邻接表表示的图的基本操作的实现

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c++实现图的基本操作的建立及输出

c++实现图的基本操作的建立及输出
for(int i=0;i<G.vexnum;i++)visited[i]=0;
int w;
visited[v]=1; printf("%d%c->",v,G.vertices[v].data);
for(w=FirstAdjVex(G,v);w!=-1;w=NextAdjVex(G,v,w))
if(visited[w]==0) DFS(G,w);
}
void DFSTrave宝箱开启!
淘金行动火热升级,第二波奖品等你来拿!更有财富值及精美徽章等着你哦~勇往直前,意想不到的惊喜等着你!
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最佳答案 两个版本.第一个是我自己做的,带深度遍历 第二个是同学的,比较全.
时间太久了..自己都看不明白了
您自己研究吧
#include "stdlib.h"
#define TRUE 1
#define FALSE 0
#define OK 1
#define ERROR 0
#define INFEASIBLE -1
typedef struct VNode {
VertexType data; // 顶点信息
ArcNode *firstarc;
// 指向第一条依附该顶点的弧
} VNode, AdjList[MAX_VERTEX_NUM];
while(TNode->nextarc!=NULL){
printf("->%d",TNode->nextarc->adjvex);

图的基本操作 实验报告

图的基本操作 实验报告

图的基本操作实验报告图的基本操作实验报告引言:图是一种常见的数据结构,广泛应用于计算机科学和其他领域。

本实验报告旨在介绍图的基本操作,包括创建图、添加节点和边、遍历图等,并通过实验验证这些操作的正确性和效率。

实验目的:1. 了解图的基本概念和术语;2. 掌握图的创建和修改操作;3. 熟悉图的遍历算法;4. 分析图的操作的时间复杂度。

实验过程:1. 创建图首先,我们需要创建一个图对象。

图可以用邻接矩阵或邻接表来表示。

在本实验中,我们选择使用邻接表来表示图。

通过遍历输入的节点和边信息,我们可以创建一个包含所有节点和边的图。

2. 添加节点和边在创建图对象后,我们可以通过添加节点和边来构建图的结构。

通过输入节点的标识符和边的起始和结束节点,我们可以在图中添加新的节点和边。

添加节点和边的操作可以通过修改邻接表来实现,将节点和边的信息存储在对应的链表中。

3. 遍历图遍历图是图操作中常用的操作之一。

通过遍历图,我们可以访问图中的所有节点和边。

在本实验中,我们选择使用深度优先搜索(DFS)算法来遍历图。

DFS算法通过递归的方式遍历图中的节点,先访问当前节点,然后再递归地访问与当前节点相邻的节点。

4. 分析时间复杂度在实验过程中,我们记录了图的操作所花费的时间,并分析了它们的时间复杂度。

通过对比不同规模的图的操作时间,我们可以评估图操作的效率和可扩展性。

实验结果:通过实验,我们成功创建了一个图对象,并添加了多个节点和边。

我们还通过DFS算法遍历了图,并记录了遍历的顺序。

实验结果表明,我们的图操作实现正确,并且在不同规模的图上都能够高效地工作。

讨论与结论:本实验报告介绍了图的基本操作,并通过实验验证了这些操作的正确性和效率。

通过实验,我们了解到图是一种重要的数据结构,可以用于解决许多实际问题。

同时,我们还深入分析了图操作的时间复杂度,为后续的图算法设计和优化提供了参考。

总结:通过本次实验,我们对图的基本操作有了更深入的了解。

天津理工大学824数据结构与C++程序设计(听障)2021年考研专业课初试大纲

天津理工大学824数据结构与C++程序设计(听障)2021年考研专业课初试大纲
附件 3:
天津理工大学 2021 年硕士研究生入学初试考试大纲
学院(盖章):聋人工学院 考试科目名称: 数据结构与 C++程序设计(听障) 一、考试方式 考试采用笔试形式,考试时间为 180 分钟,试卷满分为 150 分。
二、试卷结构与分数比重 题型包括填空题(20%)、选择题(20%)、算法或数据结构的设计与分析题(30%)、程序分析题(15%) 与编程题(15%)等。
三、考查的知识范围 《数据结构与 C++程序设计》入学考试包括两部分内容:其中数据结构考试主要涉及线性结构、树、图、查找 表和排序,占 75 分;C++程序设计考试主要涉及支持面向对象程序设计的内容,同时兼顾 C++支持结构化程 序设计的特征,占 75 分。本试卷总共 150 分,具体考试内容主要包括: 数据结构部分 一、数据结构基础(5%) 1. 数据结构相关基本概念 2. 逻辑结构和物理结构 3. 算法效率的度量(O-表示法) 二、线性表、栈和队列(20%)(以下各点要求掌握算法的程序实现) 1. 顺序表的表示和基本操作的实现算法 2. 单链表、循环链表、双向链表的表示和和基本操作的实现算法 3. 栈的表示和和基本操作的实现算法 4. 循环队列、链队列的表示和和基本操作的实现算法 三、数组、递归(5%) 1. 数组的存储方式 2. 特殊矩阵的压缩存储 3. 递归思想的特点 4. 递归算法和递归函数 四、树和二叉树(20%) 1. 树的定义和基本术语 2. 二叉树的定义、性质,二叉链表存储结构 3. 完全二叉树的性质 4. 二叉树的深度优先(先序、中序、后序)和广度优先(层序)遍历算法和程序实现 5. 树的存储结构 6. 树、森林与二叉树的转换 7. 霍夫曼树的定义、性质、构造方法 五、图(15%) 1. 图的定义和术语 2. 图的邻接矩阵、邻接表存储结构 3. 图的深度优先搜索、广度优先搜索及其算法实现 4. 生成树的定义,图的最小生成树定义与构造方法(不要求算法实现) 5. 拓扑排序

邻接表 和邻接矩阵

邻接表 和邻接矩阵

邻接表和邻接矩阵
邻接表和邻接矩阵是表示图的两种常用数据结构,它们用于描述图中各个顶点之间的连接关系。

具体分析如下:
- 邻接表:邻接表是一种链表数组,其中每个数组元素对应一个顶点,并且包含一个链表,链表中的每个节点代表与该顶点相邻的顶点。

这种结构特别适合于表示稀疏图,即边的数量远小于顶点数量的平方的图。

在邻接表中,对于每个顶点,只需要存储与其直接相连的顶点,因此可以节省空间。

当图的顶点较多,且图为稀疏图时,邻接表通常是更合适的选择。

- 邻接矩阵:邻接矩阵是一种二维数组,其中行和列都代表图中的顶点。

如果两个顶点之间存在边,则相应的矩阵元素值为1(或者边的权重,如果是带权图),否则为0。

邻接矩阵适用于表示稠密图,即边的数量接近顶点数量的平方的图。

邻接矩阵的优点是可以快速地判断任意两个顶点之间是否存在边,但是当图非常稀疏时,它会占用较多的内存空间。

总的来说,邻接表和邻接矩阵各有优势,选择哪种数据结构取决于具体的应用场景。

如果图是稀疏的,并且需要节省存储空间,邻接表通常更合适;如果需要快速查询任意两点之间的关系,而图又相对稠密,邻接矩阵可能是更好的选择。

数据结构与算法分析c语言描述中文答案

数据结构与算法分析c语言描述中文答案

数据结构与算法分析c语言描述中文答案一、引言数据结构与算法是计算机科学中非常重要的基础知识,它们为解决实际问题提供了有效的工具和方法。

本文将以C语言描述中文的方式,介绍数据结构与算法分析的基本概念和原理。

二、数据结构1. 数组数组是在内存中连续存储相同类型的数据元素的集合。

在C语言中,可以通过定义数组类型、声明数组变量以及对数组进行操作来实现。

2. 链表链表是一种动态数据结构,它由一系列的节点组成,每个节点包含了数据和一个指向下一个节点的指针。

链表可以是单链表、双链表或循环链表等多种形式。

3. 栈栈是一种遵循“先进后出”(Last-In-First-Out,LIFO)原则的数据结构。

在C语言中,可以通过数组或链表实现栈,同时实现入栈和出栈操作。

4. 队列队列是一种遵循“先进先出”(First-In-First-Out,FIFO)原则的数据结构。

在C语言中,可以通过数组或链表实现队列,同时实现入队和出队操作。

5. 树树是一种非线性的数据结构,它由节点和边组成。

每个节点可以有多个子节点,其中一个节点被称为根节点。

在C语言中,可以通过定义结构体和指针的方式来实现树的表示和操作。

6. 图图是由顶点和边组成的数据结构,它可以用来表示各种实际问题,如社交网络、路网等。

在C语言中,可以通过邻接矩阵或邻接表的方式来表示图,并实现图的遍历和查找等操作。

三、算法分析1. 时间复杂度时间复杂度是用来衡量算法的执行时间随着问题规模增长的趋势。

常见的时间复杂度有O(1)、O(log n)、O(n)、O(n^2)等,其中O表示“量级”。

2. 空间复杂度空间复杂度是用来衡量算法的执行所需的额外内存空间随着问题规模增长的趋势。

常见的空间复杂度有O(1)、O(n)等。

3. 排序算法排序算法是对一组数据按照特定规则进行排序的算法。

常见的排序算法有冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等,它们的时间复杂度和空间复杂度各不相同。

图的遍历问题

图的遍历问题

HUNAN UNIVERSITY数据结构实验报告题目:图的遍历问题学生姓名梁天学生学号************专业班级计科1403指导老师夏艳日期2016.05.14背景网络蜘蛛即Web Spider,是一个很形象的名字。

把互联网比喻成一个蜘蛛网,那么Spider 就是在网上爬来爬去的蜘蛛。

网络蜘蛛是通过网页的链接地址来寻找网页,从网站某一个页面(通常是首页)开始,读取网页的内容,找到在网页中的其它链接地址,然后通过这些链接地址寻找下一个网页,这样一直循环下去,直到把这个网站所有的网页都抓取完为止。

如果把整个互联网当成一个网站,那么网络蜘蛛就可以用这个原理把互联网上所有的网页都抓取下来。

这样看来,网络蜘蛛就是一个爬行程序,一个抓取网页的程序。

在抓取网页的时候,网络蜘蛛一般有两种策略:广度优先和深度优先(如下面这张简单化的网页连接模型图所示,其中A为起点也就是蜘蛛索引的起点)。

深度优先顾名思义就是让网络蜘蛛尽量的在抓取网页时往网页更深层次的挖掘进去讲究的是深度!也泛指: 网络蜘蛛将会从起始页开始,一个链接一个链接跟踪下去,处理完这条线路之后再转入下一个起始页,继续跟踪链接! 则访问的节点顺序为==> A --> B --> E --> H --> I --> C --> D --> F --> K --> L --> G。

深度爬行的优点是:网络蜘蛛程序在设计的时候相对比较容易些;缺点是每次爬行一层总要向"蜘蛛老家" 数据库访问一下。

问问老总有必要还要爬下一层吗! 爬一层问一次.... 如果一个蜘蛛不管3721不断往下爬很可能迷路更有可能爬到国外的网站去,不仅增加了系统数据的复杂度更是增加的服务器的负担。

广度优先在这里的定义就是层爬行,即一层一层的爬行,按照层的分布与布局去索引处理与抓取网页。

则访问的节点顺序为==> A --> B --> C --> D --> E --> F --> G --> H --> I--> K --> L。

实验六 图及其应用

实验六 图及其应用

实验六图及其应用数据结构实验六图及其应用1、实验目的? 熟练掌握图的两种存储结构(邻接矩阵和邻接表)的表示方法 ? 掌握图的基本运算及应用? 加深对图的理解,逐步培养解决实际问题的编程能力2、实验内容:采用邻接表或邻接矩阵方式存储图,实现图的深度遍历和广度遍历;用广度优先搜索方法找出从一顶点到另一顶点边数最少的路径。

1.问题描述:利用邻接表存储结构,设计一种图(有向或无向),并能够对其进行如下操作:1) 创建一个可以随机确定结点数和弧(有向或无向)数的图; 2) 根据图结点的序号,得到该结点的值;3) 根据图结点的位置的第一个邻接顶点的序号,以及下一个邻接顶点的序号;4) 实现从第v 个顶点出发对图进行深度优先递归遍历; 5) 实现对图作深度优先遍历;6) 实现对图进行广度优先非递归遍历; 编写主程序,实现对各不同的算法调用。

2.实现要求:(以邻接表存储形式为例)编写图的基本操作函数::对图的各项操作一定要编写成为C(C++)语言函数,组合成模块化的形式,每个算法的实现要从时间复杂度和空间复杂度上进行评价。

1)“建立图的邻接表算法”:CreateGraph(ALGraph *G) 操作结果:采用邻接表存储结构,构造没有相关信息的图G2)“邻接表表示的图的递归深度优先遍历算法”:DFSTraverse(ALGraphG,void(*Visit)(char*)) 初始条件:图G 已经存在;操作结果:返回图的按深度遍历的结果。

3)“邻接表表示的图的广度优先遍历算法”: BFSTraverse(ALGraphG,void(*Visit)(char*)) 初始条件:图G 已经存在;操作结果:返回图的按广度遍历的结果。

4)“邻接表从某个结点开始的广度优先遍历算法”:BFS(ALGraph G, int v)初始条件:图G 已经存在;操作结果:返回图从某个结点开始的按广度遍历的结果。

分析: 修改输入数据,预期输出并验证输出的结果,加深对有关算法的理解。

数据结构图的存储结构及基本操作

数据结构图的存储结构及基本操作

数据结构图的存储结构及基本操作数据结构图的存储结构及基本操作1·引言数据结构图是一种用来描述数据元素之间关系的图形结构,它可以表示实体之间的联系和依赖关系。

本文将介绍数据结构图的存储结构及基本操作。

2·存储结构2·1 邻接矩阵邻接矩阵是使用二维数组来表示数据结构图中各个节点之间的关系。

矩阵的行和列代表节点,如果两个节点之间存在边,则矩阵相应位置的值为1,否则为0。

2·2 邻接表邻接表是使用链表来表示数据结构图中各个节点之间的关系。

每个节点都有一个链表,链表中的每个元素表示与该节点相邻的节点。

2·3 十字链表十字链表是使用链表来表示数据结构图中各个节点之间的关系。

每个节点都有两个链表,一个表示该节点指向的节点,另一个表示指向该节点的节点。

2·4 邻接多重表邻接多重表是使用链表来表示数据结构图中各个节点之间的关系。

每个节点都有一个链表,链表中的每个元素表示与该节点相邻的边。

3·基本操作3·1 创建图创建一个空的数据结构图,根据需要选择适当的存储结构。

3·2 插入节点在数据结构图中插入一个节点,并建立与其他节点的关系。

3·3 删除节点从数据结构图中删除一个节点,并删除与其他节点的关系。

3·4 插入边在数据结构图中插入一条边,连接两个节点。

3·5 删除边从数据结构图中删除一条边,断开两个节点的连接。

3·6 遍历图按照某种规则遍历整个数据结构图,访问每个节点。

本文档涉及附件:无本文所涉及的法律名词及注释:1·邻接矩阵:用于表示图的存储结构,矩阵的行和列代表图的节点,矩阵的值表示节点之间的连接关系。

2·邻接表:用于表示图的存储结构,每个节点都有一个链表,链表中的每个元素表示与该节点相邻的节点。

3·十字链表:用于表示图的存储结构,每个节点都有两个链表,一个表示该节点指向的节点,另一个表示指向该节点的节点。

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邻接表表示的图的基本操作的实现//采用邻接表完成无权无向及有向图的"建立、输出、深度遍历、广度遍历"操作#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#define OK 1#define ERROR -1typedef int Status;typedef int ElemType; //此例中设元素为单值元素,类型为整型#define MAX_VERTEX_NUM 20 //最大顶点个数typedef int ElemType; //图顶点数据类型typedef int QueueElemType;//队列结点数据类型//链表结点类型定义typedef struct Qnode{QueueElemType data;struct Qnode *next;}QNode;//队列类型定义:typedef struct Linkqueue{QNode *front,*rear;}LinkQueue;//图的数据类型定义typedef struct Tablenode//表结点结构{int adjVex;//邻接点域,存放与vi相邻接的顶点vj的序号jstruct Tablenode *next;//指针域,将邻接表的所有表结点链在一起float weight;//对于带权图,表示权值,对于无权图则可省略此数据域}TableNode;typedef struct Headnode//头结点结构{ElemType vertex;//顶点域vertex,存放顶点vi的信息struct Tablenode *firstEdge;//vi的邻接表的头指针}HeadNode;typedef struct Mgraph{struct Headnode vector[MAX_VERTEX_NUM]; //顶点向量int vexnum; //图中当前顶点数} MGraph;//队列初始化Status InitLinkQueue(LinkQueue *Q){QNode *p;p=(QNode*)malloc(sizeof(QNode));//开辟头结点空间if(p!=NULL){p->next=NULL;Q->front=Q->rear=p;return OK;}elsereturn ERROR;}//链式队列的入队操作,在已知队列的队尾插入一个元素e,修改队尾指针rear。

Status InsertLinkQueue(LinkQueue *Q,ElemType e){QNode *p;p=(QNode*)malloc(sizeof(QNode));if(p==NULL)return ERROR;//申请新结点空间失败,返回错误标志else{p->data=e;//存入新结点数据p->next=NULL;Q->rear->next=p;//新结点插入到队尾Q->rear=p;//新插入结点成为新的队尾return OK;}}//链式队列的出队操作,取第一个数据结点的数据后删除该结点Status DeleteLinkQueue(LinkQueue *Q,ElemType *e){QNode *p;if(Q->front==Q->rear)//可改为:if(Q->front->next==NULL)return ERROR;//队空else{p=Q->front->next;//取队首结点*e=p->data;Q->front->next=p->next;//修改队首指针if(p==Q->rear)//条件成立说明只有一个数据结点Q->rear=Q->front;//当队列只有一个数据结点时应防止丢失队尾指针free(p);Q->rear->next=NULL;return OK;}}//判断队列是否为空Status IsEmptyLinkQueue(LinkQueue *Q){if(Q->front==Q->rear)return OK;elsereturn ERROR;}//释放队列void DestroyLinkQueue(LinkQueue *Q){QNode *p,*q;p=Q->front;//指向链表第一个结点,即整个链表的第一个结点while(p!=NULL){q=p->next;//保存链表后半段首地址以防丢失free(p);p=q;}}/**************以下为图的操作************///顶点在顶点向量中的定位,找到返回OK,否则返回ERROR//G为的数据结构,v为待查顶点,n用于返回找到的顶点下标Status LocateVex(MGraph G,ElemType v,int *n){int i;for(i=0;((i<G.vexnum)&&(G.vector[i].vertex!=v));i++) ;*n=i;if(i<G.vexnum)return OK;elsereturn ERROR;}//建立无向图的邻接表void CreateGraph(MGraph *G){int i,k;Status sfjx;TableNode *p,*q;ElemType v;printf("请输入图的顶点数:");scanf("%d",&(G->vexnum));printf("请输入%d个顶点信息:\n",G->vexnum);for(i=0;i<G->vexnum;i++) //输入顶点向量scanf("%d",&(G->vector[i].vertex));printf("顶点向量如下:\n"); //输出顶点向量for(i=0;i<G->vexnum;i++)printf("%4d",G->vector[i].vertex);printf("\n请逐个输入无权图各顶点的邻接点(输入不存在的邻接点则表示结束):\n");for(k=0;k<G->vexnum;k++) //输入无权图的邻接点{printf("请输入顶点%d的邻接点:",G->vector[k].vertex);G->vector[k].firstEdge=(TableNode*)malloc(sizeof(TableNode));q=G->vector[k].firstEdge;fflush(stdin);do{scanf("%d",&v);sfjx=LocateVex(*G,v,&i);if(sfjx==OK){p=(TableNode *)malloc(sizeof(TableNode));if(p!=NULL){p->adjVex=i;q->next=p;q=p;}}}while(sfjx==OK);q->next=NULL;}}//输出无向图的邻接表void PrintGraph(MGraph G){int i;TableNode *p;printf("图信息如下:\n");for(i=0;i<G.vexnum;i++){printf("%4d:",G.vector[i].vertex);p=G.vector[i].firstEdge->next;while(p!=NULL){printf("%4d",p->adjVex);p=p->next;}printf("\n");}}//查找顶点v的第一个邻接点,v为当前顶点下标int FirstAdjVex(MGraph G,int v){int p=-1;TableNode *q;q=G.vector[v].firstEdge->next;if(q!=NULL)p=q->adjVex;return p;}//查找顶点v的下一个邻接点,w为当前邻接点下标int NextAdjVex(MGraph G,int v,int w){int p=-1;TableNode *q;q=G.vector[v].firstEdge->next;while((q!=NULL)&&(q->adjVex!=w))q=q->next;if(q!=NULL){q=q->next;if(q!=NULL)p=q->adjVex;}return p;}//深度优先遍历char visited[MAX_VERTEX_NUM];//访问标志数组void Dfs(MGraph G,int v){int w;visited[v]=1;printf("%4d",G.vector[v]);for(w=FirstAdjVex(G,v);w>=0;w=NextAdjVex(G,v,w)) if(visited[w]==0)Dfs(G,w);}void DfsTraverse(MGraph G){int v;for(v=0;v<G.vexnum;v++)visited[v]=0;for(v=0;v<G.vexnum;v++)if(visited[v]==0)Dfs(G,v);}//广度优先遍历void BfsTraverse(MGraph G){int v,u,w;LinkQueue Q;for(v=0;v<G.vexnum;v++)visited[v]=0;InitLinkQueue(&Q);for(v=0;v<G.vexnum;v++)if(visited[v]==0){visited[v]=1;printf("%4d",G.vector[v]);InsertLinkQueue(&Q,v);while(IsEmptyLinkQueue(&Q)!=OK){DeleteLinkQueue(&Q,&u);for(w=FirstAdjVex(G,u);w>=0;w=NextAdjVex(G,u,w))if(visited[w]==0){visited[w]=1;printf("%4d",G.vector[w]);InsertLinkQueue(&Q,w);}}}DestroyLinkQueue(&Q);}//主函数void main(){int xz=1;MGraph G;while(xz!=0){printf("1-输入图信息\n");printf("2-输出图信息\n");printf("3-图的深度优先遍历\n");printf("4-图的广度优先遍历\n");printf("0-退出\n请选择:");fflush(stdin);scanf("%d",&xz);switch(xz){case 1:CreateGraph(&G);break;case 2:PrintGraph(G);break;case 3:DfsTraverse(G);printf("\n");break;case 4:BfsTraverse(G);printf("\n");break;case 0:printf("再见!\n");break;default:printf("输入错误!\n");break;}}}。

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