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

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

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; /*

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

在上一篇文章我们用java演示了图的数据结构以及图涉及到的深度优先遍历算法,本篇文章将继续演示图的广度优先遍历算法.广度优先遍历算法主要是采用了分层的思想进行数据搜索.其中也需要使用另外一种数据结构队列,本篇文章为了使代码更加优雅,所有使用java中Linkedlist集合来进行模拟队列.因为该集合有在队列尾部添加元素和从队头取出元素的API. 算法思想: 1.先访问一个元素,然后放到队列中,并且标记已经访问过该元素. 2.然后判断队列是否为空,不为空则取出队头元素. 3.然后取出队头元素的第一

广度优先遍历 广度优先遍历是非经常见和普遍的一种图的遍历方法了,除了BFS还有DFS也就是深度优先遍历方法.我在我下一篇博客里面会写. 遍历过程 相信每一个看这篇博客的人,都能看懂邻接链表存储图. 不懂的人.请先学下图的存储方法.在我的之前博客里. 传送门:图表示方法 然后我们如果有一个图例如以下: 节点1->3->NULL 节点2->NULL 节点3->2->4->NULL 节点4->1->2->NULL 这样我们已经知道这是一个什么图了. 如果我们

广度优先遍历: 1.将起点s 放入队列Q(访问) 2.只要Q不为空,就循环执行下列处理 (1)从Q取出顶点u 进行访问(访问结束) (2)将与u 相邻的未访问顶点v 放入Q, 同时将d[v]更新为d[u] + 1 主要变量 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 Queue Q 记录下一个待访问顶点的队列 d[n] 将起点s 到个顶点i的最短距离记录在d[i]中. s无法到达i 时d[i] 为INFTY(极大值) #include<iostream>

感觉很生疏. https://leetcode.com/problems/word-ladder/

环境需求:JDK:1.8 jar:jgrapht-core-1.01.jar package edu; import org.jgrapht.experimental.dag.DirectedAcyclicGraph; import org.jgrapht.experimental.dag.DirectedAcyclicGraph.CycleFoundException; import org.jgrapht.graph.DefaultEdge; import org.jgrapht.trave

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 =

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

十大算法之广度优先遍历: 本文以实例形式讲述了基于Java的图的广度优先遍历算法实现方法,详细方法例如以下: 用邻接矩阵存储图方法: 1.确定图的顶点个数和边的个数 2.输入顶点信息存储在一维数组vet中 3.初始化邻接矩阵. 4.依次输入每条边存储在邻接矩阵array中 输入边依附的两个顶点的序号i,j. 将邻接矩阵的第i行第j列的元素值置为1: 将邻接矩阵的第j行第i列的元素值置为1: 广度优先遍历实现: 1.初始化队列Q 2.訪问顶点v:ifVisit[v]=1;顶点v入队Q; 3.whi

题目大意:一张图,问从起点到终点的最短时间是多少.方向转动也消耗时间. 题目分析:图的广度优先遍历... 代码如下: # include<iostream> # include<cstdio> # include<queue> # include<cstring> # include<algorithm> using namespace std; struct Node { int x,y,f,l,t; Node(int _x,int _y,in

XDOJ324.图的广度优先遍历 问题与解答 问题描述 已知无向图的邻接矩阵,以该矩阵为基础,给出广度优先搜索遍历序列,并且给出该无向图的连通分量的个数.在遍历时,当有多个点可选时,优先选择编号小的顶点.(即从顶点1开始进行遍历) 输入格式 第一行是1个正整数,为顶点个数n(n<100),顶点编号依次为1,2,-,n.后面是邻接矩阵,n行n列. 输出格式 共2行.第一行输出为无向图的广度优先搜索遍历序列,输出为顶点编号,顶点编号之间用空格隔开:第二行为无向图的连通分量的个数. 样例输入 6 0

图的存储方法:邻接矩阵.邻接表 例如:有一个图如下所示(该图也作为程序的实例): 则上图用邻接矩阵可以表示为: 用邻接表可以表示如下: 邻接矩阵可以很容易的用二维数组表示,下面主要看看怎样构成邻接表: 邻接表存储方法是一种顺序存储与链式存储相结合的存储方法.在这种方法中,只考虑非零元素,所以在图中的顶点很多而边很少时,可以节省存储空间.         邻接表存储结构由两部分组成:对于每个顶点vi, 使用一个具有两个域的结构体数组来存储,这个数组称为顶点表.其中一个域称为顶点域(vertex),

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

[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

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

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

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