数据结构图实验报告汇总
数据结构实验———图实验报告
数据结构实验报告目的要求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..实验内容１．键盘输入数据;建立一个有向图的邻接表..２．输出该邻接表..3．在有向图的邻接表的基础上计算各顶点的度;并输出..4．以有向图的邻接表为基础实现输出它的拓扑排序序列..5．采用邻接表存储实现无向图的深度优先递归遍历..6．采用邻接表存储实现无向图的广度优先遍历..7．在主函数中设计一个简单的菜单;分别调试上述算法..源程序：主程序的头文件：队列#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#define TRUE 1#define FALSE 0#define OK 1#define ERROR 0#define OVERFLOW -2typedef int QElemType;typedef struct QNode{ //队的操作QElemType data;struct QNode *next;}QNode;*QueuePtr;typedef struct {QueuePtr front;QueuePtr rear;}LinkQueue;void InitQueueLinkQueue &Q{ //初始化队列Q.front =Q.rear =QueuePtrmallocsizeofQNode;ifQ.front exitOVERFLOW; //存储分配失败Q.front ->next =NULL;}int EnQueueLinkQueue &Q;QElemType e //插入元素e为Q的新的队尾元素{QueuePtr p;p=QueuePtrmallocsizeofQNode;ifp exitOVERFLOW;p->data=e;p->next=NULL;Q.rear->next=p;Q.rear =p;return OK;}int DeQueueLinkQueue &Q;QElemType &e //删除Q的队头元素;用e返回其值{ ifQ.front ==Q.rear return ERROR;QueuePtr p;p=Q.front ->next;e=p->data;Q.front->next=p->next ;ifQ.rear==p Q.rear =Q.front ;freep;return OK;}主程序：#include <stdio.h>#include<stdlib.h>#include"duilie.h"#define TRUE 1#define FALSE 0#define Status int#define MAX_VERTEX_NUM 8 /*顶点最大个数*/#define VertexType char /*顶点元素类型*/enum BOOlean {False;True};BOOlean visitedMAX_VERTEX_NUM; //全局变量——访问标志数组typedef struct ArcNode{int adjvex;struct ArcNode *nextarc;int weight; /*边的权*/}ArcNode; /*表结点*/typedef struct VNode{ int degree;indegree;/*顶点的度;入度*/V ertexType data;ArcNode *firstarc;}VNode/*头结点*/;AdjListMAX_VERTEX_NUM;typedef struct{ AdjList vertices;int vexnum;arcnum;/*顶点的实际数;边的实际数*/}ALGraph;//建立图的邻接表void creat_linkALGraph *G{ int i;j;ArcNode *s;printf"请依次输入顶点数、边数：";scanf"%d%d";&G->vexnum;&G->arcnum;for i=0;i<G->vexnum;i++{ G->verticesi.data='A'+i;G->verticesi.firstarc=NULL;}for i=0;i<G->vexnum;{ printf"请输入顶点的数组坐标若退出;请输入-1：";scanf"%d";&i;ifi==-1 break;printf"请输入顶点所指向下一个顶点的数组坐标：";scanf"%d";&j;s=ArcNode *mallocsizeofArcNode;s->adjvex=j;s->nextarc=G->verticesi.firstarc;G->verticesi.firstarc=s;}}// 输出邻接表void visitALGraph G{ int i;ArcNode *p;printf"%4s%6s%18s\n";"NO";"data";"adjvexs of arcs";for i=0;i<G.vexnum;i++{printf"%4d%5c ";i;G.verticesi.data;forp=G.verticesi.firstarc;p;p=p->nextarcprintf"%3d";p->adjvex;printf"\n";}}// 计算各顶点的度及入度void cacuALGraph *G{ArcNode *p;int i;for i=0;i<G->vexnum;i++{G->verticesi.degree=0;G->verticesi.indegree=0;}//度与初度初始化为零for i=0;i<G->vexnum;i++forp=G->verticesi.firstarc;p;p=p->nextarc{G->verticesi.degree++;G->verticesp->adjvex.degree++;G->verticesp->adjvex.indegree++;}}void print_degreeALGraph G{int i;printf"\n Nom data degree indegree\n";for i=0;i<G.vexnum;i++printf"\n%4d%5c%7d%8d";i;G.verticesi.data;G.verticesi.degree;G.verticesi.indegree;printf"\n";}// 拓扑排序Status TopologiSortALGraph G{int i;count;top=0;stack50;ArcNode *p;cacu&G;print_degreeG;printf"\nTopologiSort is \n";fori=0;i<G.vexnum;i++ifG.verticesi.indegree stacktop++=i;count=0;whiletop=0{i=stack--top;if count==0 printf"%c";G.verticesi.data;else printf"-->%c";G.verticesi.data;count++;forp=G.verticesi.firstarc;p;p=p->nextarcif --G.verticesp->adjvex.indegreestacktop++=p->adjvex;}if count<G.vexnumreturnFALSE; else returnTRUE;}//在图G中寻找第v个顶点的第一个邻接顶点int FirstAdjVexALGraph G;int v{ifG.verticesv.firstarc return 0;else returnG.verticesv.firstarc->adjvex;}//在图G中寻找第v个顶点的相对于u的下一个邻接顶点int NextAdjVexALGraph G;int v;int u{ArcNode *p;p=G.verticesv.firstarc;whilep->adjvex=u p=p->nextarc; //在顶点v的弧链中找到顶点u ifp->nextarc==NULL return 0; //若已是最后一个顶点;返回0else returnp->nextarc->adjvex; //返回下一个邻接顶点的序号}//采用邻接表存储实现无向图的深度优先递归遍历void DFSALGraph G;int i{ int w;visitedi=True; //访问第i个顶点printf"%d->";i;forw=FirstAdjVexG;i;w;w=NextAdjVexG;i;wifvisitedw DFSG;w; //对尚未访问的邻接顶点w调用DFS}void DFSTraverseALGraph G{ int i;printf"DFSTraverse:";fori=0;i<G.vexnum;i++ visitedi=False; //访问标志数组初始化fori=0;i<G.vexnum;i++ifvisitedi DFSG;i; //对尚未访问的顶点调用DFS}//按广度优先非递归的遍历图G;使用辅助队列Q和访问标志数组visited void BFSTraverseALGraph G{int i;u;w;LinkQueue Q;printf"BFSTreverse:";fori=0;i<G.vexnum;i++ visitedi=False; //访问标志数组初始化InitQueueQ; //初始化队列fori=0;i<G.vexnum;i++ifvisitedi{visitedi=True; //访问顶点iprintf"%d->";i;EnQueueQ;i; //将序号i入队列whileQ.front ==Q.rear //若队列不空;继续{DeQueueQ;u; //将队头元素出队列并置为uforw=FirstAdjVexG;u;w;w=NextAdjV exG;u;wifvisitedw //对u的尚未访问的邻接顶点w进行访问并入队列{ visitedw=True;printf"%d->";w;EnQueueQ;w;}}}}void main{ALGraph G;int select;printf" 图的有关操作实验\n ";do{printf"\n1 创建一个有向图的邻接表 2 输出该邻接表\n";printf"3.输出该有向图的度和入度 4.输出该有向图拓扑排序序列\n";printf"5.创建一个无向图的邻接表 6.深度优先递归遍历该无向图\n";printf"7.广度优先遍历该无向图0.退出\n";printf"请输入选择：";scanf"%d";&select;switchselect{case 1:printf"\n创建一个有向图的邻接表：\n";creat_link&G;break;case 2:printf"\n输出该邻接表：\n";visitG;break;case 3:printf"\n输出该有向图的度和入度：\n";cacu&G;print_degreeG;break;case 4:printf"\n输出该有向图拓扑排序序列：\n";ifTopologiSortGprintf"Toposort is not success";break;case 5:printf"\n创建一个无向图的邻接表: \n";creat_link&G;break;case 6:printf"\n深度优先递归遍历该无向图: \n";DFSTraverseG;break;case 7:printf"\n广度优先遍历该无向图：\n";BFSTraverseG;break;case 0:break;default:printf"输入选项错误重新输入\n";}}whileselect;}运行结果截图：1.主菜单界面：2.创建一个有向图的领接表3.输出该邻接表4. 在有向图的邻接表的基础上计算各顶点的度;并输出..5. 输出它的拓扑排序序列6. 输出所建无向图的邻接表7. 深度优先递归遍历该无向图8. 广度优先遍历该无向图说明：本实验用的有向图是课本182页图7.28;无向图为课本168页图a实验总结这次的图的操作实验;与树的操作类似;但又比树复杂;包含更多的存储结构和遍历方法的操作;而且图的遍历需要沿着弧进行;以便输出弧上的信息..本实验中图的遍历采用邻接表的存储结构;在输入图的信息时;首先要画出图的邻接表信息..图有两种遍历的形式;一种为深度优先搜索;另一种为广度优先搜索..由于能力有限;没能实现图的深度非递归优先搜索;而是实现了图的深度递归优先搜索..本实验基本完成了图的操作;也学到了很多关于图的知识和算法..。
数据结构实验报告--图
数据结构实验报告--图【数据结构实验报告--图】【一、实验目的】本实验旨在掌握图的基本概念、存储结构以及相关操作，并通过实验加深对图的理解。
【二、实验环境】操作系统：Windows 10编程语言：C++开发工具：Dev-C++ 5.11【三、实验内容】1.图的定义与基本概念1.1 图的定义：有向图、无向图1.2 图的基本概念：顶点、边、路径、路径长度2.图的存储结构2.1 邻接矩阵表示法2.2 邻接表表示法3.图的操作3.1 图的创建①手动输入图的顶点和边②从文件中读取图的顶点和边3.2 图的遍历①深度优先遍历（DFS）②广度优先遍历（BFS）3.3 图的最小树① Prim算法② Kruskal算法3.4 图的最短路径① Dijkstra算法② Floyd算法4.实验结果分析4.1 图的创建结果4.2 图的遍历结果4.3 图的最小树结果4.4 图的最短路径结果【四、实验步骤】1.定义图的数据结构和相关操作的函数原型。
2.实现图的存储结构和相关操作的函数实现。
3.开发主程序，包括菜单、用户输入、调用图操作函数等。
4.运行程序，测试各个功能是否正常进行。
5.根据运行结果分析，进行必要的调试和优化。
【五、实验结果】1.图的创建结果：●手动输入图的顶点和边：●顶点数.10●边数.15●从文件中读取图的顶点和边：●顶点数.8●边数.122.图的遍历结果：●深度优先遍历：●遍历路径.1 -> 2 -> 4 -> 5 -> 3●广度优先遍历：●遍历路径.1 -> 2 -> 3 -> 4 -> 53.图的最小树结果：●Prim算法：●最小树顶点集合：{1, 2, 4, 5}●最小树边集合：{(1, 2), (2, 4), (2, 5)}●Kruskal算法：●最小树边集合：{(1, 2), (2, 4), (2, 5)}4.图的最短路径结果：●Dijkstra算法：●从顶点1到其他顶点的最短路径长度：●1 -> 2、2●1 -> 3、5●1 -> 4、4●1 -> 5、6●Floyd算法：●图的最短路径邻接矩阵：●0 2 5 4 6●2 0 3 1 3●5 3 0 5 4●4 1 5 0 2●6 3 4 2 0【附件】无【法律名词及注释】1.顶点：图中的一个节点，可以表示实体或事件。
数据结构图的实验报告
数据结构图的实验报告数据结构图的实验报告引言：数据结构图是计算机科学中重要的概念之一。
它是一种用图形表示数据元素之间关系的数据结构，广泛应用于算法设计、程序开发和系统优化等领域。
本实验报告旨在介绍数据结构图的基本原理、实验过程和结果分析。
一、实验目的本次实验的主要目的是掌握数据结构图的基本概念和操作方法，以及通过实验验证其在解决实际问题中的有效性。
具体而言，我们将通过构建一个社交网络关系图，实现对用户关系的管理和分析。
二、实验方法1. 确定数据结构在本次实验中，我们选择了无向图作为数据结构图的基础。
无向图由顶点集和边集组成，每条边连接两个顶点，且没有方向性。
2. 数据输入为了模拟真实的社交网络，我们首先需要输入一组用户的基本信息，如姓名、年龄、性别等。
然后，根据用户之间的关系建立边，表示用户之间的交流和联系。
3. 数据操作基于构建好的数据结构图，我们可以进行多种操作，如添加用户、删除用户、查询用户关系等。
这些操作将通过图的遍历、搜索和排序等算法实现。
三、实验过程1. 数据输入我们首先创建一个空的无向图，并通过用户输入的方式逐步添加用户和用户关系。
例如，我们可以输入用户A和用户B的姓名、年龄和性别，并建立一条边连接这两个用户。
2. 数据操作在构建好数据结构图后，我们可以进行多种操作。
例如，我们可以通过深度优先搜索算法遍历整个图，查找与某个用户具有特定关系的用户。
我们也可以通过广度优先搜索算法计算某个用户的社交网络影响力，即与该用户直接或间接相连的其他用户数量。
3. 结果分析通过实验，我们可以观察到数据结构图在管理和分析用户关系方面的优势。
它能够快速地找到用户之间的关系，帮助我们了解用户的社交网络结构和影响力。
同时，数据结构图也为我们提供了一种可视化的方式来展示用户之间的关系，使得分析更加直观和易于理解。
四、实验结果通过实验，我们成功构建了一个社交网络关系图，并实现了多种数据操作。
我们可以根据用户的姓名、年龄和性别等信息进行查询，也可以根据用户之间的关系进行遍历和排序。
数据结构实验报告总结
数据结构实验报告总结本次数据结构实验主要涉及到线性表、栈和队列的基本操作，通过实验操作和总结，我对数据结构的相关知识有了更深入的理解和掌握。
首先，我们进行了线性表的实验操作。
线性表是一种数据结构，它是由n（n≥0）个数据元素组成的有限序列。
在实验中，我们学习了线性表的顺序存储结构和链式存储结构。
通过代码实现，我深刻理解了顺序表和链表的存储方式和特点。
在实验过程中，我发现顺序表适合查找操作，而链表适合插入和删除操作。
这让我对线性表的应用场景有了更清晰的认识。
其次，我们进行了栈的实验操作。
栈是一种特殊的线性表，它只能在表的一端进行插入和删除操作。
在实验中，我学习了栈的基本操作，包括入栈和出栈。
通过实际操作，我深刻理解了栈的“先进后出”的特性，以及它在计算机程序设计中的应用。
我发现栈在递归算法、表达式求值和括号匹配等方面有着重要的作用，这让我对栈的实际应用有了更深入的认识。
最后，我们进行了队列的实验操作。
队列是一种特殊的线性表，它只能在表的一端进行插入操作，而在另一端进行删除操作。
在实验中，我学习了队列的基本操作，包括入队和出队。
通过实际操作，我深刻理解了队列的“先进先出”的特性，以及它在计算机程序设计中的重要性。
我发现队列在广度优先搜索、模拟系统等方面有着重要的应用，这让我对队列的实际应用有了更深入的了解。
通过本次数据结构实验，我不仅掌握了线性表、栈和队列的基本操作，还深刻理解了它们在实际应用中的重要性。
我相信这些知识和经验对我的学习和工作都将有着重要的帮助。
在未来的学习和实践中，我将继续加强对数据结构的理解和运用，不断提升自己的编程能力和解决问题的能力。
总之，本次数据结构实验让我受益匪浅，我将继续努力学习和实践，不断提升自己的专业能力。
希望通过不懈的努力，能够在数据结构领域取得更大的成就。
数据结构实验报告--图
数据结构实验报告--图
数据结构实验报告--图
1、实验目的
本实验主要旨在通过实践操作，深入理解图这种数据结构的基本概念、性质和基本操作，掌握图的存储结构与常见算法。
2、实验环境
本次实验使用编程语言C++，在Windows平台下进行开发和运行。
3、实验内容
3.1 图的定义与基本概念
在本章中，我们将介绍图的基本概念，包括有向图与无向图、顶点与边、度与入度出度、连通性等。
3.2 图的存储结构
在本章中，我们将介绍图的几种存储结构，包括邻接矩阵、邻接表和十字链表，以及它们的优缺点和适用场景。
3.3 图的遍历
在本章中，我们将介绍图的两种常用的遍历算法，即深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并分别给出它们的实现代码和应用场景。
3.4 最短路径
在本章中，我们将介绍图的最短路径问题，包括单源最短路径和全源最短路径。
我们将使用Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法来解决这些问题，并给出它们的实现代码和应用场景。
3.5 最小树
在本章中，我们将介绍图的最小树问题，即找到一棵树使得树上的边的权值之和最小。
我们将使用Prim算法和Kruskal算法来解决这个问题，并给出它们的实现代码和应用场景。
4、实验步骤和结果
在本章中，我们将详细介绍实验的具体步骤，并给出实验结果的详细分析和说明。
5、实验总结
在本章中，我们将对整个实验进行总结，总结实验中遇到的问题、解决方案和经验教训。
6、附件
本实验报告所涉及的附件包括实验代码和运行结果的截图。
7、法律名词及注释
本文所涉及的法律名词和注释详见附件中的相关文件。
数据结构实验报告总结反思
数据结构实验报告总结反思引言在本学期的数据结构实验课程中，我们学习了各种常用的数据结构和算法，并进行了相应的实验操作。
通过实验，我们巩固了理论知识，并锻炼了自己的编程能力和问题解决能力。
在本次实验报告中，我将对我所学到的内容进行总结和反思，并讨论未来的学习计划和改进方法。
总结学习内容在实验课程中，我学习了以下数据结构和算法：1. 线性表：包括顺序表和链表，学会了它们的插入、删除和查找操作。
2. 栈和队列：熟悉了它们的特性和基本操作，并应用到实际问题中。
3. 二叉树：了解了树的定义和遍历方法，熟悉了二叉搜索树的操作。
4. 图：学习了图的基本概念和表示方法，实现了图的遍历和最短路径算法。
5. 排序算法：掌握了冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序等排序算法的原理和实现。
实验操作在每次实验中，我都认真阅读了实验指导书，并按照指导书上的要求进行了实验操作。
通过自己的努力，我成功地实现了实验要求，并得到了正确的结果。
实验操作中，我尽量养成了规范的编程习惯，包括良好的命名、合理的代码结构和注释等。
这有助于提高代码的可读性和可维护性。
实验收获通过实验，我对数据结构和算法有了更深入的理解，巩固了相关知识。
在实验过程中，我遇到了一些问题，并学会了解决它们。
同时，实验也锻炼了我的编程能力和解决问题的能力。
通过不断地思考和实践，我提高了自己的代码质量和效率，并学会了如何写出更优雅的代码。
反思遇到的问题在实验过程中，我遇到了一些问题，其中包括以下几点：1. 对于一些复杂的数据结构和算法，理解起来较为困难。
我需要花费更多的时间来学习和掌握这些内容。
2. 在某些情况下，实验指导书的说明不够清晰。
我需要仔细阅读并进行补充学习，以理解实验的要求和实现思路。
3. 在编写代码时，我有时会犯一些低级错误，比如数组越界、指针错误等。
我需要更加细心和谨慎地编写代码，以避免这些错误的发生。
改进方法为了提升自己的学习效果和编程能力，我计划采取以下改进方法：1. 增加学习时间。
数据结构图实验报告
数据结构教程上机实验报告实验七、图算法上机实现一、实验目的：1.了解熟知图的定义和图的基本术语，掌握图的几种存储结构。
2.掌握邻接矩阵和邻接表定义及特点，并通过实例解析掌握邻接矩阵和邻接表的类型定义。
3.掌握图的遍历的定义、复杂性分析及应用，并掌握图的遍历方法及其基本思想。
二、实验内容：1.建立无向图的邻接矩阵2.图的深度优先搜索3.图的广度优先搜索三、实验步骤及结果：1.建立无向图的邻接矩阵：1)源代码：#include "stdio.h"#include "stdlib.h"#define MAXSIZE 30typedef structchar vertex[MAXSIZE];//顶点为字符型且顶点表的长度小于MAXSIZEint edges[MAXSIZE][MAXSIZE];//边为整形且edges为邻近矩阵}MGraph;//MGraph为采用邻近矩阵存储的图类型void CreatMGraph(MGraph *g,int e,int n){//建立无向图的邻近矩阵g->egdes，n为顶点个数，e为边数int i,j,k;printf("Input data of vertexs(0~n-1):\n");for(i=0;i<n;i++)g->vertex[i]=i; //读入顶点信息for(i=0;i<n;i++)for(j=0;j<n;j++)g->edges[i][j]=0; //初始化邻接矩阵for(k=1;k<=e;k++)//输入e条边{printf("Input edges of(i,j):");scanf("%d,%d",&i,&j);g->edges[i][j]=1;g->edges[j][i]=1;}void main(){int i,j,n,e;MGraph *g; //建立指向采用邻接矩阵存储图类型指针g=(MGraph*)malloc(sizeof(MGraph));//生成采用邻接举证存储图类型的存储空间printf("Input size of MGraph:"); //输入邻接矩阵的大小scanf("%d",&n);printf("Input number of edge:"); //输入邻接矩阵的边数scanf("%d",&e);CreatMGraph(g,e,n); //生成存储图的邻接矩阵printf("Output MGraph:\n");//输出存储图的邻接矩阵for(i=0;i<n;i++){for(j=0;j<n;j++)printf("%4d",g->edges[i][j]);printf("\n");}}2)运行结果：2.图的深度优先搜索：1)源代码：#include "stdio.h"#include "stdlib.h"#define MAXSIZE 30typedef struct node//邻接表结点{int adjvex;//邻接点域struct node *next;//指向下一个邻接边结点的指针域}EdgeNode; //邻接表结点类型typedef struct vnode//顶点表结点{int vertex;//顶点域EdgeNode *firstedge; //指向邻接表第一个邻接边节点的指针域}VertexNode;//顶点表结点类型void CreatAdjlist(VertexNode g[],int e,int n){//建立无向图的邻接表，n为顶点数，e为边数，g[]存储n个顶点表结点EdgeNode *p;int i,j,k;printf("Input data of vetex(0~n-1);\n");for(i=0;i<n;i++)//建立有n个顶点的顶点表{g[i].vertex=i; //读入顶点i信息g[i].firstedge=NULL; //初始化指向顶点i的邻接表表头指针}for (k=1;k<=e;k++)//输入e条边{printf("Input edge of(i,j):");scanf("%d,%d",&i,&j);p=(EdgeNode*)malloc(sizeof(EdgeNode));p->adjvex=j; //在顶点vi的邻接表中添加邻接点为j的结点p->next=g[i].firstedge; //插入是在邻接表表头进行的g[i].firstedge=p;p=(EdgeNode*)malloc(sizeof(EdgeNode));p->adjvex=i; //在顶点vj的邻接表中添加邻接点为i的结点p->next=g[j].firstedge; //插入是在邻接表表头进行的g[j].firstedge=p;}}int visited[MAXSIZE]; //MAXSIZE为大于或等于无向图顶点个数的常量void DFS(VertexNode g[],int i){EdgeNode *p;printf("%4d",g[i].vertex); //输出顶点i信息，即访问顶点ivisited[i]=1;p=g[i].firstedge; //根据顶点i的指针firstedge查找其邻接表的第一个邻接边结点while(p!=NULL){if(!visited[p->adjvex]) //如果邻接的这个边结点未被访问过DFS(g,p->adjvex); //对这个边结点进行深度优先搜索p=p->next; //查找顶点i的下一个邻接边结点}}void DFSTraverse(VertexNode g[],int n){//深度优先搜索遍历以邻接表存储的图，其中g为顶点数，n为顶点个数int i;for(i=0;i<n;i++)visited[i]=0; //访问标志置0for(i=0;i<n;i++)//对n个顶点的图查找未访问过的顶点并由该顶点开始遍历if(!visited[i]) //当visited[i]等于0时即顶点i未访问过DFS(g,i); //从未访问过的顶点i开始遍历}void main(){int e,n;VertexNode g[MAXSIZE]; //定义顶点表结点类型数组gprintf("Input number of node:\n");//输入图中节点个数边的个数scanf("%d",&n);printf("Input number of edge:\n");//输入图中边的个数scanf("%d",&e);printf("Make adjlist:\n");CreatAdjlist(g,e,n); //建立无向图的邻接表printf("DFSTraverse:\n");DFSTraverse(g,n); //深度优先遍历以邻接表存储的无向图printf("\n");}2)运行结果：3.图的广度优先搜索：1)源代码：#include "stdio.h"#include "stdlib.h"#define MAXSIZE 30typedef struct node1//邻接表结点{int adjvex; //邻接点域struct node1 *next;//指向下一个邻接边结点的指针域}EdgeNode; //邻接表结点类型typedef struct vnode//顶点表结点{int vertex;//顶点域EdgeNode *firstedge; //指向邻接表第一个邻接边结点的指针域}VertexNode; //顶点表结点类型void CreatAdjlist(VertexNode g[],int e,int n){ //建立无向图的邻接表，n为顶点数，e为边数，g[]存储n个顶点表结点EdgeNode *p;int i,j,k;printf("Input data of vetex(0~n-1):\n");for(i=0;i<n;i++) //建立有n个顶点的顶点表{g[i].vertex=i; //读入顶点i信息g[i].firstedge=NULL; //初始化指向顶点i的邻接表表头指针}for(k=1;k<=e;k++) //输入e条边{printf("Input edge of(i,j):");scanf("%d,%d",&i,&j);p=(EdgeNode *)malloc(sizeof(EdgeNode));p->adjvex=j;//在定点vi的邻接表中添加邻接点为j的结点p->next=g[i].firstedge;//插入是在邻接表表头进行的g[i].firstedge=p;p=(EdgeNode *)malloc(sizeof(EdgeNode));p->adjvex=i; //在顶点vj的邻接表中添加邻接点为i的结点p->next=g[j].firstedge; //插入是在邻接表表头进行的g[j].firstedge=p;}}typedef struct node{int data;struct node *next;}QNode; //链队列结点的类型typedef struct{QNode *front,*rear; //将头、尾指针纳入到一个结构体的链队列}LQueue; //链队列类型void Init_LQueue(LQueue **q) //创建一个带头结点的空队列{QNode *p;*q=(LQueue *)malloc(sizeof(LQueue)); //申请带头、尾指针的链队列p=(QNode *)malloc(sizeof(QNode)); //申请链队列的头结点p->next=NULL;//头结点的next指针置为空(*q)->front=p; //队头指针指向头结点(*q)->rear=p; //队尾指针指向头结点}int Empty_LQueue(LQueue *q) //判队空{if(q->front==q->rear) //队为空return 1;elsereturn 0;}void In_LQueue(LQueue *q,int x) //入队{QNode *p;p=(QNode *)malloc(sizeof(QNode)); //申请新链队列结点p->data=x;p->next=NULL; //新结点作为队尾结点时其next 域为空q->rear->next=p; //将新结点*p链到原队尾结点之后q->rear=p; //使队尾指针指向新的队尾结点*p}void Out_LQueue(LQueue *q,int *x) //出队{QNode *p;if(Empty_LQueue(q))printf("Queue is empty!\n");//对空，出队失败else{p=q->front->next; //指针p指向链队列第一个数据结点（即对头结点）q->front->next=p->next;//头结点的next指针指向链队列第二个数据结点（即删除第一个数据结点）*x=p->data; //将删除的对头结点数据经由x返回free(p);if(q->front->next==NULL) //出队后队为空，则置为空队列q->rear=q->front;}}int visited[MAXSIZE]; //MAXSIZE为大于或等于无向图顶点个数的常量void BFS(VertexNode g[],LQueue *Q,int i){//广度优先搜索遍历邻接表存储的图，g为顶点表，Q为队指针，i为第i个顶点int j,*x=&j;EdgeNode *p;printf("%4d",g[i].vertex); //输出顶点i信息，即访问顶点ivisited[i]=1; //置顶点i为访问过标志In_LQueue(Q,i); //顶点i入队Qwhile(!Empty_LQueue(Q)) //当队Q非空时{Out_LQueue(Q,x); //对头顶点出队并送j（暂记为顶点j）p=g[j].firstedge;//根据顶点j的表头指针查找其邻接表的第一个邻接边结点while(p!=NULL){if(!visited[p->adjvex])//如果邻接的这个边结点未被访问过{printf("%4d",g[p->adjvex].vertex); //输出这个邻接边结点的顶点信息visited[p->adjvex]=1; //置该邻接边结点为访问过标志In_LQueue(Q,p->adjvex); //将该邻接边结点送人队Q}p=p->next;//在顶点j的邻接表中查找j的下一个邻接边结点}}}void main(){int e,n;VertexNode g[MAXSIZE];//定义顶点表结点类型数组g LQueue *q;printf("Input number of node:\n"); //输入图中结点个数scanf("%d",&n);printf("Input number of edge:\n");//输入图中边的个数scanf("%d",&e);printf("Make adjlist:\n ");CreatAdjlist(g,e,n);//建立无向图的邻接表Init_LQueue(&q);//队列q初始化printf("BFSTraverse:\n");BFS(g,q,0); //广度优先遍历以邻接表存储的无向图printf("\n");}2)运行结果：三、实验总结：1．通过本次试验让我对图的遍历以及图的深度和广度优先搜索有了更深刻的记忆和理解，将课本理论的知识得以实践。
数据结构图实验报告
数据结构图实验报告数据结构图实验报告1. 引言数据结构是计算机科学中的重要概念之一，它研究数据的组织、存储和管理方式。
图作为一种重要的数据结构，广泛应用于各个领域，如网络拓扑、社交网络分析等。
本实验旨在通过实际操作，深入理解数据结构图的基本概念和操作。
2. 实验目的本实验的主要目的是掌握图的基本概念和相关操作，包括图的创建、遍历、搜索和最短路径算法等。
3. 实验环境本实验使用C++语言进行编程，采用图的邻接矩阵表示法进行实现。
4. 实验内容4.1 图的创建在实验中，我们首先需要创建一个图。
通过读取输入文件中的数据，我们可以获得图的顶点数和边数，并根据这些信息创建一个空的图。
4.2 图的遍历图的遍历是指从图的某个顶点出发，按照一定的规则依次访问图中的其他顶点。
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）。
我们可以通过实验来比较这两种遍历算法的效率和应用场景。
4.3 图的搜索图的搜索是指从图的某个顶点出发，找到与之相关的特定顶点或边。
常用的图的搜索算法有深度优先搜索和广度优先搜索。
在实验中，我们可以通过输入特定的顶点或边，来观察图的搜索算法的执行过程和结果。
4.4 图的最短路径算法图的最短路径算法是指在图中找到两个顶点之间的最短路径。
常用的最短路径算法有迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法。
通过实验，我们可以比较这两种算法的执行效率和应用场景。
5. 实验结果与分析通过实验，我们可以得到以下结论：- 图的邻接矩阵表示法在创建和操作图的过程中具有较高的效率。
- 深度优先搜索算法适用于查找图中的连通分量和回路等问题。
- 广度优先搜索算法适用于查找图中的最短路径和最小生成树等问题。
- 迪杰斯特拉算法适用于求解单源最短路径问题，而弗洛伊德算法适用于求解多源最短路径问题。
6. 实验总结通过本次实验，我们深入学习了数据结构图的基本概念和相关操作。
图作为一种重要的数据结构，具有广泛的应用价值。
在今后的学习和工作中，我们可以运用所学的知识，解决实际问题，提高工作效率。
数据结构实验报告—图
《算法与数据结构》课程实验报告一、实验目的1.实现图的存储结构;2.通过图的相关算法实现，掌握其算法思想。
二、实验内容及要求1.无向带权图的存储结构(邻接矩阵、邻接表等自选)2.实现图的相关算法(1)计算指定顶点的度(2)图的深度优先遍历和广度优先遍历算法(3)分别使用Kruskal和Prim算法求解该图的最小生成树三、系统分析（1）数据方面：定义图的模板基类，在模板类定义中的数据类型参数表<class T,class E>中，T是定点数据的类型，E是边上所附数据的类型。
这个模板基类是按照带权无向图来定义的。
在该实验中定点的数据的类型为char型，边上所附数据的类型为int型。
且图的创建为无向图。
（2）功能方面：1.能够实现图的创建以及图的输出。
2.能够返回顶点在图中位置以及图中位置对应顶点的值。
3.返回当前图中的边数与顶点数。
4.返回输入边的权值。
5.能够插入一个顶点或插入顶点与之相关联的边。
6.删除边或删除顶点与之相关联的边。
7.计算顶点的度。
8.实现深度优先搜索、广度优先搜索遍历。
9.Kruskal算法、Prim算法生成最小生成树。
四、系统设计（1）设计的主要思路根据实验要求，首先确定图的存储结构，在根据存储结构编写模板类，并将需要实现的功能代码完善，再写出实现各个功能的菜单并进行调试。
由于在编写由图生成最小生成树中采用了最小堆以及并查集的算法，故需要将这两个个类的代码完成并进行调试。
最后将此次实验所涉及的类全部整理完全后，通过之前编写的菜单对功能进行依次调试，完成此次实验。
（2）数据结构的设计图是非线性结构，它的每一个顶点可以与多个其他顶点相关联，各顶点之间的关系是任意的。
可以用很多方法来存储图结构。
在此采用邻接矩阵来存储图结构。
首先将所有顶点的信息组织成一个顶点表，然后利用一个矩阵来表示各顶点之间的邻接关系，称为邻接矩阵。
下面针对带权无向图的邻接矩阵作出说明。
其中有一个类型为顺序表的顶点表向量VerticesList，用以存储顶点的信息，还有一个作为邻接矩阵使用的二维数组Edge，用以存储图中的边，其矩阵元素个数取决于顶点个数，与边数无关。
数据结构实验实训总结报告
一、实验背景随着计算机技术的飞速发展，数据结构作为计算机科学的重要基础，已经成为现代软件开发和数据处理的关键技术。
为了提高学生的数据结构应用能力，我们学校开设了数据结构实验实训课程。
本课程旨在通过实验实训，使学生深入理解数据结构的基本概念、性质、应用，掌握各种数据结构的实现方法，提高编程能力和解决实际问题的能力。
二、实验内容本次数据结构实验实训主要包括以下内容：1. 数据结构的基本概念和性质通过实验，使学生掌握线性表、栈、队列、串、树、图等基本数据结构的概念、性质和应用场景。
2. 数据结构的存储结构通过实验，使学生熟悉线性表、栈、队列、串、树、图等数据结构的顺序存储和链式存储方法，了解不同存储结构的优缺点。
3. 数据结构的操作算法通过实验，使学生掌握线性表、栈、队列、串、树、图等数据结构的插入、删除、查找、遍历等基本操作算法。
4. 数据结构的实际应用通过实验，使学生了解数据结构在各个领域的应用，如网络数据结构、数据库数据结构、人工智能数据结构等。
三、实验过程1. 实验准备在实验开始前，教师首先对实验内容进行讲解，使学生了解实验目的、实验步骤和实验要求。
同时，教师要求学生预习实验内容，熟悉相关理论知识。
2. 实验实施（1）线性表：通过实现线性表的顺序存储和链式存储，实现插入、删除、查找等操作。
（2）栈和队列：通过实现栈和队列的顺序存储和链式存储，实现入栈、出栈、入队、出队等操作。
（3）串：通过实现串的顺序存储和链式存储，实现串的插入、删除、查找等操作。
（4）树：通过实现二叉树、二叉搜索树、平衡二叉树等，实现树的插入、删除、查找、遍历等操作。
（5）图：通过实现图的邻接矩阵和邻接表存储，实现图的插入、删除、查找、遍历等操作。
3. 实验总结实验结束后，教师组织学生进行实验总结，总结实验过程中的收获和不足，提出改进措施。
四、实验成果通过本次数据结构实验实训，学生取得了以下成果：1. 掌握了数据结构的基本概念、性质和应用场景。
数据结构 图实验报告
数据结构图实验报告数据结构图实验报告引言：数据结构是计算机科学中非常重要的一个概念，它用于存储和组织数据，使得数据的操作更加高效和方便。
图是一种常见的数据结构，它由节点和边组成，用于表示各种实际问题中的关系和连接。
本实验旨在通过实际操作，深入理解图的基本概念和常见操作。
实验目的：1. 理解图的基本概念和特性；2. 掌握图的存储结构和基本操作；3. 实现图的遍历算法；4. 分析图的应用场景。
实验过程：1. 图的存储结构：在本次实验中，我们选择邻接矩阵来存储图。
邻接矩阵是一个二维数组，其中行和列分别表示图中的节点，数组元素表示节点之间的边的关系。
具体而言，如果节点i和节点j之间存在边，则邻接矩阵中的第i行第j列元素为1；否则为0。
2. 图的基本操作：在实验中，我们实现了以下几个图的基本操作：- 添加节点：通过向邻接矩阵中添加一行一列，并设置对应的边的关系，来添加一个节点；- 添加边：通过修改邻接矩阵中对应元素的值，来添加一条边；- 删除节点：通过删除邻接矩阵中对应行和列，并更新其他节点的索引，来删除一个节点；- 删除边：通过修改邻接矩阵中对应元素的值，来删除一条边；- 查找节点：通过遍历邻接矩阵，找到对应节点的索引；- 查找边：通过遍历邻接矩阵，找到对应边的关系。
3. 图的遍历算法：在实验中，我们实现了深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）两种图的遍历算法。
DFS通过递归的方式，先访问当前节点，再依次访问相邻节点，直到所有节点都被访问。
BFS则通过队列的方式，先访问当前节点，再依次访问当前节点的相邻节点，直到所有节点都被访问。
实验结果：通过实验，我们成功实现了图的存储结构和基本操作，并且正确实现了DFS和BFS两种遍历算法。
我们对不同规模的图进行了测试，并分析了算法的时间复杂度。
实验结果表明，邻接矩阵的存储结构在添加和删除节点时的时间复杂度较高，而在查找节点和边时的时间复杂度较低。
DFS和BFS的时间复杂度都为O(V+E)，其中V表示节点数，E表示边数。
数据结构实验报告--图
.数据结构实验报告图一、实验目的1、熟悉图的结构和相关算法。
二、实验内容及要求1、编写创建图的算法。
2、编写图的广度优先遍历、深度优先遍历、及求两点的简单路径和最短路径的算法。
三、算法描述1、图的邻接表存储表示：对图的每个顶点建立一个单链表，第i个单链表表示所有依附于第i个点的边（对于有向图表示以该顶点为尾的弧）；链表的每个节点存储两个信息，该弧指向的顶点在图中的位置（adjvex）和指向下一条弧的指针（nextarc）。
每个连表的头结点存储顶点的数据：顶点信息（data）和指向依附于它的弧的链表域。
存储表示如下：typedef struct ArcNode {int adjvex; // 该弧所指向的顶点的位置struct ArcNode *nextarc;// 指向下一条弧的指针// InfoType *info; // 该弧相关信息的指针} ArcNode;typedef struct VNode {char data; // 顶点信息int data2;int sngle;ArcNode *firstarc;// 指向第一条依附该顶点的弧} VNode, AdjList[MAX_NUM];typedef struct {AdjList vertices;int vexnum, arcnum;int kind; // 图的种类标志} ALGraph;2、深度优先搜索：假设初始态是图中所有定点未被访问，从图中的某个顶点v开始，访问此顶点，然后依次从v的未访问的邻接点出发深度优先遍历，直至途中所有和v有相同路径的点都被访问到；若图中仍有点未被访问，则从图中另选一个未被访问的点作为起点重复上述过程，直到图中所有点都被访问到。
为了便于区分途中定点是否被访问过，需要附设一个访问标致数组visited [0..n-1]，将其初值均设为false，一旦某个顶点被访问，将对应的访问标志赋值为true。
2、广度优先搜索：假设初始态是图中所有顶点未被访问，从图中的某个顶点v开始依次访问v的各个未被访问的邻接点，然后分别从这些邻接点出发以此访问他们的邻接点，并使“先被访问的邻接顶点”先于“后被访问的邻接顶点”被访问，直至图中所有已被访问过的顶点的邻接顶点都被访问。
数据结构图的实验报告
数据结构图的实验报告
实验目的：学习并掌握数据结构图的基本知识和应用，了解其在程序设计中的重要性和作用。
实验环境：Windows10操作系统，CodeBlocks编译器
实验步骤：
1. 学习数据结构图的基本知识，包括用图形表示数据结构和数据结构之间的关系，以及不同类型的数据结构图的用途和特点。
2. 在CodeBlocks编译器中新建工程，建立一个以图形方式显
示树形结构的简单程序。
3. 建立一个树形结构示例程序，包括输入树中节点的数据和节点之间的关系，并在程序中显示树形结构图。
4. 对程序进行调试和测试，检查程序的正确性和稳定性。
5. 对程序进行优化，尽可能提高程序的运行效率和性能。
实验结果：
经过以上步骤的操作和测试，程序能够正确地显示树形结构，并在输入节点数据时自动建立节点间的关系，从而实现了树形结构图的基本功能。
此外，程序还具有调试和优化的能力，可以进一步提高其稳定性和性能。
实验结论：
学习并掌握数据结构图的基本知识和应用，不仅可以提高程序设计的效率和质量，还可以更好地理解程序运行的机理和原理，从而更好地应用和开发各种应用程序和系统。
因此，数据结构图在计算机科学和工程中具有重要的作用和价值。
数据结构实验报告 图
数据结构实验报告图一、实验目的本次实验的主要目的是深入理解和掌握图这种数据结构的基本概念、存储结构和相关算法，并通过实际编程实现来提高对图的操作和应用能力。
二、实验环境本次实验使用的编程语言为C+＋，开发工具为Visual Studio 2019。
三、实验内容（一）图的存储结构1、邻接矩阵邻接矩阵是用一个二维数组来表示图中顶点之间的关系。
如果顶点i 和顶点 j 之间有边相连，则数组中对应的元素值为 1；否则为 0。
这种存储结构简单直观，适用于顶点数较少且边数较多的稠密图。
2、邻接表邻接表是为图的每个顶点建立一个单链表，链表中存储的是与该顶点相邻的顶点信息。
这种存储结构在存储空间上比较节省，适用于顶点数较多且边数较少的稀疏图。
（二）图的遍历算法1、深度优先遍历（DepthFirst Search，简称 DFS）从图中的某个顶点出发，沿着一条路径尽可能深地访问顶点，直到无法继续前进，然后回溯到上一个未完全访问的顶点，继续进行深度优先搜索。
2、广度优先遍历（BreadthFirst Search，简称 BFS）从图中的某个顶点出发，先访问其所有相邻的顶点，然后再依次访问这些相邻顶点的相邻顶点，以此类推，逐层向外扩展。
（三）图的最短路径算法1、迪杰斯特拉（Dijkstra）算法用于求解单源最短路径问题，即从一个给定的源顶点到图中其他所有顶点的最短路径。
2、弗洛伊德（Floyd）算法用于求解任意两个顶点之间的最短路径。
四、实验步骤（一）邻接矩阵的实现｀｀｀cppinclude ＜iostream>using namespace std;const int MAX_VERTEX_NUM ＝ 100;class Graph ｛private:int vertexNum;int edgeNum;int adjMatrixMAX_VERTEX_NUMMAX_VERTEX_NUM;public:Graph(int vNum) ｛vertexNum ＝ vNum;edgeNum ＝ 0;for （int i ＝ 0; i ＜ vertexNum; i+＋）｛for （int j ＝ 0; j ＜ vertexNum; j+＋）｛adjMatrixij ＝ 0;｝｝｝void addEdge(int i, int j) ｛if （i ＞＝ 0 ＆＆ i ＜ vertexNum ＆＆ j ＞＝ 0 ＆＆ j ＜ vertexNum) ｛adjMatrixij ＝ 1;adjMatrixji ＝ 1;edgeNum+＋；｝｝void printGraph(）｛for （int i ＝ 0; i ＜ vertexNum; i+＋）｛for （int j ＝ 0; j ＜ vertexNum; j+＋）｛cout ＜＜ adjMatrixij ＜＜＂＂；｝cout ＜＜ endl;｝｝｝；int main(）｛Graph g(5)；gaddEdge(0, 1)；gaddEdge(0, 2)；gaddEdge(1, 2)；gaddEdge(2, 3)；gaddEdge(3, 4)；gprintGraph(）；return 0;｝｀｀｀（二）邻接表的实现｀｀｀cppinclude ＜iostream>include ＜vector>using namespace std;const int MAX_VERTEX_NUM ＝ 100; class Graph ｛private:int vertexNum;vector<int> adjListMAX_VERTEX_NUM;public:Graph(int vNum) ｛vertexNum ＝ vNum;｝void addEdge(int i, int j) ｛if （i ＞＝ 0 ＆＆ i ＜ vertexNum ＆＆ j ＞＝ 0 ＆＆ j ＜ vertexNum) ｛adjListipush_back(j)；adjListjpush_back(i)；｝｝void printGraph(）｛for （int i ＝ 0; i ＜ vertexNum; i+＋）｛cout ＜＜ i ＜＜＂：＂；for （int j ＝ 0; j ＜ adjListisize(）； j+＋）｛cout ＜＜ adjListij ＜＜＂＂；｝cout ＜＜ endl;｝｝｝；int main(）｛Graph g(5)；gaddEdge(0, 1)；gaddEdge(0, 2)；gaddEdge(1, 2)；gaddEdge(2, 3)；gaddEdge(3, 4)；gprintGraph(）；return 0;｝｀｀｀（三）深度优先遍历的实现｀｀｀cppinclude ＜iostream>include ＜vector>using namespace std;const int MAX_VERTEX_NUM ＝ 100;class Graph ｛private:int vertexNum;vector<int> adjListMAX_VERTEX_NUM;bool visitedMAX_VERTEX_NUM;public:Graph(int vNum) ｛vertexNum ＝ vNum;for （int i ＝ 0; i ＜ vertexNum; i+＋）｛visitedi ＝ false;｝｝void addEdge(int i, int j) ｛if （i ＞＝ 0 ＆＆ i ＜ vertexNum ＆＆ j ＞＝ 0 ＆＆ j ＜ vertexNum) ｛adjListipush_back(j)；adjListjpush_back(i)；｝｝void DFS(int v) ｛visitedv ＝ true;cout ＜＜ v ＜＜＂＂；for （int i ＝ 0; i ＜ adjListvsize(）； i+＋）｛int u ＝ adjListvi;if （！visitedu) ｛DFS(u)；｝｝｝void DFSTraversal(）｛for （int v ＝ 0; v ＜ vertexNum; v+＋）｛if （！visitedv) ｛DFS(v)；｝｝｝｝；int main(）｛Graph g(5)；gaddEdge(0, 1)；gaddEdge(0, 2)；gaddEdge(1, 2)；gaddEdge(2, 3)；gaddEdge(3, 4)；gDFSTraversal(）；return 0;｝｀｀｀（四）广度优先遍历的实现｀｀｀cppinclude ＜iostream>include ＜queue>include ＜vector>using namespace std;const int MAX_VERTEX_NUM ＝ 100; class Graph ｛private:int vertexNum;vector<int> adjListMAX_VERTEX_NUM; bool visitedMAX_VERTEX_NUM; public:Graph(int vNum) ｛vertexNum ＝ vNum;for （int i ＝ 0; i ＜ vertexNum; i+＋）｛visitedi ＝ false;｝｝void addEdge(int i, int j) ｛if （i ＞＝ 0 ＆＆ i ＜ vertexNum ＆＆ j ＞＝ 0 ＆＆ j ＜ vertexNum) ｛adjListipush_back(j)；adjListjpush_back(i)；｝｝void BFS(int v) ｛queue<int> q;visitedv ＝ true;qpush(v)；while （！qempty(））｛int u ＝ qfront(）；qpop(）；cout ＜＜ u ＜＜＂＂；for （int i ＝ 0; i ＜ adjListusize(）； i+＋）｛int w ＝ adjListui;if （！visitedw) ｛visitedw ＝ true;qpush(w)；｝｝｝｝void BFSTraversal(）｛for （int v ＝ 0; v ＜ vertexNum; v+＋）｛if （！visitedv) ｛BFS(v)；｝｝｝｝；int main(）｛Graph g(5)；gaddEdge(0, 1)；gaddEdge(0, 2)；gaddEdge(1, 2)；gaddEdge(2, 3)；gaddEdge(3, 4)；gBFSTraversal(）；return 0;｝｀｀｀（五）迪杰斯特拉算法的实现｀｀｀cppinclude ＜iostream>include ＜climits>include ＜vector>using namespace std;const int MAX_VERTEX_NUM ＝ 100; const int INFINITY ＝ INT_MAX; class Graph ｛private:int vertexNum;int adjMatrixMAX_VERTEX_NUMMAX_VERTEX_NUM;int distanceMAX_VERTEX_NUM;bool visitedMAX_VERTEX_NUM;public:Graph(int vNum) ｛vertexNum ＝ vNum;for （int i ＝ 0; i ＜ vertexNum; i+＋）｛for （int j ＝ 0; j ＜ vertexNum; j+＋）｛adjMatrixij ＝ INFINITY;｝distancei ＝ INFINITY;visitedi ＝ false;｝｝void addEdge(int i, int j, int weight) ｛if （i ＞＝ 0 ＆＆ i ＜ vertexNum ＆＆ j ＞＝ 0 ＆＆ j ＜ vertexNum) ｛adjMatrixij ＝ weight;adjMatrixji ＝ weight;｝｝int minDistance(）｛int min ＝ INFINITY;int minIndex ＝－1;for （int v ＝ 0; v ＜ vertexNum; v+＋）｛if （！visitedv ＆＆ distancev ＜＝ min) ｛min ＝ distancev;minIndex ＝ v;｝｝return minIndex;｝void dijkstra(int src) ｛distancesrc ＝ 0;for （int count ＝ 0; count ＜ vertexNum 1; count+＋）｛int u ＝ minDistance(）；visitedu ＝ true;for （int v ＝ 0; v ＜ vertexNum; v+＋）｛if （！visitedv ＆＆ adjMatrixuv!＝ INFINITY ＆＆ distanceu!＝INFINITY ＆＆ distanceu ＋ adjMatrixuv ＜ distancev) ｛distancev ＝ distanceu ＋ adjMatrixuv;｝｝｝for （int i ＝ 0; i ＜ vertexNum; i+＋）｛cout ＜＜＂源点＂＜＜ src ＜＜＂到顶点＂＜＜ i ＜＜＂的最短距离为: ＂＜＜ distancei ＜＜ endl;｝｝｝；int main(）｛Graph g(5)；gaddEdge(0, 1, 2)；gaddEdge(0, 2, 4)；gaddEdge(1, 2, 1)；gaddEdge(1, 3, 7)；gaddEdge(2, 3, 3)；gaddEdge(3, 4, 5)；gdijkstra(0)；return 0;｝｀｀｀（六）弗洛伊德算法的实现｀｀｀cppinclude ＜iostream>include ＜climits>using namespace std;const int MAX_VERTEX_NUM ＝ 100; const int INFINITY ＝ INT_MAX; class Graph ｛private:int vertexNum;int adjMatrixMAX_VERTEX_NUMMAX_VERTEX_NUM;int distanceMAX_VERTEX_NUMMAX_VERTEX_NUM;public:Graph(int vNum) ｛vertexNum ＝ vNum;for （int i ＝ 0; i ＜ vertexNum; i+＋）｛for （int j ＝ 0; j ＜ vertexNum; j+＋）｛adjMatrixij ＝ INFINITY;｝｝｝void addEdge(int i, int j, int weight) ｛if （i ＞＝ 0 ＆＆ i ＜ vertexNum ＆＆ j ＞＝ 0 ＆＆ j ＜ vertexNum) ｛adjMatrixij ＝ weight;｝｝void floyd(）｛for （int i ＝ 0; i ＜ vertexNum; i+＋）｛for （int j ＝ 0; j ＜ vertexNum; j+＋）｛distanceij ＝ adjMatrixij;｝｝for （int k ＝ 0; k ＜ vertexNum; k+＋）｛for （int i ＝ 0; i ＜ vertexNum; i+＋）｛for （int j ＝ 0; j ＜ vertexNum; j+＋）｛if （distanceik!＝ INFINITY ＆＆ distancekj!＝ INFINITY ＆＆distanceik ＋ distancekj ＜ distanceij) ｛distanceij ＝ distanceik ＋ distancekj;｝｝｝｝for （int i ＝ 0; i ＜ vertexNum; i+＋）｛for （int j ＝ 0; j ＜ vertexNum; j+＋）｛if （distanceij ＝＝ INFINITY) ｛cout ＜＜＂顶点＂＜＜ i ＜＜＂到顶点＂＜＜ j ＜＜＂的距离为: 无穷大" ＜＜ endl;｝ else ｛cout ＜＜＂顶点＂＜＜ i ＜＜＂到顶点＂＜＜ j ＜＜＂的距离为: ＂＜＜ distanceij ＜＜ endl;｝｝｝｝｝；int main(）｛Graph g(4)；gaddEdge(0, 1, 5)；gaddEdge(0, 3, 10)；gaddEdge(1, 2, 3)；gaddEdge(2, 3, 1)；gfloyd(）；return 0;｝｀｀｀五、实验结果分析（一）邻接矩阵和邻接表的比较邻接矩阵的优点是可以快速判断两个顶点之间是否有边相连，时间复杂度为O(1)。
数据结构实验报告总结
数据结构实验报告总结Abstract本实验报告总结了在数据结构实验中进行的一系列实验，包括线性表、栈、队列、二叉树以及图等数据结构的实现与运用。
通过实验，我们对数据结构的基本概念、操作和应用有了更深入的理解。
本报告将对每个实验进行总结，并分析实验中的问题和解决方案。
1. 线性表实验在线性表实验中，我们熟悉了线性表的基本概念和操作。
实验中，我们使用数组和链表两种不同的存储结构实现了线性表，并比较了它们的优缺点。
我们还学习了线性表的顺序查找和二分查找算法，并分析了它们的时间复杂度。
通过这些实验，我们深入理解了线性表的特性和算法。
2. 栈实验栈是一种特殊的线性表，具有“先进后出”的特性。
在栈实验中，我们实现了栈的基本操作，包括进栈、出栈和判断栈是否为空等。
我们还利用栈实现了括号匹配和中缀表达式转后缀表达式的算法。
通过这些实验，我们学会了如何运用栈进行简单的计算和语法分析。
3. 队列实验队列是一种“先进先出”的线性表，对于某些应用场景非常重要。
在队列实验中，我们实现了队列的基本操作，包括入队、出队和判断队列是否为空等。
我们还学习了循环队列和链式队列的实现，并比较它们的优缺点。
通过这些实验，我们掌握了队列的应用和效率分析。
4. 二叉树实验二叉树是一种非常常见的数据结构，具有良好的应用潜力。
在二叉树实验中，我们实现了二叉树的基本操作，包括插入节点、删除节点和查找节点等。
我们还学习了二叉树的遍历算法，包括前序、中序和后序遍历，并分析了它们的应用场景和时间复杂度。
通过这些实验，我们深入了解了二叉树的特性和算法。
5. 图实验图是一种非常复杂的数据结构，用于解决实际问题时非常有用。
在图实验中，我们实现了图的基本操作，包括添加节点、添加边和遍历图等。
我们还学习了图的深度优先搜索和广度优先搜索算法，并比较它们的优缺点。
通过这些实验，我们掌握了图的应用和算法分析。
总结通过这些数据结构实验，我们不仅掌握了各种数据结构的基本概念和操作，还学会了运用它们解决实际问题的方法。
数据结构图实验报告
数据结构图实验报告一、实验目的本次实验的主要目的是深入理解和掌握数据结构图的基本概念、原理和操作方法，通过实际编程和操作，提高对数据结构的应用能力和解决问题的能力。
二、实验环境本次实验使用的编程语言为C+＋，开发环境为Visual Studio 2019。
三、实验内容（一）线性表1、顺序表实现顺序表的创建、插入、删除、查找等基本操作。
分析顺序表在不同操作下的时间复杂度。
2、链表实现单链表、双向链表的创建、插入、删除、查找等基本操作。
比较单链表和双向链表在操作上的优缺点。
（二）栈和队列1、栈实现顺序栈和链式栈。
用栈解决表达式求值问题。
2、队列实现顺序队列和链式队列。
用队列模拟银行排队问题。
（三）树1、二叉树实现二叉树的创建、遍历（前序、中序、后序）。
计算二叉树的深度和节点数。
2、二叉搜索树实现二叉搜索树的插入、删除、查找操作。
分析二叉搜索树的性能。
（四）图1、图的存储实现邻接矩阵和邻接表两种图的存储方式。
比较两种存储方式的优缺点。
2、图的遍历实现深度优先遍历和广度优先遍历算法。
用图的遍历解决最短路径问题。
四、实验步骤（一）线性表1、顺序表定义一个数组来存储顺序表的元素，并使用一个变量记录当前表的长度。
插入操作时，需要判断插入位置是否合法，如果合法则将插入位置后的元素依次向后移动一位，然后将新元素插入指定位置。
删除操作时，先判断删除位置是否合法，合法则将删除位置后的元素依次向前移动一位，并更新表的长度。
查找操作通过遍历数组来实现。
分析不同操作的时间复杂度，插入和删除操作在最坏情况下为O(n)，查找操作在平均情况下为 O(n/2)。
2、链表对于单链表，定义一个节点结构体，包含数据域和指向下一个节点的指针域。
通过操作指针来实现插入、删除和查找操作。
双向链表则在节点结构体中增加指向前一个节点的指针，使得操作更加灵活，但也增加了空间复杂度。
比较单链表和双向链表在插入、删除操作中指针的调整过程，得出双向链表在某些情况下更方便，但空间开销较大的结论。
数据结构图实验报告汇总
一、实验目的和要求（1）掌握图的相关概念，包括图，有向图，无向图，完全图，子图，连通图，度，入度，出度，简单回路和环等定义。
（2）重点掌握图的各种存储结构，包括邻接矩阵和邻接表等。
（3）重点掌握图的基本运算，包括创建图，输出图，深度优先遍历，广度优先遍历等。
（4）掌握图的其他运算 ，包括最小生成树，最短路径，拓扑排序和关键路径等算法。
（5）灵活运用图这种数据结构解决一些综合应用问题。
二、实验内容和方法(1)实验内容：1、编写一个程序algo8-1.cpp ，实现不带权图和带权图的邻接矩阵与邻接表的相互转换算法、输出邻接矩阵与邻接表的算法，并在此基础上设计一个程序exp8-1.cpp 实现如下功能：①建立如图1所示的有向图G 的邻接矩阵，并输出； ②由有向图G 的邻接矩阵产生邻接表，并输出； ③再由②的邻接表产生对应的邻接矩阵，并输出。
图12、编写一个程序algo8-2.cpp ，实现图的遍历运算，并在此基础上设计一个程序exp8-2.cpp 完成如下功能：①输出图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输出图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输出图1所示的有向图G 从顶点0开始的广度优先遍历序列。
3、设计一个程序exp8-3.cpp,采用邻接表存储图，并输出图8.1（a ）中从指定顶点1出发的所有深度优先遍历序列。
156 97584530 1 52 43(2)实验方法：1、综合运用课本所学的知识，用不同的算法实现在不同的程序功能。
2、结合指导老师的指导，解决程序中的问题，正确解决实际中存在的异常情况，逐步改善功能。
3、根据实验内容，编译程序。
三、实验环境：Windows 7，Visual C++6.0三、实验过程描述文件graph.h中定义了图的邻接矩阵表示类型和邻接表表示类型，该头文件在以下三个实验中都会使用到。
其代码如下：#ifndef GRAPH_H_INCLUDED#define GRAPH_H_INCLUDEDtypedef int InfoType;#define MAXV 100 //最大顶点个数#define INF 32767 //INF表示无限大//以下定义邻接矩阵类型typedef struct{int no;InfoType info;}VertexType;typedef struct{int edges[MAXV][MAXV];int n,e;VertexType vexs[MAXV];}MGraph;//以下定义邻接表类型typedef struct ANode{int adjvex;struct ANode* nextarc;InfoType info;}ArcNode;typedef int Vertex;typedef struct VNode{Vertex data;实验①源程序。
数据结构实验报告总结
数据结构实验报告总结数据结构实验报告总结数据结构实验报告总结是对进行的实验内容、结果以及实验过程中的问题和体会进行总结和归纳的文章。
本次实验的内容是数据结构，通过实验，对数据结构的相关知识进行了学习和巩固，对于数据结构的基本概念和常用算法有了更深入的了解。
首先，本次实验主要涉及到的数据结构包括线性表、栈、队列和二叉树等。
通过实验的过程，我了解到了这些数据结构的定义、特点以及常见的操作。
在实验中，我根据老师提供的要求，自己实现了这些数据结构，并且对其进行了相关操作的实现。
通过实验，我对数据结构的存储和操作方式有了更深入的理解。
其次，本次实验中我运用了C++语言进行编程。
通过实验，我熟悉了C++语言的语法和基本的编程技巧。
在实验的过程中，我运用了C++语言的类、结构体、大小写判断和逻辑判断等语法，成功地实现了所要求的功能。
在实验的过程中，我遇到了不少问题。
首先，对于一些具体实现的细节，我遇到了困惑。
因此，我参考了一些相关的教材和资料，结合课上老师的讲解，最终解决了这些问题。
其次，我在实验的过程中，要复用已有的代码，所以对于代码的组织和模块化出现了一些问题。
我通过对代码的结构进行调整，使代码更加模块化，并且简化了函数的功能和实现方式。
通过本次实验，我深刻体会到了数据结构对程序性能的影响。
在实验的过程中，我通过对不同数据结构的选择和操作的优化，提高了程序的运行效率和性能。
在实验的过程中，我还注意到了算法和数据结构的优化对程序的意义。
通过对算法和数据结构的优化，可以降低程序的时间复杂度和空间复杂度，提高程序的性能。
总之，通过本次实验，我不仅对数据结构的相关知识有了更深入的了解，还提高了自己的编程能力和实际问题解决能力。
通过实验，我学会了如何运用数据结构和算法解决实际问题，并且对于程序的性能优化有了更深入的认识。
我相信，在以后的学习和工作中，这些知识和经验都将对我有很大的帮助。
总结起来，本次实验是一次很有意义的实践活动，通过实验，我不仅学到了数据结构的相关知识，还提高了自己的编程能力和实际问题解决能力。
数据结构实验报告总结
数据结构实验报告总结引言数据结构是计算机领域中的重要概念之一，涉及到如何存储和组织数据，以便更高效地进行操作和处理。
在本次实验中，我们学习了不同的数据结构以及它们的实际应用。
通过实践和测试，我们对数据结构的原理和实现方式有了更深入的了解。
实验一：数组和链表在实验一中，我们研究了数组和链表两种常见的数据结构。
数组是一种连续存储的结构，其中的元素在内存中是连续存放的。
这使得数组具有随机访问元素的能力，但在插入和删除元素时效率较低。
而链表则以节点的形式存储元素，节点之间通过指针链接。
链表的插入和删除操作效率较高，但随机访问元素的效率较低。
通过实验测试，我们发现在大部分情况下，数组在查找元素方面的性能更好，而链表在插入和删除元素方面的性能较佳。
这与数据结构的特性是一致的。
因此，在实际应用中，我们需要综合考虑数据的访问模式和需求，选择合适的数据结构来提高程序的效率。
实验二：栈和队列栈和队列是两种基于线性结构的特殊数据结构。
栈采用“先进后出”的原则，只能在栈顶进行插入和删除操作。
队列则采用“先进先出”的原则，只能在队列的一端插入新元素，并在另一端删除元素。
在实验二中，我们实现了栈和队列的操作，并测试了它们在不同情境下的效果。
我们发现，栈在后缀表达式的计算和函数调用中具有重要作用，而队列则在广度优先搜索等算法中发挥着重要的作用。
实验三：树树是一种非线性的数据结构，它由节点和边组成。
节点之间的关系以层次结构进行组织，并形成了树的形状。
树的基本概念包括根节点、叶节点和子节点等。
在实验三中，我们研究了树的各种操作和遍历方法。
特别是二叉树和二叉搜索树，在实际应用中有着广泛的应用。
例如，二叉搜索树可以用于搜索和排序，并且具有较高的效率。
实验四：图图是一种非常复杂的数据结构，它由节点和边组成。
图的节点可以互相连接，并形成复杂的网络结构。
图的表达方式多样，例如邻接矩阵和邻接表。
图的遍历算法有深度优先搜索和广度优先搜索等。
在实验四中，我们通过实践和测试，掌握了图的基本操作和遍历算法。
数据结构实验报告总结
数据结构实验报告总结引言：在学习计算机科学与技术的过程中，数据结构是一个重要的基础课程。
通过实验课的学习，我们不仅可以理解和掌握数据结构的基本概念，还能够通过实践运用所学知识解决实际问题。
本文将对数据结构实验进行总结，介绍实验过程中的收获和体会。
第一章：实验背景与目的本次实验的背景是通过对各种数据结构的实际操作，了解不同数据结构在不同场景下的应用特点。
实验目的是培养我们对数据结构的理论知识与实际运用的能力，锻炼编程与调试的技巧。
第二章：数据结构实验内容与方法本次实验包括线性表、栈、队列、树、图等多个实验，每个实验通过使用不同数据结构解决相关问题。
我们使用C语言进行编程，并运用相应的算法来实现各种数据结构的基本操作。
实验过程中，我们需要运用已学习的数据结构知识，并进行算法设计与分析。
第三章：实验过程与结果在实验过程中，我们首先针对每个数据结构的特点，进行算法设计。
然后，通过编写程序实现算法，并进行调试。
在方法上，我们采用逐步调试的方法，先验证算法的正确性，再进行性能测试。
实验结果表明，我们所实现的数据结构能够解决相关问题，并具有较好的性能。
测试数据的输入规模和复杂度也对运行时间和内存占用有一定的影响。
第四章：实验中的收获与体会通过实验，我们对数据结构的理论知识有了更加深刻的理解。
实践中，我们不仅解决了各种具体问题，还培养了思考和解决问题的能力。
在具体的实验环节中，编程与调试的过程让我们学会了如何运用所学知识解决实际的、复杂的问题。
在实验报告的撰写中，我们进一步锻炼了书面表达的能力。
结论：通过本次数据结构实验，我们深入学习和理解了各种数据结构和算法，锻炼了编程和调试的技巧。
实验中，我们不仅仅是在机械地运用数据结构知识，更是在思考和探索如何将所学知识应用到具体问题中。
这次实验让我们见识到数据结构的强大和灵活性，同时也让我们意识到实践的重要性。
通过实验的整个过程，我们对计算机科学的实际应用有了更深刻的认识，也为以后的学习与工作打下了坚实的基础。
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一、实验目的和要求（1）掌握图的相关概念，包括图，有向图，无向图，完全图，子图，连通图，度，入度，出度，简单回路和环等定义。
（2）重点掌握图的各种存储结构，包括邻接矩阵和邻接表等。
（3）重点掌握图的基本运算，包括创建图，输出图，深度优先遍历，广度优先遍历等。
（4）掌握图的其他运算 ，包括最小生成树，最短路径，拓扑排序和关键路径等算法。
（5）灵活运用图这种数据结构解决一些综合应用问题。
二、实验内容和方法(1)实验内容：1、编写一个程序algo8-1.cpp ，实现不带权图和带权图的邻接矩阵与邻接表的相互转换算法、输出邻接矩阵与邻接表的算法，并在此基础上设计一个程序exp8-1.cpp 实现如下功能：①建立如图1所示的有向图G 的邻接矩阵，并输出； ②由有向图G 的邻接矩阵产生邻接表，并输出； ③再由②的邻接表产生对应的邻接矩阵，并输出。
图12、编写一个程序algo8-2.cpp ，实现图的遍历运算，并在此基础上设计一个程序exp8-2.cpp 完成如下功能：①输出图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输出图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输出图1所示的有向图G 从顶点0开始的广度优先遍历序列。
3、设计一个程序exp8-3.cpp,采用邻接表存储图，并输出图8.1（a ）中从指定顶点1出发的所有深度优先遍历序列。
156 97584530 1 52 43(2)实验方法：1、综合运用课本所学的知识，用不同的算法实现在不同的程序功能。
2、结合指导老师的指导，解决程序中的问题，正确解决实际中存在的异常情况，逐步改善功能。
3、根据实验内容，编译程序。
三、实验环境：Windows 7，Visual C++6.0三、实验过程描述文件graph.h中定义了图的邻接矩阵表示类型和邻接表表示类型，该头文件在以下三个实验中都会使用到。
其代码如下：#ifndef GRAPH_H_INCLUDED#define GRAPH_H_INCLUDEDtypedef int InfoType;#define MAXV 100 //最大顶点个数#define INF 32767 //INF表示无限大//以下定义邻接矩阵类型typedef struct{int no;InfoType info;}VertexType;typedef struct{int edges[MAXV][MAXV];int n,e;VertexType vexs[MAXV];}MGraph;//以下定义邻接表类型typedef struct ANode{int adjvex;struct ANode* nextarc;InfoType info;}ArcNode;typedef int Vertex;typedef struct VNode{Vertex data;实验①源程序。
一、输入如下所示程序；//文件名：exp8-1.cpp#include <stdio.h>#include <malloc.h>#include "graph.h"extern void MatToList1(MGraph, ALGraph* &);extern void ListToMat1(ALGraph*, MGraph&);extern void DispMat1(MGraph);extern void DispAdj1(ALGraph*);int main(){int i,j;MGraph g,g1;ALGraph *G;int A[MAXV][6] = {{0,5,INF,7,INF,INF},{INF,0,4,INF,INF,INF},{8,INF,0,INF,INF,9},{INF,INF,5,0,INF,6},{INF,INF,INF,5,0,INF},{3,INF,INF,INF,1,0}};g.n = 6;g.e = 10;for(i=0; i<g.n; i++)for(j=0; j<g.n; j++)g.edges[i][j] = A[i][j];printf("有向图G的邻接矩阵：\n");//文件名：algo8-1.cpp#include <stdio.h>#include <malloc.h>#include "graph.h"//不带权图的算法void MatToList(MGraph g, ALGraph *&G){int i,j;ArcNode *p;G = (ALGraph*)malloc(sizeof(ALGraph));for(i=0; i<g.n; i++)for(j = g.n-1; j>=0; j--)if(g.edges[i][j]!=0){p = (ArcNode*)malloc(sizeof(ArcNode));p->adjvex = j;p->nextarc = G->adjlist[i].firstarc;G->adjlist[i].firstarc = p;}G->n = g.n;G->e = g.e;}void ListToMat(ALGraph *G,MGraph &g){int i,j;ArcNode *p;for(i=0; i<G->n; i++)void DispAdj1(ALGraph *G){int i;ArcNode *p;for(i=0; i<G->n; i++){p = G->adjlist[i].firstarc;printf("%3d:",i);while(p!=NULL){printf("%3d(%d)",p->adjvex,p->info);p = p->nextarc;}printf("\n");}二、编译并链接程序；三、运行程序，结果如下图：实验○2源程序一、输入如下所示程序；//文件名：exp8-2.cpp#include <stdio.h>#include <malloc.h>#include "graph.h"extern void MatToList1(MGraph, ALGraph *&); extern void DispAdj1(ALGraph *G);extern void DFS(ALGraph *G,int v);extern void DFS1(ALGraph *G,int v);extern void DFS2(ALGraph *G,int v);extern void BFS(ALGraph *G,int v);int main(){int i,j;//文件名：algo8-2.cpp#include <stdio.h>#include <malloc.h>#include "graph.h"int visited[MAXV];void DFS(ALGraph *G,int v) //递归深度优先遍历{ArcNode *p;visited[v] = 1;printf("%3d",v);p = G->adjlist[v].firstarc;while(p!=NULL){if(visited[p->adjvex]==0)top++;St[top] = G->adjlist[w].firstarc;break;}p = p->nextarc;}}printf("\n");}void BFS(ALGraph *G,int v){ArcNode *p;int queue[MAXV],front = 0,rear = 0;int visited[MAXV];int w,i;for(i=0;i<G->n;i++)void MatToList1(MGraph g, ALGraph *&G){int i,j;ArcNode *p;G = (ALGraph*)malloc(sizeof(ALGraph));for(i=0; i<g.n;i++)G->adjlist[i].firstarc = NULL;for(i=0; i<g.n; i++)for(j=g.n-1; j>=0; j--)if(g.edges[i][j]!=0 && g.edges[i][j]!=INF){p = (ArcNode*)malloc(sizeof(ArcNode));p->adjvex = j;p->info = g.edges[i][j];p->nextarc = G->adjlist[i].firstarc;G->adjlist[i].firstarc = p;}二、对程序进行编译链接；三、运行该程序，结果如图实验③源程序。
一、输入如下所示程序；#include <stdio.h>#include <malloc.h>#include "graph.h"extern void MatToList(MGraph,ALGraph *&); extern void DispAdj(ALGraph *);int visited[MAXV];void DFSALL(ALGraph *G,int v,int path[],int d) {ArcNode *p;visited[v] = 1;path[d] = v;d++;if(d==G->n){for(int k=0;k<d;k++)printf("%2d",path[k]);printf("\n");}p = G->adjlist[v].firstarc;while(p!=NULL){if(visited[p->adjvex]==0)if(visited[p->adjvex]==0)DFSALL(G,p->adjvex,path,d);p = p->nextarc;}visited[v] = 0;}p = (ArcNode*)malloc(sizeof(ArcNode));p->adjvex = j;p->nextarc = G->adjlist[i].firstarc;G->adjlist[i].firstarc = p;}G->n = g.n;G->e = g.e;二、对程序进行编译链接；三、运行该程序，结果如图。