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.

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

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

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:

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 =

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,

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

---恢复内容开始--- 作者版权所有,转载请注明出处,多谢. http://www.cnblogs.com/Henvealf/p/5534071.html 前些天因为某些原因,就试着回想一下图(graph)的相关内容,没想脑子里一片空白,只怪当初没有好好听这门课.然后就学习了一下,这里做个小总结. 1.概念 简单图(simple graph):就是由一些顶点(V,vertice) 和 连接这些顶点的一些边(E,edge)所组成的结构,并且每对顶点之间只能存在一条边.所以通常会用G = (V,E

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

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

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

参考网址:图文详解两种算法:深度优先遍历(DFS)和广度优先遍历(BFS) - 51CTO.COM 深度优先遍历(Depth First Search, 简称 DFS) 与广度优先遍历(Breath First Search)是图论中两种非常重要的算法,生产上广泛用于拓扑排序,寻路(走迷宫),搜索引擎,爬虫等,也频繁出现在 leetcode,高频面试题中. 本文将会从以下几个方面来讲述深度优先遍历,广度优先遍历,相信大家看了肯定会有收获. 深度优先遍历,广度优先遍历简介 习题演练 DFS,BFS

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

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

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

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

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

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; /*