图的应用______深度优先_和_广度优先搜索遍历
华##############学院数据结构实验报告
2011~2012学年第二学期2011级计算机专业
班级:学号:姓名:
实验四图的应用
一、实验题目:
图的应用——深度优先/广度优先搜索遍历
二、实验内容:
很多涉及图上操作的算法都是以图的遍历操作为基础的。试编写一个算法,实现图的深度优先和广度优先搜索遍历操作。
要求:以邻接矩阵或邻接表为存储结构(学号为单号的同学以邻接矩阵为存储结构,双号的同学以邻接表为存储结构)建立无向连通图,从键盘上输入指定的顶点为起始点,实现图的深度优先及广度优先搜索遍历,并输出遍历的结点序列。
提示:首先,根据输入的顶点总数和边数,构造无向图,然后以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。
三、程序源代码:
#define maxvex 100
#include
typedef struct edgenode
{
int adjvex;
int value;
edgenode* next;
}ArcNode;
typedef struct vexnode
{ char data;
ArcNode * firstarc;
}VHeadNode;
typedef struct
{
int n,e;
VHeadNode adjlist[maxvex];
}AdjList;
int CreateAdjList(AdjList* g);
void showAdjList(AdjList* g);
void BFS(AdjList* g,int vi);
void DFS(AdjList* g,int vi,int visited[]);
void main()
{ AdjList g;
CreateAdjList(&g);
}
void DFS(AdjList* g,int vi,int visited[maxvex]) {
ArcNode* p;
visited[vi]=1;
cout< p=g->adjlist [vi].firstarc ; while(p) { if(visited[p->adjvex ]==0) DFS(g,p->adjvex,visited ); p=p->next ; } } void BFS(AdjList* g,int vi) { int i,v,visited[maxvex]; int qu[maxvex],front=0,rear=0; ArcNode *p; for(i=0;i visited[i]=0; visited[vi]=1; cout< rear=(rear+1)%maxvex; qu[rear]=vi; while(front!=rear) { front=(front+1)%maxvex; v=qu[front]; p=g->adjlist [v].firstarc ; while(p) { if(visited[p->adjvex ]==0) { visited[p->adjvex ]=1; cout< rear=(rear+1)%maxvex; qu[rear]=p->adjvex ; } p=p->next ; } } } //显示创建的无向图 void showAdjList(AdjList* g) { int i; ArcNode *p; cout<<"图的邻接表表示如下"< for(i=0;i { cout<<" ["<adjlist [i].data <<"]=>"; p=g->adjlist [i].firstarc ; while(p) { cout<<" ("< p=p->next ; } cout<<"NULL"< } } //以邻接表创建无向图 int CreateAdjList(AdjList* g) { int i,b,t,w; ArcNode *p,*q; g=new AdjList; cout<<"输入顶点数(n),边数(e)"< cin>>g->n >>g->e ; for(i=0;i { cout<<"序号为"< cin>>g->adjlist [i].data ; g->adjlist [i].firstarc =NULL; } for(i=0;i { cout<<"序号为"<"; cout<<"起点序号终点序号权值:"; cin>>b>>t>>w; if(b<0||b>g->n ) { cout<<"输入的节点不存在"< return 1; } if(t<0||t>g->n ) { cout<<"输入的节点不存在"< return 1; } p=new ArcNode; p->value =w; p->adjvex =t; p->next =g->adjlist [b].firstarc ; g->adjlist [b].firstarc =p; q=new ArcNode; q->value =w; q->adjvex =b; q->next =g->adjlist [t].firstarc ; g->adjlist [t].firstarc =q; } showAdjList(g); cout<<"请输入进行广遍历的起始节点序号"< int vi; cin>>vi; cout<<"遍历序列为: "; BFS(g,vi); cout< int visited[maxvex]; for(int j=0;j visited[j]=0; cout<<"请输入进行深度遍历的起始节点序号"< cin>>vi; cout<<"遍历序列为: "; DFS(g,vi,visited); return 0; } 五、小结(包括收获、心得体会、存在的问题及解决问题的方法、建议等) 注:内容一律使用宋体五号字,单倍行间距 通过本实验,我更加深了对图的邻接表链式存储结构的含义的理解。更加熟悉对图的广度优先遍历树和深度优先遍历的理解。从而提高了自己的编程水平和算法意识。 一、实验目的 1.掌握图的各种存储结构,特别要熟练掌握邻接矩阵和邻接表存储结构; 2.遍历是图各种应用的算法的基础,要熟练掌握图的深度优先遍历和宽度优先遍历算法,复习栈和队列的应用; 3.掌握图的各种应用的算法:图的连通性、连通分量和最小生成树、拓扑排序、关键路径。 二、实验内容 实验内容1**图的遍历 [问题描述] 许多涉及图上操作的算法都是以图的遍历为基础的。写一个程序,演示在连通无向图上遍历全部顶点。 [基本要求] 建立图的邻接表的存储结构,实现无向图的深度优先遍历和广度优先遍历。以用户指定的顶点为起点,分别输出每种遍历下的顶点访问序列。 [实现提示] 设图的顶点不超过30个,每个顶点用一个编号表示(如果一个图有N个顶点,则它们的编号分别为1,2,…,N)。通过输入图的全部边输入一个图,每条边是两个顶点编号对,可以对边依附顶点编号的输入顺序作出限制(例如从小到大)。 [编程思路] 首先图的创建,采用邻接表建立,逆向插入到单链表中,特别注意无向是对称插入结点,且要把输入的字符在顶点数组中定位(LocateVex(Graph G,char *name),以便后来的遍历操作,深度遍历算法采用递归调用,其中最主要的是NextAdjVex(Graph G, int v, int w);FirstAdjVex ()函数的书写,依次递归下去,广度遍历用队列的辅助。 [程序代码] 头文件: #include #include 深度优先与广度优先 (一)深度优先搜索的特点是:(1)从上面几个实例看出,可以用深度优先搜索的方法处理的题目是各种各样的。有的搜索深度是已知和固定的,如例题2-4,2-5,2-6;有的是未知的,如例题2- 7、例题2-8;有的搜索深度是有限制的,但达到目标的深度是不定的。但也看到,无论问题的内容和性质以及求解要求如何不同,它们的程序结构都是相同的,即都是深度优先算法(一)和深度优先算法 (二)中描述的算法结构,不相同的仅仅是存储结点数据结构和产生规则以及输出要求。(2)深度优先搜索法有递归以及非递归两种设计方法。一般的,当搜索深度较小、问题递归方式比较明显时,用递归方法设计好,它可以使得程序结构更简捷易懂。当搜索深度较大时,如例题2- 5、2-6。当数据量较大时,由于系统堆栈容量的限制,递归容易产生溢出,用非递归方法设计比较好。(3)深度优先搜索方法有广义和狭义两种理解。广义的理解是,只要最新产生的结点(即深度最大的结点)先进行扩展的方法,就称为深度优先搜索方法。在这种理解情况下,深度优先搜索算法有全部保留和不全部保留产生的结点的两种情况。而狭义的理解是,仅仅只保留全部产生结点的算法。本书取前一种广义的理解。不保留全部结点 的算法属于一般的回溯算法范畴。保留全部结点的算法,实际上是在数据库中产生一个结点之间的搜索树,因此也属于图搜索算法的范畴。(4)不保留全部结点的深度优先搜索法,由于把扩展望的结点从数据库中弹出删除,这样,一般在数据库中存储的结点数就是深度值,因此它占用的空间较少,所以,当搜索树的结点较多,用其他方法易产生内存溢出时,深度优先搜索不失为一种有效的算法。(5)从输出结果可看出,深度优先搜索找到的第一个解并不一定是最优解。例如例题2-8得最优解为13,但第一个解却是17。如果要求出最优解的话,一种方法将是后面要介绍的动态规划法,另一种方法是修改原算法:把原输出过程的地方改为记录过程,即记录达到当前目标的路径和相应的路程值,并与前面已记录的值进行比较,保留其中最优的,等全部搜索完成后,才把保留的最优解输出。 二、广度优先搜索法的显著特点是:(1)在产生新的子结点时,深度越小的结点越先得到扩展,即先产生它的子结点。为使算法便于实现,存放结点的数据库一般用队列的结构。(2)无论问题性质如何不同,利用广度优先搜索法解题的基本算法是相同的,但数据库中每一结点内容,产生式规则,根据不同的问题,有不同的内容和结构,就是同一问题也可以有不同的表示方法。(3)当结点到跟结点的费用(有的书称为耗散值)和结点的深度成正比时,特别是当每一结点到根结点的费用等于深度时,用广度优先法得到的解是最优解,但如果不成正比,则得到的解不一 一.实验目的 熟悉图的存储结构,掌握用单链表存储数据元素信息和数据元素之间的关系的信息的方法,并能运用图的深度优先搜索遍历一个图,对其输出。 二.实验原理 深度优先搜索遍历是树的先根遍历的推广。假设初始状态时图中所有顶点未曾访问,则深度优先搜索可从图中某个顶点v出发,访问此顶点,然后依次从v的未被访问的邻接点出发深度优先遍历图,直至图中所有与v有路径相通的顶点都被访问到;若此时图中尚有顶点未被访问,则另选图中一个未曾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。 图的邻接表的存储表示: #define MAX_VERTEX_NUM 20 #define MAXNAME 10 typedef char VertexType[MAXNAME]; typedef struct ArcNode{ int adjvex; struct ArcNode *nextarc; }ArcNode; typedef struct VNode{ VertexType data; ArcNode *firstarc; }VNode,AdjList[MAX_VERTEX_NUM]; typedef struct{ AdjList vertices; int vexnum,arcnum; int kind; }ALGraph; 三.实验内容 编写LocateVex函数,Create函数,print函数,main函数,输入要构造的图的相关信息,得到其邻接表并输出显示。 四。实验步骤 1)结构体定义,预定义,全局变量定义。 #include"stdio.h" #include"stdlib.h" #include"string.h" #define FALSE 0 #define TRUE 1 #define MAX 20 typedef int Boolean; #define MAX_VERTEX_NUM 20 深度优先搜索和广度优先搜索的比较 (一)深度优先搜索的特点是: (1)从上面几个实例看出,可以用深度优先搜索的方法处理的题目是各种各样的。有的搜索深度是已知和固定的,如例题2-4,2-5,2-6;有的是未知的,如例题2-7、例题2-8;有的搜索深度是有限制的,但达到目标的深度是不定的。 但也看到,无论问题的内容和性质以及求解要求如何不同,它们的程序结构都是相同的,即都是深度优先算法(一)和深度优先算法(二)中描述的算法结构,不相同的仅仅是存储结点数据结构和产生规则以及输出要求。 (2)深度优先搜索法有递归以及非递归两种设计方法。一般的,当搜索深度较小、问题递归方式比较明显时,用递归方法设计好,它可以使得程序结构更简捷易懂。当搜索深度较大时,如例题2-5、2-6。当数据量较大时,由于系统堆栈容量的限制,递归容易产生溢出,用非递归方法设计比较好。 (3)深度优先搜索方法有广义和狭义两种理解。广义的理解是,只要最新产生的结点(即深度最大的结点)先进行扩展的方法,就称为深度优先搜索方法。在这种理解情况下,深度优先搜索算法有全部保留和不全部保留产生的结点的两种情况。而狭义的理解是,仅仅只保留全部产生结点的算法。本书取前一种广义的理解。不保留全部结点的算法属于一般的回溯算法范畴。保留全部结点的算法,实际上是在数据库中产生一个结点之间的搜索树,因此也属于图搜索算法的范畴。 (4)不保留全部结点的深度优先搜索法,由于把扩展望的结点从数据库中弹出删除,这样,一般在数据库中存储的结点数就是深度值,因此它占用的空间较少,所以,当搜索树的结点较多,用其他方法易产生内存溢出时,深度优先搜索不失为一种有效的算法。 (5)从输出结果可看出,深度优先搜索找到的第一个解并不一定是最优解。例如例题2-8得最优解为13,但第一个解却是17。 如果要求出最优解的话,一种方法将是后面要介绍的动态规划法,另一种方法是修改原算法:把原输出过程的地方改为记录过程,即记录达到当前目标的路径和相应的路程值,并与前面已记录的值进行比较,保留其中最优的,等全部搜索完成后,才把保留的最优解输出。 二、广度优先搜索法的显著特点是: (1)在产生新的子结点时,深度越小的结点越先得到扩展,即先产生它的子结点。为使算法便于实现,存放结点的数据库一般用队列的结构。 (2)无论问题性质如何不同,利用广度优先搜索法解题的基本算法是相同的,但数据库中每一结点内容,产生式规则,根据不同的问题,有不同的内容和结构,就是同一问题也可以有不同的表示方法。 (3)当结点到跟结点的费用(有的书称为耗散值)和结点的深度成正比时,特别是当每一结点到根结点的费用等于深度时,用广度优先法得到的解是最优解,但如果不成正比,则得到的解不一定是最优解。这一类问题要求出最优解,一种方法是使用后面要介绍的其他方法求解,另外一种方法是改进前面深度(或广度)优先搜索算法:找到一个目标后,不是立即退出,而是记录下目标结点的路径和费用,如果有多个目标结点,就加以比较,留下较优的结点。把所有可能的路径都搜索完后,才输出记录的最优路径。 (4)广度优先搜索算法,一般需要存储产生的所有结点,占的存储空间要比深度优先大得多,因此程序设计中,必须考虑溢出和节省内存空间得问题。 #define M 20 #include "stdio.h" #include "stdlib.h" #include "malloc.h" typedef struct{/*定义图*/ int V[M]; int R[M][M]; int vexnum; }Graph; void creatgraph(Graph *g,int n){/*创建图*/ int i,j,r1,r2; g->vexnum=n; for(i=1;i<=n;i++)/*顶点用i表示*/{g->V[i]=i;}for(i=1;i<=n;i++)/*初始化R*/ for(j=1;j<=n;j++){g->R[i][j]=0;}printf("Please input R(0,0 END): \n");/*输入R*/ scanf("%d,%d",&r1,&r2); while(r1!=0&&r2!=0){g->R[r1][r2]=1; g->R[r2][r1]=1; scanf("%d,%d",&r1,&r2);}} void printgraph(Graph *g){/*打印图的邻接矩阵*/ int i,j; for(i=1;i<=g->vexnum;i++) { for(j=1;j<=g->vexnum;j++){printf("%2d ",g->R[i][j]);}printf("\n");}} int visited[M];/*全局变量: 访问标志数组*/ void visitvex(Graph *g,int vex){/*访问顶点*/ printf("%d ",g->V[vex]);}int firstadjvex(Graph *g,int vex){/*获取第一个未被访问的邻接节点*/int w,i; for(i=1;i<=g->vexnum;i++){if(g->R[vex][i]==1&&visited[i]==0){w=i; break;}else{w=0;}} return w;}int nextadjvex(Graph *g,int vex,int w){/*获取下一个未被访问的邻接节点*/ int t; t=firstadjvex(g,w); return t;}void DFS(Graph *g,int vex){/*深度递归遍历*/ int w; visited[vex]=1; visitvex(g,vex); for(w=firstadjvex(g,vex);w>0;w=nextadjvex(g,vex,w)) if(!visited[w]){DFS(g,w);}} void DFSTraverse(Graph *g){/*深度遍历*/ int i; for(i=1;i<=g->vexnum;i++) *问题描述: 建立图的存储结构(图的类型可以是有向图、无向图、有向网、无向网,学生可以任选两种类型),能够输入图的顶点和边的信息,并存储到相应存储结构中,而后输出图的邻接矩阵。 1、邻接矩阵表示法: 设G=(V,E)是一个图,其中V={V1,V2,V3…,Vn}。G的邻接矩阵是一个他有下述性质的n阶方阵: 1,若(Vi,Vj)∈E 或 若图中每个顶点只含一个编号i(1≤i≤vnum),则只需一个二维数组表示图的邻接矩阵。此时存储结构可简单说明如下: type adjmatrix=array[1..vnum,1..vnum]of adj; 利用邻接矩阵很容易判定任意两个顶点之间是否有边(或弧)相联,并容易求得各个顶点的度。 对于无向图,顶点Vi的度是邻接矩阵中第i行元素之和,即 n n D(Vi)=∑A[i,j](或∑A[i,j]) j=1 i=1 对于有向图,顶点Vi的出度OD(Vi)为邻接矩阵第i行元素之和,顶点Vi 的入度ID(Vi)为第i列元素之和。即 n n OD(Vi)=∑A[i,j],OD(Vi)=∑A[j,i]) j=1j=1 用邻接矩阵也可以表示带权图,只要令 Wij, 若 数据结构课程实验报告 课程名称数据结构班级计算123 实验日期2014年6月1日--3日 姓名学号实验成绩实验名称实验四图的深度和广度优先遍历 实验目的及要求【实验目的】 熟练掌握图的邻接表存储结构及其图的建立方法和深度和广度优先遍历的方法。 【实验要求】 1.图的存储可采用邻接矩阵或邻接表 2.GraphCreate(): 按从键盘的数据建立图 3.GraphDFS():深度优先遍历图 4.GraphBFS():广度优先遍历图 5.编写完整程序完成下面的实验内容并上机运行 6.整理并上交实验报告 实验环境硬件平台:普通的PC机 软件平台:Windows 7 操作系统编程环境:VisualC++ 6.0 实验内容1.以邻接矩阵或邻接表为存储结构,以用户指定的顶点为起始点,实现图的深度优先及广度优先搜索遍历,并输出遍历的结点序列。 算法描述及实验步骤算法: 1)定义图的邻接表存储结构 2)实现图的邻接表存储,即建立图的存储结构 3)实现图的深度优先遍历 4)定义队列的顺序存储结构,并实现队列的基本操作如初始化队列、入队、出对、判断队列是否为空等。利用队列实现图的广度优先遍历。伪代码: 1)定义邻接矩阵和队列的存取结构; 2)创建图L: 1.置空图L->num=0; 2.输入顶点数目num; 3.i++,输入结点L->vexs[i]直到L->num; 3)输出图L的各顶点; 4)深度优先遍历图g中能访问的各个顶点 1.输入起点的下标qidian; 2.标志数组初始化mark[v]=0; 3.for(v=qidian;v 有两种常用的方法可用来搜索图:即深度优先搜索和广度优先搜索。它们最终都会到达所有 连通的顶点。深度优先搜索通过栈来实现,而广度优先搜索通过队列来实现。 深度优先搜索: 深度优先搜索就是在搜索树的每一层始终先只扩展一个子节点,不断地向纵深前进直到不能再前进(到达叶子节点或受到深度限制)时,才从当前节点返回到上一级节点,沿另一方向又继续前进。这种方法的搜索树是从树根开始一枝一枝逐渐形成的。 下面图中的数字显示了深度优先搜索顶点被访问的顺序。 "* ■ J 严-* 4 t C '4 --------------------------------- --- _ 为了实现深度优先搜索,首先选择一个起始顶点并需要遵守三个规则: (1) 如果可能,访问一个邻接的未访问顶点,标记它,并把它放入栈中。 (2) 当不能执行规则1时,如果栈不空,就从栈中弹出一个顶点。 (3) 如果不能执行规则1和规则2,就完成了整个搜索过程。 广度优先搜索: 在深度优先搜索算法中,是深度越大的结点越先得到扩展。如果在搜索中把算法改为按结点的层次进行搜索,本层的结点没有搜索处理完时,不能对下层结点进行处理,即深度越小的结点越先得到扩展,也就是说先产生的结点先得以扩展处理,这种搜索算法称为广度优先搜索法。 在深度优先搜索中,算法表现得好像要尽快地远离起始点似的。相反,在广度优先搜索中, 算法好像要尽可能地靠近起始点。它首先访问起始顶点的所有邻接点,然后再访问较远的区 域。它是用队列来实现的。 下面图中的数字显示了广度优先搜索顶点被访问的顺序。 实现广度优先搜索,也要遵守三个规则: ⑴ 访问下一个未来访问的邻接点,这个顶点必须是当前顶点的邻接点,标记它,并把它插入到队列中。(2)如果因为已经没有未访问顶点而不能执行规则1 华北水利水电学院数据结构实验报告 20 10 ~20 11 学年第一学期2008级计算机专业 班级:107学号:200810702姓名:王文波 实验四图的应用 一、实验目的: 1.掌握图的存储结构及其构造方法 2.掌握图的两种遍历算法及其执行过程 二、实验内容: 以邻接矩阵或邻接表为存储结构,以用户指定的顶点为起始点,实现无向连通图的深度优先及广度优先搜索遍历,并输出遍历的结点序列。 提示: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,进行深度优先和广度优先遍历,并输出遍历的结果。 三、实验要求: 1.各班学号为单号的同学采用邻接矩阵实现,学号为双号的同学采用邻接表实现。 2.C/ C++完成算法设计和程序设计并上机调试通过。 3.撰写实验报告,提供实验结果和数据。 4.写出算法设计小结和心得。 四、程序源代码: #include { int nData; QueueNode* next; }; struct QueueList { QueueNode* front; QueueNode* rear; }; void EnQueue(QueueList* Q,int e) { QueueNode *q=new QueueNode; q->nData=e; q->next=NULL; if(Q==NULL) return; if(Q->rear==NULL) Q->front=Q->rear=q; else { Q->rear->next=q; Q->rear=Q->rear->next; } } void DeQueue(QueueList* Q,int* e) { if (Q==NULL) return; if (Q->front==Q->rear) { *e=Q->front->nData; Q->front=Q->rear=NULL; } else { *e=Q->front->nData; Q->front=Q->front->next; } } //创建图 void CreatAdjList(Graph* G) { int i,j,k; edgenode* p1; edgenode* p2; 一、深度优先搜索和广度优先搜索的深入讨论 (一)深度优先搜索的特点是: (1)从上面几个实例看出,可以用深度优先搜索的方法处理的题目是各种各样的。有的搜索深度是已知和固定的,如例题2-4,2-5,2-6;有的是未知的,如例题2-7、例题2-8;有的搜索深度是有限制的,但达到目标的深度是不定的。 但也看到,无论问题的内容和性质以及求解要求如何不同,它们的程序结构都是相同的,即都是深度优先算法(一)和深度优先算法(二)中描述的算法结构,不相同的仅仅是存储结点数据结构和产生规则以及输出要求。 (2)深度优先搜索法有递归以及非递归两种设计方法。一般的,当搜索深度较小、问题递归方式比较明显时,用递归方法设计好,它可以使得程序结构更简捷易懂。当搜索深度较大时,如例题2-5、2-6。当数据量较大时,由于系统堆栈容量的限制,递归容易产生溢出,用非递归方法设计比较好。 (3)深度优先搜索方法有广义和狭义两种理解。广义的理解是,只要最新产生的结点(即深度最大的结点)先进行扩展的方法,就称为深度优先搜索方法。在这种理解情况下,深度优先搜索算法有全部保留和不全部保留产生的结点的两种情况。而狭义的理解是,仅仅只保留全部产生结点的算法。本书取前一种广义的理解。不保留全部结点的算法属于一般的回溯算法范畴。保留全部结点的算法,实际上是在数据库中产生一个结点之间的搜索树,因此也属于图搜索算法的范畴。 (4)不保留全部结点的深度优先搜索法,由于把扩展望的结点从数据库中弹出删除,这样,一般在数据库中存储的结点数就是深度值,因此它占用的空间较少,所以,当搜索树的结点较多,用其他方法易产生内存溢出时,深度优先搜索不失为一种有效的算法。 (5)从输出结果可看出,深度优先搜索找到的第一个解并不一定是最优解。例如例题2-8得最优解为13,但第一个解却是17。 如果要求出最优解的话,一种方法将是后面要介绍的动态规划法,另一种方法是修改原算法:把原输出过程的地方改为记录过程,即记录达到当前目标的路径和相应的路程值,并与前面已记录的值进行比较,保留其中最优的,等全部搜索完成后,才把保留的最优解输出。 二、广度优先搜索法的显著特点是: (1)在产生新的子结点时,深度越小的结点越先得到扩展,即先产生它的子结点。为使算法便于实现,存放结点的数据库一般用队列的结构。 (2)无论问题性质如何不同,利用广度优先搜索法解题的基本算法是相同的,但数据库中每一结点内容,产生式规则,根据不同的问题,有不同的内容和结构,就是同一问题也可以有不同的表示方法。 (3)当结点到跟结点的费用(有的书称为耗散值)和结点的深度成正比时,特别是当每一结点到根结点的费用等于深度时,用广度优先法得到的解是最优解,但如果不成正比,则得到的解不一定是最优解。这一类问题要求出最优解,一种方法是使用后面要介绍的其他方法求解,另外一种方法是改进前面深度(或广度)优先搜索算法:找到一个目标后,不是立即退出,而是记录下目标结点的路径和费用,如果有多个目标结点,就加以比较,留下较优的结点。把所有可能的路径都搜索完后,才输出记录的最优路径。 (4)广度优先搜索算法,一般需要存储产生的所有结点,占的存储空间要比深度优先大得多,因此程序设计中,必须考虑溢出和节省内存空间得问题。 (5)比较深度优先和广度优先两种搜索法,广度优先搜索法一般无回溯操作,即入栈和出栈的操作,所以运行速度比深度优先搜索算法法要快些。 DFS与BFS的比较 姓名:班级:学号: 一、图的遍历 1.图的遍历的含义 图的遍历是指从图中某结点出发,按某既定方式访问图中各个可访问到的结点,使每个可访问到的结点恰被访问一次。 2.图的遍历方式:深度优先与广度优先 二、DFS与BFS的区别 1.概念 深度优先遍历可定义如下:首先访问出发点v,并将其标记为已访问过;然后依次从v出发搜索v的每个邻接点w。若w未曾访问过,则以w为新的出发点继续进行深度优先遍历,直至图中所有和源点v有路径相通的顶点(亦称为从源点可达的顶点)均已被访问为止。若此时图中仍有未访问的顶点,则另选一个尚未访问的顶点作为新的源点重复上述过程,直至图中所有顶点均已被访问止。 广度优先遍历可定义如下:假设从图中某顶点v出发,在访问了v之后依次访问v的各个未曾访问过的邻接点,然后分别从这些邻接点出发依次访问它们的邻接点,并使“先被访问的顶点的邻接点”先与“后被访问的顶点的邻接点”被访问,直至图中所有已被访问的顶点的邻接点都被访问到。若此时图中尚有顶点未被访问,则另选图中一个曾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。 2. 路径 深度优先就是,从初始点出发,不断向前走,如果碰到死路了,就往回走一步,尝试另一条路,直到发现了目标位置。这种方法,即使成功也不一定找到一条好路,但是需要记住的位置比较少。 广度优先就是,从初始点出发,把所有可能的路径都走一遍,如果里面没有目标位置,则尝试把所有两步能够到的位置都走一遍,看有没有目标位置;如果还不行,则尝试所有三步可以到的位置。这种方法,一定可以找到一条最短路径,但需要记忆的内容实在很多,要量力而行。 3.算法实现 (1) 图的深度优先算法的一般性描述: long DFS(图s,结点v。) { // 从结点v。出发,深度优先遍历图s,返回访问到的结点总数 int nNodes; //寄存访问到的结点数目 访问v。; #include "string.h" #include "stdlib.h" #include "malloc.h" #include "stdio.h" #define MAX_VERTEX_NUM 10 #define MAXQSIZE 10 int visited[MAX_VERTEX_NUM]; typedef struct Node{ int adjvex; struct Node *next; }EdgeNode; typedef struct VNode{ int vertex; EdgeNode *firstedge; }V ertexNode; typedef V ertexNode AdjList[MAX_VERTEX_NUM]; typedef struct{ AdjList adjlist; int n,e; }ALGraph; typedef struct{ int *base; int front; int rear; }SqQueue; int InitQueue(SqQueue *Q) { Q->base=(int *)malloc(MAXQSIZE*sizeof(int)); if(!Q->base) return 0; Q->front=Q->rear=0; return 1; } int EnQueue(SqQueue *Q,int e) { if((Q->rear+1)%MAXQSIZE==Q->front) return 0; Q->base[Q->rear]=e; Q->rear=(Q->rear+1)%MAXQSIZE; return 1; } int DeQueue(SqQueue *Q) { int i; i=Q->base[Q->front]; Q->front=(Q->front+1)%MAXQSIZE; return i; } int QueueEmpty(SqQueue *Q) { if(Q->front==Q->rear) return 1; return 0; } void BFS(ALGraph *G,int k) 数据结构实验报告 实验四图的应用 一、实验题目: 图的应用——xx优先/xx优先搜索遍历 二、实验内容: 很多涉及图上操作的算法都是以图的遍历操作为基础的。试编写一个算法,实现图的深度优先和广度优先搜索遍历操作。 要求: 以邻接矩阵或邻接表为存储结构,以用户指定的顶点为起始点,实现连通无向图的深度优先及广度优先搜索遍历,并输出遍历的结点序列。(注: 学号为奇数的同学使用邻接矩阵存储结构实现,学号为偶数的同学使用邻接矩阵实现) 提示: 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。 三、程序源代码: #include int adjvex;//该弧所指向的顶点的位置 struct ArcNode *nextarc;//指向下一条弧的指针 }ArcNode; typedef struct VNode{ int data;//顶点信息 ArcNode *firstarc;//指向第一条依附该顶点的弧的指针}VNode,AdjList[MAX_VERTEX_NUM]; typedef struct{ AdjList vertices; }ALGraph; typedef struct QNode{ int data; struct QNode *next; }QNode,*QuePtr; typedef struct{ QuePtr front;//队头指针 QuePtr rear;//队尾指针 }LinkQue; void InitQue(LinkQue &q){} void EnQue(LinkQue &q,int e){} int DeQue(LinkQue &q){int e; 天津理工大学实验报告学院(系)名称:计算机与通信工程学院 实验思路: 首先,定义邻接矩阵和图的类型,定义循环队列来存储,本程序中只给出了有向图的两种遍历,定义深度优先搜索和广度优先搜索的函数,和一些必要的函数,下面的程序中会有说明,然后是函数及运行结果! #include 重庆邮电大学 数学大类专业 2008级《数学建模与数学实验》课程设计 设计题目:图的深度优先搜索遍历算法分析及其应用设计时间:2010.9.7-----2010.9. 12 班级: 学号: 指导教师: 图的深度优先搜索遍历算法分析及其应用 摘要:文章介绍了图论,图的基本概念及其图的表示方法。详细的分析了图中以邻接表为存储结构进行的图的深度优先搜索遍历的算法,并且在VC++环境中实现其算法的过程,对运行记过做了一定量的分析,最后介绍了基于该算法的一些应用。 关键词:图;深度优先搜索;遍历;算法 图论〔Graph Theory〕是数学的一个分支。它以图为研究对象。图论中的图是由若干给定的点及连接两点的线所构成的图形,这种图形通常用来描述某些事物之间的某种特定关系,用点代表事物,用连接两点的线表示相应两个事物间具有这种关系。 图(Graph)是一种较线性表和树更复杂的数据结构,图形结构中,结点之间的关系可以是任意的,图中任意两个数据元素之间都可能相关。因此,在研究有关图的问题时,要考虑图中每个顶点的信息,访问图中的各个顶点,而访问图中各个顶点的操作过程即使图的遍历,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。 1图的三元组定义 图G是一个三元组由集合V,E和关联函数组成,记为:G=(V,E,W(G))。其中V是顶点的集合,表示V(G)={V1,V2,V3,……Vn},V(G)≠NULL。E是V中的点偶对的有穷集,表示为E(G)={e1,e2,e3……em},其中ei为 实验报告 一、实验目的和内容 1.实验目的 掌握图的邻接矩阵的存储结构;实现图的两种遍历:深度优先遍历和广度优先遍历。 2.实验内容 1.图的初始化; 2.图的遍历:深度优先遍历和广度优先遍历。 二、实验方案 程序主要代码: /// /// #include "stdio.h" #include "stdlib.h" int visited[20]; #define MAX_VERTER_NUM 20 typedef char VertexType; typedef struct ArcNode{ int adjver; struct ArcNode *nextarc; //InfoType *info; }ArcNode; typedef struct VNode{ VertexType data; ArcNode *firstarc; }VNode,AdjList[MAX_VERTER_NUM]; typedef struct{ AdjList vertices; int vexnum,arcnum; int kind; }ALGraph; void GraphCreated(ALGraph *G) { int i,j,n; ArcNode *p,*q; printf("请输入顶点个数和弧数:\n"); scanf("%d%d",&G->vexnum,&G->arcnum); for(i=0;i图的深度广度优先遍历操作代码
连通图深度优先遍历
深度优先与广度优先
图的深度优先遍历实验报告
深度优先与广度优先
无向图的深度优先和广度优先遍历
邻接矩阵表示图深度广度优先遍历
图的深度和广度优先遍历
广度优先搜索和深度优先搜索
图的深度优先遍历和广度优先遍历
深度优先搜索和广度优先搜索的深入讨论
深度优先算法与广度优先算法的比较
广度优先与深度优先搜索
实验四-图的应用――深度优先/广度优先搜索遍历
数据结构实验四图的深度优先与广度优先遍历
图的深度优先搜索遍历算法分析及其应用
图的深度和广度遍历 - 实验报告
有向图的深度优先遍历