算法6.7-广度优先搜索遍历连通图
离散数学图的连通性判定算法

离散数学图的连通性判定算法离散数学中,图是研究事物之间关系的一种可视化表示方式。
而图的连通性判定算法是判断图中各个节点之间是否存在连通路径的一种方法。
本文将介绍常用的离散数学图的连通性判定算法,并对其进行详细说明。
一、深度优先搜索算法深度优先搜索算法(Depth First Search,简称DFS)是一种用于遍历图或树的搜索算法。
在图的连通性判定中,DFS算法可以用于检测一个图是否是连通图。
算法步骤如下:1. 选择一个起始节点作为当前节点,并将其标记为已访问;2. 从当前节点出发,沿着一条未访问的边到达相邻节点;3. 若相邻节点未被访问,则将其标记为已访问,并将其设为当前节点,重复步骤2;4. 若当前节点的所有相邻节点都已被访问,则回溯到上一个节点,重复步骤3,直到回溯到起始节点。
通过DFS算法,我们可以遍历图中的所有节点,并判断图的连通性。
若在遍历过程中,所有节点都被访问到,则图是连通的;否则,图是非连通的。
二、广度优先搜索算法广度优先搜索算法(Breadth First Search,简称BFS)也是一种用于遍历图或树的搜索算法。
在图的连通性判定中,BFS算法同样可以用于判断图是否为连通图。
算法步骤如下:1. 选择一个起始节点作为当前节点,并将其标记为已访问;2. 将当前节点的所有相邻节点加入一个队列;3. 从队列中取出一个节点作为当前节点,并将其标记为已访问;4. 将当前节点的所有未访问的相邻节点加入队列;5. 重复步骤3和步骤4,直到队列为空。
通过BFS算法,我们可以逐层遍历图中的节点,并判断图的连通性。
若在遍历过程中,所有节点都被访问到,则图是连通的;否则,图是非连通的。
三、并查集算法并查集算法(Disjoint Set Union,简称DSU)是一种用于处理一些不相交集合的数据结构。
在图的连通性判定中,并查集算法可以用于判断图的连通性。
算法步骤如下:1. 初始化并查集,将每个节点设为一个单独的集合;2. 对于图中的每一条边(u, v),判断节点u和节点v是否属于同一个集合;3. 若节点u和节点v属于不同的集合,则将它们合并为一个集合;4. 重复步骤2和步骤3,直到遍历完所有边。
第7章图的深度和广度优先搜索遍历算法

和树的遍历类似,我们希望从图中某顶点出发对图中每个顶点访问一次,而且只访问 一次,这一过程称为图的遍历(traversing graph)。 本节介绍两种遍历图的规则:深度优先搜索和广度优先搜索。 这两种方法既适用于无向图,也适用于有向图。
7.3.1 深度优先搜索遍历 一.思路: 从图中某一点(如A)开始,先访问这一点,然后任选它的一个邻点(如V0) 访问,访问完该点后,再任选这个点V0的一个邻点 ( 如 W )访问,如此向 纵深方向访问。直到某个点没有其他未访问的邻点为止,则返回到前一个点。 再任选它的另一个未访问过的邻点 ( 如X )继续重复上述过程的访问,直到全 部点访问完为止。 图(a)的遍历的结果:V1V2V4V8V5V3V6V7 或V1V3V7V6V2V5V8V4
p
v0 w x v 1
V
0
v 2
V
0
typedef struct {VEXNODE adjlist[MAXLEN]; // 邻接链表表头向量 int vexnum, arcnum; // 顶点数和边数 int kind; // 图的类型 }ADJGRAPH;
W W
X
X
7.3.2 广度优先搜索遍历 一.思路:
V
0
A V
0
W W
XXΒιβλιοθήκη 二.深度优先搜索算法的文字描述: 算法中设一数组visited,表示顶点是否访问过的标志。数组长度为 图的顶点数,初值均置为0,表示顶点均未被访问,当Vi被访问过,即 将visitsd对应分量置为1。将该数组设为全局变量。 { 确定从G中某一顶点V0出发,访问V0; visited[V0] = 1; 找出G中V0的第一个邻接顶点->w; while (w存在) do { if visited[w] == 0 继续进行深度优先搜索; 找出G中V0的下一个邻接顶点->w;} }
北邮数据结构第六章答案详解 图(1)

1
5
1
54 3
42
5 66
图 6-8 图 G 答案:根据不同算法构造的最小生成树如图 6-9 所示的图(a)和(b)
2
④
⑤ 5
1
①
4 3
②
③
6
2
⑤
③ 5
1
①
4 3
④
②
6
(a) Prim 生成树
(b) Kruskal 生成树
图 6-9 最小生成树
5、算法设计
(1)以邻接表为存储结构,设计实现深度优先遍历的非递归算法。
int top = -1; cout<<v<<’\t’; bVisited[v] = true; stack[++top] = v;
//访问结点 v //设置访问标记 //结点 v 入栈
while (top!=-1)
{
v=stack[top];
ArcNode<T> *p = adjlist[v]. firstarc; ①
)
A.1
B. n/2
C.n-1
D.n
解析:若超过 n-1,则路径中必存在重复的顶点
答案:C
(5) 若一个图中包含有 k 个连通分量,若按照深度优先搜索的方法访问所有顶点,则必
须调用(
)次深度优先搜索遍历的算法。
A.k
B.1
C.k-1
D.k+1
解析:一次深度优先搜索可以访问一个连通分量中的所有结点,因此 k 个连通分量需要 调用 k 次深度优先遍历算法。
④
} if (p==NULL) top--;
⑤//若是找不到未访问的结点,出栈
计算机学科专业基础综合数据结构-图(二)_真题-无答案

计算机学科专业基础综合数据结构-图(二)(总分100,考试时间90分钟)一、单项选择题(下列每题给出的4个选项中,只有一个最符合试题要求)1. 具有6个顶点的无向图至少应有______条边才能确保是一个连通图。
A.5 B.6 C.7 D.82. 设G是一个非连通无向图,有15条边,则该图至少有______个顶点。
A.5 B.6 C.7 D.83. 下列关于无向连通图特性的叙述中,正确的是______。
①所有顶点的度之和为偶数②边数大于顶点个数减1③至少有一个顶点的度为1A.只有① B.只有② C.①和② D.①和③4. 对于具有n(n>1)个顶点的强连通图,其有向边的条数至少是______。
A.n+1B.nC.n-1D.n-25. 下列有关图的说法中正确的是______。
A.在图结构中,顶点不可以没有任何前驱和后继 B.具有n个顶点的无向图最多有n(n-1)条边,最少有n-1条边 C.在无向图中,边的条数是结点度数之和 D.在有向图中,各顶点的入度之和等于各顶点的出度之和6. 对于一个具有n个顶点和e条边的无向图,若采用邻接矩阵表示,则该矩阵大小是______,矩阵中非零元素的个数是2e。
A.n B.(n-1)2 C.n-1 D.n27. 无向图的邻接矩阵是一个______。
A.对称矩阵 B.零矩阵 C.上三角矩阵 D.对角矩阵8. 从邻接矩阵可知,该图共有______个顶点。
如果是有向图,该图共有4条有向边;如果是无向图,则共有2条边。
A.9 B.3 C.6 D.1 E.5 F.4 G.2 H.09. 下列说法中正确的是______。
A.一个图的邻接矩阵表示是唯一的,邻接表表示也唯一 B.一个图的邻接矩阵表示是唯一的,邻接表表示不唯一 C.一个图的邻接矩阵表示不唯一,邻接表表示唯一 D.一个图的邻接矩阵表示不唯一,邻接表表示也不唯一10. 用邻接表存储图所用的空间大小______。
A.与图的顶点数和边数都有关 B.只与图的边数有关 C.只与图的顶点数有关 D.与边数的二次方有关11. 采用邻接表存储的图的深度优先搜索算法类似于二叉树的______,广度优先搜索算法类似于二叉树的层次序遍历。
数据结构期末考试试题和标准答案及评分标准

《数据结构》试题(A卷)(考试时间: 90分钟)一、单项选择题(本大题共15小题,每小题2分,共30分)(每题只有一个选项是正确的,将答案填写在括号内,错选、多选不得分)1.()是组成数据的基本单位,是一个数据整体中相对独立的单元。
A.数据 B.数据元素 C.数据对象 D.数据结构2.算法计算量的大小称为算法的()。
A.效率B.复杂度C.数据元素之间的关系D.数据的存储方法3.若某线性表最常用的操作是存取任一指定序号的元素和在最后进行插入或删除运算,则采用以下()方式最节省时间。
A.链式存储B. 索引存储C.顺序存储D.散列存储4.下述哪一条是顺序存储结构的优点?()A.存储密度大B.插入运算方便C.删除运算方便D.可方便地用于各种逻辑结构的存储表示5.在一个单链表中,若删除p所指结点的后续结点,则执行()。
A.p->next=p->next->nextB.p->next=p->nextC.p=p->next;p->next=p->next->nextD.p=p->next->next6.带头结点的单链表head为空的判定条件是()。
A.head==NULLB.head->next==NULLC.head->next==headD.head!==NULL7.非空的循环单链表head的尾结点(由p所指向)满足()。
A.p->head==NULLB.p==NULLC.p->next==headD.p==head8.下面关于线性表的叙述中,错误的是哪一个?()A.线性表采用顺序存储,必须占用一片连续的存储单元。
B.线性表采用顺序存储,便于进行插入和删除操作。
C.线性表采用链式存储,不必占用一片连续的存储单元。
D.线性表采用链式存储,便于插入和删除操作。
9.队列操作的原则是()。
A.后进先出B.先进先出C.只能进行插入D.只能进行删除10.栈中允许进行插入和删除的一端称为()。
数据结构 6-10章自测题及答案

自测题(6-10章)一、填空题1、二叉树第i(i>=1)层上至多有______个结点,深度为k(k>=1)的二叉树至多有______个结点。
2、对任何二叉树,若度为2的节点数为n2,则叶子数n0=______。
3、满二叉树上各层的节点数已达到了二叉树可以容纳的______,满二叉树也是______二叉树,但反之不然。
4、具有n个结点的完全二叉树的深度为______。
5、具有n个结点的二叉树中,一共有________个指针域,其中只有________个用来指向结点的左右孩子,其余的________个指针域为NULL。
6、二叉树有不同的链式存储结构,其中最常用的是________与________。
7、若二叉树的一个叶子是某子树的中根遍历序列中的第一个结点,则它必是该子树的后根遍历序列中的________个结点。
8、由________转换成二叉树时,其根结点的右子树总是空的。
9、哈夫曼树是带权路径长度________的树,通常权值较大的结点离根________。
10、有m个叶子结点的哈夫曼树,其结点总数为________。
11、已知一棵度为3的树有2个度为1的结点,3个度为2的结点,4个度为3的结点,则该树中有________个叶子结点。
12、具有10个顶点的无向图,边的总数最多为________。
13、N个顶点的连通图的生成树含有________条边。
14、无向图的邻接矩阵是一个________矩阵,有向图的邻接矩阵不一定是________矩阵。
15、一个具有n个顶点的完全无向图的边数为________,一个具有n个顶点的完全有向图的弧数为________。
16、遍历图的基本方法有________优先搜索和________优先搜索两种。
17、在有向图的邻接矩阵上,由第i行可得到第________个结点的________,而由第j列可得到第________个结点的________。
18、折半查找有序表(4,6,12,20,28,38,50,70,88,100),若查找表中元素20,它将依次与表中元素________比较大小。
图的遍历和搜索PPT课件

7
1
2 4
3 5
Dfs: 124356
6
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3
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Bfs: 123645
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A
B
C
D
E
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A
AB
AC
ABC
ACD ACE
ABCD ABCE ACDE ACED
ABCDE ABCDE ACDEC
ACEDC
ABCDEC ABCDEC ACDECB
readln(f,ch1,ch2,ch3); data[ch1,ch3]:=1; data[ch3,ch1]:=1; end; close(f);assign(f,'wjx.out');rewrite(f); end;
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procedure main(ch:char;step:integer); var r:char; begin
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Dfs: 124563 Bfs: 123465
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一. 递归算法:
国开作业《数据结构(本)-形考作业》 (21)

题目:如果从无向图的任一顶点出发进行一次深度优先搜索即可访问所有顶点,则该图一定是()。
选项A:一棵树选项B:有回路选项C:连通图选项D:完全图答案:连通图题目:下列有关图遍历的说法不正确的是()。
选项A:非连通图不能用深度优先搜索法选项B:图的遍历要求每一顶点仅被访问一次选项C:连通图的深度优先搜索是一个递归过程选项D:图的广度优先搜索中邻接点的寻找具有“先进先出”的特征答案:非连通图不能用深度优先搜索法题目:无向图的邻接矩阵是一个()。
选项A:对称矩阵选项B:对角矩阵选项C:上三角矩阵选项D:零矩阵答案:对称矩阵题目:图的深度优先遍历算法类似于二叉树的()遍历。
选项A:后序选项B:先序选项C:层次选项D:中序答案:先序题目:已知下图所示的一个图,若从顶点V1出发,按深度优先搜索法进行遍历,则可能得到的一种顶点序列为()。
/pluginfile.php/67710/question/questiontext/2988635/7/108770/01 .png选项A:V1V2V4V8V3V5V6V7选项B:V1V2V4V8V5V3V6V7选项C:V1V2V4V5V8V3V6V7选项D:V1V3V6V7V2V4V5V8答案:V1V2V4V8V5V3V6V7题目:在一个图G中,所有顶点的度数之和等于所有边数之和的()倍。
选项A:1选项B:1/2选项C:4选项D:2答案:2题目:邻接表是图的一种()。
选项A:顺序存储结构选项B:索引存储结构选项C:散列存储结构选项D:链式存储结构答案:链式存储结构题目:已知如图2所示的一个图,若从顶点a出发,按广度优先搜索法进行遍历,则可能得到的一种顶点序列为()。
/pluginfile.php/67710/question/questiontext/2988635/8/108771/02 .png选项A:aebcfd选项B:abcefd选项C:acfdeb选项D:abcedf答案:abcefd题目:已知如图3所示的一个图,若从顶点a出发,按深度优先搜索法进行遍历,则可能得到的一种顶点序列为()。
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//算法6.7广度优先搜索遍历连通图#include <iostream>using namespace std;#define MVNum 100 //最大顶点数#define MAXQSIZE 100//最大队列长度typedef char VerTexType; //假设顶点的数据类型为字符型typedef int ArcType; //假设边的权值类型为整型bool visited[MVNum]; //访问标志数组,其初值为"false"//-----图的邻接矩阵存储表示-----typedef struct{VerTexType vexs[MVNum]; //顶点表ArcType arcs[MVNum][MVNum]; //邻接矩阵int vexnum,arcnum; //图的当前点数和边数}Graph;//----队列的定义及操作--------typedef struct{ArcType *base;//初始化的动态分配存储空间int front;//头指针,若队列不空,指向队头元素int rear;//尾指针,若队列不空,指向队尾元素的下一个位置}sqQueue;void InitQueue(sqQueue &Q){//构造一个空队列QQ.base = new ArcType[MAXQSIZE];if(!Q.base) exit(1);//存储分配失败Q.front = Q.rear = 0;}//InitQueuevoid EnQueue(sqQueue &Q, ArcType e){//插入元素e为Q的新的队尾元素if((Q.rear + 1) % MAXQSIZE == Q.front)return;Q.base[Q.rear] = e;Q.rear = (Q.rear + 1) % MAXQSIZE;}//EnQueuebool QueueEmpty(sqQueue Q){//判断是否为空队if(Q.rear == Q.front)return true;return false;}//QueueEmptyvoid DeQueue(sqQueue &Q, ArcType &u){//队头元素出队并置为uu = Q.base[Q.front];Q.front = (Q.front + 1) % MAXQSIZE;}//DeQueue//--------------------------------------------------int LocateVex(Graph G , VerTexType v){//确定点v在G中的位置for(int i = 0; i < G.vexnum; ++i)if(G.vexs[i] == v)return i;return -1;}//LocateVexvoid CreateUDN(Graph &G){//采用邻接矩阵表示法,创建无向网Gint i , j , k;cout <<"请输入总顶点数,总边数,以空格隔开:";cin >> G.vexnum >> G.arcnum;//输入总顶点数,总边数cout << endl;cout << "输入点的名称,如a" << endl;for(i = 0; i < G.vexnum; ++i){cout << "请输入第" << (i+1) << "个点的名称:";cin >> G.vexs[i]; //依次输入点的信息}cout << endl;for(i = 0; i < G.vexnum; ++i) //初始化邻接矩阵,边的权值均置为极大值MaxIntfor(j = 0; j < G.vexnum; ++j)G.arcs[i][j] = 0;cout << "输入边依附的顶点,如a b" << endl;for(k = 0; k < G.arcnum;++k){//构造邻接矩阵VerTexType v1 , v2;cout << "请输入第" << (k + 1) << "条边依附的顶点:";cin >> v1 >> v2;//输入一条边依附的顶点i = LocateVex(G, v1); j = LocateVex(G, v2);//确定v1和v2在G中的位置,即顶点数组的下标G.arcs[i][j] = 1;//边<v1, v2>的权值置为wG.arcs[j][i] = G.arcs[i][j];//置<v1, v2>的对称边<v2, v1>的权值为w}//for}//CreateUDNint FirstAdjVex(Graph G , int v){//返回v的第一个邻接点int i;for(i = 0 ; i < G.vexnum ; ++i){if(G.arcs[v][i] == 1 && visited[i] == false)return i;}return -1;}//FirstAdjVexint NextAdjVex(Graph G , int u , int w){//返回v相对于w的下一个邻接点int i;for(i = w ; i < G.vexnum ; ++i){if(G.arcs[u][i] == 1 && visited[i] == false)return i;}return -1;}//NextAdjVexvoid DFS(Graph G, int v){//从第v个顶点出发递归地深度优先遍历图Gcout << G.vexs[v] << " "; visited[v] = true; //访问第v个顶点,并置访问标志数组相应分量值为trueint w;for(w = FirstAdjVex(G, v); w >= 0; w = NextAdjVex(G, v, w))//依次检查v的所有邻接点w ,FirstAdjVex(G, v)表示v的第一个邻接点//NextAdjVex(G, v, w)表示v相对于w的下一个邻接点,w≥0表示存在邻接点if(!visited[w]) DFS(G, w); //对v的尚未访问的邻接顶点w递归调用DFS}//DFSvoid BFS (Graph G, int v){//按广度优先非递归遍历连通图GsqQueue Q;ArcType u;ArcType w;cout << G.vexs[v] << " "; visited[v] = true; //访问第v个顶点,并置访问标志数组相应分量值为trueInitQueue(Q);//辅助队列Q初始化,置空EnQueue(Q, v);//v进队while(!QueueEmpty(Q)){ //队列非空DeQueue(Q, u);//队头元素出队并置为ufor(w = FirstAdjVex(G, u); w >= 0; w = NextAdjVex(G, u, w)){//依次检查u的所有邻接点w ,FirstAdjVex(G, u)表示u的第一个邻接点//NextAdjVex(G, u, w)表示u相对于w的下一个邻接点,w≥0表示存在邻接点if(!visited[w]){//w为u的尚未访问的邻接顶点cout << G.vexs[w] << " "; visited[w] = true;//访问w,并置访问标志数组相应分量值为trueEnQueue(Q, w);//w进队}//if}//for}//while}//BFSint main(){printf("\n-----------------------测试-----------------------\n\n");Graph G;CreateUDN(G);cout << endl;cout << "无向连通图G创建完成!" << endl << endl;cout << "请输入遍历连通图的起始点:";VerTexType c;cin >> c;int i;for(i = 0 ; i < G.vexnum ; ++i){if(c == G.vexs[i])break;}cout << endl;while(i >= G.vexnum){cout << "该点不存在,请重新输入!" << endl;cout << "请输入遍历连通图的起始点:";cin >> c;for(i = 0 ; i < G.vexnum ; ++i){if(c == G.vexs[i])break;}}printf("\n-----------------------测试-----------------------\n\n");cout << "深度优先搜索遍历连通图结果:" << endl;DFS(G , i);for(int j = 0;j < MVNum;j++){visited[j] = false;}printf("\n-----------------------测试-----------------------\n\n");cout << "广度优先搜索遍历连通图结果:" << endl;BFS(G , i);cout <<endl;return 0;}//main效果图:。