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

PTA 6-1 求采用邻接矩阵作为存储结构的无向图各顶点的度 (6分) 函数接口定义: 函数接口为: void dgree(MGraph G); G为采用邻接矩阵作为存储结构的有向图 裁判测试程序样例: #include <stdio.h> #define MVNum 100 //最大顶点数 typedef struct{ char vexs[MVNum]; //存放顶点的一维数组 int arcs[MVNum][MVNum]; //邻接矩阵 int vexnum,arcnum; //图的当前

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

广度优先遍历(breadth-first traverse,bfts),称作广度优先搜索(breath first search)是连通图的一种遍历策略.之所以称作广度优先遍历是因为他的思想是从一个顶点V0开始,辐射状地优先遍历其周围较广的区域. 算法描述 给定图G=(V,E).V是节点集合,E是边集合. 设定一个访问标志位vflag(i)表示节点i的访问情况,若vflag(i)=0表示节点i未被访问 vflag(i)=1表示节点i已经被访问过. l  初始化所有节点的vflag=0. l  从

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> typedef struct _Triple { int i; int j; int e; }Triple; typedef struct _Matrix { Triple* data; int* i_pos; int m, n, size, max_size; }Matrix; void

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

文字描述 邻接多重表是无向图的另一种链式存储结构. 虽然邻接表是无向图的一种很有效的存储结构,在邻接表中容易求得顶点和边的各种信息. 但是,在邻接表中每一条边(vi,vj)有两个结点,分别在第i个和第j个链表中,这给某些图的操作带来不便.如对已被搜索过的边作记号或删除一条边等,此时需要找到表示同一条边的两个结点.因此,在进行这类操作的无向图的问题中采用邻接多重表更合适. 邻接多重表的结构和十字链表类型.边结点和顶点结点如下示: 边结点由6个域组成:mark为标志域,可标记这条边是否被搜索过: i

文字描述 邻接表是图的一种链式存储结构.在邻接表中,对图中每个顶点建立一个单链表,第i个单链表的结点表示依附顶点vi的边(对有向图是指以顶点vi为尾的弧).单链表中的每个结点由3个域组成,其中邻接点域adjvex指示与顶点vi邻接的点在图中的位置:链域nextarc指示下一条边或弧的结点: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表头结点,在表头结点中,除了设有链域firstarc指向链表中第一个结点外,还设有存储顶点vi的名或其他有关信息的数据域data. 在无向图的邻接

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

// 图的数组(邻接矩阵)存储表示 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #define MAX_NAME 3 // 顶点字符串的最大长度+1 #define MAX_VERTEX_NUM 20 typedef int InfoType; // 存放网的权值 typedef char VertexType[MAX_NAME]; // 字符串类型 typedef enum{DG, DN, AG

开门见山,本篇博客就介绍图相关的东西.图其实就是树结构的升级版.上篇博客我们聊了树的一种,在后边的博客中我们还会介绍其他类型的树,比如红黑树,B树等等,以及这些树结构的应用.本篇博客我们就讲图的存储结构以及图的搜索,这两者算是图结构的基础.下篇博客会在此基础上聊一下最小生成树的Prim算法以及克鲁斯卡尔算法,然后在聊聊图的最短路径.拓扑排序.关键路径等等.废话少说开始今天的内容. 一.概述 在博客开头,我们先聊一下什么是图.在此我不想在这儿论述图的定义,当然那些是枯燥无味的.图在我们生活中无处不

/* 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

题目见前文:DS实验题 Old_Driver UnionFindSet结构 这里使用邻接表存储敌人之间的关系,邻接表用指针实现: // // main.cpp // Old_Driver3 // // Created by wasdns on 16/12/18. // Copyright © 2016年 wasdns. All rights reserved. // #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring

[概念]疏松图&稠密图: 疏松图指,点连接的边不多的图,反之(点连接的边多)则为稠密图. Tips:邻接矩阵与邻接表相比,疏松图多用邻接表,稠密图多用邻接矩阵. 邻接矩阵: 开一个二维数组graph[ ][ ]来记录图中点a与点b之间是否连通,初始化为0(或者-1之类的看情况):如果图中有可忽略的重边(如 只需重边中的最小边或最大边),则保存需要的那条边的边权,但如果有无法忽略的重边,就一定不要用邻接矩阵. int graph[MAXN][MAXN]; void graphInit() { me

6-2 邻接表存储图的广度优先遍历(20 分) 试实现邻接表存储图的广度优先遍历. 函数接口定义: void BFS ( LGraph Graph, Vertex S, void (*Visit)(Vertex) ); 其中LGraph是邻接表存储的图,定义如下: /* 邻接点的定义 */ typedef struct AdjVNode *PtrToAdjVNode; struct AdjVNode{ Vertex AdjV; /* 邻接点下标 */ PtrToAdjVNode Next; /*

试实现邻接表存储图的广度优先遍历. 函数接口定义: void BFS ( LGraph Graph, Vertex S, void (*Visit)(Vertex) ) 其中LGraph是邻接表存储的图,定义如下: /* 邻接点的定义 */ typedef struct AdjVNode *PtrToAdjVNode; struct AdjVNode{ Vertex AdjV; /* 邻接点下标 */ PtrToAdjVNode Next; /* 指向下一个邻接点的指针 */ }; /* 顶点表

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

图(graph)是一种比树结构还要复杂的数据结构,它的术语,存储方式,遍历方式,用途都比较广,所以如果想要一次性完成所有的代码,那代码会非常长.所以,我将分两次来完成图的代码.这一次,我会完成图的五种存储结构的创建(邻接矩阵存储,邻接表存储,十字链表存储,邻接多重表存储,边集数组存储),两种遍历方式(深度优先遍历,广度优先遍历).与树结构一样,图结构的遍历也需要借助队列来协助实现. #include<stdio.h> #include<malloc.h> typedef char

1.什么是图 图表示"多对多"的关系 包含 一组顶点:通常用 V(Vertex)表示顶点集合 一组边:通常用 E(Edge)表示边的集合 边是顶点对:(v,w)∈ E,其中 v,w ∈ V ,v-w 有向边 <v,w> 表示从 v 指向 w 的边(单行线) v→w 不考虑重边和自回路 常见术语 无向图:图中所有的边无所谓方向 有向图:图中的边可能是双向,也可能是单向的,方向是很重要的 权值:给图中每条边赋予的值,可能有各种各样的现实意义 网络:带权值的图 邻接点:有边直接相

图的存储结构大赏------数据结构C语言(图) 本次所讲的是常有的四种结构: 邻接矩阵 邻接表 十字链表 邻接多重表 邻接矩阵 概念 两个数组,一个表示顶点的信息,一个用来表示关联的关系. 如果是无权图,那么1代表有关系,0代表没有关系. 如果是有权图(网)那么用INT_MAX代表没有关系,使用具体的值来代表有关系. 说明 在这里,由于邻接矩阵很好实现,我试着增加难度,使用稀疏矩阵存储无向图. 完整实现: //注意:所有数组从 0 开始 #include <stdio.h> #include