程序
scanf("%d",&L->num);
printf("请输入各顶点的信息(单个符号）：");
for(i=0;i<L->num;i++)
{
fflush(stdin);
scanf("%c",&L->vexs[i]);
}
printf("请输入边权矩阵的信息：");
{ *e=sq.data[(sq.front)]; return 1;}
}
/*******************************************************************பைடு நூலகம்*********/
int QueueIn (SEQQUEUE *sq,DATATYPE x)
for(v2=0;v2<g.num;v2++)
{
if(g.arcs[v1][v2]!=0&&mark[v2]==0)
{
QueueIn(&q,v2);
mark[v2]=1;
printf("%c ",g.vexs[v2]);
}
}
//如果顺序循环队列sq为空，成功返回1，否则返回0
{
if (sq.rear==sq.front)
return(1);
else
return(0);
}
/*****************************************************************************/
数据结构(C语言版)_第7章 图及其应用
实现代码详见教材P208
7.4 图的遍历
图的遍历是对具有图状结构的数据线性化的过程。从图中任 一顶点出发，访问输出图中各个顶点，并且使每个顶点仅被访 问一次，这样得到顶点的一个线性序列，这一过程叫做图的遍 历。
图的遍历是个很重要的算法，图的连通性和拓扑排序等算法 都是以图的遍历算法为基础的。
V1
V1
V2
V3
V2
V3
V4
V4
V5
图9.1(a)
图7-2 图的逻辑结构示意图
7.2.2 图的相关术语
1．有向图与无向图 2．完全图 （1）有向完全图 （2）无向完全图 3．顶点的度 4．路径、路径长度、回路、简单路径 5．子图 6．连通、连通图、连通分量 7．边的权和网 8．生成树
2． while(U≠V) { (u,v)=min(wuv;u∈U，v∈V-U); U=U+{v}; T=T+{(u,v)}; }
3．结束
7.5.1 普里姆(prim)算法
【例7-10】采用Prim方法从顶点v1出发构造图7-11中网所对 应的最小生成树。
构造过程如图7-12所示。
16
V1
V1
V2
7.4.2 广度优先遍历
【例7-9】对于图7-10所示的有向图G4，写出从顶点A出发 进行广度优先遍历的过程。
访问过程如下：首先访问起始顶点A，再访问与A相邻的未被 访问过的顶点E、F，再依次访问与E、F相邻未被访问过的顶 点D、C，最后访问与D相邻的未被访问过的顶点B。由此得到 的搜索序列AEFDCB。此时所有顶点均已访问过， 遍历过程结束。
【例7-1】有向图G1的逻辑结构为：G1=(V1,E1) V1={v1,v2,v3,v4},E1={<v1,v2>，<v2,v3>，<v2,v4>，<v3,v4>，<v4,v1>，<v4,v3>}
C语言DFS(深度优先搜索算法)详解
C语言DFS（深度优先搜索算法）详解DFS（深度优先）是一种用于遍历或图形或树结构的算法。
它从起点开始，沿着一条路径尽可能远地遍历图形，直到无法继续前进为止，然后返回到上一个节点，探索其他路径。
DFS基本上是一个递归的过程，它使用栈来实现。
DFS的基本思想是递归地遍历图形。
算法通过维护一个visited数组来跟踪已经访问过的节点，以避免无限循环。
首先，我们访问起点节点，并将其标记为已访问。
然后，对于起点的每个未访问的邻居节点，我们递归地调用DFS。
这样，我们沿着一条路径一直走到无法继续为止，然后返回上一个节点继续探索其他未访问的邻居。
我们重复这个过程，直到我们访问了所有的节点。
在实现DFS时，我们需要用到一个栈来存储节点。
首先，将起点节点入栈。
然后，当栈不为空时，我们将栈顶节点出栈，并将其标记为已访问。
接下来，我们将栈顶节点的所有未访问邻居入栈。
重复这个过程，直到栈为空。
需要注意的是，在使用栈时，我们应该按照相反的顺序将邻居节点入栈，这样在出栈时才能按照正确的顺序进行访问。
DFS可以用来解决很多问题，例如图的连通性、寻找路径、生成所有可能的子集等。
对于连通性问题，如果我们可以从起点节点访问到所有的节点，那么该图是连通的。
对于寻找路径问题，我们可以使用DFS来找到从起点到终点的路径。
对于生成所有可能的子集问题，我们可以使用DFS来枚举所有的子集。
下面是一个用C语言实现的DFS的示例代码：```c#include <stdio.h>#define MAX_SIZE 10int graph[MAX_SIZE][MAX_SIZE];int visited[MAX_SIZE];void dfs(int node)visited[node] = 1;printf("%d ", node);for (int i = 0; i < MAX_SIZE; i++) if (graph[node][i] && !visited[i]) dfs(i);}}int mai//初始化图for (int i = 0; i < MAX_SIZE; i++) for (int j = 0; j < MAX_SIZE; j++) graph[i][j] = 0;}}//添加边graph[0][1] = 1;graph[1][0] = 1;graph[1][2] = 1;graph[2][1] = 1;graph[2][3] = 1;graph[3][2] = 1;graph[3][4] = 1;graph[4][3] = 1;// 初始化visited数组for (int i = 0; i < MAX_SIZE; i++) visited[i] = 0;}//从节点0开始进行DFSdfs(0);return 0;```在这个示例代码中，我们使用一个10x10的二维数组表示图形，其中1表示两个节点之间有连接，0表示没有连接。
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）。
数据结构c语言版课后习题答案
数据结构c语言版课后习题答案数据结构是计算机科学中的一个重要概念，它涉及到组织、管理和存储数据的方式，以便可以有效地访问和修改数据。
C语言是一种广泛使用的编程语言，它提供了丰富的数据结构实现方式。
对于学习数据结构的C语言版课程，课后习题是巩固理论知识和提高实践能力的重要手段。
数据结构C语言版课后习题答案1. 单链表的实现在C语言中，单链表是一种常见的线性数据结构。
它由一系列节点组成，每个节点包含数据部分和指向下一个节点的指针。
实现单链表的基本操作通常包括创建链表、插入节点、删除节点、遍历链表等。
答案：- 创建链表：定义一个链表结构体，然后使用动态内存分配为每个节点分配内存。
- 插入节点：根据插入位置，调整前后节点的指针，并将新节点插入到链表中。
- 删除节点：找到要删除的节点，调整其前后节点的指针，然后释放该节点的内存。
- 遍历链表：从头节点开始，使用指针遍历链表，直到达到链表尾部。
2. 二叉树的遍历二叉树是一种特殊的树形数据结构，其中每个节点最多有两个子节点。
二叉树的遍历是数据结构中的一个重要概念，常见的遍历方式有前序遍历、中序遍历、后序遍历和层序遍历。
答案：- 前序遍历：先访问根节点，然后递归遍历左子树，最后递归遍历右子树。
- 中序遍历：先递归遍历左子树，然后访问根节点，最后递归遍历右子树。
- 后序遍历：先递归遍历左子树，然后递归遍历右子树，最后访问根节点。
- 层序遍历：使用队列，按照从上到下，从左到右的顺序访问每个节点。
3. 哈希表的实现哈希表是一种通过哈希函数将键映射到表中一个位置来访问记录的数据结构。
它提供了快速的数据访问能力，但需要处理哈希冲突。
答案：- 哈希函数：设计一个哈希函数，将键映射到哈希表的索引。
- 哈希冲突：使用链地址法、开放地址法或双重哈希法等解决冲突。
- 插入操作：计算键的哈希值，将其插入到对应的哈希桶中。
- 删除操作：找到键对应的哈希桶，删除相应的键值对。
4. 图的表示和遍历图是一种复杂的非线性数据结构，由顶点（节点）和边组成。
C语言程序设计期末考试试题含答案
C语言程序设计期末考试试题含答案一、选择题（每题 2 分，共 40 分）1、以下选项中，不是 C 语言关键字的是（）A intB floatC charD string答案：D解释：string 不是 C 语言的关键字，C 语言中表示字符串通常使用字符数组。
2、以下能正确表示八进制整数的是（）A 0o123B 0123C 0x123D 123答案：B解释：在 C 语言中，八进制整数以数字 0 开头，所以 0123 是八进制整数。
3、以下变量定义中，合法的是（）A int a=b=1;B char a=＇＼0'；C float 2a;D double a&；答案：B解释：A 选项中不能连续赋值；C 选项变量名不能以数字开头；D 选项变量名不能包含特殊字符&。
4、若有定义：int a=5, b=2; 则表达式 a/b 的值是（）A 25B 2C 20D 3答案：B解释：C 语言中，两个整数相除结果为整数，舍去小数部分。
5、若有定义：int a5 ＝｛1, 2, 3, 4, 5}；则 a2的值是（）A 2B 3C 4D 5答案：B解释：数组下标从 0 开始，所以 a2对应的值是 3 。
6、以下关于函数的叙述中，正确的是（）A 函数可以嵌套定义B 函数可以嵌套调用C 函数可以没有返回值D 以上都不对答案：C解释：函数不能嵌套定义，但可以嵌套调用。
函数可以没有返回值，此时函数类型为 void 。
7、若有以下函数定义：｀｀｀cint fun(int a, int b)｛return a ＋ b;｝｀｀｀则调用 fun(1, 2)的返回值是（）A 1B 2C 3D 4答案：C解释：函数 fun 实现了两个整数的相加，所以 fun(1, 2)的返回值是3 。
8、以下关于指针的叙述中，错误的是（）A 指针可以指向变量B 指针可以指向数组C 指针可以指向函数D 指针不可以进行加减运算答案：D解释：指针可以进行加减运算，但运算的结果要根据指针所指向的数据类型来确定。
深度优先遍历算法和广度优先遍历算法实验小结
深度优先遍历算法和广度优先遍历算法实验小结一、引言在计算机科学领域，图的遍历是一种基本的算法操作。
深度优先遍历算法（Depth First Search，DFS）和广度优先遍历算法（Breadth First Search，BFS）是两种常用的图遍历算法。
它们在解决图的连通性和可达性等问题上具有重要的应用价值。
本文将从理论基础、算法原理、实验设计和实验结果等方面对深度优先遍历算法和广度优先遍历算法进行实验小结。
二、深度优先遍历算法深度优先遍历算法是一种用于遍历或搜索树或图的算法。
该算法从图的某个顶点开始遍历，沿着一条路径一直向前直到不能再继续前进为止，然后退回到上一个节点，尝试下一个节点，直到遍历完整个图。
深度优先遍历算法通常使用栈来实现。
以下是深度优先遍历算法的伪代码：1. 创建一个栈并将起始节点压入栈中2. 将起始节点标记为已访问3. 当栈不为空时，执行以下步骤：a. 弹出栈顶节点，并访问该节点b. 将该节点尚未访问的邻居节点压入栈中，并标记为已访问4. 重复步骤3，直到栈为空三、广度优先遍历算法广度优先遍历算法是一种用于遍历或搜索树或图的算法。
该算法从图的某个顶点开始遍历，先访问起始节点的所有相邻节点，然后再依次访问这些相邻节点的相邻节点，依次类推，直到遍历完整个图。
广度优先遍历算法通常使用队列来实现。
以下是广度优先遍历算法的伪代码：1. 创建一个队列并将起始节点入队2. 将起始节点标记为已访问3. 当队列不为空时，执行以下步骤：a. 出队一个节点，并访问该节点b. 将该节点尚未访问的邻居节点入队，并标记为已访问4. 重复步骤3，直到队列为空四、实验设计本次实验旨在通过编程实现深度优先遍历算法和广度优先遍历算法，并通过对比它们在不同图结构下的遍历效果，验证其算法的正确性和有效性。
具体实验设计如下：1. 实验工具：使用Python编程语言实现深度优先遍历算法和广度优先遍历算法2. 实验数据：设计多组图结构数据，包括树、稠密图、稀疏图等3. 实验环境：在相同的硬件环境下运行实验程序，确保实验结果的可比性4. 实验步骤：编写程序实现深度优先遍历算法和广度优先遍历算法，进行多次实验并记录实验结果5. 实验指标：记录每种算法的遍历路径、遍历时间和空间复杂度等指标，进行对比分析五、实验结果在不同图结构下，经过多次实验，分别记录了深度优先遍历算法和广度优先遍历算法的实验结果。
单片机常用的14个C语言算法
引言概述：在单片机的开发中，C语言是最常用的编程语言之一。
掌握一些常用的C语言算法对于单片机的开发非常重要。
本文将介绍单片机常用的14个C语言算法之二，包括排序算法、查找算法、递归算法、动态规划算法和图算法。
正文内容：一、排序算法1. 冒泡排序：通过不断地交换相邻元素的位置，将大的元素冒泡到数组的末尾。
2. 快速排序：通过选择一个基准元素，将小于基准元素的数移动到基准元素左边，将大于基准元素的数移动到基准元素右边，然后分别对左右两部分递归地进行快速排序。
3. 插入排序：将数组分为已排序和未排序两部分，每次从未排序部分取一个元素，将其插入已排序部分的合适位置。
4. 选择排序：每次从未排序部分选择最小的元素，将其放在已排序部分的末尾。
5. 归并排序：将数组不断划分为更小的子数组，然后将子数组合并为有序数组。
二、查找算法1. 顺序查找：逐个比较数组中的元素，直到找到目标元素或者遍历完整个数组。
2. 二分查找：对于已排序的数组，通过不断将目标值与中间元素比较，并缩小搜索范围，最终找到目标元素的位置。
3. 插值查找：与二分查找类似，不同之处在于确定中间元素的位置时使用插值公式，使得查找范围更接近目标元素。
4. 哈希查找：使用哈希函数将关键字映射到一个唯一的哈希值，通过查找哈希值对应的位置来获取关键字。
5. 递归查找：通过递归地划分问题的规模，从而减小查找范围，最终找到目标元素。
三、递归算法1. 递归定义：在函数的定义中使用函数本身的方式称为递归。
2. 递归函数的特点：包含一个递归结束的条件和一个递归调用的表达式。
3. 递归算法的实现：通过不断把原问题转化为更小规模的子问题，直到满足递归结束的条件。
4. 递归算法的应用：在树、图等数据结构的遍历、搜索等问题中，递归算法被广泛使用。
5. 递归算法的优化：如尾递归优化、记忆化搜索等方法可以避免递归算法中的重复计算。
四、动态规划算法1. 动态规划的思想：将一个问题划分为多个子问题，并保存每个子问题的解，避免重复计算。
数据结构(c语言)试题
1、用循环链表作为存储结构的队列就就是循环队列（）错误2、线性链表中各个链结点之间的地址不一定要连续。
（）正确3、一个任意串就是其自身的子串（）正确4、AOV网是个带权有向图（）错误5、一组权值,可以唯一构造出一棵哈夫曼树。
（）错误6、队列的插入操作是在队尾。
（）正确7、邻接表是图的一种链式存储结构（）正确8、由权值为3,6,7,2,5的叶子结点生成一棵哈夫曼树，它的带权路径长度为51（）正确9、若某堆栈的输入序列为1,2.3.4,则4,3,1,2不可能就是堆栈的输出序列之一（）正确10、在链队列中,即使不设置尾指针也能进行入队操作（）错误11、哈夫曼树一定就是完全二叉树（）错误12符号p->next出现在表达式中表示p所指的结点的内容（）错误12、从源点到终点的最短路径是唯一的（）错误13、队列在数据中的存储原则是后进先出（）错误14、邻接表只能用于存储有向图,而邻接矩阵则可存储有向图和无向图（）错误16.给定一组权值,可以唯一构造出一棵哈夫曼树（）错误17、程序越短,程序运行的时间就越少（）错误18、线性表的逻辑顺序与物理顺序总就是一致的（）错误19、堆栈、队列与数组的逻辑结构都就是线性表结构（）正确20、带头节点的单链表head为空的判定条件是head==NULL（）错误1、循环队列的特点之一是不会产生（）假溢出2、链栈与顺序栈相比，比较明显的优点是（）不会出现上溢的情况3、若需要利用形参直接访问实参,则应把形参变量说明为（）参数引用4、在一棵深度为h的具有n个元素的二叉排序树中，查找所有元素的最长查找长度为（）h5、在单链表中，存储每个结点需要有两个域，一个是数据域，另一个是指针域，它指向该结点的（）直接后继6、在查找过程中,若同时还要做增、删工作,这种查找则称为（）动态查找7、假定一个顺序队列的队首与队尾指针分别为front与rear,存放该队列的数组长度为N,则判断队空的条件为（）Front==rear8、适于对动态查找表进行高效率查找的组织结构就是（）二叉排序树9.线性表是（）一个有限序列，可以为空10.链表具有的特点是（）可随机访问任一元素11、在一棵二叉树中，第5层上的结点数最多为（）1612、静态查找表与动态查找表两者的根本差别在于（）施加的操作不同13、下列陈述中正确的是（）二叉树中最多只有两颗子树，并且有左右之分14、算法在发生非法操作时可以做出处理的特性称为（）健壮性15、使用折半查找,线性表必须（）以顺序方式存储，且元素已元素已按值排好序16、存储时，结点的地址（）连续与否均可17、链表不具有的特点是（）随机访问18、一个栈的入栈序列是a , b , c ,d , e，则栈的不可能的输出序列是（）d，c，e，a，b19、二维数组A按行顺序存储.其中每个元素占1个存储单元。
《数据结构(c语言版)》重点知识汇总
数据结构（C语言版）重点知识汇总1. 线性结构数组•数组是一种线性结构，它的每个元素占据一段连续的内存空间；•数组的下标是从0开始的；•数组可以存储同类型的元素，支持随机访问和修改。
链表•链表也是一种线性结构，其元素是以节点的方式逐个存储在内存中；•节点包含元素和指向下一个节点的指针；•链表优点是可以动态增加或删除元素，缺点是访问和修改元素比较麻烦，需要遍历链表。
栈和队列•栈和队列是两种特殊的线性结构；•栈和队列都是通过数组或者链表实现的；•栈的特点是先进后出，可以用于进行函数调用、表达式求值等；•队列的特点是先进先出，可以用于模拟排队、网络数据传输等。
2. 树形结构二叉树•二叉树是一种特殊的树形结构，树中的每个节点最多有两个孩子节点；•二叉树可以是满二叉树、完全二叉树或者普通的二叉树；•遍历二叉树的方法有前序遍历、中序遍历和后序遍历。
二叉搜索树•二叉搜索树也是一种二叉树，具有以下性质：–左子树上的元素都小于根节点的元素；–右子树上的元素都大于根节点的元素；–左右子树也是二叉搜索树。
•二叉搜索树可以用于搜索、排序等算法。
平衡二叉树•平衡二叉树是一种强制性要求左右子树高度差不超过1的二叉树；•平衡二叉树可以在保持搜索树特性的同时，提高搜索效率。
堆•堆也是一种树形结构，常用于实现优先队列；•堆分为最大堆和最小堆，最大堆的根节点最大，最小堆的根节点最小；•堆的插入和删除操作能够始终保证堆的性质。
3. 图形结构图的基本概念•图由节点和边两个基本元素组成；•节点也被称为顶点，边连接两个顶点；•图分为有向图和无向图，有向图中的边是有方向性的；•图还有一些特殊的概念，如权重、连通性、环等。
图的存储结构•图的存储结构有邻接矩阵、邻接表和十字链表三种常见的形式；•邻接矩阵利用二维数组来表示节点之间的关系；•邻接表利用链表来存储节点和其邻居节点的关系；•十字链表进一步扩展了邻接表的概念，可以处理有向图和无向图的情况。
C语言深度优先遍历图算法程序实现
C语言深度优先遍历图算法程序实现/*建立邻接表算法*//*邻接表，顺序存储与链式存储相结合的方法*/#define Maxvertexnum 30#define False 0#define True 1#include"stdio.h"#include"stdlib.h"int count=1;typedef struct node /*链表(表节点)信息*/{int adjvertex;/*定点序号，存放顶点下标*/int info; /*与边或弧相关的信息,对于网图来说*/ struct node *next; /* 指向下一个临接点的指针域*/}Node;typedef struct vnode /*顶点节点*/{char vertex[3]; /*顶点域*/Node *firstedge; /*表节点头指针*/}Vnode;typedef struct{Vnode adjlist[Maxvertexnum];/*邻接表*/int vnum;egnum;/*顶点数和边数*/}Algraph;Algraph Creat() /*建立有向图的邻接表存储*/{Algraph G;int i,j,k;Node *p;printf("Input vnum and egnum:\n");scanf("%d%d",&(G.vnum),&(G.egnum));for(i=0;i<G.vnum;i++){getchar();/*屏蔽回车*/printf("Input vode information:\n");scanf("%s",&(G.adjlist[i].vertex));/*读入顶点信息*/G.adjlist[i].firstedge=NULL;/*表节点头节点均设为空*/ }for(k=0;k<G.egnum;k++){getchar();/*屏蔽回车*/printf("Input edge <vi,vj>:\n");scanf("%d%d",&i,&j);p=(Node*)malloc(sizeof(Node));p->adjvertex=j; /*邻接点序号为j*/p->next=G.adjlist[i].firstedge;/*将新边表节点插入到顶点vi的链表头部*/G.adjlist[i].firstedge=p;}return (G);}int visited[Maxvertexnum];void DFS(Algraph G,int x) /*从第v个顶点出发深度优先遍历图G*/ {Node *p;int w;printf("Node num:%d\tNode infor:%s\n",count,G.adjlist[x].vertex);count++;visited[x]=True;/*访问第v个顶点，并把标志位置0*/for(p=G.adjlist[x].firstedge;p!=NULL;p=p->next){w=p->adjvertex;if(visited[x]!=1)DFS(G,w);/*对v尚未访问的节点调用DFS*/}}void Dfstrave(Algraph G)/*深度优先遍历邻接表表示的图G*/{int v;for(v=0;v<G.vnum;v++)visited[v]=False;/*标志向量初始化*/for(v=0;v<G.vnum;v++)if(visited[v]!=1)DFS(G,v);}void main(){Algraph A;A=Creat();Dfstrave(A);getch();}。
c语言dfs函数
c语言dfs函数DFS（Depth First Search）是图遍历的一种算法，它以深度优先的方式进行搜索。
在计算机科学中，图是由节点（顶点）和连接节点的边组成的抽象数据类型。
DFS算法通过递归的方式遍历图中的节点，并记录已经访问过的节点，以避免重复访问。
在DFS算法中，首先选择一个起始节点作为根节点，然后从该节点开始向下遍历，直到达到最深的节点。
在遍历的过程中，如果遇到已经访问过的节点或者无法继续向下遍历的节点，则回溯到上一个节点，继续遍历其他路径。
这种遍历方式可以通过递归或者栈来实现。
DFS算法的核心思想是尽可能深入地探索图中的路径，直到找到目标节点或者无法继续深入为止。
它与BFS（Breadth First Search）算法相对应，BFS算法是以广度优先的方式进行搜索，先遍历当前节点的所有相邻节点，再依次遍历下一层的节点。
在实际应用中，DFS算法被广泛应用于解决各种问题，如寻找图中的连通分量、解决迷宫问题、生成括号序列等。
以下是几个应用DFS算法的具体例子：1. 寻找图中的连通分量：通过DFS算法可以遍历图中的所有节点，并将属于同一个连通分量的节点标记为已访问。
这样可以快速找到图中的所有连通分量，用于分析网络结构、社交关系等。
2. 解决迷宫问题：迷宫问题可以看作是一个由节点和连接节点的边构成的图。
通过DFS算法可以从起始节点开始遍历迷宫，直到找到终点或者无法继续深入为止。
这种方式可以找到从起点到终点的最短路径。
3. 生成括号序列：给定一个整数n，表示括号的对数，通过DFS算法可以生成所有有效的括号序列。
在生成序列的过程中，需要满足左括号的数量不能超过n，右括号的数量不能超过左括号的数量，这样才能保证生成的序列是有效的。
除了上述几个例子，DFS算法还可以应用于解决其他问题，如求解图的最小生成树、求解图的割点和桥等。
在实际应用中，选择使用DFS算法还是BFS算法取决于具体的问题需求和图的结构。
深度优先算法和广度优先算法c语言
深度优先算法和广度优先算法是计算机科学中常见的两种图遍历算法。
它们在处理图数据结构时起着至关重要的作用，在实际应用中被广泛使用。
本文将探讨深度优先算法和广度优先算法在C语言中的实现和应用。
一、深度优先算法深度优先算法（Depth First Search）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。
其基本思想是从起始顶点开始，尽可能沿着一条路径一直向下，直到无法再继续为止，然后回溯到前一个节点，继续向下搜索。
深度优先算法可以通过递归或栈来实现。
在C语言中，我们可以使用递归方法来实现深度优先算法。
```c#define MAXVEX 100typedef struct {int vertex[MAXVEX]; // 顶点表int arc[MAXVEX][MAXVEX]; // 邻接矩阵int vexnum, aum; // 图的顶点数和边数} MGraph;int visited[MAXVEX]; // 访问标志数组void DFS(MGraph G, int v) {int i;visited[v] = 1; // 标记v已访问printf("d ", v); // 访问顶点vfor (i = 0; i < G.vexnum; i++) {if (G.arc[v][i] == 1 !visited[i]) {DFS(G, i); // 对v的尚未访问的邻接顶点i进行递归访问}}}```二、广度优先算法广度优先算法（Breadth First Search）同样是一种用于图的遍历或搜索的算法，不同于深度优先算法，广度优先算法的基本思想是从起始顶点开始，先访问其所有的直接邻接顶点，然后依次访问这些邻接顶点的邻接顶点。
广度优先算法可以通过队列来实现。
在C语言中，我们可以使用队列来实现广度优先算法。
```ctypedef struct {int vertex[MAXVEX]; // 顶点表int arc[MAXVEX][MAXVEX]; // 邻接矩阵 int vexnum, aum; // 图的顶点数和边数} MGraph;int visited[MAXVEX]; // 访问标志数组void BFS(MGraph G, int v) {int i, j;int queue[MAXVEX]; // 定义队列int front = 0, rear = 0; // 队头和队尾指针 printf("d ", v); // 访问顶点vvisited[v] = 1; // 标记v已访问queue[rear++] = v; // 入队while (front < rear) {v = queue[front++]; // 出队for (i = 0; i < G.vexnum; i++) {if (G.arc[v][i] == 1 !visited[i]) {printf("d ", i); // 访问顶点ivisited[i] = 1; // 标记i已访问queue[rear++] = i; // 入队}}}}```三、深度优先算法与广度优先算法的比较1. 时间复杂度：深度优先算法和广度优先算法的时间复杂度均为O(V+E)，其中V为顶点数，E为边数。