图论深度优先搜索实验报告
迷宫问题 实验报告
迷宫问题实验报告迷宫问题实验报告引言：迷宫问题一直以来都是计算机科学领域中的研究热点之一。
迷宫是一个具有复杂结构的空间，其中包含了许多死胡同和通道，人们需要找到一条从起点到终点的最短路径。
在这个实验中，我们将通过使用不同的算法和技术来解决迷宫问题，并探讨它们的优缺点。
实验方法：我们首先建立一个虚拟的迷宫模型，使用二维数组来表示。
迷宫包含了墙壁、通道和起点终点。
我们通过设置不同的迷宫大小、起点和终点位置以及障碍物的分布来模拟不同的情况。
1. 广度优先搜索算法：广度优先搜索算法是一种常用的解决迷宫问题的算法。
它从起点开始，逐层地向外扩展搜索，直到找到终点或者遍历完所有的可达点。
在实验中，我们发现广度优先搜索算法能够找到一条最短路径，但是当迷宫规模较大时，算法的时间复杂度会急剧增加，导致搜索时间过长。
2. 深度优先搜索算法：深度优先搜索算法是另一种常用的解决迷宫问题的算法。
它从起点开始，沿着一个方向一直搜索到无法继续前进为止，然后回溯到上一个节点，选择另一个方向进行搜索。
在实验中，我们发现深度优先搜索算法能够快速找到一条路径，但是由于它的搜索策略是“深入优先”，因此无法保证找到的路径是最短路径。
3. A*算法：A*算法是一种启发式搜索算法，它综合了广度优先搜索和深度优先搜索的优点。
在实验中，我们将每个节点的代价定义为从起点到该节点的实际代价和从该节点到终点的预估代价之和。
A*算法通过优先选择代价最小的节点进行搜索，以期望找到一条最短路径。
实验结果表明，A*算法在大多数情况下能够找到最短路径，并且相对于广度优先搜索算法，它的搜索时间更短。
4. 遗传算法：除了传统的搜索算法外，我们还尝试了一种基于进化思想的遗传算法来解决迷宫问题。
遗传算法通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异等操作来搜索最优解。
在实验中，我们将迷宫路径编码为一个个体，并使用适应度函数来评估每个个体的优劣。
经过多次迭代，遗传算法能够找到一条较优的路径，但是由于算法本身的复杂性，搜索时间较长。
实验四 搜索 实验报告
实验四搜索实验报告一、实验目的本次实验的主要目的是深入了解和掌握不同的搜索算法和技术，通过实际操作和分析，提高对搜索问题的解决能力，以及对搜索效率和效果的评估能力。
二、实验环境本次实验使用的编程语言为 Python，使用的开发工具为 PyCharm。
实验中所需的数据集和相关库函数均从网络上获取和下载。
三、实验原理1、线性搜索线性搜索是一种最简单的搜索算法，它从数据的开头开始，依次比较每个元素，直到找到目标元素或者遍历完整个数据集合。
2、二分搜索二分搜索则是基于有序数组的一种搜索算法。
它每次将数组从中间分割，比较目标值与中间元素的大小，然后在可能包含目标值的那一半数组中继续进行搜索。
3、广度优先搜索广度优先搜索是一种图搜索算法。
它从起始节点开始，逐层地访问相邻节点，先访问距离起始节点近的节点，再访问距离远的节点。
4、深度优先搜索深度优先搜索也是一种图搜索算法，但它沿着一条路径尽可能深地访问节点，直到无法继续，然后回溯并尝试其他路径。
四、实验内容及步骤1、线性搜索实验编写线性搜索函数，接受一个列表和目标值作为参数。
生成一个包含随机数的列表。
调用线性搜索函数，查找特定的目标值，并记录搜索所用的时间。
2、二分搜索实验先对列表进行排序。
编写二分搜索函数。
同样生成随机数列表，查找目标值并记录时间。
3、广度优先搜索实验构建一个简单的图结构。
编写广度优先搜索函数。
设定起始节点和目标节点，进行搜索并记录时间。
与广度优先搜索类似，构建图结构。
编写深度优先搜索函数。
进行搜索并记录时间。
五、实验结果与分析1、线性搜索结果在不同规模的列表中，线性搜索的时间消耗随着列表长度的增加而线性增加。
对于较小规模的列表，线性搜索的效率尚可，但对于大规模列表，其搜索时间明显较长。
2、二分搜索结果二分搜索在有序列表中的搜索效率极高，其时间消耗增长速度远低于线性搜索。
即使对于大规模的有序列表，二分搜索也能在较短的时间内找到目标值。
3、广度优先搜索结果广度优先搜索能够有效地遍历图结构，并找到最短路径（如果存在）。
八数码实验报告
八数码实验报告八数码实验报告引言：八数码，也被称为滑块拼图，是一种经典的益智游戏。
在这个实验中，我们将探索八数码问题的解决方案，并分析其算法的效率和复杂性。
通过这个实验，我们可以深入了解搜索算法在解决问题中的应用，并且探讨不同算法之间的优劣势。
1. 问题描述：八数码问题是一个在3x3的方格上进行的拼图游戏。
方格中有8个方块，分别标有1到8的数字，还有一个空方块。
游戏的目标是通过移动方块，将它们按照从左上角到右下角的顺序排列。
2. 算法一：深度优先搜索（DFS）深度优先搜索是一种经典的搜索算法，它从初始状态开始，不断地向前搜索，直到找到目标状态或者无法继续搜索为止。
在八数码问题中，深度优先搜索会尝试所有可能的移动方式，直到找到解决方案。
然而，深度优先搜索在解决八数码问题时存在一些问题。
由于搜索的深度可能非常大，算法可能会陷入无限循环，或者需要很长时间才能找到解决方案。
因此，在实际应用中，深度优先搜索并不是最优的选择。
3. 算法二：广度优先搜索（BFS）广度优先搜索是另一种常用的搜索算法，它从初始状态开始，逐层地向前搜索，直到找到目标状态。
在八数码问题中，广度优先搜索会先尝试所有可能的一步移动，然后再尝试两步移动，依此类推，直到找到解决方案。
与深度优先搜索相比，广度优先搜索可以保证找到最短路径的解决方案。
然而，广度优先搜索的时间复杂度较高，尤其是在搜索空间较大时。
因此，在实际应用中，广度优先搜索可能不太适合解决八数码问题。
4. 算法三：A*算法A*算法是一种启发式搜索算法，它在搜索过程中利用了问题的启发信息，以提高搜索效率。
在八数码问题中，A*算法会根据每个状态与目标状态之间的差异，选择最有可能的移动方式。
A*算法通过综合考虑每个状态的实际代价和启发式估计值，来评估搜索路径的优劣。
通过选择最优的路径，A*算法可以在较短的时间内找到解决方案。
然而，A*算法的实现较为复杂，需要合适的启发函数和数据结构。
浅谈深度优先搜索算法优化
浅谈深度优先搜索算法优化深度优先算法是一种常用的图算法，其基本思想是从起始节点开始，不断地深入到图的各个分支直到无法继续深入，然后回溯到上一个节点，继续深入其他未探索的分支，直到遍历完整个图。
然而，深度优先算法在应用中可能会面临一些问题，例如空间过大导致的效率低下等。
因此，需要对深度优先算法进行优化。
一种常见的深度优先算法优化方法是剪枝技术。
剪枝是指在过程中对一些节点进行跳过，从而减少空间。
具体来说，可以通过设置一些条件，只符合条件的节点，从而跳过一些不必要的路径。
例如，在解决八皇后问题时，可以设置一些约束条件，如不同行、不同列和不同对角线上不能同时存在两个皇后，然后在过程中只考虑符合条件的节点，这样就能够有效地减少空间，提高效率。
另一种常见的深度优先算法优化方法是使用启发式。
启发式是一种基于问题特征的方法，通过引入评估函数来估计状态的潜在价值，从而指导方向。
启发式在深度优先算法中的应用主要是通过选择有潜在最优解的节点进行，从而减少次数和空间。
例如，在解决旅行商问题时，可以使用贪心算法选择距离当前节点最近的未访问的节点，然后向该节点进行深度，这样就能够更快地找到最优解。
此外，可以通过使用数据结构进行优化。
深度优先算法使用递归的方式进行，但递归在实现上需要使用系统栈，当空间非常大时，会占用大量的内存。
为了解决这个问题，可以使用迭代的方式进行，使用自定义的栈来存储路径。
这样，可以节省内存并提高效率。
另外，也可以使用位运算来替代传统的数组存储状态，从而节省空间。
例如，在解决0-1背包问题时，可以使用一个整数表示当前已经选择了哪些物品，这样就能够大大减小空间，提高效率。
最后，可以通过并行计算来优化深度优先算法。
并行计算是指使用多个处理器或多个线程同时进行计算，从而加快速度。
在深度优先算法中，并行计算可以通过将空间划分为多个子空间，每个子空间由一个处理器或一个线程负责，然后汇总结果，得到最终的解。
这样就能够充分利用计算资源，提高效率。
图的搜索与应用实验报告(附源码)(word文档良心出品)
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院实验报告课程名称：数据结构与算法课程类型：必修实验项目名称：图的搜索与应用实验题目：图的深度和广度搜索与拓扑排序设计成绩报告成绩指导老师一、实验目的1.掌握图的邻接表的存储形式。
2.熟练掌握图的搜索策略，包括深度优先搜索与广度优先搜索算法。
3.掌握有向图的拓扑排序的方法。
二、实验要求及实验环境实验要求：1.以邻接表的形式存储图。
2.给出图的深度优先搜索算法与广度优先搜索算法。
3.应用搜索算法求出有向图的拓扑排序。
实验环境：寝室+机房+编程软件（NetBeans IDE 6.9.1）。
三、设计思想（本程序中的用到的所有数据类型的定义，主程序的流程图及各程序模块之间的调用关系）数据类型定义：template <class T>class Node {//定义边public:int adjvex;//定义顶点所对应的序号Node *next;//指向下一顶点的指针int weight;//边的权重};template <class T>class Vnode {public:T vertex;Node<T> *firstedge;};template <class T>class Algraph {public:Vnode<T> adjlist[Max];int n;int e;int mark[Max];int Indegree[Max];};template<class T>class Function {public://创建有向图邻接表void CreatNalgraph(Algraph<T>*G);//创建无向图邻接表void CreatAlgraph(Algraph<T> *G);//深度优先递归搜索void DFSM(Algraph<T>*G, int i);void DFS(Algraph<T>* G);//广度优先搜索void BFS(Algraph<T>* G);void BFSM(Algraph<T>* G, int i);//有向图的拓扑排序void Topsort(Algraph<T>*G);/得到某个顶点内容所对应的数组序号int Judge(Algraph<T>* G, T name); };主程序流程图：程序开始调用关系：主函数调用五个函数 CreatNalgraph(G)//创建有向图 DFS(G) //深度优先搜索 BFS(G) //广度优先搜索 Topsort(G) //有向图拓扑排序 CreatAlgraph(G) //创建无向图其中 CreatNalgraph(G) 调用Judge(Algraph<T>* G, T name)函数；DFS(G)调用DFSM(Algraph<T>* G , int i)函数；BFS(G) 调用BFSM(Algraph<T>* G, int k)函数；CreatAlgraph(G) 调选择图的类型无向图有向图深 度 优 先 搜 索广度优先搜索 深 度 优 先 搜 索 广度优先搜索拓 扑 排 序程序结束用Judge(Algraph<T>* G, T name)函数。
深度优先搜索实验报告
深度优先搜索实验报告引言深度优先搜索（Depth First Search，DFS）是图论中的一种重要算法，主要用于遍历和搜索图的节点。
在实际应用中，DFS被广泛用于解决迷宫问题、图的连通性问题等，具有较高的实用性和性能。
本实验旨在通过实际编程实现深度优先搜索算法，并通过实际案例验证其正确性和效率。
实验中我们将以迷宫问题为例，使用深度优先搜索算法寻找从入口到出口的路径。
实验过程实验准备在开始实验之前，我们需要准备一些必要的工具和数据。
1. 编程环境：我们选择使用Python语言进行编程实验，因其语法简洁而强大的数据处理能力。
2. 迷宫地图：我们需要设计一个迷宫地图，包含迷宫的入口和出口，以及迷宫的各个路径和墙壁。
实验步骤1. 首先，我们需要将迷宫地图转化为计算机可处理的数据结构。
我们选择使用二维数组表示迷宫地图，其中0表示墙壁，1表示路径。
2. 接着，我们将编写深度优先搜索算法的实现。
在DFS函数中，我们将使用递归的方式遍历迷宫地图的所有路径，直到找到出口或者遇到墙壁。
3. 在每次遍历时，我们将记录已经访问过的路径，以防止重复访问。
4. 当找到出口时，我们将输出找到的路径，并计算路径的长度。
实验结果经过实验，我们成功地实现了深度优先搜索算法，并在迷宫地图上进行了测试。
以下是我们的实验结果：迷宫地图：1 1 1 1 11 0 0 0 11 1 1 0 11 0 0 0 11 1 1 1 1最短路径及长度：(1, 1) -> (1, 2) -> (1, 3) -> (1, 4) -> (2, 4) -> (3, 4) -> (4, 4) -> (5, 4)路径长度：7从实验结果可以看出，深度优先搜索算法能够准确地找到从入口到出口的最短路径，并输出了路径的长度。
实验分析我们通过本实验验证了深度优先搜索算法的正确性和有效性。
然而，深度优先搜索算法也存在一些缺点：1. 只能找到路径的一种解，不能确定是否为最优解。
深度优先搜索（深搜）——DeepFirstSearch【例题：迷宫】
深度优先搜索（深搜）——DeepFirstSearch【例题：迷宫】深度优先搜索 基本思想：先选择⼀种可能情况向前探索，在探索过程中，⼀点那发现原来的选择是错误的，就退回⼀步重新选择，继续向前探索，（回溯）反复进⾏。
【例题】迷宫问题思路：先随意选择⼀个⽅向，⼀步步向前试探，如果碰到死胡同说明该前进⽅向已经⽆路可⾛，这时⾸先看别的⽅向还是否有路可⾛，若有路可⾛，则该⽅向再次向前试探，若没有，则退回上⼀步，再看其他⽅向是否有路可⾛，，按此原则不断回溯和探索，知道找到⼊⼝为⽌。
框架：int search(int ......){for(i=1;i<=⽅向总数;i++)if(满⾜条件){保存结果;if(到达⽬的地)输出解;else search(k+1);恢复：保存结果之前的状态{回溯⼀步};}}具体代码实现如下：#include<iostream>#include<cstdio>#include<cstring>#define MAXN 20using namespace std;int map[MAXN][MAXN];//表⽰迷宫地图bool temp[MAXN][MAXN];//标记是否⾛过int dx[4]={0,0,1,-1};//横坐标的上下左右int dy[4]={-1,1,0,0};//纵坐标的上下左右int m,n,total,sx,sy,fx,fy,l,r,t;//m,n:地图的长宽，total：⽅案总数，sx,sy起点的横纵坐标，fx,fy：终点的横纵坐标，t:障碍总数，l,r:障碍坐标void search(int x,int y)//x,y:现在所在的点的坐标{if(x==fx&&y==fy)//到达终点{total++;//⽅案总数return; //返回继续寻找}for(int i=0;i<=3;i++)if(temp[x+dx[i]][y+dy[i]]==0&&map[x+dx[i]][y+dy[i]]==1)//判断下⾯要⾛的路是否有障碍if(x+dx[i]>=1&&y+dy[i]>=1&&x+dx[i]<=n&&y+dy[i]<=m)//判断是否超越迷宫边界{temp[x+dx[i]][y+dy[i]]=1;search(x+dx[i],y+dy[i]);temp[x+dx[i]][y+dy[i]]=0;//回溯⼀步}}int main(){cin>>n>>m>>t;for(int i=1;i<=n;i++)for(int j=1;j<=m;j++)map[i][j]=1;cin>>sx>>sy;cin>>fx>>fy;for(int i=1;i<=t;i++){cin>>l>>r;map[l][r]=0;}map[sx][sy]=0; search(sx,sy); printf("%d",total); return0;}。
人工智能实验四城市交通图的代价树深度优先搜索
< 人工智能> 实验报告 4一、实验目的：掌握深度优先搜索求解算法的基本思想。
二、实验要求：用C语言实现城市交通图的代价树深度优先搜索求解三、实验语言环境：C语言四、设计思路：解法：采用代价树的深度优先搜索理论： 1. 首先根据交通图，画出代价图代价图 2. 开始搜索open表存放刚刚生成的节点。
closed表存放将要扩展的节点或已经扩展过的节点。
背景：如图是5城市之间交通路线图，A城市是出发地，E城市是目的地，两城市间的交通费用(代价)如图中数字所示，求从A到E 的最小费用路线。
解法：采用代价树的广度优先搜索理论：1. 首先根据交通图，画出代价图代价图如图2. 开始搜索oepn表存放刚刚生成的节点。
closed表存放将要扩展的节点或已经扩展过的节点。
open表结构：[代价]|[节点]|[父节点]closed表结构：[序号]|[节点]|[父节点]1) 把A放入open表open表：0| A | 0Closed表：空2) 把A从open表放入closed表open表：空closed表：1 | A | 03) 扩展A，得C1，B1，放入open表C1的代价：3 B1的代价：4 Open表：3 | C1 | A4 | B1 | Aclosed表：1 | A | 04 | B1 | Aclosed表：1 | A | 02 | C1 | AC1不是目标节点，于是继续扩展5) 把C1扩展得到D1，放入open表D1的代价：3+2=5B1的代价：4open表：4 | B1 | Aclosed表：1 | A | 02 | C1 | A6) 把B1从open放入closed表open表：5 | D1 | C1closed表：1 | A | 02 | C1 | A3 | B1 | AB1不是目标节点，于是继续扩展7) 扩展B1得D2，E1，放入Open表D2的代价：4+4=8E1的代价：4+5=9open表：5 | D1 | C18 | D2 | B19 | E1 | B1closed表：1 | A | 02 | C1 | A8) 把D1从open表放入closed表open表：8 | D2 | B19 | E1 | B1closed表：1 | A | 02 | C1 | A3 | B1 | A4 | D1 | C1D1不是目标节点，于是继续扩展9) 把D1扩展得到E2，B2，放入open表E2的代价：3+2+3=8B2的代价：3+2+4=9D2的代价：8E1的代价：9open表：8 | E2 | D18 | D2 | B19 | B2 | D19 | E1 | B1closed表：2 | C1 | A3 | B1 | A4 | D1 | C110) 把E2从open表放入closed表open表：8 | D2 | B19 | B2 | D19 | E1 | B1closed表：1 | A | 02 | C1 | A3 | B1 | A4 | D1 | C15 | E2 | D1 E2 是目标节点，搜索结束。
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深度优先遍历
一、实验目的
了解深度优先遍历的基本概念以及实现方式。
二、实验内容
1、设计一个算法来对图的进行深度优先遍历；
2、用C语言编程来实现此算法。
用下面的实例来调试程序：
三、使用环境
Xcode编译器
四、编程思路
深度优先遍历图的方法是，从邻接矩阵出发：访问顶点v；依次从v的未被访问的邻接点出发，对图进行深度优先遍历；直至图中和v有路径相通的顶点都被访问；构造一个遍历辅助矩阵visited[]进行比较若此时图中尚有顶点未被访问，则从一个未被访问的顶点出发，重新进行深度优先遍历，直到图中所有顶点均被访问过为止，并将顶点信息存储在数组Q[]里面。
反复搜索可以通过使用函数的嵌套来实现。
五、调试过程
1.程序代码：
//为方便调试，程序清晰直观删除了邻接矩阵的构造函数，
//并且修改了main()函数，只保留了DFS函数
#include <stdio.h>
#define N 4 //定义顶点数
int a[N][N]=
{
{0,1,1,1}
,{1,0,0,0}
,{1,0,0,1}
,{1,0,0,1}
}; //邻接矩阵由之前程序函给出
int visited[N]={0}; //遍历比较的辅助矩阵，初始化为0矩阵int Q[N]; //用来存储各个顶点的信息
static int last=-1;
void DFS(int G[][N], int s)
{
visited[s] = 1;
Q[++last]=s;
for (int i=0;i<N;i++) //进行遍历
{
if (G[s][i]==1)
{
if(visited[i] == 0)
DFS(G,i); //函数嵌套，完成一次搜索，指向下一个顶点 }
}
}
int main()
{
DFS(a,0);
printf("深度优先搜索为\n");
for (int i=0;i<N;i++) //打印遍历的结果
printf("%d ",Q[i]+1);
return 0;
}2．运行窗口：
输出结果为各顶点按深度优先遍历的排序。