数据结构期末复习总结超详细1
数据结构期末考试复习总结,DOC

《数据结构》期末考试题型及分值(1)简答题6题*5分=30分简要回答要点(2)分析题6题*5分=30分给出结果(3)设计题1题*10分=10分设计思想及结果(4)编程题1题*10分=10分完整代码(5)综合题1题*20分=20分抽象数据类型的定义、表示、实现、算法分析{定义=功能(ADT)表示=存储结构体实现=算法(基本操作)算法分析=时间、空间复杂度}考试概念有:1.数据结构{一、线性表(栈-队-列-串-数组-广义表-逻辑结构-存储结构-运算结构)二、非线性表(集合-树-图)}2.抽象数据类型数据对象-数据关系-基本操作3.算法性质-要求(设计)-效率(度量)4.实例查找:高效查找算法排序:高效的排序算法分析题考试题目参考(1)1-2-3-4-5-6顺序建BBST(2)6-5-4-3-2-1顺序建BBST简答题实例设计题:(1)(2)数据结构试卷(一)三、计算题(每题6分,共24分)1. 在如下数组A 中链接存储了一个线性表,表头指针为A[0].next ,试写出该线性表。
A01234567dat a 60 50 78 90 34 40nex t3 5 7 2 04 1线性表为:(78,50,40,60,34,90)⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡0111010111101110101011102. 请画出下图的邻接矩阵和邻接表。
3. 已知一个图的顶点集V 和边集E 分别为:V={1,2,3,4,5,6,7}; E={(1,2)3,(1,3)5,(1,4)8,(2,5)10,(2,3)6,(3,4)15,(3,5)12,(3,6)9,(4,6)4,(4,7)20,(5,6)18,(6,7)25};用克鲁斯卡尔算法得到最小生成树,试写出在最小生成树中依次得到的各条边。
用克鲁斯卡尔算法得到的最小生成树为: (1,2)3,(4,6)4,(1,3)5,(1,4)8,(2,5)10,(4,7)20 4.画出向小根堆中加入数据4,2,5,8,3时,每加入一个数据后堆的变化。
数据结构期末复习汇总

数据结构期末复习汇总数据结构是计算机科学中十分重要的概念之一,它是指数据对象以及数据对象之间的关系、操作和操作规则的集合。
在计算机科学的学习中,掌握数据结构是至关重要的一步。
为了帮助大家复习期末考试,以下是一些数据结构的重要知识点的总结。
一、线性表线性表是最简单的一种数据结构,它是一种有序的数据元素集合。
线性表的特点是元素之间的关系是一对一的关系,每个元素都与它的前驱和后继相连接。
1.数组:数组是最常见的线性表结构,它由相同类型的数据元素组成,这些元素通过索引来访问。
2.链表:链表是另一种常见的线性表结构,它由节点组成,每个节点包含了数据以及一个指向下一个节点的指针。
二、栈和队列栈和队列是常用的线性结构,它们在操作上有一些限制。
1.栈:栈是一种具有后进先出(LIFO)特性的线性表。
栈中的元素只能在栈顶进行插入和删除操作。
2.队列:队列是一种具有先进先出(FIFO)特性的线性表。
队列中的元素只能在队尾进行插入操作,在队头进行删除操作。
三、树和二叉树树是一种非线性的数据结构,它由节点和边组成。
树的一个节点可以有多个子节点,但是每个节点只能有一个父节点。
1.二叉树:二叉树是一种特殊的树结构,每个节点最多只能有两个子节点。
2.二叉树:二叉树是一种特殊的二叉树,它满足左子树的所有节点的值都小于根节点的值,右子树的所有节点的值都大于根节点的值。
四、图图是一种非常重要的非线性结构,它由节点和边组成。
图的节点之间可以有多种不同的关系。
1.有向图:有向图是一种图结构,图的边有方向,从一个节点到另一个节点。
2.无向图:无向图是一种图结构,图的边没有方向。
五、排序和算法排序算法是对一组数据进行排序的算法,算法是找到目标元素在一组数据中的位置的算法。
1.冒泡排序:冒泡排序是一种交换排序算法,其核心思想是比较相邻的元素并进行交换,将最大(或最小)元素逐渐“冒泡”到数组的末尾。
2.快速排序:快速排序是一种分治排序算法,其核心思想是通过选择一个基准元素,将数组划分为两个子数组,其中一个子数组的所有元素都小于基准元素,另一个子数组的所有元素都大于基准元素,然后对两个子数组进行递归排序。
数据结构期末复习重点知识点总结

数据结构期末复习重点知识点总结一、数据结构概述数据结构是计算机科学中一门关于数据组织、存储和管理的学科。
它涉及到各种数据类型和它们之间的关系,以及对这些数据类型进行有效操作和处理的算法。
二、基本数据结构1. 数组- 数组是一种线性数据结构,用于存储相同类型的数据元素。
- 数组的特点是随机访问和连续存储。
- 数组的插入和删除操作需要移动其他元素,时间复杂度为O(n)。
2. 链表- 链表是一种线性数据结构,通过节点之间的指针链接来组织数据。
- 链表的特点是插入和删除操作简单,时间复杂度为O(1)。
- 链表分为单链表、双向链表和循环链表等不同类型。
3. 栈- 栈是一种具有后进先出(LIFO)特性的数据结构。
- 栈的操作主要包括压栈(Push)和弹栈(Pop)两个操作。
- 栈常用于表达式求值、递归算法的实现等场景。
4. 队列- 队列是一种具有先进先出(FIFO)特性的数据结构。
- 队列的操作主要包括入队(Enqueue)和出队(Dequeue)两个操作。
- 队列常用于实现缓冲区、消息队列等场景。
5. 树- 树是一种非线性的数据结构,由节点和边组成。
- 树的节点具有层级关系,由根节点、子节点和叶节点等组成。
- 常见的树结构有二叉树、红黑树、B树等。
6. 图- 图是一种非线性的数据结构,由节点和边组成。
- 图的节点之间可以有多对多的关系。
- 图的遍历方式有深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。
三、常见的数据结构算法1. 排序算法- 冒泡排序、插入排序、选择排序等简单但效率较低的排序算法。
- 快速排序、归并排序、堆排序等高效的排序算法。
- 基数排序、桶排序等适用于特定场景的排序算法。
2. 查找算法- 顺序查找、二分查找等常用的查找算法。
- 树结构相关的查找算法,如二叉搜索树、红黑树等。
- 哈希查找、索引查找等高效的查找算法。
3. 图算法- Dijkstra算法、Bellman-Ford算法等最短路径算法。
数据结构复习资料复习提纲知识要点归纳

数据结构复习资料复习提纲知识要点归纳数据结构复习资料:复习提纲知识要点归纳一、数据结构概述1. 数据结构的定义和作用2. 常见的数据结构类型3. 数据结构与算法的关系二、线性结构1. 数组的概念及其特点2. 链表的概念及其分类3. 栈的定义和基本操作4. 队列的定义和基本操作三、树结构1. 树的基本概念及定义2. 二叉树的性质和遍历方式3. 平衡二叉树的概念及应用4. 堆的定义和基本操作四、图结构1. 图的基本概念及表示方法2. 图的遍历算法:深度优先搜索和广度优先搜索3. 最短路径算法及其应用4. 最小生成树算法及其应用五、查找与排序1. 查找算法的分类及其特点2. 顺序查找和二分查找算法3. 哈希查找算法及其应用4. 常见的排序算法:冒泡排序、插入排序、选择排序、归并排序、快速排序六、高级数据结构1. 图的高级算法:拓扑排序和关键路径2. 并查集的定义和操作3. 线段树的概念及其应用4. Trie树的概念及其应用七、应用案例1. 使用数据结构解决实际问题的案例介绍2. 如何选择适合的数据结构和算法八、复杂度分析1. 时间复杂度和空间复杂度的定义2. 如何进行复杂度分析3. 常见算法的复杂度比较九、常见问题及解决方法1. 数据结构相关的常见问题解答2. 如何优化算法的性能十、总结与展望1. 数据结构学习的重要性和难点2. 对未来数据结构的发展趋势的展望以上是数据结构复习资料的复习提纲知识要点归纳。
希望能够帮助你进行复习和回顾,加深对数据结构的理解和掌握。
在学习过程中,要注重理论与实践相结合,多进行编程练习和实际应用,提高数据结构的实际运用能力。
祝你复习顺利,取得好成绩!。
数据结构期末复习总结

第1章绪论1.数据(Data) :是描述客观事物的数字、字符以及所有能输入到计算机中并能被计算机接受的各种符号集合的统称。
包括数值数据和非数值数据(字符串、图形、图像、音频、视频)。
2.数据元素(Data Element) :表示一个事物的一组数据称为一个数据元素(结点顶点、记录);数据元素是数据的基本单位。
3.数据项(Data Item):是数据元素中有独立含义的、不可分割的最小标识单位(字段、域、属性)。
一个数据元素可由若干个数据项组成。
4.数据对象(Data Object):是性质相同的数据元素的集合,是数据的一个子集。
如字符集合C ={A,B,C,…} 。
数据(Data) :是描述客观事物的数字、字符以及所有能输入到计算机中并能被计算机接受的各种符号集合的统称。
包括数值数据和非数值数据(字符串、图形、图像、音频、视频)。
数据元素(Data Element) :表示一个事物的一组数据称为一个数据元素(结点、顶点、记录);数据元素是数据的基本单位。
数据项(Data Item):是数据元素中有独立含义的、不可分割的最小标识单位(字段、域、属性)。
一个数据元素可由若干个数据项组成。
数据对象(Data Object):是性质相同的数据元素的集合,是数据的一个子集。
如字符集合C ={A,B,C,…} 。
●数据的逻辑结构指数据元素之间的逻辑关系,用一个数据元素的集合和定义在此集合上的若干关系来表示。
●四种逻辑结构:集合、线性结构、树型结构、图状结构。
●数据结构的形式定义是一个二元组:Data-Structure=(D,S)其中:D是数据元素的有限集,S是D上关系的有限集。
例1:设数据逻辑结构B=(K,R)K={k1, k2, …, k9}R={ <k1, k3>,<k1, k8>,<k2, k3>,<k2, k4>,<k2, k5>,<k3, k9>,<k5, k6>,<k8, k9>,<k9, k7>,<k4, k7>,<k4, k6>有时候关系图不唯一(一般是无向图)●数据结构在计算机内存中的存储包括数据元素的存储和元素之间的关系的表示。
数据结构期末概念总结

数据结构期末概念总结第一部分:基本概念和算法复杂度分析1. 数据结构的定义和分类2. 算法的定义和特性3. 算法复杂度分析的方法和技巧4. 时间复杂度和空间复杂度的计算和比较5. 最坏情况、平均情况和最好情况的复杂度分析6. Big-O符号和渐进记号法的使用和解读第二部分:线性数据结构1. 数组和链表的定义、特性和比较2. 栈和队列的定义、特性和应用3. 双向链表和循环链表的定义、特性和应用4. 线性数据结构的遍历和操作算法5. 线性数据结构的实现和优化技巧第三部分:树和二叉树1. 树的定义、特性和应用2. 二叉树的定义、特性和分类3. 二叉树的遍历算法(前序、中序、后序、层序)4. 二叉搜索树的定义、特性和操作算法5. 平衡二叉树和AVL树的定义、特性和操作算法6. 堆和二叉堆的定义、特性和应用第四部分:图1. 图的定义、特性和分类2. 图的表示方法(邻接矩阵、邻接表、哈希表)3. 图的遍历算法(深度优先搜索、广度优先搜索)4. 最短路径算法(Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法)5. 最小生成树算法(Prim算法、Kruskal算法)第五部分:高级数据结构1. 哈希表的定义、特性和应用2. 字典树的定义、特性和应用3. 线段树的定义、特性和应用4. 并查集的定义、特性和应用第六部分:高级算法思想1. 分治算法和递归思想2. 动态规划算法和状态转移方程3. 贪心算法和贪心选择策略4. 回溯算法和剪枝技巧在本篇文章中,我从基本概念和算法复杂度分析开始,系统地总结了数据结构课程的内容。
通过对线性数据结构(数组、链表、栈、队列)、树和二叉树、图、高级数据结构(哈希表、字典树、线段树、并查集)以及高级算法思想的介绍,读者们可以对数据结构的主要概念有一个全面的了解。
当然,数据结构不仅仅是掌握概念,更重要的是能够灵活运用这些概念解决实际问题。
因此,读者们在学习数据结构的过程中,一定要多做练习和实践,深入理解每种数据结构的应用场景和实现细节。
期末数据结构复习总结

数据结构第一章1、数据是描述客观事物的数和字符的集合2、数据项:是具有独立含义的数据最小单位,也称为字段或域3、数据对象:指性质相同的数据元数的集合,是数据的一个子集4、数据结构:指所有数据元素以及数据元素之间的关系5、数据的逻辑结构:由数据元素之间的逻辑关系构成6、数据的存储结构:数据元素及其关系在计算机存储器中的存储表示,称为物理结构逻辑结构的表达方式:1、图表表示:采用表格或图形直接描述数据的逻辑关系。
2、二元组表示:通用的数据逻辑结构表示方式:R={r},r={<010,021>,<021,027>,<027,029>}逻辑结构的类型:1、集合:指数据元素之间除了“同属于一个集合”的关系以外别无其他关系。
2、线性结构:一对一关系,只有一个前驱和一个后继元素。
3、树形结构:多对多关系,除了开始元素以外,都只有一个前驱和多个后继元素。
什么是算法:是问题求解步骤的描述,是指令的有限序列。
1、有穷性:执行有穷步后结束2、确定性:不能有二义性3、可行性:算法可以通过有限次的操作完成其功能,能够被重复地执行4、有输入:一个算法有0个或多个输入5、有输出:一个算法有一个或多个输出算法设计的目标:正确性(算法能正确执行)、可使用性(方便地使用)、可读性(算法易于理解)、健壮性(有好的容错性,不会异常中断或死机)、高效率与低存储量需求(算法的执行时间和存储空间)算法时间性分析方法:事后统计法(缺点:必须执行、存在很多因素掩盖算法本质)、事前估算法(仅考虑算法本身的效率高低、只依赖于问题的规模)第二章线性表:具有相同特性的数据元素的一个有限序列有序表:指线性表中的所有元素按递增或剃减方式有序排列顺序表:线性表的顺序存储结构简称为顺序表(下标从0开始),从逻辑上相邻的元素对应的物理存储位置也相邻,当进行插入或删除的操作时要平均移动半个表的元素,相当费时。
链表:线性表的链式存储结构称为链表,拥有唯一的标识头指针(head pointer),相应的指向开始结点(first pointer),指向尾结点的称为尾指针(tail pointer)。
数据结构复习要点(整理版)

数据结构复习要点(整理版)第一章数据结构概述基本概念与术语1.数据:数据是对客观事物的符号表示,在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并被计算机程序所处理的符号的总称。
2. 数据元素:数据元素是数据的基本单位,是数据这个集合中的个体,也称之为元素,结点,顶点记录。
(补充:一个数据元素可由若干个数据项组成。
数据项是数据的不可分割的最小单位。
)3.数据对象:数据对象是具有相同性质的数据元素的集合,是数据的一个子集。
(有时候也叫做属性。
)4.数据结构:数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。
(1)数据的逻辑结构:数据的逻辑结构是指数据元素之间存在的固有逻辑关系,常称为数据结构。
数据的逻辑结构是从数据元素之间存在的逻辑关系上描述数据与数据的存储无关,是独立于计算机的。
依据数据元素之间的关系,可以把数据的逻辑结构分成以下几种:1. 集合:数据中的数据元素之间除了“同属于一个集合“的关系以外,没有其他关系。
2. 线性结构:结构中的数据元素之间存在“一对一“的关系。
若结构为非空集合,则除了第一个元素之外,和最后一个元素之外,其他每个元素都只有一个直接前驱和一个直接后继。
3. 树形结构:结构中的数据元素之间存在“一对多“的关系。
若数据为非空集,则除了第一个元素(根)之外,其它每个数据元素都只有一个直接前驱,以及多个或零个直接后继。
4. 图状结构:结构中的数据元素存在“多对多”的关系。
若结构为非空集,折每个数据可有多个(或零个)直接后继。
(2)数据的存储结构:数据元素及其关系在计算机内的表示称为数据的存储结构。
想要计算机处理数据,就必须把数据的逻辑结构映射为数据的存储结构。
逻辑结构可以映射为以下两种存储结构:1. 顺序存储结构:把逻辑上相邻的数据元素存储在物理位置也相邻的存储单元中,借助元素在存储器中的相对位置来表示数据之间的逻辑关系。
2. 链式存储结构:借助指针表达数据元素之间的逻辑关系。
不要求逻辑上相邻的数据元素物理位置上也相邻。
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数据结构复习要点带答案算法的五大特性:(有零个或多个输入)、(有一个或多个输出)、(有穷性)、(确定性)、(可行性)。
算法指的是()。
A 对特定问题求解步骤的一种描述,是指令的有限序列;算法分析的目的是(分析算法的效率以求改进),算法分析的两个主要方面是(空间性能和时间性能)。
1.算法质量的标准:时间复杂度是测量一个算法优劣的重要标准。
时间复杂度的计算:设待处理问题的规模为n,若一个算法的时间复杂度为一个常数,则表示成数量级的形式为(Ο(1)),若为n*log25n,则表示成数量级的形式为(Ο(nlog2n))。
【分析】:用大O记号表示算法的时间复杂度,需要将低次幂去掉,将最高次幂的系数去掉。
2.数据、数据元素、数据项的关系:(数据元素)是数据的基本单位,在计算机程序中通常作为一个整体进行考虑和处理;(数据项)是数据的最小单位,(数据元素)是讨论数据结构时涉及的最小数据单位。
【分析】数据结构指的是数据元素以及数据元素之间的关系。
3.设有数据结构(D,R),其中D={1, 2, 3, 4, 5, 6},R={(1,2),(2,3),(2,4),(3,4),(3,5),(3,6),(4,5),(4,6)}。
试画出其逻辑结构图并指出属于何种结构。
【解答】其逻辑结构图如图1-3所示,它是一种图结构。
4.栈的特性:栈是限定仅在表尾进行插入和删除操作的线性表,允许插入和删除的一段叫做栈顶,另一端叫做栈底,不含任何数据元素的栈叫做空栈。
(栈)可作为实现递归函数调用的一种数据结构。
【分析】递归函数的调用和返回正好符合后进先出性。
栈的特点是先进后出,即:进去的早,出来的晚!54321进栈,5在栈底,1在栈顶!出一次栈,则栈顶的1先出来,2成为新的栈顶。
ABCD入栈,D成为新的栈顶。
全部出栈:D C B A 2 3 4 5综上,所有元素退栈顺序为:1 D C B A 2 3 4 55.入栈:template<class T>V oid SeqStack::Push(T x){if ( top==StackSize-1) throw “上溢”;top++;data[top]=x;}6.出栈的指针的操作:template<class T>T SeqStack::Pop(){if ( top== -1) throw “下溢”;x=data[top--];return x;}顺序栈基本操作时间复杂度为O(1).设顺序栈S中有2n个元素,从栈顶到栈底的元素依次为a2n,a2n-1,…,a1,要求通过一个循环队列重新排列栈中元素,使得从栈顶到栈底的元素依次为a2n,a2n-2,…,a2,a2n-1,a2n-3,…,a1,请设计算法实现该操作,要求空间复杂度和时间复杂度均为O(n)。
【解答】操作步骤为:①将所有元素出栈并入队;②依次将队列元素出队,如果是偶数结点,则再入队,如果是奇数结点,则入栈;③将奇数结点出栈并入队;④将偶数结点出队并入栈;⑤将所有元素出栈并入队;⑥将所有元素出队并入栈即为所求。
7.循环队列队空队满的判断条件:①在添加元素前,队列头指针等于队列尾指针,则队列为空;②在添加元素前,队列头指针!= 队列尾指针,但是当想要添加时,将队列尾指针加1试试,与队列头指针相等了,则队列满。
此处是指,(队列尾指针+ 1 == 队列头指针)这样的判断出队:入队指针的操作:若一个栈的输入序列是1,2,3,…,n,输出序列的第一个元素是n,则第i个输出元素是(n-i+1 )8.对称矩阵地址的计算:设有三对角矩阵An×n(行、列下标均从0开始),将其三条对角线上的元素逐行存于数组B[3n-2]中,使得B[k]=aij求:⑴用i, j表示k的下标变换公式;⑵用k表示i, j的下标变换公式。
【解答】⑴要求i, j表示k的下标变换公式,就是要求在k之前已经存储了多少个非零元素,这些非零元素的个数就是k的值。
元素aij求所在的行为i,列为j,则在其前面的非零元素的个数是;k=2 + 3(i-1)+( j -i + 1)= 2i+ j。
⑵因为k和i, j之间是一一对应的关系,k+1是当前非零元素的个数,整除即为其所在行号,取余表示当前行中第几个非零元素,加上前面零元素所在列数就是当前列号,即1一个n×n的对称矩阵,按行优先或列优先进行压缩存储,则其存储容量为(n(n+1)/2 )2设n行n列的下三角矩阵A(行列下标均从1开始)已压缩到一维数组S[1]~S[n(n+1)/2]中,若按行优先存储,则A[i][j]在数组S中的存储位置是(i×(i-1)/2+j )。
一个稀疏矩阵如图4-4所示,写出对应的三元组顺序表和十字链表存储表示对应的三元组顺序表如图4-5所示,十字链表如图4-6所示已知两个n×n的对称矩阵按压缩存储方法存储在已维数组A和B中,编写算法计算对称矩阵的乘积。
【解答】对称矩阵采用压缩存储,乘积矩阵也采用压缩存储。
注意矩阵元素的表示方法9.二叉链表:一棵二叉树的第i(i≥1)层最多有(2i-1 )个结点;一棵有n(n>0)个结点的满二叉树共有((n+1)/2 )个叶子结点和((n-1)/2 )个非终端结点。
设满二叉树中叶子结点的个数为n0,度为2的结点个数为n2,由于满二叉树中不存在度为1的结点,所以n=n0+n2;由二叉树的性质n0=n2+1,得n0=(n+1)/2,n2=(n-1)/2。
---深度为k的二叉树中,所含叶子的个数最多为(2k-1);设高度为h的二叉树上只有度为0和度为2的结点,该二叉树的结点数可能达到的最大值是(2h -1),最小值是(2h-1)10.树转换成二叉树的特点:树是n个结点的有限集合或者由m个不相交的子树组成二叉树是n个结点的有限集合或者一个结点和2个左右子树二叉树组成深度为k的完全二叉树至少有(2k-1 )个结点,至多有(2k -1 )个结点,具有n个结点的完全二叉树按层序从1开始编号,则编号最小的叶子的序号是(2k-2+1)。
11.二叉树的遍历方法:前序遍历:+A*BC(A+B*C)中序遍历:A+B*C后序遍历:ABC*+某二叉树的前序遍历序列是ABCDEFG,中序遍历序列是CBDAFGE,则其后序遍历序列是(CDBGFEA )。
【分析】根据前序遍历序列和后序遍历序列将该二叉树构造出来12.1.证明:对任一满二叉树,其分枝数B=2(n0-1) 。
(其中,n0为终端结点数)【解答】因为在满二叉树中没有度为1的结点,所以有:n=n0+n2设B为树中分枝数,则n=B+1所以B=n0 +n2-1再由二叉树性质:n0=n2+1代入上式有:B=n0+n0-1-1=2(n0-1)2.已知二叉树的中序和后序序列分别为CBEDAFIGH和CEDBIFHGA,试构造该二叉树。
【解答】二叉树的构造过程如图5-12 所示。
13.哈夫曼树的构造,对给定的一组权值W=(5,2,9,11,8,3,7),试构造相应的哈夫曼树,并计算它的带权路径长度。
【解答】构造的哈夫曼树如图5-13所示树的带权路径长度WPL为:WPL=2×4+3×4+5×3+7×3+8×3+9×2+11×2=12014.哈夫曼树的特点:它是带权路径长度WPL最小的二叉树!15.哈夫曼编码,前缀编码,最小生成树:一个有 n 个结点的连通图的生成树是原图的极小连通子图,且包含原图中的所有 n 个结点,并且有保持图联通的最少的边。
Prim算法:求最小生成树的谱里姆算法#include <iostream>using namespace std;const int n=6;const int e=10;class edgeset{public :int front;int end;int weight;};class tree{public :int s[n+1][n+1]; edgeset ct[n+1];void prim(tree &t){int i,j,k,min,t1,m,w;for(i=1;i<n;i++){t.ct[i].front=1;t.ct[i].end=i+1;t.ct[i].weight=t.s[1][i+1];}for(k=2;k<=n;k++) {min=32767;m=k-1;for(j=k-1;j<n;j++)if(t.ct[j].weight<min) {min=t.ct[j].weight;m=j;}edgeset temp=t.ct[k-1]; t.ct[k-1]=t.ct[m];t.ct[m]=temp;j=t.ct[k-1].end;for(i=k;i<n;i++){t1=t.ct[i].end;w=t.s[j][t1];if(w<t.ct[i].weight){t.ct[i].weight=w;t.ct[i].front=j;}}}}};void main (){int j,w;tree t;for(int i=1;i<=n;i++)for(int j=1;j<=n;j++)if(i==j)t.s[i][j]=0;else t.s[i][j]=32767;for(int k=1;k<=e;k++){cout<<"输入一条边及边上的权值";cin>>i>>j>>w;cout<<endl;t.s[i][j]=w;t.s[j][i]=w;}t.prim(t);for(i=1;i<n;i++){cout<<t.ct[i].front<<" "<<t.ct[i].end<<" "<<t.ct[i].weight<<endl;}}克鲁斯卡尔算法:#include <stdio.h>#include<iostream>#define MAXEDGE 30 /*MAXEDGE为最大的边数*/struct edges /*边集类型,存储一条边的起始顶点bv、终止顶点tv和权w*/ {int bv,tv,w;};typedef struct edges edgeset[MAXEDGE];int seeks(int set[],int v){int i=v;while (set[i]>0) i=set[i];return(i);}kruskal(edgeset ge,int n,int e)/*ge表示的图是按权值从小到大排列的*/{int set[MAXEDGE],v1,v2,i,j;for (i=1;i<=n;i++)set[i]=0; /*给set中的每个元素赋初值*/i=1; /*i表示待获取的生成树中的边数,初值为1*/j=1; /*j表示ge中的下标,初值为1*/while (j<n && i<=e) /*按边权递增顺序,逐边检查该边是否应加入到生成树中*/ {v1=seeks(set,ge[i].bv); /*确定顶点v所在的连通集*/v2=seeks(set,ge[i].tv);if (v1!=v2) /*当v1,v2不在同一顶点集合,确定该边应当选入生成树*/{printf("(%d,%d)\n",ge[i].bv,ge[i].tv);//cout<< <<endl;set[v1]=v2;j++;}i++;}}void main(){int n=7,e=10;edgeset mx;mx[1].bv=4;mx[1].tv=6;mx[1].w=30;mx[2].bv=2;mx[2].tv=5;mx[2].w=40;mx[3].bv=4;mx[3].tv=7;mx[3].w=42;mx[4].bv=3;mx[4].tv=7;mx[4].w=45;mx[5].bv=1;mx[5].tv=2;mx[5].w=50;mx[6].bv=4;mx[6].tv=5;mx[6].w=50;mx[7].bv=3;mx[7].tv=4;mx[7].w=52;mx[8].bv=1;mx[8].tv=3;mx[8].w=60;mx[9].bv=2;mx[9].tv=4;mx[9].w=65;mx[10].bv=5;mx[10].tv=6;mx[10].w=70;printf("最小生成树边集:\n ");kruskal(mx,n,e);}16.邻接矩阵、邻接表:1图的存储结构主要有两种,分别是(邻接矩阵)和(邻接表)。