学习了图的深度优先和广度优先遍历,发现不管是教材还是网上,大都为C语言函数式实现,为了加深理解,我以C++面向对象的方式把图的深度优先和广度优先遍历重写了一遍. 废话不多说,直接上代码: #include<iostream> using namespace std; //构造一个循环队列来存放广度优先算法的下标 #define ADD 5; using namespace std; class CirQueue { private: int * base; int front,rear,siz…

遍历 图的遍历,所谓遍历,即是对结点的访问.一个图有那么多个结点,如何遍历这些结点,需要特定策略,一般有两种访问策略: 深度优先遍历 广度优先遍历 深度优先 深度优先遍历,从初始访问结点出发,我们知道初始访问结点可能有多个邻接结点,深度优先遍历的策略就是首先访问第一个邻接结点,然后再以这个被访问的邻接结点作为初始结点,访问它的第一个邻接结点.总结起来可以这样说:每次都在访问完当前结点后首先访问当前结点的第一个邻接结点. 我们从这里可以看到,这样的访问策略是优先往纵向挖掘深入,而不是对一个结点的所…

在介绍 python 实现图的深度优先和广度优先搜索前,我们先来了解下什么是"图". 1 一些定义 顶点 顶点(也称为"节点")是图的基本部分.它可以有一个名称,我们将称为"键". 边 边(也称为"弧")是图的另一个基本部分.边连接两个顶点,以表明它们之间存在关系. 权重 边可以被加权以示出从一个顶点到另一个顶点的成本.例如,在将一个城市连接到另一个城市的道路的图表中,边上的权重可以表示两个城市之间的距离. 利用这些定义,我们…

如果看完本篇博客任有不明白的地方,可以去看一下<大话数据结构>的7.4以及7.5,讲得比较易懂,不过是用C实现 下面内容来自segmentfault 存储结构 要存储一个图,我们知道图既有结点,又有边,对于有权图来说,每条边上还带有权值.常用的图的存储结构主要有以下二种: 邻接矩阵 邻接表 邻接矩阵 我们知道,要表示结点,我们可以用一个一维数组来表示,然而对于结点和结点之间的关系,则无法简单地用一维数组来表示了,我们可以用二维数组来表示,也就是一个矩阵形式的表示方法. 我们假设A是这个二维数组…

我们做算法题的目的是解决问题,完成任务,而不是创造算法,解题的过程是利用算法的过程而不是创造算法的过程,我们不能不能陷入这样的认识误区.而想要快速高效的利用算法解决算法题,积累算法模板就很重要,利用模板可以使我们编码更高效,思路更清晰,不容易出bug.下面是利用DFS算法思想遍历图的模板. 邻接矩阵版: //邻接矩阵版 int n, G[MAXV][MAXV]; //n为顶点数 bool vis[MAXV] = { false }; //入股顶点i已经被访问,则vis[i] = true, 初值…

1.前置条件 我们提前构建一棵树,类型为 Tree ,其节点类型为 Note.这里我们不进行过多的实现,简单描述下 Note 的结构: class Node{ constructor(data){ this.data = data; this.children = []; // 存放所以子节点,如果是二叉树,可以分为两个属性,left和right分别存储左右子节点 } } class Tree{ constructor(){ this.root = new Node('root'); // 树结…

一.基本思想 1)从图中的某个顶点V出发访问并记录: 2)依次访问V的所有邻接顶点: 3)分别从这些邻接点出发,依次访问它们的未被访问过的邻接点,直到图中所有已被访问过的顶点的邻接点都被访问到. 4)重复第3步,直到图中所有顶点都被访问完为止.   二.图的存储结构…

class Queue: def __init__(self,max_size): self.max_size = int(max_size) self.queue = [] def put(self,data): if self.max_size > 0: if self.full(): raise ValueError('Queue is full!') else: self._put(data) def get(self): if self._queue_size() > 0: resu…

/* 首先,根据用户输入的顶点总数和边数,构造无向图,然后以用户输入的顶点 为起始点,进行深度优先.广度优先搜索遍历,并输出遍历的结果. */ #include <stdlib.h> #include <iostream> #define MVNum 100 //最大的顶点数 using namespace std; /*——————图的邻接表存储表示——————*/ //边的结点表-在顶点表后面 typedef struct ArcNode { int adjvex; //邻接点…

一.图的定义 图是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成,通常表示为: G=(V,E) 其中:G表示一个图,V是图G中顶点的集合,E是图G中顶点之间边的集合. 注: 在线性表中,元素个数可以为零,称为空表: 在树中,结点个数可以为零,称为空树: 在图中,顶点个数不能为零,但可以没有边. 二.图的基本术语 略. 三.图的遍历 图的遍历是在从图中某一顶点出发,对图中所有顶点访问一次且仅访问一次. 图的遍历操作要解决的关键问题: ① 在图中,如何选取遍历的起始顶点? 解决方案:从编号小的顶点开始…