PTA 7-1 邻接矩阵表示法创建无向图 (20分) 采用邻接矩阵表示法创建无向图G ,依次输出各顶点的度. 输入格式: 输入第一行中给出2个整数i(0<i≤10),j(j≥0),分别为图G的顶点数和边数. 输入第二行为顶点的信息,每个顶点只能用一个字符表示. 依次输入j行,每行输入一条边依附的顶点. 输出格式: 依次输出各顶点的度,行末没有最后的空格. 输入样例: 5 7 ABCDE AB AD BC BE CD CE DE 输出样例: 2 3 3 3 3 一道水题,无需建图也能AC,第一种方

/* '邻接矩阵' 实现无向图的创建.深度优先遍历*/ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define MaxVex 100 //最多顶点个数 #define INFINITY 32768 //表示极大值,即 ∞ #define TRUE 1 #define FALSE 0 #define OK 1 #define ERROR 0 typedef char VertexType; //假设顶点数据类型为字符类型 typedef int

PTA 7-2 邻接表创建无向图 (20分) 采用邻接表创建无向图G ,依次输出各顶点的度. 输入格式: 输入第一行中给出2个整数i(0<i≤10),j(j≥0),分别为图G的顶点数和边数. 输入第二行为顶点的信息,每个顶点只能用一个字符表示. 依次输入j行,每行输入一条边依附的顶点. 输出格式: 依次输出各顶点的度,行末没有最后的空格. 输入样例: 5 7 ABCDE AB AD BC BE CD CE DE 输出样例: 2 3 3 3 3 一道水题,无需建图也能AC,第一种方法无需建图,第二

6-1 邻接矩阵存储图的深度优先遍历(20 分) 试实现邻接矩阵存储图的深度优先遍历. 函数接口定义: void DFS( MGraph Graph, Vertex V, void (*Visit)(Vertex) ); 其中MGraph是邻接矩阵存储的图,定义如下: typedef struct GNode *PtrToGNode; struct GNode{ int Nv; /* 顶点数 */ int Ne; /* 边数 */ WeightType G[MaxVertexNum][MaxVe

#include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<string.h> //图的邻接表类型定义 typedef char VertexType[4]; typedef char InfoPtr; typedef int VRType; #define INFINITY 10000 //定义一个无限大的值 #define MaxSize 50 //最大顶点个数 typedef enum{DG,DN,UG,UN}GraphKind;

我觉得图这一章的学习内容更有难度,其实图可以说是树结构更为普通的表现形式,它的每个元素都可以与多个元素之间相关联,所以结构比树更复杂,然而越复杂的数据结构在现实中用途就越大了,功能与用途密切联系,所以,图结构非常重要,学习起来也是有点难度的,在于图的存储结构和逻辑结构,以及它与其他辅助数据结构相结合(链表,队列等),这需要很清晰的逻辑思维,才能把知识贯通. 这么重要的图,它的特别重要应用(最小生成树.最短路径.拓扑排序.关键路径),还有这些应用中一些著名算法,图的这章内容的丰富,让我大开眼界!

图分为无向图和有向图 图的存储结构有邻接矩阵.邻接表.十字链表.邻接多重表这四种,最常用的是前两种 本篇主要是利用邻接矩阵实现无向图的创建和遍历(深度优先.广度优先),深度优先其实就是二叉树里的前序遍历    利用邻接矩阵(边数组)创建图 let scanf = require('scanf'); //定义邻接矩阵 let Arr2 = [ [0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0], [1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1], [0, 1, 0, 1, 0, 0, 0

一.基于邻接矩阵表示法的无向图 邻接矩阵是一种利用一维数组记录点集信息.二维数组记录边集信息来表示图的表示法,因此我们可以将图抽象成一个类,点集信息和边集信息抽象成类的属性,就可以在Java中描述出来,代码如下: class AMGraph{ private String[] vexs = null; //点集信息 private int[][] arcs = null; //边集信息 } 每一个具体的图,就是该类的一个实例化对象,因此我们可以在构造函数中实现图的创建,代码如下: public

文字描述 对无向图进行遍历时,对于连通图,仅需从图中任一顶点出发,进行深度优先搜索或广度优先搜索,便可访问到图中所有顶点.但对非连通图,则需从多个顶点出发搜索,每一次从一个新的起始点出发进行搜索过程得到的顶点访问序列恰为其各个连通分量中的顶点集. 对于非连通图,每个连通分量中的顶点集,和遍历时走过的边一起构成若干棵生成树,这些连通分量的生成树组成非连通图的生成森林. 示意图 算法分析 求无向图的连通分量的生成森林的算法时间复杂度和遍历相同. 代码实现 //1.建立无向图 //2.建立无向图的深度

没有找到原文出处,请参考一下链接: http://www.cnblogs.com/hiside/archive/2010/12/01/1893878.html http://topic.csdn.net/u/20071023/11/3edb81fc-37b2-4506-906e-44dc0fc521f2.html 一.无向图: 方法1: 如果存在回路,则必存在一个子图,是一个环路.环路中所有顶点的度>=2. n算法: 第一步:删除所有度<=1的顶点及相关的边,并将另外与这些边相关的其它顶点的度

1.本周学习总结(0--2分) 1.思维导图 2.谈谈你对图结构的认识及学习体会. 这章学习了图,学习了图的两种存储结构:邻接矩阵和邻接表.这两种存储结构都用到了之前学c时学到的结构体,将结构体充分运用.知道了图的两种遍历方法:深度优先遍历(DFS)和广度优先遍历(BFS).深度优先遍历是一个对每个结点查找其邻接点的过程,而广度优先遍历则搜索了所有节点. 通过学习Prim算法和Kruskal算法,解决了最小生成树问题.在学习Prim算法的同时,还提到了贪心算法,之前学习的贪心算法只能解决局部最优

上篇博客<iOS可视化动态绘制八种排序过程>可视化了一下一些排序的过程,本篇博客就来聊聊图的东西.在之前的博客中详细的讲过图的相关内容,比如<图的物理存储结构与深搜.广搜>.当然之前写的程序是比较抽象的.上篇博客我们以可视化的方式看了一下各种排序的过程,今天博客中我们就来可视化的看一下图的相关部分,今天我们要画的图是无向图,并且每个点到其他点都有直接的连线.今天我们就基于此图来做一些事情.当然本篇博客在画图时我们使用的是Bezier曲线来画的,因为之前也聊过关于Bezier的相关东

本文主要包括以下内容 邻接矩阵实现无向图的BFS与DFS 邻接表实现无向图的BFS与DFS 理论介绍 深度优先搜索介绍 图的深度优先搜索(Depth First Search),和树的先序遍历比较类似. 它的思想:假设初始状态是图中所有顶点均未被访问,则从某个顶点v出发,首先访问该顶点,然后依次从它的各个未被访问的邻接点出发深度优先搜索遍历图,直至图中所有和v有路径相通的顶点都被访问到. 若此时尚有其他顶点未被访问到,则另选一个未被访问的顶点作起始点,重复上述过程,直至图中所有顶点都被访问到为止

#include "ljjz.h" typedef struct edgedata /*用于保存最小生成树的边类型定义*/ { int beg,en; /*beg,en是边顶点序号*/ int length; /*边长*/ }edge; /*函数功能:prim算法构造最小生成树 函数参数:图的邻接矩阵g;边向量edge */ ]) { edge x; int d,min,j,k,s,v; /* 建立初始入选点,并初始化生成树边集tree*/ ;v<=g.n-;v++) { tre

图的邻接矩阵表示及其建立(无向图) #include <stdio.h> #include <stdlib.h> typedef char VertexType;                //顶点类型应由用户定义 typedef int EdgeType;                   //边上的权值类型应由用户定义 #define MAXVEX  100             //最大顶点数,应由用户定义 #define INFINITY    65535     

上篇博客<iOS可视化动态绘制八种排序过程>可视化了一下一些排序的过程,本篇博客就来聊聊图的东西.在之前的博客中详细的讲过图的相关内容,比如<图的物理存储结构与深搜.广搜>.当然之前写的程序是比较抽象的.上篇博客我们以可视化的方式看了一下各种排序的过程,今天博客中我们就来可视化的看一下图的相关部分,今天我们要画的图是无向图,并且每个点到其他点都有直接的连线.今天我们就基于此图来做一些事情.当然本篇博客在画图时我们使用的是Bezier曲线来画的,因为之前也聊过关于Bezier的相关东

一. 问题说明 1.问题的简单描述 将图和网的的创建和基本操作分封装到class 用来熟悉此种数据结构和基于这种数据结构上的基本算法 采用VS2010编译环境 2.工作安排 二. 源代码 1.文件stdafx.h #pragma once #include "targetver.h" #include <stdio.h> #include <tchar.h> #include<iostream> #include<string> #inc

文字描述 求每一对顶点间的最短路径,可以每次以一个顶点为源点,重复执行迪杰斯特拉算法n次.这样,便可求得每一对顶点之间的最短路径.总的执行时间为n^3.但是还有另外一种求每一对顶点间最短路径的方法,就是弗洛伊德(Floyd)算法,它的时间复杂度也为n^3,但是形式上更简单,其基本思想如下: 如果无法理解上面的文字的话,建议看下代码实现部分,可以更容易理解. 示意图 算法分析 时间复杂度为n^3 代码实现 // // Created by lady on 19-1-6. // #include <

文字描述 引言:如下图一个交通系统,从A城到B城,有些旅客可能关心途中中转次数最少的路线,有些旅客更关心的是节省交通费用,而对于司机,里程和速度则是更感兴趣的信息.上面这些问题,都可以转化为求图中,两顶点最短带权路径的问题. 单源点的最短路径问题: 给定带权有向图G和源点v,求从v到G中其余各顶点的最短路径.迪杰斯特拉(Dijkstra)提出了一个按路径长度递增的次序产生最短路径的算法.迪杰斯特拉(Dijkstra)算法描述如下: 示意图 算法分析 结合代码实现部分分析这个算法的运行时间.本博客

图遍历的概念: 从图中某顶点出发访遍图中每个顶点,且每个顶点仅访问一次,此过程称为图的遍历(Traversing Graph).图的遍历算法是求解图的连通性问题.拓扑排序和求关键路径等算法的基础.图的遍历顺序有两种:深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS).对每种搜索顺序,访问各顶点的顺序也不是唯一的. 一.图的存储结构 1.1 邻接矩阵 图的邻接矩阵存储方式是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)存储图中的边或弧的信息. 设图G有n个顶点,则邻接矩阵是