简单路径(不包括环) DFS遍历以及回溯得到结果 void dfs(ALGraph graph, int v, int end, bool visit[], int path[], int cnt) { visit[v] = true; path[cnt++] = v; if(v == end) { for(int i = 0; i < cnt; i++) { cout<<path[i]<<" "; } cout<<endl; return;

描述 一个连通图采用邻接表作为存储结构.设计一个算法,判断无向图中任意给定的两点是否存在一条长度为k的简单路径. 输入 多组数据,每组m+3数据行.第一行有两个数字n,m和k,代表有n个顶点,m条边和长度k.第二行有n个字符,代表n个顶点的编号.第三行到第m+2行每行有两个字符h和p,代表边依附的两个顶点.每条边的长度为1.第m+3行有两个字符d和f,代表需要判断的两个字符. 输出 每组数据输出一行.若存在路径输出“YES”,反之输出“NO”. 输入样例 1 3 2 2 abc ab bc ac

图的邻接表存储 c实现 (转载) 用到的数据结构是 一个是顶点表,包括顶点和指向下一个邻接点的指针 一个是边表, 数据结构跟顶点不同,存储的是顶点的序号,和指向下一个的指针 刚开始的时候把顶点表初始化,指针指向null.然后边表插入进来,是插入到前一个,也就是直接插入到firstedge指向的下一个,而后面的后移 #define MaxVertexNum 100 typedef char VertexType; typedef struct node //边表节点 { int adjvex; n

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

// 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

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

//---------图的邻接表存储表示------- #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #define MAX_VERTEXT_NUM 20 typedef int InfoType; typedef char VertextType; typedef struct ArcNode { int adjvex; struct ArcNode *nextArc; InfoType *info; }ArcNode; typedef struct

/////////////////////////////////////////////////////////////// //图的邻接表表示法以及DFS和BFS /////////////////////////////////////////////////////////////// #include <iostream> #include <stdlib.h> #include <queue> using namespace std; //图的邻接表表示法

import java.util.*; public class Main{ static int MAX_VERTEXNUM = 100; static int [] visited = new int[MAX_VERTEXNUM]; public static void main(String [] args){ Graph G = new Graph(); creatGraph(G); output(G); for(int i=0;i<G.vertex_num;i++) visited[i

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

思想:图G是不带权的无向连通图.一条边的长度计为1,因此,求带顶点u和顶点v的最短的路径即求顶点u和顶点v的边数最少的顶点序列.利用广度优先遍历算法,从u出发进行广度遍历,类似于从顶点u出发一层一层地向外扩展,当第一次找到顶点v时队列中便包括了从顶点u到顶点v近期的路径,如图所看到的,再利用队列输出最路径(逆路径),所以设计成非循环队列. 相应算法例如以下: typedef struct  { int data;//顶点编号 int parent;//前一个顶点的位置 } QUEUE;//非循环

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4864 解题报告:有n台机器用来完成m个任务,每个任务有一个难度值和一个需要完成的时间,每台机器有一个可以工作的最长时间和一个可以完成的任务的难度的最大值, 一台机器能完成一个任务的条件是这台机器的最长工作时间和能完成任务的难度值必须都大于等于这个任务,而且一台机器最多完成一个任务,假设一个任务的时间为t,难度值为x,那么完成这个任务可以赚到的钱 money = 500 * t + 2 * x; 现在

转载自:https://www.jb51.net/article/130222.htm 以下内容给大家介绍了MYSQL通过Adjacency List (邻接表)来存储树形结构的过程介绍和解决办法,并把存储后的图例做了分析(可以用来做权限控制). 今天来看看一个比较头疼的问题,如何在数据库中存储树形结构呢? 像mysql这样的关系型数据库,比较适合存储一些类似表格的扁平化数据,但是遇到像树形结构这样有深度的人,就很难驾驭了. 举个栗子:现在有一个要存储一下公司的人员结构,大致层次结构如下: 那么

bfs遍历图模板伪代码: bfs(u){ //遍历u所在的连通块 queue q; //将u入队 inq[u] = true; while (q非空){ //取出q的队首元素u进行访问 for (从u出发可达的所有的顶点v){ if (inq[v] == false){ //如果v未曾加入过队列 //将v入队: inq[v] = true; } } } } BFSTraversal(G){ //遍历图G for (G的所有顶点u){ if (inq[u] == false){ BFS(u); }

#include <iostream> #include <queue> using namespace std; #define MaxVertexNum 10 typedef int Vertex; typedef int WeightType; typedef char DataType; bool Visited[MaxVertexNum] = { false }; //边的定义 typedef struct ENode { Vertex V1, V2; //有向边<

前言 查阅了网上许多关于通过DFS算法对有向图中所有简单回路的查找,发现有很多关于使用DFS求解有向回路中所有简单回路的帖子,(在按照节点编号情况下)但大多数仅仅寻找了编号递增的回路.又或者未对结果去重.P.S.下述有向图中所有节点均使用数字进行编号,如节点0.节点1 \(\cdots\) 1. 算法描述 本算法基于DFS,思路与传统DFS基本类似,只不过在遍历过程中对所经过的路径通过一个栈进行保存,当找到回路时,检测此条回路是否已经在结果集中出现,若未出现,则将其放入结果集.本过程中比较关键的

思想:用path数组存放路径(初始为空),d表示路径长度(初始为-1),查找从顶点u到v的最短路径过程如图所看到的: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" align="left" alt=""> 相应算法例如以下: void FindPath(AGra

dijkstra本身每次要for一遍,才能找出最小的节点,但用了堆之后,直接取出堆首就可以了. 但要注意的一点是,c++自带的stl里的priority_queue本身是先入大出的,而我们要求的是最小值,所以我们在push的时候是插入负数,这样就能保证是先入小出的了 代码如下: 各种定义: #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #include<

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

[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