图的深度广度优先遍历C语言程序
图的深度广度优先遍历操作代码

一、实验目的1.掌握图的各种存储结构,特别要熟练掌握邻接矩阵和邻接表存储结构;2.遍历是图各种应用的算法的基础,要熟练掌握图的深度优先遍历和宽度优先遍历算法,复习栈和队列的应用;3.掌握图的各种应用的算法:图的连通性、连通分量和最小生成树、拓扑排序、关键路径。
二、实验内容实验内容1**图的遍历[问题描述]许多涉及图上操作的算法都是以图的遍历为基础的。
写一个程序,演示在连通无向图上遍历全部顶点。
[基本要求]建立图的邻接表的存储结构,实现无向图的深度优先遍历和广度优先遍历。
以用户指定的顶点为起点,分别输出每种遍历下的顶点访问序列。
[实现提示]设图的顶点不超过30个,每个顶点用一个编号表示(如果一个图有N个顶点,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,每条边是两个顶点编号对,可以对边依附顶点编号的输入顺序作出限制(例如从小到大)。
[编程思路]首先图的创建,采用邻接表建立,逆向插入到单链表中,特别注意无向是对称插入结点,且要把输入的字符在顶点数组中定位(LocateVex(Graph G,char *name),以便后来的遍历操作,深度遍历算法采用递归调用,其中最主要的是NextAdjVex(Graph G, int v, int w);FirstAdjVex ()函数的书写,依次递归下去,广度遍历用队列的辅助。
[程序代码]头文件:#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#define MAX_VERTEX_NUM 30#define MAX_QUEUE_NUMBER 30#define OK 1#define ERROR 0#define INFEASIBLE -1#define OVERFLOW -2#define TRUE 1#define FALSE 0typedef int Status;typedef int InfoType;typedef int Status;/* 定义弧的结构*/typedef struct ArcNode{int adjvex; /*该边所指向的顶点的位置*/ struct ArcNode *nextarc; /*指向下一条边的指针*/ InfoType info; /*该弧相关信息的指针*/}ArcNode;/*定义顶点的结构*/typedef struct VNode{char data[40]; /*顶点信息*/ArcNode *firstarc; /*指向第一条依附该顶点的弧的指针*/}VNode,AdjList[MAX_VERTEX_NUM];/*定义图的结构*/typedef struct {AdjList vertices;int vexnum,arcnum; /*图的当前顶点数和弧数*/int kind; /*图的类型标志*/}Graph;/*定义队列的结构*/typedef struct{int *elem;int front, rear;}Queue;/*功能选择*/void MenuSelect(int w);/*顶点定位*/int LocateVex(Graph G,char *name);/*创建无向图*/void CreateGraph(Graph &G);/*求第一个顶点*/int FirstAdjVex(Graph G, int v);/*求下一个顶点*/int NextAdjVex(Graph G, int v, int w);/*深度递归*/void DFS(Graph G, int v) ;/*深度遍历*/void DFSTravel(Graph G,int v);/*广度遍历*/void BFSTraverse(Graph G,char *name);/*初始化队列*/Status InitQueue(Queue &Q);/*判空*/Status EmptyQueue(Queue Q);/*进队*/Status EnQueue(Queue &Q, int e);/*出队*/Status DeQueue(Queue &Q, int &e);实现文件:#include <stdio.h>#include"malloc.h"#include "tuhead.h"#include "stdlib.h"#include "string.h"bool visited[MAX_VERTEX_NUM];/************************************************************ 顶点定位************************************************************/int LocateVex(Graph G,char *name){int i;for(i=1;i<=G.vexnum;i++) //从1号位置开始存储if(strcmp(name,G.vertices[i].data)==0) //相等则找到,返回位序return i;return -1;}/************************************************************ 创建无向图************************************************************/void CreateGraph(Graph &G){ArcNode *p;char name1[10],name2[10];int i,j,k;printf(" 请输入顶点数,按回车键结束:");scanf("%d",&G.vexnum);printf(" 请输入弧数,按回车键结束:");scanf("%d",&G.arcnum);printf(" 请依次输入顶点名(用空格分开且字符小于10),按回车键结束:\n");printf(" ");for(i=1;i<=G.vexnum;i++) //从1号位置开始存储{scanf("%s",G.vertices[i].data); //从一号位置开始初始化G.vertices[i].firstarc=NULL;}printf("\n\n\n\n");printf(" ………………………………………输入小提示………………………………………\n");printf(" &&&&1 为避免输入遗漏,最好从选择任意一点,输入所有相邻边\n");printf(" &&&&2 输入边时格式(用空格分开,即格式为顶点(空格)顶点(空格))\n");printf(" ………………………………………输入小提示………………………………………\n\n\n\n");for(k=0;k<G.arcnum;k++){printf("请输入相邻的两个顶点,按回车键结束:");scanf("%s%s",name1,name2);i=LocateVex(G,name1); //返回位序j=LocateVex(G,name2);p=(ArcNode *)malloc(sizeof(ArcNode)); //申请边节点p->adjvex=j; //插入到邻接表中,注意此处为逆向插入到单链表中p->nextarc=G.vertices[i].firstarc;G.vertices[i].firstarc=p;//无向图,注意是对称插入结点p=(ArcNode *)malloc(sizeof(ArcNode));p->adjvex=i;p->nextarc=G.vertices[j].firstarc;G.vertices[j].firstarc=p;}}/************************************************************ 求第一个顶点************************************************************/int FirstAdjVex(Graph G, int v){ArcNode *p;if(v>=1 && v<=G.vexnum){p=G.vertices[v].firstarc;if(p->nextarc==NULL)return 0;elsereturn (p->nextarc->adjvex); //返回第一个顶点字符}return -1;}/************************************************************ 求下一个顶点************************************************************/int NextAdjVex(Graph G, int v, int w){ //在图G中寻找第v个顶点的相对于w的下一个邻接顶点ArcNode *p;if(v>=1 && v<=G.vexnum && w>=1 && w<=G.vexnum){p=G.vertices[v].firstarc;while(p->adjvex!=w)p=p->nextarc; //在顶点v的弧链中找到顶点wif(p->nextarc!=NULL)return 0; //若已是最后一个顶点,返回0 elsereturn(p->nextarc->adjvex); //返回下一个邻接顶点的序号}return -1;}/************************************************************ 深度递归************************************************************/void DFS(Graph G, int v){int w;ArcNode *p;visited[v]=1;printf("%s ",G.vertices[v].data); //访问第v个顶点p=G.vertices[v].firstarc; //p为依附顶点的第一条边while (p!=NULL){w=p->adjvex;if(visited[w]==0)DFS(G,w);p=p->nextarc; //下移指针}}/************************************************************ 深度遍历************************************************************/void DFSTravel(Graph G,int v){for(int i=1;i<=G.vexnum;i++)visited[i]=0;int w;ArcNode *p;visited[v]=1;printf("%s ",G.vertices[v].data); //访问第v个顶点p=G.vertices[v].firstarc;while (p!=NULL){w=p->adjvex;if(visited[w]==0)DFS(G,w);p=p->nextarc;}}/************************************************************ 初始化队列************************************************************/Status InitQueue(Queue &Q){Q.elem = new int[MAX_QUEUE_NUMBER];Q.front = Q.rear = 0;return OK;}Status EmptyQueue(Queue Q){if(Q.front==Q.rear)return 0;elsereturn 1;}/*********************************************************** * 进队列* ***********************************************************/ Status EnQueue(Queue &Q, int e){if((Q.rear + 1)%MAX_QUEUE_NUMBER != Q.front)Q.elem[Q.rear ] = e;else ;Q.rear = (Q.rear + 1)%MAX_QUEUE_NUMBER;return OK;}/*********************************************************** * 出队列* ***********************************************************/ Status DeQueue(Queue &Q, int &e){if(Q.rear != Q.front)e = Q.elem[Q.front];else ;Q.front = (Q.front+1)%MAX_QUEUE_NUMBER;return OK;}/*********************************************************** * 广度遍历************************************************************/void BFSTraverse(Graph G,char *name){ArcNode *p;int v,w,u,k=0;Queue Q;int visited[20];for(v=1;v<=G.vexnum;v++) //初始化visited[v]=0;InitQueue(Q);for(v=LocateVex(G,name);k!=2;v=(v+1)%(G.vexnum-1)) //v为输入的字符转化的位序{if(v+1==LocateVex(G,name)) //从v开始走完图的所有顶点k++;if(visited[v]==0){visited[v]=1;printf("%s ",G.vertices[v].data); //访问第v个顶点EnQueue(Q,v); // 进队while(EmptyQueue(Q)!=0){DeQueue(Q,u); //出队p=G.vertices[u].firstarc;while(p!=NULL){w=p->adjvex; //p边的下一个顶点if(visited[w]==0){printf("%s ",G.vertices[w].data);visited[w]=1;EnQueue(Q,w);}p=p->nextarc; //下移指针}}}}}主文件:#include <stdio.h>#include"malloc.h"#include "tuhead.h"#include "stdlib.h"#include "string.h"/************************************************************ 界面控制************************************************************/void main(){printf("\n################################# 图的遍历#################################\n");printf("\n $$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$\n");printf("\n");printf(" 1 ------- 图的创建\n");printf(" 2 ------- 图的深度优先遍历\n");printf(" 3 ------- 图的广度优先遍历\n");printf(" 0 ------- 退出\n");printf("\n $$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$\n");printf("\n");printf("请输入选择的操作代码(0-3)按回车键结束\n");MenuSelect(1);}/************************************************************ 功能选择************************************************************/void MenuSelect(int w){int select,done;int v;Graph G; char name[10];while (done) {printf("input the operating code : ");scanf("%d",&select);switch(select){case 1: printf("根据要求创建图:\n ");CreateGraph(G);break;case 2: printf("请输入深度优先遍历开始点的名:");scanf("%s",name);v=LocateVex(G,name); //将输入字符找到在顶点数组name对应的序号Vprintf("深度优先遍历:");DFSTravel(G,v);printf("\n");break;case 3: printf("请输入广度优先遍历开始点的名:");scanf("%s",name);printf("广度优先遍历:");BFSTraverse(G,name);printf("\n");break;case 0: done=0; break;default: printf(" ERROR\n");}printf("\n");}}[实验数据与结果]测试数据:实验结果。
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;}。
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。
第7章图的深度和广度优先搜索遍历算法

和树的遍历类似,我们希望从图中某顶点出发对图中每个顶点访问一次,而且只访问 一次,这一过程称为图的遍历(traversing graph)。 本节介绍两种遍历图的规则:深度优先搜索和广度优先搜索。 这两种方法既适用于无向图,也适用于有向图。
7.3.1 深度优先搜索遍历 一.思路: 从图中某一点(如A)开始,先访问这一点,然后任选它的一个邻点(如V0) 访问,访问完该点后,再任选这个点V0的一个邻点 ( 如 W )访问,如此向 纵深方向访问。直到某个点没有其他未访问的邻点为止,则返回到前一个点。 再任选它的另一个未访问过的邻点 ( 如X )继续重复上述过程的访问,直到全 部点访问完为止。 图(a)的遍历的结果:V1V2V4V8V5V3V6V7 或V1V3V7V6V2V5V8V4
p
v0 w x v 1
V
0
v 2
V
0
typedef struct {VEXNODE adjlist[MAXLEN]; // 邻接链表表头向量 int vexnum, arcnum; // 顶点数和边数 int kind; // 图的类型 }ADJGRAPH;
W W
X
X
7.3.2 广度优先搜索遍历 一.思路:
V
0
A V
0
W W
XXΒιβλιοθήκη 二.深度优先搜索算法的文字描述: 算法中设一数组visited,表示顶点是否访问过的标志。数组长度为 图的顶点数,初值均置为0,表示顶点均未被访问,当Vi被访问过,即 将visitsd对应分量置为1。将该数组设为全局变量。 { 确定从G中某一顶点V0出发,访问V0; visited[V0] = 1; 找出G中V0的第一个邻接顶点->w; while (w存在) do { if visited[w] == 0 继续进行深度优先搜索; 找出G中V0的下一个邻接顶点->w;} }
二叉树遍历(前序、中序、后序、层次、广度优先、深度优先遍历)

⼆叉树遍历(前序、中序、后序、层次、⼴度优先、深度优先遍历)⽬录转载:⼆叉树概念⼆叉树是⼀种⾮常重要的数据结构,⾮常多其他数据结构都是基于⼆叉树的基础演变⽽来的。
对于⼆叉树,有深度遍历和⼴度遍历,深度遍历有前序、中序以及后序三种遍历⽅法,⼴度遍历即我们寻常所说的层次遍历。
由于树的定义本⾝就是递归定义,因此採⽤递归的⽅法去实现树的三种遍历不仅easy理解并且代码⾮常简洁,⽽对于⼴度遍历来说,须要其他数据结构的⽀撑。
⽐⽅堆了。
所以。
对于⼀段代码来说,可读性有时候要⽐代码本⾝的效率要重要的多。
四种基本的遍历思想前序遍历:根结点 ---> 左⼦树 ---> 右⼦树中序遍历:左⼦树---> 根结点 ---> 右⼦树后序遍历:左⼦树 ---> 右⼦树 ---> 根结点层次遍历:仅仅需按层次遍历就可以⽐如。
求以下⼆叉树的各种遍历前序遍历:1 2 4 5 7 8 3 6中序遍历:4 2 7 5 8 1 3 6后序遍历:4 7 8 5 2 6 3 1层次遍历:1 2 3 4 5 6 7 8⼀、前序遍历1)依据上⽂提到的遍历思路:根结点 ---> 左⼦树 ---> 右⼦树,⾮常easy写出递归版本号:public void preOrderTraverse1(TreeNode root) {if (root != null) {System.out.print(root.val+" ");preOrderTraverse1(root.left);preOrderTraverse1(root.right);}}2)如今讨论⾮递归的版本号:依据前序遍历的顺序,优先訪问根结点。
然后在訪问左⼦树和右⼦树。
所以。
对于随意结点node。
第⼀部分即直接訪问之,之后在推断左⼦树是否为空,不为空时即反复上⾯的步骤,直到其为空。
若为空。
则须要訪问右⼦树。
注意。
在訪问过左孩⼦之后。
数据结构课设——有向图的深度、广度优先遍历及拓扑排序

数据结构课设——有向图的深度、⼴度优先遍历及拓扑排序任务:给定⼀个有向图,实现图的深度优先, ⼴度优先遍历算法,拓扑有序序列,并输出相关结果。
功能要求:输⼊图的基本信息,并建⽴图存储结构(有相应提⽰),输出遍历序列,然后进⾏拓扑排序,并测试该图是否为有向⽆环图,并输出拓扑序列。
按照惯例,先上代码,注释超详细:#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<malloc.h>#pragma warning(disable:4996)#define Max 20//定义数组元素最⼤个数(顶点最⼤个数)typedef struct node//边表结点{int adjvex;//该边所指向结点对应的下标struct node* next;//该边所指向下⼀个结点的指针}eNode;typedef struct headnode//顶点表结点{int in;//顶点⼊度char vertex;//顶点数据eNode* firstedge;//指向第⼀条边的指针,边表头指针}hNode;typedef struct//邻接表(图){hNode adjlist[Max];//以数组的形式存储int n, e;//顶点数,边数}linkG;//以邻接表的存储结构创建图linkG* creat(linkG* g){int i, k;eNode* s;//边表结点int n1, e1;char ch;g = (linkG*)malloc(sizeof(linkG));//申请结点空间printf("请输⼊顶点数和边数:");scanf("%d%d", &n1, &e1);g->n = n1;g->e = e1;printf("顶点数:%d 边数:%d\n", g->n, g->e);printf("请输⼊顶点信息(字母):");getchar();//因为接下来要输⼊字符串,所以getchar⽤于承接上⼀条命令的结束符for (i = 0; i < n1; i++){scanf("%c", &ch);g->adjlist[i].vertex = ch;//获得该顶点数据g->adjlist[i].firstedge = NULL;//第⼀条边设为空}printf("\n打印顶点下标及顶点数据:\n");for (i = 0; i < g->n; i++)//循环打印顶点下标及顶点数据{printf("顶点下标:%d 顶点数据:%c\n", i, g->adjlist[i].vertex);}getchar();int i1, j1;//相连接的两个顶点序号for (k = 0; k < e1; k++)//建⽴边表{printf("请输⼊对<i,j>(空格分隔):");scanf("%d%d", &i1, &j1);s = (eNode*)malloc(sizeof(eNode));//申请边结点空间s->adjvex = j1;//边所指向结点的位置,下标为j1s->next = g->adjlist[i1].firstedge;//将当前s的指针指向当前顶点上指向的结点g->adjlist[i1].firstedge = s;//将当前顶点的指针指向s}return g;//返回指针g}int visited[Max];//标记是否访问void DFS(linkG* g, int i)//深度优先遍历{eNode* p;printf("%c ", g->adjlist[i].vertex);visited[i] = 1;//将已访问过的顶点visited值改为1p = g->adjlist[i].firstedge;//p指向顶点i的第⼀条边while (p)//p不为NULL时(边存在){if (visited[p->adjvex] != 1)//如果没有被访问DFS(g, p->adjvex);//递归}p = p->next;//p指向下⼀个结点}}void DFSTravel(linkG* g)//遍历⾮连通图{int i;printf("深度优先遍历;\n");//printf("%d\n",g->n);for (i = 0; i < g->n; i++)//初始化为0{visited[i] = 0;}for (i = 0; i < g->n; i++)//对每个顶点做循环{if (!visited[i])//如果没有被访问{DFS(g, i);//调⽤DFS函数}}}void BFS(linkG* g, int i)//⼴度优先遍历{int j;eNode* p;int q[Max], front = 0, rear = 0;//建⽴顺序队列⽤来存储,并初始化printf("%c ", g->adjlist[i].vertex);visited[i] = 1;//将已经访问过的改成1rear = (rear + 1) % Max;//普通顺序队列的话,这⾥是rear++q[rear] = i;//当前顶点(下标)队尾进队while (front != rear)//队列⾮空{front = (front + 1) % Max;//循环队列,顶点出队j = q[front];p = g->adjlist[j].firstedge;//p指向出队顶点j的第⼀条边while (p != NULL){if (visited[p->adjvex] == 0)//如果未被访问{printf("%c ", g->adjlist[p->adjvex].vertex);visited[p->adjvex] = 1;//将该顶点标记数组值改为1rear = (rear + 1) % Max;//循环队列q[rear] = p->adjvex;//该顶点进队}p = p->next;//指向下⼀个结点}}}void BFSTravel(linkG* g)//遍历⾮连通图{int i;printf("⼴度优先遍历:\n");for (i = 0; i < g->n; i++)//初始化为0{visited[i] = 0;}for (i = 0; i < g->n; i++)//对每个顶点做循环{if (!visited[i])//如果没有被访问过{BFS(g, i);//调⽤BFS函数}}}//因为拓扑排序要求⼊度为0,所以需要先求出每个顶点的⼊度void inDegree(linkG* g)//求图顶点⼊度{eNode* p;int i;for (i = 0; i < g->n; i++)//循环将顶点⼊度初始化为0{g->adjlist[i].in = 0;}for (i = 0; i < g->n; i++)//循环每个顶点{p = g->adjlist[i].firstedge;//获取第i个链表第1个边结点指针while (p != NULL)///当p不为空(边存在){g->adjlist[p->adjvex].in++;//该边终点结点⼊度+1p = p->next;//p指向下⼀个边结点}printf("顶点%c的⼊度为:%d\n", g->adjlist[i].vertex, g->adjlist[i].in);}void topo_sort(linkG *g)//拓扑排序{eNode* p;int i, k, gettop;int top = 0;//⽤于栈指针的下标索引int count = 0;//⽤于统计输出顶点的个数int* stack=(int *)malloc(g->n*sizeof(int));//⽤于存储⼊度为0的顶点for (i=0;i<g->n;i++)//第⼀次搜索⼊度为0的顶点{if (g->adjlist[i].in==0){stack[++top] = i;//将⼊度为0的顶点进栈}}while (top!=0)//当栈不为空时{gettop = stack[top--];//出栈,并保存栈顶元素(下标)printf("%c ",g->adjlist[gettop].vertex);count++;//统计顶点//接下来是将邻接点的⼊度减⼀,并判断该点⼊度是否为0p = g->adjlist[gettop].firstedge;//p指向该顶点的第⼀条边的指针while (p)//当p不为空时{k = p->adjvex;//相连接的顶点(下标)g->adjlist[k].in--;//该顶点⼊度减⼀if (g->adjlist[k].in==0){stack[++top] = k;//如果⼊度为0,则进栈}p = p->next;//指向下⼀条边}}if (count<g->n)//如果输出的顶点数少于总顶点数,则表⽰有环{printf("\n有回路!\n");}free(stack);//释放空间}void menu()//菜单{system("cls");//清屏函数printf("************************************************\n");printf("* 1.建⽴图 *\n");printf("* 2.深度优先遍历 *\n");printf("* 3.⼴度优先遍历 *\n");printf("* 4.求出顶点⼊度 *\n");printf("* 5.拓扑排序 *\n");printf("* 6.退出 *\n");printf("************************************************\n");}int main(){linkG* g = NULL;int c;while (1){menu();printf("请选择:");scanf("%d", &c);switch (c){case1:g = creat(g); system("pause");break;case2:DFSTravel(g); system("pause");break;case3:BFSTravel(g); system("pause");break;case4:inDegree(g); system("pause");break;case5:topo_sort(g); system("pause");break;case6:exit(0);break;}}return0;}实验⽤图:运⾏结果:关于深度优先遍历 a.从图中某个顶点v 出发,访问v 。
算法设计:深度优先遍历和广度优先遍历

算法设计:深度优先遍历和广度优先遍历实现深度优先遍历过程1、图的遍历和树的遍历类似,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。
深度优先遍历和广度优先遍历是最为重要的两种遍历图的方法。
它们对无向图和有向图均适用。
注意:以下假定遍历过程中访问顶点的操作是简单地输出顶点。
2、布尔向量visited[0..n-1]的设置图中任一顶点都可能和其它顶点相邻接。
在访问了某顶点之后,又可能顺着某条回路又回到了该顶点。
为了避免重复访问同一个顶点,必须记住每个已访问的顶点。
为此,可设一布尔向量visited[0..n-1],其初值为假,一旦访问了顶点Vi之后,便将visited[i]置为真。
--------------------------深度优先遍历(Depth-First Traversal)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。
2、深度优先搜索的过程设x是当前被访问顶点,在对x做过访问标记后,选择一条从x出发的未检测过的边(x,y)。
若发现顶点y已访问过,则重新选择另一条从x出发的未检测过的边,否则沿边(x,y)到达未曾访问过的y,对y访问并将其标记为已访问过;然后从y开始搜索,直到搜索完从y出发的所有路径,即访问完所有从y出发可达的顶点之后,才回溯到顶点x,并且再选择一条从x出发的未检测过的边。
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。
浅析深度优先和广度优先遍历实现过程、区别及使用场景

浅析深度优先和⼴度优先遍历实现过程、区别及使⽤场景⼀、什么是深度/⼴度优先遍历? 深度优先遍历简称DFS(Depth First Search),⼴度优先遍历简称BFS(Breadth First Search),它们是遍历图当中所有顶点的两种⽅式。
这两种遍历⽅式有什么不同呢?我们来举个栗⼦: 我们来到⼀个游乐场,游乐场⾥有11个景点。
我们从景点0开始,要玩遍游乐场的所有景点,可以有什么样的游玩次序呢?1、深度优先遍历 第⼀种是⼀头扎到底的玩法。
我们选择⼀条⽀路,尽可能不断地深⼊,如果遇到死路就往回退,回退过程中如果遇到没探索过的⽀路,就进⼊该⽀路继续深⼊。
在图中,我们⾸先选择景点1的这条路,继续深⼊到景点7、景点8,终于发现⾛不动了: 于是,我们退回到景点7,然后探索景点10,⼜⾛到了死胡同。
于是,退回到景点1,探索景点9: 按照这个思路,我们再退回到景点0,后续依次探索景点2、3、5、4、发现相邻的都玩过了,再回退到3,再接着玩6,终于玩遍了整个游乐场: 具体次序如下图,景点旁边的数字代表探索次序。
当然还可以有别的排法。
像这样先深⼊探索,⾛到头再回退寻找其他出路的遍历⽅式,就叫做深度优先遍历(DFS)。
这⽅式看起来很像⼆叉树的前序遍历。
没错,其实⼆叉树的前序、中序、后序遍历,本质上也可以认为是深度优先遍历。
2、⼴度优先遍历 除了像深度优先遍历这样⼀头扎到底的玩法以外,我们还有另⼀种玩法:⾸先把起点相邻的⼏个景点玩遍,然后去玩距离起点稍远⼀些(隔⼀层)的景点,然后再去玩距离起点更远⼀些(隔两层)的景点… 在图中,我们⾸先探索景点0的相邻景点1、2、3、4: 接着,我们探索与景点0相隔⼀层的景点7、9、5、6: 最后,我们探索与景点0相隔两层的景点8、10: 像这样⼀层⼀层由内⽽外的遍历⽅式,就叫做⼴度优先遍历(BFS)。
这⽅式看起来很像⼆叉树的层序遍历。
没错,其实⼆叉树的层序遍历,本质上也可以认为是⼴度优先遍历。
图的遍历算法程序

else{
visited[k]=true;
printf("%c ",G.vexs[k]); //访问第k个顶点
for(i=FirstVex(G,k);i>=0;i=NextVex(G,k,i))
if(!visited[i]) DFS(G,i); //对k的尚未访问的邻接顶点i递归调用DFS
#define MAX_VEX 20 //最大顶点个数
#define QUEUE_SIZE (MAX_VEX+1) //队列长度
using namespace std;
bool *visited; //访问标志数组
//图的邻接矩阵存储结构
typedef struct{
char *vexs; //顶点向量
if(i>=0 && i<G.vexnum && j>=0 && j<G.vexnum){ //i,j合理
for(int k=j+1;k<G.vexnum;k++)
if(G.arcs[i][k]!=INFINITY) return k;
}
return -1;
}
}
//主函数
void main(){
int i;
Graph G;
CreateUDN(G);
visited=(bool *)malloc(G.vexnum*sizeof(bool));
printf("\n广度优先遍历: ");
for(i=0;i<G.vexnum;i++)
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
C++算法-8.广度优先搜索

int main() { int i,j; char s[100],ch; scanf("%d%d\n",&m,&n); for (i=0; i<=m-1;i++ ) for (j=0;j<=n-1;j++ ) bz[i][j]=1; //初始化 for (i=0;i<=m-1;i++) { gets(s); for (j=0;j<=n-1;j++) if (s[j]=='0') bz[i][j]=0; } for (i=0;i<=m-1;i++) for (j=0;j<=n-1;j++) if (bz[i][j]) doit(i,j); //在矩阵中寻找细胞 printf("NUMBER of cells=%d",num); return 0; }
void doit() { int head,tail,i; head=0;tail=1; //队首为0、队尾为1 a[1]=1; //记录经过的城市 b[1]=0; //记录前趋城市 s[1]=1; //表示该城市已经到过 do //步骤2 { head++; //队首加一,出队 for (i=1;i<=8;i++) //搜索可直通的城市 if ((ju[a[head]][i]==0)&&(s[i]==0)) //判断城市是否走过 { tail++; //队尾加一,入队 a[tail]=i; b[tail]=head; s[i]=1; if (i==8) { out(tail);head=tail;break; //第一次搜到H城市时路线最短 } } }while (head<tail); } int main() //主程序 { memset(s,false,sizeof(s)); doit(); //进行Bfs操作 return 0; }
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。
C源程序-图的建立和遍历

图的建立和遍历题目1:用邻接表存储无向图:采用邻接表作为图的存储结构;程序运行时输入图的顶点及边的信息;实现建立图的基本操作;题目2:对题目1建立的图进行深度遍历。
可以从任意顶点出发深度遍历该图;格式化输出:输出顶点的序列,各数据之间用“->”分开;要求实现FirstAdjVex,NextAdjVex,DFS等基本操作;算法描述创建图:包括建立结点的函数CreatVex(Graph *G),以及GreatUDG(Graph *G) ,GreatUDN(Graph *G) ,GreatDG(Graph *G) GreatDN(Graph *G)1提示用户输入图的基本信息:顶点数,边数以及图的基本类型;2通过for循环语句提示用户输入顶点的值;3图Graph结构体类型包括:AdjList用来存储头结点的数组;int类型vexnum 和arcnum,用来表示顶点数和边数的变量;int类型kind,用来存储图的类型。
边ArcNode结构包括:adjvex,ArcNode *nextarc,int info前者表示指向的结点的下标,后者表示指向结点的下一条边结点,最后的变量为边所带的权值信息;4根据图的类型决定是否要使用边中的info变量;5提示用户按照正确的形式输入边的端点以及边上的权值信息;遍历图:包括DFSTraverse(Graph G,VertexType vex)以及DFS(Graph G,int v)两个主要的便历函数。
前者第二个参数表示开始进行便历的顶点,后者的第二个参数表示对图的下标为v的顶点访问。
1遍历前首先建立一个标志数组Visited[],长度为图中结点的数目,用来表示是否访问过一结点,访问前全置为0;2接收用户要求开始访问的顶点,通过函数Adjfound(Graph G,VertexType c)找到改点在图的结点中的下标;3若该下标对应的标志数组的值为0,访问该下标的firstArcNode结点,同时把该结点的在访问标志数组中的值设置为1;若该下标对应的标志数组的值为1,则进行第5步;4继续进行操作2;5在标志数组中查找仍为0的项,得到下标值再进行第1步操作;如果都访问过则遍历结束。
深度优先算法与广度优先算法

深度优先算法与⼴度优先算法深度优先搜索和⼴度优先搜索,都是图形搜索算法,它两相似,⼜却不同,在应⽤上也被⽤到不同的地⽅。
这⾥拿⼀起讨论,⽅便⽐较。
⼀、深度优先搜索深度优先搜索属于图算法的⼀种,是⼀个针对图和树的遍历算法,英⽂缩写为DFS即Depth First Search。
深度优先搜索是图论中的经典算法,利⽤深度优先搜索算法可以产⽣⽬标图的相应拓扑排序表,利⽤拓扑排序表可以⽅便的解决很多相关的图论问题,如最⼤路径问题等等。
⼀般⽤堆数据结构来辅助实现DFS算法。
其过程简要来说是对每⼀个可能的分⽀路径深⼊到不能再深⼊为⽌,⽽且每个节点只能访问⼀次。
基本步奏(1)对于下⾯的树⽽⾔,DFS⽅法⾸先从根节点1开始,其搜索节点顺序是1,2,3,4,5,6,7,8(假定左分枝和右分枝中优先选择左分枝)。
(2)从stack中访问栈顶的点;(3)找出与此点邻接的且尚未遍历的点,进⾏标记,然后放⼊stack中,依次进⾏;(4)如果此点没有尚未遍历的邻接点,则将此点从stack中弹出,再按照(3)依次进⾏;(5)直到遍历完整个树,stack⾥的元素都将弹出,最后栈为空,DFS遍历完成。
⼆、⼴度优先搜索⼴度优先搜索(也称宽度优先搜索,缩写BFS,以下采⽤⼴度来描述)是连通图的⼀种遍历算法这⼀算法也是很多重要的图的算法的原型。
Dijkstra单源最短路径算法和Prim最⼩⽣成树算法都采⽤了和宽度优先搜索类似的思想。
其别名⼜叫BFS,属于⼀种盲⽬搜寻法,⽬的是系统地展开并检查图中的所有节点,以找寻结果。
换句话说,它并不考虑结果的可能位置,彻底地搜索整张图,直到找到结果为⽌。
基本过程,BFS是从根节点开始,沿着树(图)的宽度遍历树(图)的节点。
如果所有节点均被访问,则算法中⽌。
⼀般⽤队列数据结构来辅助实现BFS算法。
基本步奏(1)给出⼀连通图,如图,初始化全是⽩⾊(未访问);(2)搜索起点V1(灰⾊);(3)已搜索V1(⿊⾊),即将搜索V2,V3,V4(标灰);(4)对V2,V3,V4重复以上操作;(5)直到终点V7被染灰,终⽌;(6)最短路径为V1,V4,V7.作者:安然若知链接:https:///p/bff70b786bb6来源:简书简书著作权归作者所有,任何形式的转载都请联系作者获得授权并注明出处。
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。
图的遍历(实验报告附C++源码)

图的遍历一、问题背景若用有向网表示网页的链接网络,其中顶点表示某个网页,有向弧表示网页之间的链接关系。
试设计一个网络蜘蛛系统,分别以广度优先和深度优先的策略抓取网页。
二、需求分析1)首先输入顶点的数量,然后是各顶点对应的字母,再输入各条弧(权值都置为1);2)输出从首个顶点开始的广度优先遍历序列和深度先遍历序列;3)为了达到任意图的遍历(结点名称不一定是数字,可以是任意可见字符),可以自定义一个数组类型,保存该结点的名称和记录是否被访问;4)图使用相邻矩阵来实现;5)测试数据:输入输入顶点数和弧数:8 9输入8个顶点.输入顶点0:a输入顶点1:b输入顶点2:c输入顶点3:d输入顶点4:e输入顶点5:f输入顶点6:g输入顶点7:h输入9条弧.输入弧0:a b 1输入弧1:b d 1输入弧2:b e 1输入弧3:d h 1输入弧4:e h 1输入弧5:a c 1输入弧6:c f 1输入弧7:c g 1输入弧8:f g 1输出广度优先遍历: a b d h e c f g深度优先遍历: a b c d e f g h三、概要设计抽象数据类型为了遍历任意图,定义了如下数据类型,用于存储该结点的名称和记录是否被访问过。
class Node//基本抽象数据类型{public:char ch; //记录名称,如果将这里改成数组,结点名称可以是多个字符int flag;//记录结点是否被访问};class Graph //图类,此类中,封装了图的一些成员和一些必须的成员函数{private:int getSub(char); //获取某名称的下标Node* arrNode; //记录名称和是否访问的数组int numVertex,numEdge;//记录图的顶点数和边数int **matrix; //用一个二维数组记录两点间是否相连,1相连,0断开public:void setCh(char,int); //将数组的arrNode的每一个单元设置一个结点名称Graph(int);~Graph();int getNumVertex();//获得图的顶点数char first(char ch);//获得相邻结点char next(char ch1,char ch2);//获得隔着ch2,但与ch2相邻的结点void setEdge(char,char,int w=1);//设置两顶点的边和权重(权重默认为1)int getMark(char);//获取是否被访问的记录,已访问返回1,未访问返回0void setMark(char);//把已访问的结点,设置标记};算法的基本思想用一个自定义类型的数组,记录每个结点的信息(包括名称、是否被访问),且此数组作为图的成员变量之一;用一个类,对数组进行相应的操作,以便获得所需的信息。
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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);
}
/*****************************************************************************/
{
if(g.arcs[qidian][v1]!=0&&mark[v1]==0)
DFS(g,v1,mark);
}
}
/***********************6。图的深度周游**********************/
void GraphDFS(GRAPH g)
//深度优先周游图g中能访问的各个顶点
printf("\n请输入起点的下标:");
scanf("%d",&qidian);
for(v=0;v<g.num;v++)
{
mark[v]=0;
}
for(v=qidian;v<g.num+qidian;v++)
{
v1=v%g.num;
if(mark[v1]==0)
typedef char VEXTYPE; /* 顶点的数据类型 */
typedef float ADJTYPE; /* 权值类型 */
typedef struct
{ VEXTYPE vexs[n] ; /* 顶点信息数组 */
ADJTYPE arcs[n][n] ; /* 边权数组 */
//将元素x入队列sq的队尾,成功返回1,失败返回0
{
if (sq->front==(sq->rear+1)%maxsize)
{
printf("queue is full!\n");
return 0;
}
else
{
sq->data[sq->rear]=x;
int QueueFront(SEQQUEUE sq,DATATYPE *e)
//将顺序循环队列sq的队头元素保存到e所指地址,成功返回1,失败返回0
{
if (QueueIsEmpty(sq))
{ printf("queue is empty!\n");return 0;}
else
sq->rear=(sq->rear+1)%maxsize;
return(1);
}
}
/*****************************************************************************/
int QueueOut(SEQQUEUE *sq)
//将队列sq队首元素出队列,成功返回1,失败返回0
{
if (QueueIsEmpty(*sq))
{
printf("queue is empty!\n");
return 0;
}
else
{
sq->front=(sq->front+1)%maxsize;
void GraphOut(GRAPH L)
{
int i,j;
printf("\n图的顶点数目为:%d",L.num);
printf("\n图的各顶点的信息为:\n");
for(i=0;i<L.num;i++)
printf("%c ",L.vexs[i]);
printf("\n图的边权矩阵的信息为:\n");
return 1;
}
}
/***********************7。图的广度周游**********************/
void BFS(GRAPH g,int v,int mark[])
//从v出发广度优先周游图g中能访问的各个顶点
{
int v1,v2;
GraphBFS(tu);
}
#include "stdio.h"
typedef int datatype; /*假定线性表元素的类型为整型*/
#define maxsize 1024 /*假定线性表的最大长度为1024*/
# define n 100 /* 图的顶点最大个数 */
int num ; /* 顶点的实际个数 */
}GRAPH;
/***********************1。置空图**********************/
void GraphInit(GRAPH *L)
{
L->num=0;
}
/***********************2。求结点数**********************/
void DFS(GRAPH g,int qidian,int mark[])
//从第qidian个点出发深度优先周游图g中能访问的各个顶点
{
int v1;
mark[qidian]=1;
printf("%c ",g.vexs[qidian]);
for(v1=0;v1<g.num;v1++)
//将顺序循环队列sq置空(初始化)
{
sq->front=0;
sq->rear=0;
}
/*****************************************************************************/
int QueueIsEmpty(SEQQUEUE sq)
SEQQUEUE q;
QueueInit(&q);
QueueIn(&q,v);
mark[v]=1;
printf("%c ",g.vexs[v]);
while(QueueIsEmpty(q)==0)
{
QueueFront(q,&v1);
QueueOut(&q);
for(i=0;i<L.num;i++)
{
for(j=0;j<L.num;j++)
{
printf("%6.2f ",L.arcs[i][j]);
}
printf("\n");
}
printf("图已经输出完毕!");
}
/***********************5。图的深度周游**********************/
{
//printf("v=%d ",v);
v1=v%g.num;
if(mark[v1]==0)
DFS(g,v1,mark);
}
}
typedef int DATATYPE; //队列元素的数据类型
typedef struct
{
DATATYPE data[maxsize]; //队中元素
}
}
/***********************8。图的广度周游**********************/
void GraphBFS(GRAPH g)
//深度优先周游图g中能访问的各个顶点
{
int qidian,v,v1,mark[maxsize];
printf("\n广度周游:");
int GraphVexs(GRAPH *L)
{
return(L->num);
}
/***********************3。创建图**********************/
void GraphCreate(GRAPH *L)