图的遍历数据结构实验研究报告
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。
数据结构实验报告图的遍历讲解
数据结构实验报告图的遍历讲解一、引言在数据结构实验中，图的遍历是一个重要的主题。
图是由顶点集合和边集合组成的一种数据结构，常用于描述网络、社交关系等复杂关系。
图的遍历是指按照一定的规则，挨次访问图中的所有顶点，以及与之相关联的边的过程。
本文将详细讲解图的遍历算法及其应用。
二、图的遍历算法1. 深度优先搜索（DFS）深度优先搜索是一种常用的图遍历算法，其基本思想是从一个顶点出发，沿着一条路径向来向下访问，直到无法继续为止，然后回溯到前一个顶点，再选择此外一条路径继续访问。
具体步骤如下：（1）选择一个起始顶点v，将其标记为已访问。
（2）从v出发，选择一个未被访问的邻接顶点w，将w标记为已访问，并将w入栈。
（3）如果不存在未被访问的邻接顶点，则出栈一个顶点，继续访问其它未被访问的邻接顶点。
（4）重复步骤（2）和（3），直到栈为空。
2. 广度优先搜索（BFS）广度优先搜索是另一种常用的图遍历算法，其基本思想是从一个顶点出发，挨次访问其所有邻接顶点，然后再挨次访问邻接顶点的邻接顶点，以此类推，直到访问完所有顶点。
具体步骤如下：（1）选择一个起始顶点v，将其标记为已访问，并将v入队。
（2）从队首取出一个顶点w，访问w的所有未被访问的邻接顶点，并将这些顶点标记为已访问，并将它们入队。
（3）重复步骤（2），直到队列为空。
三、图的遍历应用图的遍历算法在实际应用中有广泛的应用，下面介绍两个典型的应用场景。
1. 连通分量连通分量是指图中的一个子图，其中的任意两个顶点都是连通的，即存在一条路径可以从一个顶点到达另一个顶点。
图的遍历算法可以用来求解连通分量的个数及其具体的顶点集合。
具体步骤如下：（1）对图中的每一个顶点进行遍历，如果该顶点未被访问，则从该顶点开始进行深度优先搜索或者广度优先搜索，将访问到的顶点标记为已访问。
（2）重复步骤（1），直到所有顶点都被访问。
2. 最短路径最短路径是指图中两个顶点之间的最短路径，可以用图的遍历算法来求解。
图的深度优先遍历实验报告
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 10typedef 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 20typedef int Boolean;#define MAX_VERTEX_NUM 20#define MAXNAME 10typedef 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;ALGraph G;Boolean visited[MAX];int degree[MAX_VERTEX_NUM];//定义一个数组求每一个顶点的总度数（无向图）或出度（有向图）。
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。
图的遍历操作实验报告
-实验三、图的遍历操作一、目的掌握有向图和无向图的概念；掌握邻接矩阵和邻接链表建立图的存储构造；掌握DFS及BFS对图的遍历操作；了解图构造在人工智能、工程等领域的广泛应用。
二、要求采用邻接矩阵和邻接链表作为图的存储构造，完成有向图和无向图的DFS 和BFS操作。
三、DFS和BFS 的根本思想深度优先搜索法DFS的根本思想：从图G中*个顶点Vo出发，首先访问Vo，然后选择一个与Vo相邻且没被访问过的顶点Vi访问，再从Vi出发选择一个与Vi相邻且没被访问过的顶点Vj访问，……依次继续。
如果当前被访问过的顶点的所有邻接顶点都已被访问，则回退到已被访问的顶点序列中最后一个拥有未被访问的相邻顶点的顶点W，从W出发按同样方法向前遍历。
直到图中所有的顶点都被访问。
广度优先算法BFS的根本思想：从图G中*个顶点Vo出发，首先访问Vo，然后访问与Vo相邻的所有未被访问过的顶点V1，V2，……，Vt；再依次访问与V1，V2，……，Vt相邻的起且未被访问过的的所有顶点。
如此继续，直到访问完图中的所有顶点。
四、例如程序1．邻接矩阵作为存储构造的程序例如#include"stdio.h"#include"stdlib.h"#define Ma*Verte*Num 100 //定义最大顶点数typedef struct{char ve*s[Ma*Verte*Num]; //顶点表int edges[Ma*Verte*Num][Ma*Verte*Num]; //邻接矩阵，可看作边表int n,e; //图中的顶点数n和边数e}MGraph; //用邻接矩阵表示的图的类型//=========建立邻接矩阵=======void CreatMGraph(MGraph *G){int i,j,k;char a;printf("Input Verte*Num(n) and EdgesNum(e): ");scanf("%d,%d",&G->n,&G->e); //输入顶点数和边数scanf("%c",&a);printf("Input Verte* string:");for(i=0;i<G->n;i++){scanf("%c",&a);G->ve*s[i]=a; //读入顶点信息，建立顶点表}for(i=0;i<G->n;i++)for(j=0;j<G->n;j++)G->edges[i][j]=0; //初始化邻接矩阵printf("Input edges,Creat Adjacency Matri*\n");for(k=0;k<G->e;k++) { //读入e条边，建立邻接矩阵 scanf("%d%d",&i,&j); //输入边〔Vi，Vj〕的顶点序号G->edges[i][j]=1;G->edges[j][i]=1; //假设为无向图，矩阵为对称矩阵；假设建立有向图，去掉该条语句}}//=========定义标志向量，为全局变量=======typedef enum{FALSE,TRUE} Boolean;Boolean visited[Ma*Verte*Num];//========DFS：深度优先遍历的递归算法======void DFSM(MGraph *G,int i){ //以Vi为出发点对邻接矩阵表示的图G进展DFS搜索，邻接矩阵是0，1矩阵 int j;printf("%c",G->ve*s[i]); //访问顶点Vivisited[i]=TRUE; //置已访问标志for(j=0;j<G->n;j++) //依次搜索Vi的邻接点if(G->edges[i][j]==1 && ! visited[j])DFSM(G,j); //〔Vi，Vj〕∈E，且Vj未访问过，故Vj为新出发点}void DFS(MGraph *G){int i;for(i=0;i<G->n;i++)visited[i]=FALSE; //标志向量初始化for(i=0;i<G->n;i++)if(!visited[i]) //Vi未访问过DFSM(G,i); //以Vi为源点开场DFS搜索}//===========BFS：广度优先遍历=======void BFS(MGraph *G,int k){ //以Vk为源点对用邻接矩阵表示的图G进展广度优先搜索 int i,j,f=0,r=0;int cq[Ma*Verte*Num]; //定义队列for(i=0;i<G->n;i++)visited[i]=FALSE; //标志向量初始化for(i=0;i<G->n;i++)cq[i]=-1; //队列初始化printf("%c",G->ve*s[k]); //访问源点Vkvisited[k]=TRUE;cq[r]=k; //Vk已访问，将其入队。
数据结构图的实验报告
数据结构图的实验报告数据结构图的实验报告引言：数据结构图是计算机科学中重要的概念之一。
它是一种用图形表示数据元素之间关系的数据结构，广泛应用于算法设计、程序开发和系统优化等领域。
本实验报告旨在介绍数据结构图的基本原理、实验过程和结果分析。
一、实验目的本次实验的主要目的是掌握数据结构图的基本概念和操作方法，以及通过实验验证其在解决实际问题中的有效性。
具体而言，我们将通过构建一个社交网络关系图，实现对用户关系的管理和分析。
二、实验方法1. 确定数据结构在本次实验中，我们选择了无向图作为数据结构图的基础。
无向图由顶点集和边集组成，每条边连接两个顶点，且没有方向性。
2. 数据输入为了模拟真实的社交网络，我们首先需要输入一组用户的基本信息，如姓名、年龄、性别等。
然后，根据用户之间的关系建立边，表示用户之间的交流和联系。
3. 数据操作基于构建好的数据结构图，我们可以进行多种操作，如添加用户、删除用户、查询用户关系等。
这些操作将通过图的遍历、搜索和排序等算法实现。
三、实验过程1. 数据输入我们首先创建一个空的无向图，并通过用户输入的方式逐步添加用户和用户关系。
例如，我们可以输入用户A和用户B的姓名、年龄和性别，并建立一条边连接这两个用户。
2. 数据操作在构建好数据结构图后，我们可以进行多种操作。
例如，我们可以通过深度优先搜索算法遍历整个图，查找与某个用户具有特定关系的用户。
我们也可以通过广度优先搜索算法计算某个用户的社交网络影响力，即与该用户直接或间接相连的其他用户数量。
3. 结果分析通过实验，我们可以观察到数据结构图在管理和分析用户关系方面的优势。
它能够快速地找到用户之间的关系，帮助我们了解用户的社交网络结构和影响力。
同时，数据结构图也为我们提供了一种可视化的方式来展示用户之间的关系，使得分析更加直观和易于理解。
四、实验结果通过实验，我们成功构建了一个社交网络关系图，并实现了多种数据操作。
我们可以根据用户的姓名、年龄和性别等信息进行查询，也可以根据用户之间的关系进行遍历和排序。
图的遍历的实验报告
图的遍历的实验报告图的遍历的实验报告一、引言图是一种常见的数据结构，它由一组节点和连接这些节点的边组成。
图的遍历是指从图中的某个节点出发，按照一定的规则依次访问图中的所有节点。
图的遍历在许多实际问题中都有广泛的应用，例如社交网络分析、路线规划等。
本实验旨在通过实际操作，深入理解图的遍历算法的原理和应用。
二、实验目的1. 掌握图的遍历算法的基本原理；2. 实现图的深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）算法；3. 比较并分析DFS和BFS算法的时间复杂度和空间复杂度。
三、实验过程1. 实验环境本实验使用Python编程语言进行实验，使用了networkx库来构建和操作图。
2. 实验步骤（1）首先，我们使用networkx库创建一个包含10个节点的无向图，并添加边以建立节点之间的连接关系。
（2）接下来，我们实现深度优先搜索算法。
深度优先搜索从起始节点开始，依次访问与当前节点相邻的未访问过的节点，直到遍历完所有节点或无法继续访问为止。
（3）然后，我们实现广度优先搜索算法。
广度优先搜索从起始节点开始，先访问与当前节点相邻的所有未访问过的节点，然后再访问这些节点的相邻节点，依此类推，直到遍历完所有节点或无法继续访问为止。
（4）最后，我们比较并分析DFS和BFS算法的时间复杂度和空间复杂度。
四、实验结果经过实验，我们得到了如下结果：（1）DFS算法的时间复杂度为O(V+E)，空间复杂度为O(V)。
（2）BFS算法的时间复杂度为O(V+E)，空间复杂度为O(V)。
其中，V表示图中的节点数，E表示图中的边数。
五、实验分析通过对DFS和BFS算法的实验结果进行分析，我们可以得出以下结论：（1）DFS算法和BFS算法的时间复杂度都是线性的，与图中的节点数和边数呈正比关系。
（2）DFS算法和BFS算法的空间复杂度也都是线性的，与图中的节点数呈正比关系。
但是，DFS算法的空间复杂度比BFS算法小，因为DFS算法只需要保存当前路径上的节点，而BFS算法需要保存所有已访问过的节点。
数据结构实验报告
数据结构实验报告一、实验目的数据结构是计算机科学中重要的基础课程，通过本次实验，旨在深入理解和掌握常见数据结构的基本概念、操作方法以及在实际问题中的应用。
具体目的包括：1、熟练掌握线性表（如顺序表、链表）的基本操作，如插入、删除、查找等。
2、理解栈和队列的特性，并能够实现其基本操作。
3、掌握树（二叉树、二叉搜索树）的遍历算法和基本操作。
4、学会使用图的数据结构，并实现图的遍历和相关算法。
二、实验环境本次实验使用的编程环境为具体编程环境名称，编程语言为具体编程语言名称。
三、实验内容及步骤（一）线性表的实现与操作1、顺序表的实现定义顺序表的数据结构，包括数组和表的长度等。
实现顺序表的初始化、插入、删除和查找操作。
2、链表的实现定义链表的节点结构，包含数据域和指针域。
实现链表的创建、插入、删除和查找操作。
（二）栈和队列的实现1、栈的实现使用数组或链表实现栈的数据结构。
实现栈的入栈、出栈和栈顶元素获取操作。
2、队列的实现采用循环队列的方式实现队列的数据结构。
完成队列的入队、出队和队头队尾元素获取操作。
（三）树的实现与遍历1、二叉树的创建以递归或迭代的方式创建二叉树。
2、二叉树的遍历实现前序遍历、中序遍历和后序遍历算法。
3、二叉搜索树的操作实现二叉搜索树的插入、删除和查找操作。
（四）图的实现与遍历1、图的表示使用邻接矩阵或邻接表来表示图的数据结构。
2、图的遍历实现深度优先遍历和广度优先遍历算法。
四、实验结果与分析（一）线性表1、顺序表插入操作在表尾进行时效率较高，在表头或中间位置插入时需要移动大量元素，时间复杂度较高。
删除操作同理，在表尾删除效率高，在表头或中间删除需要移动元素。
2、链表插入和删除操作只需修改指针，时间复杂度较低，但查找操作需要遍历链表，效率相对较低。
（二）栈和队列1、栈栈的特点是先进后出，适用于函数调用、表达式求值等场景。
入栈和出栈操作的时间复杂度均为 O(1)。
2、队列队列的特点是先进先出，常用于排队、任务调度等场景。
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南昌航空大学实验报告课程名称：数据结构实验名称：实验八图地遍历班级：学生姓名：学号：指导教师评定：签名:题目：假设无向图采用邻接表结构表示.编程分别实现图地深度优先搜索算法和广度优先搜索算法.一、需求分析1.用户可以根据自己地需求分别输入任意地一个有向图（可以是非连通图也可以是连通图）.2.通过用广度优先遍历和深度优先遍历已有地图，并输出.3.并且以邻接表地形式输出该已有地图.4.程序执行地命令包括：（1）输入图地结点和弧构造图（2）输出图（2）广度优先遍历图（3）深度优先遍历图二、概要设计⒈为实现上述算法，需要链表地抽象数据类型：ADT Graph {数据对象V：V是具有相同特征地数据元素地集合，称为顶点集.数据关系R：R={VR}VR={<v,w>|v,w∈V且P（v,w），<v,w>表示从x到w地弧，谓词P（v,w）定义了弧<v,w>地意义或信息 }b5E2R。
基本操作P:Creatgraph(&G,V,VR)初始条件：V是图地顶点集，VR是图中弧地集合.操作结果：按V和VR地定义构造图G.destroygraph(&G)初始条件：图G存在.操作结果：销毁图G.displaygraph（G）初始条件：图G存在.操作结果：显示图G.locatevex(G,u)初始条件：图G存在，u和G中地顶点有相同地特征.操作结果：若G中存在顶点u，则返回该顶点在图中位置，否则返回其他信息.getvex(G,v)初始条件：图G存在，v是G中地某个顶点.操作结果：返回v地值.DFStraverse (G)初始条件：图G存在.操作结果：对图进行深度优先遍历.在遍历过程中对每个顶点访问一次.BFStraverse (&S,e)初始条件：图G存在.操作结果：对图进行广度优先遍历.在遍历过程中对每个顶点访问一次.}ADT Graph2. 本程序有三个模块：⑴主程序模块main(){初始化；{接受命令；显示结果；｝｝⑵创建图地模块：主要建立一个图；⑶广度优先遍历和深度优先遍历模块：输出这两种遍历地结果；(4)输出图模块：显示已创建地图.三、详细设计⒈元素类型，结点类型struct arcnode{ int adjvex; /*该弧所指向地顶点地位置*/int info;struct arcnode *nextarc; /*指向下一条弧地指针*/};struct vexnode{ int data; /*顶点地信息*/struct arcnode *firstarc; /*指向第一条依附该顶点地弧地指针*/};struct graph{ struct vexnode *vexpex;int vexnum,arcnum; /*图地当前地顶点数和弧数*/}；/*定义队列*/struct queue{int *elem;int front;int rear;};/*全局变量*/int n; /*图地顶点数*/int visit[100]; /*标志数组*/struct queue Q;2.对抽象数据类型中地部分基本操作地伪码算法如下：/*创建一个空队列*/struct queue initqueue(){ struct queue q;q.elem=(int *)malloc(maxsize*sizeof(int)); if(!q.elem) exit(0);q.front=q.rear=0;return q;}/*入队列*/struct queue enqueue(struct queue q,int v ) { if((q.rear+1)%maxsize==q.front)printf("the queue is full！！！\n");else{ q.elem[q.rear]=v;q.rear=(q.rear+1)%maxsize;}return q;}/*出队列*/int dequeue(struct queue q){ int cur;if(q.rear==q.front){ printf("the queue is null!!\n");exit(0);}else{ cur=q.elem[q.front];q.front=(q.front+1)%maxsize;return cur;}}/*判断队列是否为空*/int emptyqueue(struct queue q){ if(q.front==q.rear)return 1;elsereturn 0;}/*创建有向图*/struct graph creatgraph(){ int e,i,s,d;int a;struct graph g;struct arcnode *p;printf("the number of vex(n) and arc(e):");scanf("%d%d",&n,&e);g.vexnum=n;g.arcnum=e;for(i=0;i<g.vexnum;i++){ printf("di %d vex's information:",i);scanf("%d",&a);g.vexpex[i].data=a;g.vexpex[i].firstarc=NULL;}for(i=0;i<g.arcnum;i++){ printf("di %d arc's start,end:",i+1);scanf("%d%d",&s,&d);p=(struct arcnode *)malloc(sizeof(struct arcnode));p1Ean。
p->adjvex=d;p->info=g.vexpex[d].data;p->nextarc=g.vexpex[s].firstarc;g.vexpex[s].firstarc=p;}return g;}/*显示有向图*/void displaygraph(struct graph g,int n){ int i;struct arcnode *p;printf("diaplay the graph;\n");for(i=0;i<n;i++){ printf(" [%d,%d]->",i,g.vexpex[i].data);p=g.vexpex[i].firstarc;while(p!=NULL){ printf("(%d,%d)->",p->adjvex,p->info);p=p->nextarc;}printf("^\n");}}/*连通图广度优先遍历*/void BFSsearch(struct graph g,int v) { int i;struct arcnode *p;Q=initqueue();printf("%5d",g.vexpex[v].data);enqueue(Q,v); visit[v]=TURE;while(!emptyqueue(Q)){ i=dequeue(Q);p=g.vexpex[i].firstarc;while(p!=NULL){ enqueue(Q,p->adjvex);if(visit[p->adjvex]==FALSE) {printf("%5d",p->info); visit[p->adjvex]=TURE; }p=p->nextarc;}}}/*非连通图广度优先遍历*/void BFS(struct graph g){ int i;for(i=0;i<g.vexnum;i++)visit[i]=FALSE;for(i=0;i<g.vexnum;i++)if(visit[i]==FALSE)BFSsearch(g,i);printf("\n\n");}/*连通图深度优先遍历*/void DFSsearch(struct graph g,int v){ struct arcnode *p;printf("%5d",g.vexpex[v].data); visit[v]=TURE;p=g.vexpex[v].firstarc;while(p!=NULL){ if(!visit[p->adjvex]) DFSsearch(g,p->adjvex); p=p->nextarc;}}/*非连通图深度优先遍历*/void DFS(struct graph g){ int i;for(i=0;i<g.vexnum;i++)visit[i]=FALSE;for(i=0;i<g.vexnum;i++)if(visit[i]==FALSE)DFSsearch(g,i);printf("\n\n");}3.主函数和其他函数地伪码算法int main(void){ struct graph g;int i;g=creatgraph();displaygraph(g,n);printf("BFS result:\n");BFS(g);printf("DFS result:\n");DFS(g);getch();return 1;}4 函数调用关系maincreatgraphdisplaygraphBFSDFSBFSsearchDFSsearchinitqueuedequeueenqueue四、调试分析⒈本来想将图地顶点元素地类型定义为字符型地，但是在运行地时候发现在输入顶点数和弧数后，总是会在有字符没有输入就直接运行下一个语句了，改变了很多地方法，最后只有将顶点地类型定义为才解决了上述地问题.DXDiT。
⒉在写程序地时候，开始creatgraph函数地部分代码为for(i=0;i<g.vexnum;i++){ printf("di %d vex's information:",i);scanf("%d",&a);g.vexpex[i].data=a;g.vexpex[i].firstarc=NULL;}g.vexnum=n;g.arcnum=e;总是会有这样地提示“可能在‘g’定义以前已经使用了在creatgraph函数中”，经过多次地调试，最后代码改为RTCrp。