关于图的存储在上一篇文章中已经讲述,在这里不在赘述.下面我们介绍图的深度优先搜索遍历(DFS). 深度优先搜索遍历实在访问了顶点vi后,访问vi的一个邻接点vj:访问vj之后,又访问vj的一个邻接点,依次类推,尽可能向纵深方向搜索,所以称为深度优先搜索遍历.显然这种搜索方法具有递归的性质.图的BFS和树的搜索遍历很类似,只是其存储方式不同.         其基本思想为:从图中某一顶点vi出发,访问此顶点,并进行标记,然后依次搜索vi的每个邻接点vj:若vj未被访问过,则对vj进行访问和标记,然…

DS图遍历--深度优先搜索 题目描述 给出一个图的邻接矩阵,对图进行深度优先搜索,从顶点0开始 注意:图n个顶点编号从0到n-1 代码框架如下: 输入 第一行输入t,表示有t个测试实例 第二行输入n,表示第1个图有n个结点 第三行起,每行输入邻接矩阵的一行,以此类推输入n行 第i个结点与其他结点如果相连则为1,无连接则为0,数据之间用空格隔开 以此类推输入下一个示例 输出 每行输出一个图的深度优先搜索结果,结点编号之间用空格隔开 样例输入 2 4 0 0 1 1 0 0 1 1 1 1 0 1…

图的深度优先搜索: 1.将最初访问的顶点压入栈: 2.只要栈中仍有顶点,就循环进行下述操作: (1)访问栈顶部的顶点u: (2)从当前访问的顶点u 移动至顶点v 时,将v 压入栈.如果当前顶点u 不存在未访问的相邻矩阵,则将u 从栈中删除: 主要的几个变量: color[n] 用WHITE.GRAY.BLACK 中的一个来表示顶点i 的访问状态 M[n][n] 邻接矩阵, 如果存在顶点i 到顶点j 的边,则M[i][j]为true Stack S 栈, 暂存访问过程中的顶点 其中color 数组…

本文兼参考自<算法导论>及<算法>. 以前一直不能够理解深度优先搜索和广度优先搜索,总是很怕去碰它们,但经过阅读上边提到的两本书,豁然开朗,马上就能理解得更进一步. 下文将会用到的一个无向图例子如下: 深度优先搜索 迷宫搜索 在<算法>这本书中,作者写了很好的一个故事.这个故事让我马上理解了深度优先搜索的思想. 如下图1-1所示,如何在这个迷宫中找到出路呢?方法见图1-2. 图1-1 等价的迷宫模型 探索迷宫而不迷路的一种古老办法(至少可以追溯到忒修斯和米诺陶的传说)叫…

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深度优先(DFS) 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有邻接结点进行横向访问. 算法大概过程: 1.把整个图的结构用矩阵来表示,如图: 2.我们从第一个顶点(v0)开始遍历,拿到第一个邻接点(…

图类的构建 function Graph(v) {this.vertices = v;this.edges = 0;this.adj = []; for (var i = 0; i < this.vertices; ++i) { this.adj[i] = []; this.adj[i].push(""); } this.addEdge = addEdge; this.showGraph = showGraph; } function addEdge(v, w) { this.a…

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