图的广度深度优先遍历课程设计
采用邻接表存储结构实现图的广度优先遍历。
精心整理课程设计题目九：图的广度优先遍历基本要求：采用邻接表存储结构实现图的广度优先遍历。
（2）对任意给定的图（顶点数和边数自定），建立它的邻接表并输出；（3）实现图的广度优先遍历*/#include<iostream.h>#include<stdio.h>#include<malloc.h>#defineMAX_NUM20intvisited[MAX_NUM]={0};typedefintVertexType;typedefenum{DG=1,UDG}GraphKind;typedefstructArcNode{intadjvex;intweight;structArcNode*nextarc;ArcNode*info;}ArcNode;typedefstructVNode{VertexTypedata;ArcNode*firstarc;}VNode,AdjList[MAX_NUM];typedefstruct{AdjListvertices;intvexnum,arcnum;GraphKindkind;}ALGraph;voidPRIN(ALGraph&G);voidCreat_adjgraph(ALGraph&G);voidbfs(ALGraph&G,intv);voidCreat_adjgraphDG(ALGraph&G);voidCreat_adjgraphUDG(ALGraph&G);voidCreat_adjgraph(ALGraph&G);voidCreat_adjgraphDG(ALGraph&G){inti,s,d;ArcNode*p=NULL,*q=NULL;G.kind=DG;printf("请输入顶点数和边数：");scanf("%d%d",&G.vexnum,&G.arcnum);for(i=0;i<G.vexnum;++i){printf("第%d个顶点信息：",i+1);scanf("%d",&G.vertices[i].data);G.vertices[i].firstarc=NULL;}for(i=0;i<G.arcnum;++i){printf("第%d条边的起始顶点编号和终止顶点编号：",i+1);scanf("%d%d",&s,&d);while(s<1||s>G.vexnum||d<1||d>G.vexnum){printf("编号超出范围，重新输入");scanf("%d%d",&s,&d);}s--;d--;p=new(ArcNode);p->adjvex=d;p->nextarc=G.vertices[s].firstarc;G.vertices[s].firstarc=p;}}voidCreat_adjgraphUDG(ALGraph&G){inti,s,d;ArcNode*p,*q;G.kind=UDG;printf("请输入顶点数和边数：");scanf("%d%d",&G.vexnum,&G.arcnum);for(i=0;i<G.vexnum;++i){printf("第%d个顶点信息：",i+1);scanf("%d",&G.vertices[i].data);G.vertices[i].firstarc=NULL;}for(i=0;i<G.arcnum;++i){printf("第%d条边的起始顶点编号和终止顶点编号：",i+1);scanf("%d%d",&s,&d);while(s<1||s>G.vexnum||d<1||d>G.vexnum){printf("编号超出范围，重新输入");scanf("%d%d",&s,&d);}s--;d--;p=new(ArcNode);p->adjvex=d;p->nextarc=G.vertices[s].firstarc;G.vertices[s].firstarc=p;q=new(ArcNode);q->adjvex=s;q->nextarc=G.vertices[d].firstarc;G.vertices[d].firstarc=q;}}voidPRIN(ALGraph&G){inti;ArcNode*p;if(G.kind==DG||G.kind==UDG){for(i=0;i<G.vexnum;++i){printf("V%d:",G.vertices[i].data);p=G.vertices[i].firstarc;while(p!=NULL){printf("%d\t",p->adjvex+1);p=p->nextarc;}printf("\n");}}}voidbfs(ALGraph&G,intv){v--;ArcNode*p;intqueue[MAX_NUM],front=0,rear=0;intw,i;for(i=0;i<G.vexnum;i++)visited[i]=0;printf("%4d",v+1);visited[v]=1;rear=(rear+1)%MAX_NUM;queue[rear]=v;while(front!=rear){front=(front+1)%MAX_NUM;w=queue[front];p=G.vertices[w].firstarc;while(p!=NULL){if(visited[p->adjvex]==0){printf("%3d",p->adjvex+1);visited[p->adjvex]=1;rear=(rear+1)%MAX_NUM;queue[rear]=p->adjvex;}p=p->nextarc;}}printf("\n");}voidCreat_adjgraph(ALGraph&G){printf("1：有向图2：无向图\n");printf("请根据上述提示输入图的类型：");scanf("%d",&G.kind);switch(G.kind){caseDG:Creat_adjgraphDG(G);PRIN(G);break;caseUDG:Creat_adjgraphUDG(G);PRIN(G);break;default:printf("ERROR");break;}}voidmain(){ALGraphG;Creat_adjgraph(G);printf("\n");printf("广度优先搜索遍历序列为：\n");bfs(G,1);printf("\n");}。
图的遍历 实验报告
图的遍历实验报告一、引言图是一种非线性的数据结构，由一组节点（顶点）和节点之间的连线（边）组成。
图的遍历是指按照某种规则依次访问图中的每个节点，以便获取或处理节点中的信息。
图的遍历在计算机科学领域中有着广泛的应用，例如在社交网络中寻找关系紧密的人员，或者在地图中搜索最短路径等。
本实验旨在通过实际操作，掌握图的遍历算法。
在本实验中，我们将实现两种常见的图的遍历算法：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并比较它们的差异和适用场景。
二、实验目的1. 理解和掌握图的遍历算法的原理与实现；2. 比较深度优先搜索和广度优先搜索的差异；3. 掌握图的遍历算法在实际问题中的应用。
三、实验步骤实验材料1. 计算机；2. 编程环境（例如Python、Java等）；3. 支持图操作的相关库（如NetworkX）。
实验流程1. 初始化图数据结构，创建节点和边；2. 实现深度优先搜索算法；3. 实现广度优先搜索算法；4. 比较两种算法的时间复杂度和空间复杂度；5. 比较两种算法的遍历顺序和适用场景；6. 在一个具体问题中应用图的遍历算法。
四、实验结果1. 深度优先搜索（DFS）深度优先搜索是一种通过探索图的深度来遍历节点的算法。
具体实现时，我们可以使用递归或栈来实现深度优先搜索。
算法的基本思想是从起始节点开始，选择一个相邻节点进行探索，直到达到最深的节点为止，然后返回上一个节点，再继续探索其他未被访问的节点。
2. 广度优先搜索（BFS）广度优先搜索是一种逐层遍历节点的算法。
具体实现时，我们可以使用队列来实现广度优先搜索。
算法的基本思想是从起始节点开始，依次遍历当前节点的所有相邻节点，并将这些相邻节点加入队列中，然后再依次遍历队列中的节点，直到队列为空。
3. 时间复杂度和空间复杂度深度优先搜索和广度优先搜索的时间复杂度和空间复杂度如下表所示：算法时间复杂度空间复杂度深度优先搜索O(V+E) O(V)广度优先搜索O(V+E) O(V)其中，V表示节点的数量，E表示边的数量。
数据结构实验报告图的遍历
数据结构实验报告图的遍历一、实验目的本实验旨在通过实践的方式学习图的遍历算法，掌握图的深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的实现方法，加深对数据结构中图的理解。
二、实验步骤1. 创建图的数据结构首先，我们需要创建一个图的数据结构，以方便后续的操作。
图可以使用邻接矩阵或邻接表来表示，这里我们选择使用邻接矩阵。
class Graph:def__init__(self, num_vertices):self.num_vertices = num_verticesself.adj_matrix = [[0] * num_vertices for _ in range(num_vertic es)]def add_edge(self, v1, v2):self.adj_matrix[v1][v2] =1self.adj_matrix[v2][v1] =1def get_adjacent_vertices(self, v):adjacent_vertices = []for i in range(self.num_vertices):if self.adj_matrix[v][i] ==1:adjacent_vertices.append(i)return adjacent_vertices2. 深度优先搜索（DFS）DFS是一种遍历图的算法，其基本思想是从图的某一顶点开始，沿着一条路径一直走到最后，然后返回尚未访问过的顶点继续遍历，直到所有顶点都被访问过为止。
def dfs(graph, start_vertex):visited = [False] * graph.num_verticesstack = [start_vertex]while stack:vertex = stack.pop()if not visited[vertex]:print(vertex)visited[vertex] =Truefor neighbor in graph.get_adjacent_vertices(vertex):if not visited[neighbor]:stack.append(neighbor)3. 广度优先搜索（BFS）BFS同样是一种遍历图的算法，其基本思想是从图的某一顶点开始，首先访问其所有邻接点，然后再依次访问邻接点的邻接点，直到所有顶点都被访问过为止。
深广度优先搜索课程设计
深广度优先搜索课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能够理解深广度优先搜索的概念，掌握其基本原理和应用场景。
2. 学生能够描述深广度优先搜索算法的步骤，并解释其在解决特定问题中的优势。
3. 学生能够掌握深广度优先搜索算法在图和树结构中的应用，并能运用到相关实际问题中。
技能目标：1. 学生能够运用深广度优先搜索算法解决迷宫问题，设计并实现简单的路径寻找算法。
2. 学生能够运用深广度优先搜索算法分析社交网络中的关系，提出合理的推荐策略。
3. 学生能够结合实际案例，运用深广度优先搜索算法进行问题分析，提出解决方案。
情感态度价值观目标：1. 学生通过学习深广度优先搜索，培养对算法思维的兴趣，提高解决问题的自信心。
2. 学生在学习过程中，学会与他人合作，培养团队精神和沟通能力。
3. 学生能够认识到深广度优先搜索在实际生活中的应用价值，激发对计算机科学的热爱。
本课程针对高中年级学生，结合学科特点和知识深度，旨在通过深广度优先搜索算法的学习，提高学生的逻辑思维能力、问题解决能力和团队协作能力。
课程内容紧密联系教材，注重实用性和操作性，使学生在掌握算法原理的基础上，能够将其应用于实际问题的解决。
在教学过程中，教师需关注学生的学习反馈，及时调整教学策略，确保课程目标的实现。
二、教学内容本章节教学内容围绕深广度优先搜索算法，结合教材以下章节进行组织：1. 图的基本概念（教材第3章）：介绍图的结构、相关术语以及图的表示方法，为深广度优先搜索算法的学习奠定基础。
2. 深度优先搜索（教材第4章）：详细讲解深度优先搜索的原理、算法步骤及实现方法，结合实例进行分析。
3. 广度优先搜索（教材第5章）：介绍广度优先搜索的原理、算法步骤及实现方法，对比深度优先搜索，分析其优缺点及适用场景。
4. 深广度优先搜索的应用（教材第6章）：通过实例讲解深广度优先搜索在路径寻找、社交网络分析等领域的应用。
具体教学内容安排如下：1. 引言：引入图的概念，介绍图的表示方法，分析图在现实生活中的应用。
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；} }
深度与广度优先搜索：迷宫问题
《数据结构课程设计》报告题目：深度与广度优先搜索--迷宫问题专业计算机科学与技术学生姓名李柏班级B计算机115学号1110704512指导教师巩永旺完成日期2013年1月11日目录1简介 (1)2算法说明 (1)3测试结果 (3)4分析与探讨 (7)5小结 (9)附录 (10)附录1 源程序清单 (10)迷宫问题1 简介1、图的存储结构图的存储结构又称图的表示，其最常用的方法是邻接矩阵和邻接表。
无论采用什么存储方式，其目标总是相同的，既不仅要存储图中各个顶点的信息，同时还要存储顶点之间的所有关系。
2、图的遍历图的遍历就是从指定的某个顶点（称其为初始点）出发，按照一定的搜索方法对图中的所有顶点各做一次访问过程。
根据搜索方法不同，遍历一般分为深度优先搜索遍历和广度优先搜索遍历。
本实验中用到的是广度优先搜索遍历。
即首先访问初始点v i，并将其标记为已访问过，接着访问v i的所有未被访问过的邻接点，顺序任意，并均标记为已访问过，以此类推，直到图中所有和初始点v i有路径相通的顶点都被访问过为止。
鉴于广度优先搜索是将所有路径同时按照顺序遍历，直到遍历出迷宫出口，生成的路径为最短路径。
因此我们采用了广度优先搜索。
无论是深度优先搜索还是广度优先搜索，其本质都是将图的二维顶点结构线性化的过程，并将当前顶点相邻的未被访问的顶点作为下一个顶点。
广度优先搜索采用队列作为数据结构。
本实验的目的是设计一个程序，实现手动或者自动生成一个n×m矩阵的迷宫，寻找一条从入口点到出口点的通路。
具体实验内容如下：选择手动或者自动生成一个n×m的迷宫，将迷宫的左上角作入口，右下角作出口，设“0”为通路，“1”为墙，即无法穿越。
假设一只老鼠从起点出发，目的为右下角终点，可向“上、下、左、右、左上、左下、右上、右下”8个方向行走。
如果迷宫可以走通，则用“■”代表“1”，用“□”代表“0”，用“☆”代表行走迷宫的路径。
输出迷宫原型图、迷宫路线图以及迷宫行走路径。
广度优先和深度优先的例子
广度优先和深度优先的例子广度优先搜索(BFS)和深度优先搜索(DFS)是图遍历中常用的两种算法。
它们在解决许多问题时都能提供有效的解决方案。
本文将分别介绍广度优先搜索和深度优先搜索，并给出各自的应用例子。
一、广度优先搜索(BFS)广度优先搜索是一种遍历或搜索图的算法，它从起始节点开始，逐层扩展，先访问起始节点的所有邻居节点，再依次访问其邻居节点的邻居节点，直到遍历完所有节点或找到目标节点。
例子1：迷宫问题假设有一个迷宫，迷宫中有多个房间，每个房间有四个相邻的房间：上、下、左、右。
现在我们需要找到从起始房间到目标房间的最短路径。
可以使用广度优先搜索算法来解决这个问题。
例子2：社交网络中的好友推荐在社交网络中，我们希望给用户推荐可能认识的新朋友。
可以使用广度优先搜索算法从用户的好友列表开始，逐层扩展，找到可能认识的新朋友。
例子3：网页爬虫网页爬虫是搜索引擎抓取网页的重要工具。
爬虫可以使用广度优先搜索算法从一个网页开始，逐层扩展，找到所有相关的网页并进行抓取。
例子4：图的最短路径在图中，我们希望找到两个节点之间的最短路径。
可以使用广度优先搜索算法从起始节点开始，逐层扩展，直到找到目标节点。
例子5：推荐系统在推荐系统中，我们希望给用户推荐可能感兴趣的物品。
可以使用广度优先搜索算法从用户喜欢的物品开始，逐层扩展，找到可能感兴趣的其他物品。
二、深度优先搜索(DFS)深度优先搜索是一种遍历或搜索图的算法，它从起始节点开始，沿着一条路径一直走到底，直到不能再继续下去为止，然后回溯到上一个节点，继续探索其他路径。
例子1：二叉树的遍历在二叉树中，深度优先搜索算法可以用来实现前序遍历、中序遍历和后序遍历。
通过深度优先搜索算法，我们可以按照不同的遍历顺序找到二叉树中所有节点。
例子2：回溯算法回溯算法是一种通过深度优先搜索的方式，在问题的解空间中搜索所有可能的解的算法。
回溯算法常用于解决组合问题、排列问题和子集问题。
例子3：拓扑排序拓扑排序是一种对有向无环图(DAG)进行排序的算法。
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 。
广度优先实验报告
一、实验目的1. 了解广度优先搜索（BFS）算法的基本原理和步骤。
2. 掌握使用广度优先搜索算法解决图的遍历问题的方法。
3. 比较广度优先搜索算法与深度优先搜索算法的优缺点。
二、实验原理广度优先搜索（BFS）是一种图遍历算法，它按照从源点到目标点的距离来搜索图中的节点。
在BFS中，算法首先访问源点，然后将其邻接点按照距离顺序访问，接着访问邻接点的邻接点，以此类推，直到找到目标点或遍历完所有节点。
BFS算法的基本步骤如下：1. 创建一个队列，用于存储待访问的节点。
2. 将源点入队。
3. 当队列不为空时，执行以下操作：a. 从队列中取出一个节点，访问它。
b. 将该节点的邻接点按照距离顺序入队。
4. 重复步骤3，直到找到目标点或遍历完所有节点。
三、实验环境与工具1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：C++3. 开发环境：Visual Studio 20194. 图表示方法：邻接表四、实验内容与步骤1. 创建一个图的邻接表表示。
2. 使用广度优先搜索算法遍历图，并记录遍历过程。
3. 比较广度优先搜索算法与深度优先搜索算法的遍历结果。
五、实验结果与分析1. 实验结果以下是一个图的邻接表表示，以及使用广度优先搜索算法遍历图的结果：```图：A --B -- C| |D --E -- F邻接表表示：Graph g;g.addVertex('A');g.addVertex('B');g.addVertex('C');g.addVertex('D');g.addVertex('E');g.addVertex('F');g.addEdge('A', 'B');g.addEdge('B', 'C');g.addEdge('A', 'D');g.addEdge('D', 'E');g.addEdge('E', 'F');g.addEdge('B', 'E');g.addEdge('E', 'F');广度优先搜索遍历结果：A ->B ->C ->D ->E -> F```2. 分析（1）广度优先搜索算法的优点：- 按照距离顺序遍历图中的节点，便于理解节点之间的层次关系。
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。
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);
}
/*****************************************************************************/
广度优先算法和深度优先算法
广度优先算法和深度优先算法
广度优先算法和深度优先算法是最常用的两种图遍历算法，它们都能
够遍历整个图的节点，但在具体应用场景中选择哪种算法需要根据实
际需求来判断。
广度优先算法（BFS）将当前节点的所有邻居节点都遍历一遍后再遍历下一层，可以确保找到最短路径。
具体实现方式是使用一个队列来存
储被访问过但还未被遍历过的节点，同一层的节点都在队列中，不同
层的节点通过队列的先进先出特性被访问。
BFS遍历图通常需要记录
每个节点是否被访问过，以防止重复遍历。
深度优先算法（DFS）是一种递归算法，从某一节点出发一直向下遍
历到底（即遍历到一个叶子节点），然后返回到上一层节点继续遍历，直到遍历完整个图。
DFS相较于BFS具有更好的空间复杂度，但不能
保证找到最短路径。
DFS遍历图时通常需要记录每个节点是否被访问过，并保证不重复访问。
广度优先算法和深度优先算法在选择上需要根据具体算法应用需求。
如果需要找到最短路径，则选择广度优先算法，如果需要搜索所有可
能路径，则选择深度优先算法。
例如，在迷宫的寻找最短路径场景中，BFS可以从迷宫入口出发，按照层级一层一层的向外扩展搜索，最终
一定能够找到终点，但会消耗较大的空间；而DFS则可以搜索所有可能的路径，但不能确保找到最短路径。
综上所述，广度优先算法和深度优先算法都各有优缺点，在选择上需要根据实际应用场景判断。
无向带权图深度遍历和广度遍历
实验报告课程名称数据结构实验项目无向带权图深度遍历和广度遍历一．实验内容实现无向带权图的深度和广度遍历。
二．源代码：#include<iostream>using namespace std;typedef struct _Node{int vertex1;int vertex2;struct _Node * next;}Node;typedef struct _Node2{int vertex;struct _Node2 * next;}Node2;typedef struct _Node1{int vertex;int degree;Node2 * connected;}Node1;typedef struct _Queue{Node1 node1;struct _Queue * next;}Queue;Node * head,* rear;int N;Node1 * a;int i,j,k;bool * visited;Queue *start,*end;bool * visited1;void initiallist();void input();Node1 * createtable();void DFS();void visitchain(Node1 node1);void BFS();void inqueue(Node1 node1);Queue * outqueue();bool queueisempty();void del();int main(){initiallist();input();a=createtable();DFS();BFS();del();return 0;}void initiallist(){head=rear=new Node;head->vertex1=0;head->vertex2=0;head->next=NULL;}void input(){cout<<"请输入顶点的个数"<<endl; cin>>N;cout<<"请输入图中所有边："<<endl; int x,y;while(1){cin>>x;if(x==0){break;}cin>>y;rear->next=new Node;rear=rear->next;rear->vertex1=x;rear->vertex2=y;rear->next=NULL;++(head->vertex1);}}Node1 * createtable(){Node1 * b=new Node1[N];for(i=0;i<N;++i){b[i].vertex=0;b[i].degree=0;b[i].connected=NULL;}Node * p=head->next;while(p!=NULL){if(b[p->vertex1-1].vertex==p->vertex1){Node2 * save=b[p->vertex1-1].connected;b[p->vertex1-1].connected=new Node2;b[p->vertex1-1].connected->next=save;b[p->vertex1-1].connected->vertex=p->vertex2;++(b[p->vertex1-1].degree);}else{b[p->vertex1-1].vertex=p->vertex1;b[p->vertex1-1].connected=new Node2;++(b[p->vertex1-1].degree);b[p->vertex1-1].connected->vertex=p->vertex2;b[p->vertex1-1].connected->next=NULL;}if(b[p->vertex2-1].vertex==p->vertex2){Node2 * save=b[p->vertex2-1].connected;b[p->vertex2-1].connected=new Node2;b[p->vertex2-1].connected->next=save;b[p->vertex2-1].connected->vertex=p->vertex1;++(b[p->vertex2-1].degree);}{b[p->vertex2-1].vertex=p->vertex2;b[p->vertex2-1].connected=new Node2;++(b[p->vertex2-1].degree);b[p->vertex2-1].connected->vertex=p->vertex1;b[p->vertex2-1].connected->next=NULL;}p=p->next;}return b;}void DFS(){visited=new bool[N];for(i=0;i<N;++i){visited[i]=false;}cout<<"深度优先遍历：";visitchain(a[0]);cout<<endl;}void visitchain(Node1 node1){cout<<node1.vertex<<" ";visited[node1.vertex-1]=true;Node2 * ptrnode2=node1.connected;while(ptrnode2!=NULL){if(visited[ptrnode2->vertex-1]==false){visitchain(a[ptrnode2->vertex-1]);}ptrnode2=ptrnode2->next;}}void BFS(){visited1=new bool[N];for(i=0;i<N;++i)visited1[i]=false;}start=end=new Queue;start->node1.vertex=0;start->node1.degree=0;start->node1.connected=NULL;start->next=NULL;inqueue(a[0]);visited1[0]=true;cout<<"广度优先遍历：";while(!queueisempty()){Queue * queue=outqueue();Node2 * ptr2node2=a[queue->node1.vertex-1].connected; delete queue;while(ptr2node2!=NULL){if(visited1[ptr2node2->vertex-1]==false){inqueue(a[ptr2node2->vertex-1]);visited1[ptr2node2->vertex-1]=true;}ptr2node2=ptr2node2->next;}}delete start;cout<<endl;}void inqueue(Node1 node1){end->next=new Queue;end=end->next;end->node1.vertex=node1.vertex;end->node1.degree=node1.degree;end->node1.connected=NULL;end->next=NULL;}Queue * outqueue(){if(start->next==end){Queue * save=end;end=start;cout<<save->node1.vertex<<" "; return save;}else{Queue * save=start->next;start->next=start->next->next; cout<<save->node1.vertex<<" "; return save;}}bool queueisempty(){if(start==end){return true;}else{return false;}}void del(){{Node * save=head;head=head->next;delete save;}delete a;delete visited;delete visited1;}三．实验结果四．实验小结：通过这次实验，我编程实现了无相带权的深度优先和广度优先遍历，使我对无相带权图的遍历方式有了更深的了解，理解了无相带权图的遍历过程，在实际运行过程中有许多的问题，经过调试和请教同学和老师，最后完成了实验内容。
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）。
图的遍历算法实验报告
图的遍历算法实验报告
《图的遍历算法实验报告》
在计算机科学领域，图的遍历算法是一种重要的算法，它用于在图数据结构中
访问每个顶点和边。
图的遍历算法有两种常见的方法：深度优先搜索（DFS）
和广度优先搜索（BFS）。
在本实验中，我们将对这两种算法进行实验，并比较
它们的性能和应用场景。
首先，我们使用深度优先搜索算法对一个简单的无向图进行遍历。
通过实验结
果可以看出，DFS算法会首先访问一个顶点的所有邻居，然后再递归地访问每
个邻居的邻居，直到图中所有的顶点都被访问到。
这种算法在一些应用场景中
非常有效，比如寻找图中的连通分量或者寻找图中的环路。
接下来，我们使用广度优先搜索算法对同样的无向图进行遍历。
通过实验结果
可以看出，BFS算法会首先访问一个顶点的所有邻居，然后再按照距离递增的
顺序访问每个邻居的邻居。
这种算法在一些应用场景中也非常有效，比如寻找
图中的最短路径或者寻找图中的最小生成树。
通过对比实验结果，我们可以发现DFS和BFS算法各自的优势和劣势。
DFS算
法适合用于寻找图中的连通分量和环路，而BFS算法适合用于寻找最短路径和
最小生成树。
因此，在实际应用中，我们需要根据具体的需求来选择合适的算法。
总的来说，图的遍历算法是计算机科学中非常重要的算法之一，它在许多领域
都有着广泛的应用。
通过本次实验，我们对DFS和BFS算法有了更深入的了解，并且对它们的性能和应用场景有了更清晰的认识。
希望通过这篇实验报告，读
者们也能对图的遍历算法有更深入的理解和认识。
图的遍历深度优先遍历和广度优先遍历
4
5
f
^
对应的邻接表
终点2作为下次的始点， 由于1点已访问过，跳过， 找到4，记标识，送输出， 4有作为新的始点重复上 述过程
1 2 4
5
输出数组 resu
3．邻接表深度优先遍历的实现
template <class TElem, class TEdgeElem>long DFS2(TGraphNodeAL<TElem, TEdgeElem> *nodes,long n,long v0, char *visited, long *resu,long &top) {//深度优先遍历用邻接表表示的图。nodes是邻接表的头数组，n 为结点个数（编号为0~n）。 //v0为遍历的起点。返回实际遍历到的结点的数目。 //visited是访问标志数组，调用本函数前，应为其分配空间并初 始化为全0(未访问) //resu为一维数组，用于存放所遍历到的结点的编号，调用本函 数前，应为其分配空间 long nNodes, i; TGraphEdgeAL<TEdgeElem> *p; nNodes=1;
1 2
4
图 20-1有向图
5
3
1 2 3 4 5
1 0 1 0 1 0
2 1 0 0 0 0
3 0 0 0 0 0
4 0 1 0 0 0
5 1 0 1 0 0
1 2 3 4 5
1 1 0 1 1
1 2 4 5
所示图的邻接矩阵g
访问标识数组 visited
输出数组 resu
例如从1点深度优先遍历，先把1设置访问标志，并置入输出数组resu，然后从邻接 矩阵的第一行，扫描各列，找到最近的邻接点2，将其设置访问标志，并进入输出数 组，接着从邻接矩阵的2行扫描，找到第一个构成边的点是1，检查访问标识数组， 发现1已经访问过，跳过，找第二个构成边 的点4，设置访问标识，进入输出数组， 再从邻接矩阵的第4行扫描，寻找构成边的点，除1外在无其他点，返回2行，继续 寻找，也无新点，返回1，找到5，将5置访问标志，进入输出数组，1行再无其他新 点，遍历结束，返回遍历元素个数为4 。
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。
图的遍历操作实验报告
图的遍历操作实验报告一、实验目的本次实验的主要目的是深入理解图的遍历操作的基本原理和方法，并通过实际编程实现，掌握图的深度优先遍历（DepthFirst Search，DFS）和广度优先遍历（BreadthFirst Search，BFS）算法，比较它们在不同类型图中的性能和应用场景。
二、实验环境本次实验使用的编程语言为 Python，开发环境为 PyCharm。
实验中使用的数据结构为邻接表来表示图。
三、实验原理（一）深度优先遍历深度优先遍历是一种递归的图遍历算法。
它从起始节点开始，沿着一条路径尽可能深地访问节点，直到无法继续，然后回溯到上一个未完全探索的节点，继续探索其他分支。
（二）广度优先遍历广度优先遍历则是一种逐层访问的算法。
它从起始节点开始，先访问起始节点的所有相邻节点，然后再依次访问这些相邻节点的相邻节点，以此类推，逐层展开。
四、实验步骤（一）数据准备首先，定义一个图的邻接表表示。
例如，对于一个简单的有向图，可以使用以下方式创建邻接表：｀｀｀pythongraph ＝｛＇A'：＇B'，＇C'，＇B'：＇D'，＇E'，＇C'：＇F'，＇D'：，＇E'：，＇F'：｝｀｀｀（二）深度优先遍历算法实现｀｀｀pythondef dfs(graph, start, visited=None)：if visited is None:visited ＝ set(）visitedadd(start)print(start)for next_node in graphstart:if next_node not in visited:dfs(graph, next_node, visited)｀｀｀（三）广度优先遍历算法实现｀｀｀pythonfrom collections import deque def bfs(graph, start)：visited ＝｛start}queue ＝ deque(start)while queue:node ＝ queuepopleft(）print(node)for next_node in graphnode:if next_node not in visited:visitedadd(next_node)queueappend(next_node)｀｀｀（四）测试与分析分别使用深度优先遍历和广度优先遍历算法对上述示例图进行遍历，并记录遍历的顺序和时间开销。
图的广度遍历(算法与数据结构课程设计)
1 问题描述图是一种较线性表和树更为复杂的数据结构。
在图形结构中，节点间的关系可以是任意的，图中任意两个数据元素之间都可以相关。
由此，图的应用极为广泛。
现在邻接矩阵和邻接表的存储结构下，完成图的广度遍历。
对任意给定的图（顶点数和边数自定），建立它的邻接表并输出，然后利用队列的五种基本运算（置空队列、进队、出队、取队头元素、判队空）实现图的广度优先搜索遍历。
画出搜索顺序示意图。
2 分析与解决问题2.1 基本要求（1) 选择合适的存储结构完成图的建立；（2) 建立图的邻接矩阵，能按矩阵方式输出图，并在此基础上，完成图的广度遍历，输出遍历序列；（3) 建立图的邻接表，并在此基础上，完成图的广度遍历，输出遍历序列；2.2 测试数据图1-1 测试图2.3 算法思想（1) 邻接矩阵顶点向量的存储。
用两个数组分别存储数据（定点）的信息和数据元素之间的关系（边或弧）的信息。
（2) 邻接表邻接表是图的一种链式存储结构。
在邻接表中，对图中每个定点建立一个单链表，第i个单链表中的节点表示依附于定点vi的边。
每个节点由3个域组成，其中邻接点域（adjvex）指示与定点vi邻接的点在图中的位置，链域（nextarc）指示下一条边或弧的节点；数据域（info）存储和边或弧相关的信息，如权值等。
每个链表上附设一个头节点。
在表头节点中，除了设有链域（firstarc）指向链表中第一个节点之外，还设有存储定点vi的名或其他有关信息的数据域（data）。
（3)图的广度遍历广度优先遍历类似于树的按层次遍历过程。
假设从图中某顶点v出发，在访问了v之后依次访问v的各个未曾访问过的邻接点，然后分别从这些邻接点出发依次访问它们的邻接点，并使“先被访问的顶点的邻接点”先与“后被访问的顶点的邻接点”被访问，直至图中所有已被访问的顶点的邻接点都被访问到。
若此时图中尚有顶点未被访问，则另选图中一个曾被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。
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图的广度深度优先遍历摘要我们希望从图中某一顶点出发访遍图中其余各顶点，且使每一顶点仅被访问一次，这个过程就叫图的遍历。
而图的深度优先遍历类似与树的先根遍历，是树的先根遍历的推广，图的广度优先遍历是类似于树的按层次遍历的过程。
图的遍历过程实质上就是通过边或者弧找邻接点的过程。
在这，我们主要就是介绍遍历图的两种基本方法：深度优先搜索和广度优先搜索。
这两种方法无论是有向图还是有向图都适用。
广度优先搜索遍历图和深度优先搜索遍历图的时间复杂度相同，两者不同之处仅仅在于对顶点访问的顺序不同。
关键词图的遍历；广度优先遍历；深度优先遍历；目录1 引言 (1)2设计思路与方案 (2)2.1设计思路 (2)2.2设计方案 (2)3 详细实现 (4)3．1队列的定义及相关操作 (4)3．2图的邻接表存储结构的定义及无向图的建立 (5)3．3图的深度优先遍历算法 (6)3．4图的广度优先遍历非递归算法 (7)4 运行环境与结果 (8)4.1运行环境 (8)4.2 运行结果 (9)5结束语 (12)参考文献 (13)附录 (14)1 引言图的遍历算法是求解图的连通性问题，拓扑排序和求关键路径等算法的基础。
然而，图的遍历要比树的遍历复杂的多。
因为图的任何一顶点都有可能和其余的顶点相邻接。
所以在访问了某个顶点之后，可能沿着某条路径搜索之后，又回到该点是行。
为了避免同一顶点被访问多次，在图的遍历过程中，必须先记下每个已访问的顶点。
在次介绍两种对有向图和无向图都适用的遍历图的路径：深度优先搜索和广度优先搜索。
在此次设计中，用到的最多的队列，图的深度优先遍历类似于树的前序遍历。
采用的遍历方法的特点是尽可能先对纵深方向进行搜索。
广度优先遍历类似于树的按层次遍历。
采用的搜索方法的特点是尽可能先对横向进行搜索，鼓称其为广度优先搜索，相应的遍历称为广度优先遍历。
通过课程设计，我们会认识自身存在的很多问题，也有利于提高我们的动手能力，也把我们所学的东西和实践很好的结合起来，在这次设计中，再次体会了队列，深度优先搜索，广度优先搜索，等数据结构中的基本算法及其原理。
2 设计思路与方案2.1设计思路在遍历图时，对图中每个顶点至多调用一次DFS函数，因为一旦某个顶点被标志成已被访问，就不再从它出发进行搜索。
因此，遍历图的过程实际上就是对每个顶点查找其临界点的过程。
其耗费的时间则取决与所采用的存储结构。
当用二维数组表示邻接作图的存储结构时，查找每个顶点的临界点所需的时间为0（n2），其中n为图中顶点数。
而当以邻接表作图的存储结构时，找邻接点所需要的时间为0（e），其中e 为无向图中边的数或者有向图中弧的数。
遍历图的过程实质上是通过边或弧找邻接点的过程，因此广度优先搜索遍历图的时间复杂度和深度优先遍历相同，两者不同之处仅仅在于对顶点的访问的顺序不同。
2.2设计方案（1）图的深度优先遍历：假设初始状态是图中所有的饿点未曾被访问，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，直至图中所有和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被访问的的顶点起作起始点，重复上述过程，直至图中所有顶点都被访问到为止。
（2）图的广度优先遍历：假如从图中某顶点V出发，在访问了V之后依次访问V的各个未曾被访问过的邻接点，然后分别从这些邻接点出发依次访问它们的邻接点，并使“先被访问的顶点的邻接点”先于“后被访问的顶点的邻接点”被访问，直至图中所有已被访问的顶点的邻接点都被访问到。
若此时图中尚有顶点未被访问，则另选一个未曾被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为止。
3 详细实现3．1队列的定义及相关操作为确保先访问的顶点其邻接点亦先被访问，在搜索过程中使用FIFO队列来保存已访问过的顶点。
当访问X和Y时，这两个顶点相继入队。
此后，当X和Y相继出队时，分别从X和Y出发搜索其邻接点X1，X2，……XS和Y1Y2……YT，对其中未访问者进行访问并将其入队，这种方法是将每个已访问的顶点入队，故保证了每个顶点至多只有一次入队。
因此用队列。
typedef struct{//队列结点的定义[3]int *base;int front;int rear;}SqQueue;int InitQueue(SqQueue *Q){//构造空队列Q->base=(int *)malloc(MAXQSIZE*sizeof(int));if(!Q->base) exit(OVERFLOW);Q->front=Q->rear=0;return OK;}int QueueEmpty(SqQueue Q){//判队空return Q.rear==Q.front;}int QueueFull(SqQueue Q){//判队满return (Q.rear+1)%MAXQSIZE==Q.front;}int EnQueue(SqQueue Q,int x){//入队if(QueueFull(Q)) return ERROR;Q.base[Q.rear] = x;Q.rear=(Q.rear+1)%MAXQSIZE;return OK;}int DeQueue(SqQueue Q,int x){//出队if(QueueEmpty(Q)) return ERROR;x=Q.base[Q.front];Q.front=(Q.front+1)%MAXQSIZE;return OK;}在图的广度优先遍历非递归程序中会用到队列操作。
3．2图的邻接表存储结构的定义及无向图的建立typedef struct ArcNode{int adjvex; //该弧所指向的顶点的的位置struct ArcNode *nextarc;//指向下一条弧的指针int *info;[2]}ArcNode;typedef struct VNode{int data; //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];typedef struct ALGraph{AdjList vertices; //一维数组存放int vexnum,arcnum; //顶点数和弧的条数int kind;}ALGraph;int locatevex(ALGraph *G,int v){ //返回顶点v在图中的位置i int i;for(i=0;i<=G->vexnum;i++){if(v==G->vertices[i].data)break;}return i;}status CreateAL2(ALGraph *G){ //建立无向图int n,e,i,j,k,vt,vh,m;ArcNode *p,*q;printf("请先后输入顶点数和边数：");[3]scanf("%d%d",&G->vexnum,&G->arcnum); //输入顶点数和弧的//条数n=G->vexnum;e=G->arcnum;G->kind=2;printf("请输入顶点值：");for(m=0;m<n;++m){scanf("%d",&G->vertices[m].data);G->vertices[m].firstarc=NULL;}printf("请输入边，即一条边的两顶点：");for(k=1;k<e+1;++k){scanf("%d%d",&vt,&vh);i=locatevex(G,vt);j=locatevex(G,vh);p=(ArcNode *)malloc(sizeof(ArcNode)); //申请一个表头结点存//放序号j,并将其插入到vi的单链表中p->adjvex=j;p->nextarc=G->vertices[i].firstarc;G->vertices[i].firstarc=p;q=(ArcNode *)malloc(sizeof(ArcNode)); //由于边可视为对称两//条弧，故再申请一个表头结点存放序号i, 并将其插入到vj的单链表//中[4]q->adjvex=i;q->nextarc=G->vertices[j].firstarc;G->vertices[j].firstarc=q;}return OK;}3．3图的深度优先遍历算法从图中的某个顶点vi出发，先访问该顶点vi，然后依次从vi的未被访问过的邻接点出发执行深度优先遍历算法；直至图中所有和vi有路径相通的顶点都被访问到为止。
若此时图中还有未被访问到的顶点（即非连通图的情形），则再选图中一个未被访问过的顶点vj作为起点重复上述过程，直至图中所有顶点均被访问过为止。
int FirstAdjVex(ALGraph G,int i){//求i号顶点的第一个邻接点的序号int j;ArcNode *p=G.vertices[i].firstarc;if(p)j=p->adjvex;else j=-1;return j;}int NextAdjVex(ALGraph G,int i,int j){ //求i号顶点的处于序号为j的//邻接点的后面的“再下一个邻接点”的序号ArcNode *p=G.vertices[i].firstarc;while((p)&&(p->adjvex!=j))p=p->nextarc;p=p->nextarc;if(p)return p->adjvex;else return -1;}int visited[100];//记录结点是否被访问过int DFS(ALGraph G,int i){int j;visited[i]=TRUE;printf("%d ",G.vertices[i].data); //访问（即打印）i号结点for(j=FirstAdjVex(G,i);j!=-1;j=NextAdjVex(G,i,j))if(!visited[j])DFS(G,j);return OK; 深度优先遍历主函}//DFSvoid DFStraverse(ALGraph G){// 图的数int i;for(i=0;i<G.vexnum;++i)visited[i]=FALSE;for(i=0;i<G.vexnum;++i)if(!visited[i]) DFS(G,i);}//DFStraverse3．4图的广度优先遍历非递归算法从图中的某个顶点vi出发，先访问该顶点vi，然后依次访问vi的各个未曾访问过的邻接点，然后再依次访问这些邻接点的邻接点；重复上述过程，直至图中所有和vi有路径相通的顶点都被访问到为止。