图的应用______深度优先_和_广度优先搜索遍历

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数据结构中的图的遍历算法

数据结构中的图的遍历算法

数据结构中的图的遍历算法图是一种非常重要且广泛应用的数据结构,它由顶点和边组成,可以用来表示各种实际问题,如社交网络、路线规划等。

图的遍历算法是对图中的所有顶点进行系统访问的方法,它可以用来查找、遍历和搜索图中的元素。

本文将介绍图的遍历算法的基本概念和常用的实现方法。

一、图的遍历算法概述图的遍历算法是指按照某种规则遍历图中的所有顶点,以便于查找、遍历和搜索图中的元素。

常用的图的遍历算法有深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)两种。

深度优先搜索(DFS)是一种先访问顶点的所有邻接顶点,再递归访问邻接顶点的邻接顶点的算法。

它以深度为优先级,一直向前走到不能继续为止,然后返回到前一个结点,继续向前走,直到遍历完整个图。

广度优先搜索(BFS)是一种先访问顶点的所有邻接顶点,再访问邻接顶点的邻接顶点,以此类推的算法。

它以广度为优先级,先访问离起始顶点最近的顶点,然后依次访问离起始顶点更远的顶点,直到遍历完整个图。

二、深度优先搜索(DFS)深度优先搜索是一种递归的搜索算法,它的基本思想是从图的某个顶点出发,沿着一条路径一直深入直到不能继续为止,然后返回到前一个结点,继续向前走。

具体实现时,可以使用递归或栈来保存需要访问的顶点。

以下是深度优先搜索的基本步骤:1. 选择一个起始顶点作为当前顶点,将其标记为已访问。

2. 访问当前顶点,并将其加入遍历结果。

3. 从当前顶点的未访问邻接顶点中选择一个作为下一个当前顶点,重复步骤2。

4. 如果当前顶点的所有邻接顶点都已访问,则返回到前一个顶点,重复步骤3。

5. 重复步骤4,直到遍历完整个图。

三、广度优先搜索(BFS)广度优先搜索是一种迭代的搜索算法,它的基本思想是从图的某个顶点出发,依次访问其所有未访问过的邻接顶点,然后再依次访问这些邻接顶点的未访问过的邻接顶点,直到遍历完整个图。

具体实现时,可以使用队列来保存需要访问的顶点。

以下是广度优先搜索的基本步骤:1. 选择一个起始顶点作为当前顶点,将其标记为已访问,并将其加入遍历结果。

图的遍历 实验报告

图的遍历  实验报告

图的遍历实验报告一、引言图是一种非线性的数据结构,由一组节点(顶点)和节点之间的连线(边)组成。

图的遍历是指按照某种规则依次访问图中的每个节点,以便获取或处理节点中的信息。

图的遍历在计算机科学领域中有着广泛的应用,例如在社交网络中寻找关系紧密的人员,或者在地图中搜索最短路径等。

本实验旨在通过实际操作,掌握图的遍历算法。

在本实验中,我们将实现两种常见的图的遍历算法:深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS),并比较它们的差异和适用场景。

二、实验目的1. 理解和掌握图的遍历算法的原理与实现;2. 比较深度优先搜索和广度优先搜索的差异;3. 掌握图的遍历算法在实际问题中的应用。

三、实验步骤实验材料1. 计算机;2. 编程环境(例如Python、Java等);3. 支持图操作的相关库(如NetworkX)。

实验流程1. 初始化图数据结构,创建节点和边;2. 实现深度优先搜索算法;3. 实现广度优先搜索算法;4. 比较两种算法的时间复杂度和空间复杂度;5. 比较两种算法的遍历顺序和适用场景;6. 在一个具体问题中应用图的遍历算法。

四、实验结果1. 深度优先搜索(DFS)深度优先搜索是一种通过探索图的深度来遍历节点的算法。

具体实现时,我们可以使用递归或栈来实现深度优先搜索。

算法的基本思想是从起始节点开始,选择一个相邻节点进行探索,直到达到最深的节点为止,然后返回上一个节点,再继续探索其他未被访问的节点。

2. 广度优先搜索(BFS)广度优先搜索是一种逐层遍历节点的算法。

具体实现时,我们可以使用队列来实现广度优先搜索。

算法的基本思想是从起始节点开始,依次遍历当前节点的所有相邻节点,并将这些相邻节点加入队列中,然后再依次遍历队列中的节点,直到队列为空。

3. 时间复杂度和空间复杂度深度优先搜索和广度优先搜索的时间复杂度和空间复杂度如下表所示:算法时间复杂度空间复杂度深度优先搜索O(V+E) O(V)广度优先搜索O(V+E) O(V)其中,V表示节点的数量,E表示边的数量。

深度优先算法和广度优先算法的时间复杂度

深度优先算法和广度优先算法的时间复杂度

深度优先算法和广度优先算法都是图搜索中常见的算法,它们具有不同的特点和适用场景。

在进行全面评估之前,让我们先来了解一下深度优先算法和广度优先算法的基本概念和原理。

### 1. 深度优先算法(Depth-First Search, DFS)深度优先算法是一种用于遍历或搜索树或图的算法。

其核心思想是从起始顶点出发,沿着一条路径直到末端,然后回溯,继续搜索下一条路径,直到所有路径都被探索。

在实际应用中,深度优先算法常常通过递归或栈来实现。

### 2. 广度优先算法(Breadth-First Search, BFS)广度优先算法也是一种用于遍历或搜索树或图的算法。

其核心思想是从起始顶点出发,依次遍历该顶点的所有相邻顶点,然后再以这些相邻顶点作为起点,继续遍历它们的相邻顶点,以此类推,直到所有顶点都被遍历。

在实际应用中,广度优先算法通常通过队列来实现。

### 3. 深度优先算法和广度优先算法的时间复杂度在实际应用中,我们经常需要对算法的时间复杂度进行分析。

针对深度优先算法和广度优先算法,它们的时间复杂度并不相同。

- 深度优先算法的时间复杂度:O(V + E),其中V为顶点数,E为边数。

在最坏的情况下,如果采用邻接矩阵来表示图的话,深度优先算法的时间复杂度为O(V^2);如果采用邻接表来表示图的话,时间复杂度为O(V + E)。

- 广度优先算法的时间复杂度:O(V + E),其中V为顶点数,E为边数。

无论采用邻接矩阵还是邻接表表示图,广度优先算法的时间复杂度都是O(V + E)。

### 4. 个人理解和观点在实际应用中,我们在选择使用深度优先算法还是广度优先算法时,需要根据具体的问题场景来进行选择。

如果要寻找图中的一条路径,或者判断两个节点之间是否存在路径,通常会选择使用深度优先算法;如果要寻找最短路径或者进行层次遍历,通常会选择使用广度优先算法。

深度优先算法和广度优先算法都是非常重要的图搜索算法,它们各自适用于不同的场景,并且具有不同的时间复杂度。

广度优先和深度优先的例子

广度优先和深度优先的例子

广度优先和深度优先的例子广度优先搜索(BFS)和深度优先搜索(DFS)是图遍历中常用的两种算法。

它们在解决许多问题时都能提供有效的解决方案。

本文将分别介绍广度优先搜索和深度优先搜索,并给出各自的应用例子。

一、广度优先搜索(BFS)广度优先搜索是一种遍历或搜索图的算法,它从起始节点开始,逐层扩展,先访问起始节点的所有邻居节点,再依次访问其邻居节点的邻居节点,直到遍历完所有节点或找到目标节点。

例子1:迷宫问题假设有一个迷宫,迷宫中有多个房间,每个房间有四个相邻的房间:上、下、左、右。

现在我们需要找到从起始房间到目标房间的最短路径。

可以使用广度优先搜索算法来解决这个问题。

例子2:社交网络中的好友推荐在社交网络中,我们希望给用户推荐可能认识的新朋友。

可以使用广度优先搜索算法从用户的好友列表开始,逐层扩展,找到可能认识的新朋友。

例子3:网页爬虫网页爬虫是搜索引擎抓取网页的重要工具。

爬虫可以使用广度优先搜索算法从一个网页开始,逐层扩展,找到所有相关的网页并进行抓取。

例子4:图的最短路径在图中,我们希望找到两个节点之间的最短路径。

可以使用广度优先搜索算法从起始节点开始,逐层扩展,直到找到目标节点。

例子5:推荐系统在推荐系统中,我们希望给用户推荐可能感兴趣的物品。

可以使用广度优先搜索算法从用户喜欢的物品开始,逐层扩展,找到可能感兴趣的其他物品。

二、深度优先搜索(DFS)深度优先搜索是一种遍历或搜索图的算法,它从起始节点开始,沿着一条路径一直走到底,直到不能再继续下去为止,然后回溯到上一个节点,继续探索其他路径。

例子1:二叉树的遍历在二叉树中,深度优先搜索算法可以用来实现前序遍历、中序遍历和后序遍历。

通过深度优先搜索算法,我们可以按照不同的遍历顺序找到二叉树中所有节点。

例子2:回溯算法回溯算法是一种通过深度优先搜索的方式,在问题的解空间中搜索所有可能的解的算法。

回溯算法常用于解决组合问题、排列问题和子集问题。

例子3:拓扑排序拓扑排序是一种对有向无环图(DAG)进行排序的算法。

dfs和bfs的遍历方法

dfs和bfs的遍历方法

dfs和bfs的遍历方法DFS和BFS的遍历方法一、引言在计算机科学中,图是一种非常重要的数据结构。

图由节点(顶点)和边组成,节点表示对象,边表示节点之间的关系。

图可以用来解决很多实际问题,例如路线规划、社交网络分析等。

在图的遍历中,DFS(深度优先搜索)和BFS(广度优先搜索)是两种常用的方法。

它们分别从图中的一个节点出发,按照不同的顺序遍历图中的所有节点。

本文将详细介绍DFS和BFS的遍历方法,包括其原理、算法实现和应用场景。

二、DFS的遍历方法DFS是一种先序遍历的方法,其基本原理是从图中的一个节点开始,沿着一条路径尽可能深地遍历,直到无法继续深入为止,然后回溯到上一个节点,选择另一条路径继续遍历,直到所有节点都被访问过为止。

DFS的算法实现可以使用递归或者栈。

下面是使用递归实现DFS的伪代码:```function DFS(node):if node is visited:returnvisit(node)mark node as visitedfor each adjacent node of node:DFS(adjacent node)```在DFS的遍历过程中,需要一个visited数组用于记录节点是否被访问过,避免重复访问。

DFS的时间复杂度为O(V+E),其中V为节点数,E为边数。

DFS的应用场景包括图的连通性判断、拓扑排序等。

例如,在社交网络中,可以使用DFS遍历用户之间的关系,找出两个用户之间的最短路径。

三、BFS的遍历方法BFS是一种层次遍历的方法,其基本原理是从图中的一个节点开始,先访问其所有的邻居节点,然后再依次访问邻居节点的邻居节点,直到所有节点都被访问过为止。

BFS的算法实现可以使用队列。

下面是使用队列实现BFS的伪代码:```function BFS(start_node):create an empty queueenqueue start_node into the queuemark start_node as visitedwhile the queue is not empty:current_node = dequeue from the queuevisit(current_node)for each adjacent node of current_node:if adjacent node is not visited:mark adjacent node as visitedenqueue adjacent node into the queue```在BFS的遍历过程中,同样需要一个visited数组用于记录节点是否被访问过。

广度优先算法和深度优先算法

广度优先算法和深度优先算法

广度优先算法和深度优先算法
广度优先算法和深度优先算法是最常用的两种图遍历算法,它们都能
够遍历整个图的节点,但在具体应用场景中选择哪种算法需要根据实
际需求来判断。

广度优先算法(BFS)将当前节点的所有邻居节点都遍历一遍后再遍历下一层,可以确保找到最短路径。

具体实现方式是使用一个队列来存
储被访问过但还未被遍历过的节点,同一层的节点都在队列中,不同
层的节点通过队列的先进先出特性被访问。

BFS遍历图通常需要记录
每个节点是否被访问过,以防止重复遍历。

深度优先算法(DFS)是一种递归算法,从某一节点出发一直向下遍
历到底(即遍历到一个叶子节点),然后返回到上一层节点继续遍历,直到遍历完整个图。

DFS相较于BFS具有更好的空间复杂度,但不能
保证找到最短路径。

DFS遍历图时通常需要记录每个节点是否被访问过,并保证不重复访问。

广度优先算法和深度优先算法在选择上需要根据具体算法应用需求。

如果需要找到最短路径,则选择广度优先算法,如果需要搜索所有可
能路径,则选择深度优先算法。

例如,在迷宫的寻找最短路径场景中,BFS可以从迷宫入口出发,按照层级一层一层的向外扩展搜索,最终
一定能够找到终点,但会消耗较大的空间;而DFS则可以搜索所有可能的路径,但不能确保找到最短路径。

综上所述,广度优先算法和深度优先算法都各有优缺点,在选择上需要根据实际应用场景判断。

浅析深度优先和广度优先遍历实现过程、区别及使用场景

浅析深度优先和广度优先遍历实现过程、区别及使用场景

浅析深度优先和⼴度优先遍历实现过程、区别及使⽤场景⼀、什么是深度/⼴度优先遍历? 深度优先遍历简称DFS(Depth First Search),⼴度优先遍历简称BFS(Breadth First Search),它们是遍历图当中所有顶点的两种⽅式。

这两种遍历⽅式有什么不同呢?我们来举个栗⼦: 我们来到⼀个游乐场,游乐场⾥有11个景点。

我们从景点0开始,要玩遍游乐场的所有景点,可以有什么样的游玩次序呢?1、深度优先遍历 第⼀种是⼀头扎到底的玩法。

我们选择⼀条⽀路,尽可能不断地深⼊,如果遇到死路就往回退,回退过程中如果遇到没探索过的⽀路,就进⼊该⽀路继续深⼊。

在图中,我们⾸先选择景点1的这条路,继续深⼊到景点7、景点8,终于发现⾛不动了: 于是,我们退回到景点7,然后探索景点10,⼜⾛到了死胡同。

于是,退回到景点1,探索景点9: 按照这个思路,我们再退回到景点0,后续依次探索景点2、3、5、4、发现相邻的都玩过了,再回退到3,再接着玩6,终于玩遍了整个游乐场: 具体次序如下图,景点旁边的数字代表探索次序。

当然还可以有别的排法。

像这样先深⼊探索,⾛到头再回退寻找其他出路的遍历⽅式,就叫做深度优先遍历(DFS)。

这⽅式看起来很像⼆叉树的前序遍历。

没错,其实⼆叉树的前序、中序、后序遍历,本质上也可以认为是深度优先遍历。

2、⼴度优先遍历 除了像深度优先遍历这样⼀头扎到底的玩法以外,我们还有另⼀种玩法:⾸先把起点相邻的⼏个景点玩遍,然后去玩距离起点稍远⼀些(隔⼀层)的景点,然后再去玩距离起点更远⼀些(隔两层)的景点… 在图中,我们⾸先探索景点0的相邻景点1、2、3、4: 接着,我们探索与景点0相隔⼀层的景点7、9、5、6: 最后,我们探索与景点0相隔两层的景点8、10: 像这样⼀层⼀层由内⽽外的遍历⽅式,就叫做⼴度优先遍历(BFS)。

这⽅式看起来很像⼆叉树的层序遍历。

没错,其实⼆叉树的层序遍历,本质上也可以认为是⼴度优先遍历。

图的遍历算法实验报告

图的遍历算法实验报告

图的遍历算法实验报告
《图的遍历算法实验报告》
在计算机科学领域,图的遍历算法是一种重要的算法,它用于在图数据结构中
访问每个顶点和边。

图的遍历算法有两种常见的方法:深度优先搜索(DFS)
和广度优先搜索(BFS)。

在本实验中,我们将对这两种算法进行实验,并比较
它们的性能和应用场景。

首先,我们使用深度优先搜索算法对一个简单的无向图进行遍历。

通过实验结
果可以看出,DFS算法会首先访问一个顶点的所有邻居,然后再递归地访问每
个邻居的邻居,直到图中所有的顶点都被访问到。

这种算法在一些应用场景中
非常有效,比如寻找图中的连通分量或者寻找图中的环路。

接下来,我们使用广度优先搜索算法对同样的无向图进行遍历。

通过实验结果
可以看出,BFS算法会首先访问一个顶点的所有邻居,然后再按照距离递增的
顺序访问每个邻居的邻居。

这种算法在一些应用场景中也非常有效,比如寻找
图中的最短路径或者寻找图中的最小生成树。

通过对比实验结果,我们可以发现DFS和BFS算法各自的优势和劣势。

DFS算
法适合用于寻找图中的连通分量和环路,而BFS算法适合用于寻找最短路径和
最小生成树。

因此,在实际应用中,我们需要根据具体的需求来选择合适的算法。

总的来说,图的遍历算法是计算机科学中非常重要的算法之一,它在许多领域
都有着广泛的应用。

通过本次实验,我们对DFS和BFS算法有了更深入的了解,并且对它们的性能和应用场景有了更清晰的认识。

希望通过这篇实验报告,读
者们也能对图的遍历算法有更深入的理解和认识。

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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<iostream.h>
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<<vi<<" ";
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<g->n ;i++)
visited[i]=0;
visited[vi]=1;
cout<<vi<<" ";
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<<p->adjvex <<" ";
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"<<endl;
for(i=0;i<g->n;i++)
{
cout<<" ["<<i<<","<<g->adjlist [i].data <<"]=>";
p=g->adjlist [i].firstarc ;
while(p)
{
cout<<" ("<<p->adjvex <<","<<p->value <<" )->";
p=p->next ;
}
cout<<"NULL"<<endl;
}
}
//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)"<<endl;
cin>>g->n >>g->e ;
for(i=0;i<g->n ;i++)
{
cout<<"序号为"<<i<<" 的顶点信息: ";
cin>>g->adjlist [i].data ;
g->adjlist [i].firstarc =NULL;
}
for(i=0;i<g->e;i++)
{
cout<<"序号为"<<i<<"边=>";
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"<<endl;
return 1;
}
if(t<0||t>g->n )
{
cout<<"输入的节点不存在"<<endl;
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"<<endl;
int vi;
cin>>vi;
cout<<"遍历序列为: ";
BFS(g,vi);
cout<<endl;
int visited[maxvex];
for(int j=0;j<g->n ;j++)
visited[j]=0;
cout<<"请输入进行深度遍历的起始节点序号"<<endl;
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。

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