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

写在前面:本博客为本人原创,严禁任何形式的转载!本博客只允许放在博客园(.cnblogs.com),如果您在其他网站看到这篇博文,请通过下面这个唯一的合法链接转到原文! 本博客全网唯一合法URL:https://www.cnblogs.com/acm-icpcer/p/10458956.html 算法思想使用的是殷人昆<数据结构(基于面向对象和C++)>第二版P364页的程序8.9&P366程序8.10 #include<iostream> #include<cstd

/* '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

图的深度优先遍历是树的前序遍历的应用,其实就是一个递归的过程,我们人为的规定一种条件,或者说一种继续遍历下去的判断条件,只要满足我们定义的这种条件,我们就遍历下去,当然,走过的节点必须记录下来,当条件不满足后,我们就return,回到上一层,换个方向继续遍历. 模板: //邻接矩阵存储方式 bool visited[MAX]; void dfs(MGraph G,int i) { int j; visited[i]=true; cout<<G.vex[i]<<endl; //这个只

定义邻接矩阵存储的图类.[实验要求] 1. 创建一个邻接矩阵存储的图: 2. 返回图中指定边的权值: 3. 查找图中某顶点的第一个邻接顶点.某顶点关于另一个顶点的下一个邻接顶点序号: 4. 图的深度优先遍历: [截图] 1. 实验例图 2.操作截图 [实现代码]一共有三个文件Graph_Martix.h.Graph_Martix.cpp和main.cpp - Graph_Martix.h #ifndef _GRAPH_MARTIX_H #define _GRAPH_MARTIX_H #inclu

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

图的深度优先遍历c++实现 深度优先搜索 邻接矩阵的创建 int i, j, m, a, b; cin >> n >> m; //初始化二维矩阵 for (i = 1; i <= n; i++) for (j = 1; j <= n; j++) if (i == j)e[i][j] = 0; else e[i][j] = 0x3f; //读入顶点之间的边 for (i = 1; i <= m; i++) { cin >> a >> b; e

​1.深度优先遍历(DFS) 图的深度优先遍历本质上是一棵树的前序遍历(即先遍历自身,然后遍历其左子树,再遍历右子树),总之图的深度优先遍历是一个递归的过程. 如下图所示,左图是一个图,右图是图的深度优先遍历过程.我们假设从顶点A开始遍历,A被标记后,A面前有两个顶点B和F可以选择,我们该选择哪个呢?这里我们可以假设每次都选择最右边的顶点,因此我们选择B顶点,B被标记后,紧接着有C.I.G三个顶点可选择(如右图的B节点下有三个子节点C.I.G),还按照最右边原则,我们选择C顶点进行遍历. 以此类

深搜算法对于程序员来讲是必会的基础,不仅要会,更要熟练.ACM竞赛中,深搜也牢牢占据着很重要的一部分.本文用显式栈(非递归)实现了图的深度优先遍历,希望大家可以相互学习. 栈实现的基本思路是将一个节点所有未被访问的“邻居”(即“一层邻居节点”)踹入栈中“待用”,然后围绕顶部节点猛攻,每个节点被访问后被踹出.读者可以自己画图分析一下,难度并不大. 代码写的比较随意,仅供参考.~ #include <iostream> #include <stack> using namespace

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; /*

实验环境:win10, DEV C++5.11 实验要求: 实现图的深度优先遍历 实验代码: #include <iostream> #define maxSize 255 #include "stdlib.h" /* run this program using the console pauser or add your own getch, system("pause") or input loop */ /*the definition of s

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

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

1.什么是图的搜索? 指从一个指定顶点可以到达哪些顶点   2.无向完全图和有向完全图 将具有n(n-1)/2条边的无向图称为无向完全图(完全图就是任意两个顶点都存在边). 将具有n(n-1)条边的有向图称为有向完全图. 栗子1: 具有6个顶点的无向图,当有多少条边的时候,能确保是一个连通图? 6个顶点组成的完全图,需要6(6-1)/2=10条,则需要的边数是10+1=11条 栗子2: 要连通具有n个顶点的有向图至少需要n条边   3.顶点的度 对于无向图,顶点的度表示以该顶点作为一个端点的边的

搜索算法有很多种,本次文章主要分享图(无向图)的深度优先算法.深度优先算法(DFS)主要是应用于搜索中,早期是在爬虫中使用.其主要的思想有如下: 1.先访问一个节点v,然后标记为已被访问过2.找到第一个节点的邻接节点w3.如果第一个邻接节点w存在就走第4步,如果不存在就返回第一个节点v,从v的其他节点继续开始4.如果节点w存在就怕判断该节点是否被访问过,如果没有被访问过就进行升读优先遍历(重复1,2,3)5.查找节点v的邻接节点w的邻接节点(继续执行3) 先创建一个图,主要使用邻接矩阵(二位数组

描述 图(graph)是数据结构 G=(V,E),其中V是G中结点的有限非空集合,结点的偶对称为边(edge):E是G中边的有限集合.设V={0,1,2,……,n-1},图中的结点又称为顶点(vertex),有向图(directed graph)指图中代表边的偶对是有序的,用<u,v>代表一条有向边(又称为弧),则u称为该边的始点(尾),v称为边的终点(头).无向图(undirected graph)指图中代表边的偶对是无序的,在无向图中边(u,v )和(v,u)是同一条边. 输入边构成无向图

1. 深度优先遍历 深度优先遍历(Depth First Search)的主要思想是: 1.首先以一个未被访问过的顶点作为起始顶点,沿当前顶点的边走到未访问过的顶点: 2.当没有未访问过的顶点时,则回到上一个顶点,继续试探别的顶点,直至所有的顶点都被访问过. 在此我想用一句话来形容 “不到南墙不回头”. 1.1 无向图的深度优先遍历图解 以下"无向图"为例: 对上无向图进行深度优先遍历,从A开始: 第1步:访问A. 第2步:访问B(A的邻接点). 在第1步访问A之后,接下来应该访问的是

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

#include <iostream> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> using namespace std; #define MAX 100 #define LENGTH(a) (sizeof(a) / sizeof(a[0])) int visited[MAX]; typedef struct _graph{ char vexs[MAX]; int vexnum; i