以下是老师作为数据结构课的作业的要求,没有什么实际用处和可以探讨和总结的的地方,所以简单代码直接展示. 宽度优先遍历: #include<cstdio> #include<iostream> #include<cstring> using namespace std; #define _clr(x, y) memset(x, y, sizeof(x)) #define N 1010 int head[N], tot; struct Edge { int v, next;

前面我们介绍了队列.堆栈.链表,你亲自动手实践了吗?今天我们来到了树的部分,树在数据结构中是非常重要的一部分,树的应用有很多很多,树的种类也有很多很多,今天我们就先来创建一个普通的树.其他各种各样的树将来我将会一一为大家介绍,记得关注我的文章哦~ 首先,树的形状就是类似这个样子的: 它最顶上面的点叫做树的根节点,一棵树也只能有一个根节点,在节点下面可以有多个子节点,子节点的数量,我们这里不做要求,而没有子节点的节点叫做叶子节点. 好,关于树的基本概念就介绍到这里了,话多千遍不如动手做一遍,接下来

/* 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

题目一 剑指 Offer 32 - I. 从上到下打印二叉树 来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/problems/cong-shang-dao-xia-da-yin-er-cha-shu-lcof/ 1.描述 从上到下打印出二叉树的每个节点,同一层的节点按照从左到右的顺序打印. 2.示例 示例 1: 给定二叉树: [3,9,20,null,null,15,7], 3 / \ 9 20 / \ 15 7 返回: [3,9,20,15,7] 解法一

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 =

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,

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

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

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

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

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

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

到 0 的权是 91 到 2 的权是 31 到 3 的权是 61 到 4 的权是 7 2 到 0 的权是 22 到 3 的权是 5 3 到 0 的权是 33 到 4 的权是 1 4 到 2 的权是 2 0 到 4 的权是 6 遍历思路:线性数组存放着[v0,v1,v2,v3,v4]从0号元素开始 i=0:打印出v0,0入队0出队,去查找v0的邻接表,找到了v4打印出v4,4入队4出队,去查找v4的邻接表,找到了v2打印出v2,2入队2出队,去查找v2的邻接表,找到了v0,v3,因为v0是已访问过

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

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

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

数据结构可以说是编程的内功心法,掌握好数据结构真的非常重要.目前基本上流行的数据结构都是c和c++版本的,我最近在学习python,尝试着用python实现了二叉树的基本操作.写下一篇博文,总结一下,希望能够对其他好伙伴带来一点借鉴价值~~ 温馨提示:学习算法要先懂思想,后学代码.思想学会才是自己的.背下来代码,容易忘. 代码捉襟见肘,欢迎批评指正 ^.^先谈一下二叉树:二叉树是常用的存储数据的方式.除了根节点之外,每个节点都有一个父节点,最多有两个子节点,左孩子和右孩子对于二叉树有如下操作:

一.二叉树demo var tree = { value: '一', left: { value: '二', left: { value: '四', right: { value: '六' } } }, right: { value: '三', left: { value: '五', left: { value: '七' }, right: { value: '八' } }, } } var traverse = function(node) { if(!node) { throw new Er

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.

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

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