[图数据结构的遍历]java实现广度优先和深度优先遍历 宽度优先搜索(BFS)遍历图需要使用队列queue数据结构: 深度优先搜索(DFS, Depth First Search)的实现 需要使用到栈stack数据结构. java中虽然有Queue接口,单java并没有给出具体的队列实现类,而Java中让LinkedList类实现了Queue接口,所以使用队列的时候,一般采用LinkedList.因为LinkedList是双向链表,可以很方便的实现队列的所有功能. java中定义队列 一般这样定…

一开始我是用c写的,后面才发现广搜要用到队列,所以我就直接使用c++的STL队列来写, 因为不想再写多一个队列了.这次实验写了两个多钟,因为要边写边思考,太菜了哈哈. 主要参考<大话数据结构>这本书,然后加上自己的一些东西改编,这次实验算是完成了: -------------------------------------------------------------------------------- 首先我们来看一下邻接表是怎么存储图的,比如说下面有一个无向图 则它的邻接表是这样的,邻…

一.广度优先算法BFS(Breadth First Search) 基本实现思想 (1)顶点v入队列. (2)当队列非空时则继续执行,否则算法结束. (3)出队列取得队头顶点v: (4)查找顶点v的所以子节点,并依次进入队列: (5)转到步骤(2). 二.深度优先算法DFS(Depth First Search) 基本思想: 递归实现: (1)访问顶点v,打印节点: (2)遍历v的子节点w,while(w存在),递归执行该节点: 代码: /布尔型数组Visited[]初始化成false void…

前面已经说了图的深度优先遍历算法,是用递归实现的,而在这里就讲一下用非递归实现,需要借助栈: 算法思想:        1. 栈初始化        2. 输出起始顶点,起始顶点改为“已访问”标志,将起始顶点进栈        3. 重复下列操作直到栈为空:                  3.1 取栈顶元素顶点                  3.2 栈顶元素顶点存在未被访问过的邻接点w,则:                                 3.2.1  输出顶点w    …

class Node(object): """结点""" def __init__(self, data): self.data = data self.lchild = None self.rchild = None class BinaryTree(object): """二叉树""" def __init__(self, node=None): self.root = node d…

深度优先与广度优先的定义 首先我们先要知道什么是深度优先什么是广度优先. 深度优先遍历是指从某个顶点出发,首先访问这个顶点,然后找出刚访问这个结点的第一个未被访问的邻结点,然后再以此邻结点为顶点,继续找它的下一个顶点进行访问.重复此步骤,直至所有结点都被访问完为止. 广度优先遍历是从某个顶点出发,首先访问这个顶点,然后找出刚访问这个结点所有未被访问的邻结点,访问完后再访问这些结点中第一个邻结点的所有结点,重复此方法,直到所有结点都被访问完为止. 代码实现 以下代码针对树的遍历实现,可能根据实际情…

二叉树的前序遍历,中序遍历,后序遍历 树的遍历: 先根遍历--访问根结点,按照从左至右顺序先根遍历根结点的每一颗子树. 后根遍历--按照从左至右顺序后根遍历根结点的每一颗子树,访问根结点. 先根:ABEFCDG 后根:EFBCGDA 森林的遍历: 前序遍历--分树前根遍历 中序遍历--分树后根遍历 深度优先遍历:相似于树的前序遍历,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…

1.图的深度优先遍历类似前序遍历,图的广度优先类似树的层序遍历 2.将图进行变形,根据顶点和边的关系进行层次划分,使用队列来进行遍历 3.广度优先遍历的关键点是使用一个队列来把当前结点的所有下一级关联点存进去,依次进行 邻接矩阵的广度优先遍历: BFS(G) for i=0;i<G->numVertexes;i++ visited[i]=false;//检测是否访问过 for i=0;i<G.numVertexes;i++//遍历顶点 if visited[i]==true break;…

二叉树的创建代码==>C++ 创建和遍历二叉树 深度优先遍历:是沿着树的深度遍历树的节点,尽可能深的搜索树的分支. //深度优先遍历二叉树void depthFirstSearch(Tree root){ stack<Node *> nodeStack; //使用C++的STL标准模板库 nodeStack.push(root); Node *node; while(!nodeStack.empty()){ node = nodeStack.top(); printf(format, n…

matrix.c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <stdbool.h> #include <limits.h> #include "aqueue.h" #define MAX_VALUE INT_MAX #define MAX_NUM 100 typedef char node_type; typedef struct matrix { node_type vertex[M…

图的存储结构 1)邻接矩阵 用两个数组来表示图,一个一维数组存储图中顶点信息,一个二维数组(邻接矩阵)存储图中边或弧的信息. 2)邻接表 3)十字链表 4)邻接多重表 5)边集数组 本文只用代码实现用邻接矩阵方式存储图.忘见谅. 图的遍历 1)深度优先遍历(Depth_First_Search,DFS) 从图中某个顶点 v 出发,访问此顶点,然后从 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.--------递归思想 2)广度优先遍历(Breadth…

在编程生活中,我们总会遇见树性结构,这几天刚好需要对树形结构操作,就记录下自己的操作方式以及过程.现在假设有一颗这样树,(是不是二叉树都没关系,原理都是一样的) 1.广度优先遍历 英文缩写为BFS即Breadth FirstSearch.其过程检验来说是对每一层节点依次访问,访问完一层进入下一层,而且每个节点只能访问一次.对于上面的例子来说,广度优先遍历的 结果是:A,B,C,D,E,F,G,H,I(假设每层节点从左到右访问). 先往队列中插入左节点,再插右节点,这样出队就是先左节点后右节点了.…

const data = [ { id: '01', text: '湖北省', children: [ { id: '01001', text: '武汉市', children: [ { id: '01001001', text: '武昌区', children: null }, { id: '01001002', text: '洪山区', children: null } ] } ] }, { id: '02', text: '广东省', children: [ { id: '02001',…

无向图满足约束条件的路径 •[目的]:掌握深度优先遍历算法在求解图路径搜索问题的应用 [内容]:编写一个程序,设计相关算法,从无向图G中找出满足如下条件的所有路径:  (1)给定起点u和终点v.  (2)给定一组必经点,即输出的路径必须包含这些点.  (3)给定一组必避点,即输出的路径必须不能包含这些点. [来源]:<数据结构教程(第五版)>李春葆著,图实验11. 代码: #include<stdio.h> #include<malloc.h> #define MAXV…

body, table{font-family: 微软雅黑; font-size: 13.5pt} table{border-collapse: collapse; border: solid gray; border-width: 2px 0 2px 0;} th{border: 1px solid gray; padding: 4px; background-color: #DDD;} td{border: 1px solid gray; padding: 4px;} tr:nth-chil…

前言: 深度优先遍历:对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止,而且每个结点只能访问一次.要特别注意的是,二叉树的深度优先遍历比较特殊,可以细分为先序遍历.中序遍历.后序遍历.具体说明如下: 前序遍历:根节点->左子树->右子树 中序遍历:左子树->根节点->右子树 后序遍历:左子树->右子树->根节点 广度优先遍历:又叫层次遍历,从上往下对每一层依次访问,在每一层中,从左往右(也可以从右往左)访问结点,访问完一层就进入下一层,直到没有结点可以访问为止. 例如对于一下…

深度优先搜索算法(Depth First Search),是搜索算法的一种.是沿着树的深度遍历树的节点,尽可能深的搜索树的分支. 当节点v的所有边都己被探寻过,搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点.这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止. 如果还存在未被发现的节点,则选择其中一个作为源节点并重复以上过程,整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止. 如右图所示的二叉树: A 是第一个访问的,然后顺序是 B.D,然后是 E.接着再是 C.F.G. 那么,怎么样才能来保证这个访问的顺序…

广度优先遍历-BFS 广度优先遍历类似与二叉树的层序遍历算法,它的基本思想是:首先访问起始顶点v,接着由v出发,依次访问v的各个未访问的顶点w1 w2 w3....wn,然后再依次访问w1 w2 w3....wn的所有未被访问的邻接顶点:再从这些访问过的顶点出发,再访问它们所有未被访问过的邻接顶点......依次类推,直到图中的所有点都被访问为止.类似的思想还将应用于Dijkstra单源最短路径算法和Prim最小生成树算法. python实现二叉树的建立以及遍历(递归前序.中序.后序遍历,队栈前…

主要参考资料:数据结构(C语言版)严蔚敏   ,http://blog.chinaunix.net/uid-25324849-id-2182922.html   代码测试通过. package 图的建立与实现; import java.util.*; public class MGraph { final int MAXVEX = 100; final int INFINITY = 65535; int[] vexs = new int[MAXVEX]; //顶点表 int[][] arc =…

1.什么是图的搜索? 指从一个指定顶点可以到达哪些顶点   2.无向完全图和有向完全图 将具有n(n-1)/2条边的无向图称为无向完全图(完全图就是任意两个顶点都存在边). 将具有n(n-1)条边的有向图称为有向完全图. 栗子1: 具有6个顶点的无向图,当有多少条边的时候,能确保是一个连通图? 6个顶点组成的完全图,需要6(6-1)/2=10条,则需要的边数是10+1=11条 栗子2: 要连通具有n个顶点的有向图至少需要n条边   3.顶点的度 对于无向图,顶点的度表示以该顶点作为一个端点的边的…

//深度优先遍历的递归写法 function DFTraversal(node) { var nodes = []; if (node != null) { nodes.push(node); var children = node.children; for (var i = 0; i < children.length; i++){ deepTraversal(children[i]); } } return nodes; } //深度优先遍历的非递归写法 function DFT(node…

首先需要知道的是,图的深度优先遍历是一种类似于树的前序遍历方式,即选择一个入口节点,沿着这个节点一直遍历下去,直至所有节点都被访问完毕:如果说,图的深度优先遍历类似于树的前序遍历的话,那么图的广度优先遍历就类似于树的层序遍历了,即一层一层的去遍历节点,直至所有节点都被访问完毕. 不多说,直接上代码,会对部分代码添加说明. import java.util.*; public class Traverse{ public static void main(String[] args){ //接受输…

import java.util.ArrayDeque; public class BinaryTree { static class TreeNode{ int value; TreeNode left; TreeNode right; public TreeNode(int value){ this.value=value; } } TreeNode root; public BinaryTree(int[] array){ root=makeBinaryTreeByArray(array,…

总结深度优先与广度优先的区别   1.区别 1) 二叉树的深度优先遍历的非递归的通用做法是采用栈,广度优先遍历的非递归的通用做法是采用队列. 2) 深度优先遍历:对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止,而且每个结点只能访问一次.要特别注意的是,二叉树的深度优先遍历比较特殊,可以细分为先序遍历.中序遍历.后序遍历.具体说明如下: 先序遍历:对任一子树,先访问根,然后遍历其左子树,最后遍历其右子树. 中序遍历:对任一子树,先遍历其左子树,然后访问根,最后遍历其右子树. 后序遍历:对任一子树,先遍…

1.二叉树的建立 首先,定义数组存储树的data,然后使用list集合将所有的二叉树结点都包含进去,最后给每个父亲结点赋予左右孩子. 需要注意的是:最后一个父亲结点需要单独处理 public static TreeNode root; //建立二叉树内部类 class TreeNode{ public Object data; //携带变量 public TreeNode lchild,rchild; //左右孩子 public TreeNode() { data = null; lchild…

深度优先遍历和广度优先遍历 什么是深度优先和广度优先 其实简单来说 深度优先就是自上而下的遍历搜索 广度优先则是逐层遍历, 如下图所示 1.深度优先 2.广度优先 两者的区别 对于算法来说 无非就是时间换空间 空间换时间 深度优先不需要记住所有的节点, 所以占用空间小, 而广度优先需要先记录所有的节点占用空间大 深度优先有回溯的操作(没有路走了需要回头)所以相对而言时间会长一点 深度优先采用的是堆栈的形式, 即先进后出广度优先则采用的是队列的形式, 即先进先出 具体代码 const data =…

1. 深度优先遍历 深度优先遍历(Depth First Search)的主要思想是: 1.首先以一个未被访问过的顶点作为起始顶点,沿当前顶点的边走到未访问过的顶点: 2.当没有未访问过的顶点时,则回到上一个顶点,继续试探别的顶点,直至所有的顶点都被访问过. 在此我想用一句话来形容 “不到南墙不回头”. 1.1 无向图的深度优先遍历图解 以下"无向图"为例: 对上无向图进行深度优先遍历,从A开始: 第1步:访问A. 第2步:访问B(A的邻接点). 在第1步访问A之后,接下来应该访问的是…

/* 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…

深度优先遍历 and 广度优先遍历 遍历在前端的应用场景不多,多数是处理DOM节点数或者 深拷贝.下面笔者以深拷贝为例,简单说明一些这两种遍历.…

写在前面 图的存储结构有两种:一种是基于二维数组的邻接矩阵表示法. 另一种是基于链表的的邻接表表示法. 在邻接矩阵中,可以如下表示顶点和边连接关系: 说明: 将顶点对应为下标,根据横纵坐标将矩阵中的某一位置值设为1,表示两个顶点向联接. 图示表示的是无向图的邻接矩阵,从中我们可以发现它们的分布关于斜对角线对称. 我们在下面将要讨论的是下图的两种遍历方法(基于矩阵的): 我们已经说明了我们要用到的是邻接矩阵表示法,那么我首先要来构造图: 1.深度优先遍历算法 分析深度优先遍历 从图的某个顶点出发,…