数据结构课程设计——图的广度优先遍历
数据结构课程设计题目
题目1：图的遍历功能：实现图的深度优先, 广度优先遍历算法，并输出原图结构及遍历结果。
分步实施：1) 初步完成总体设计，搭好框架；2)完成最低要求：两种必须都要实现，写出画图的思路；3)进一步要求：画出图的结构，有兴趣的同学可以进一步改进图的效果。
要求：1）界面友好，函数功能要划分好2）总体设计应画一流程图3）程序要加必要的注释4)要提供程序测试方案5)程序一定要经得起测试，宁可功能少一些，也要能运行起来，不能运行的程序是没有价值的。
题目2：n维矩阵乘法：A B－1功能：设计一个矩阵相乘的程序，首先从键盘输入两个矩阵a，b的内容，并输出两个矩阵，输出ab－1结果。
分步实施：1）初步完成总体设计，搭好框架，确定人机对话的界面，确定函数个数；2）完成最低要求：建立一个文件，可完成2维矩阵的情况；3）一步要求：通过键盘输入维数n。
有兴趣的同学可以自己扩充系统功能。
要求：1）界面友好，函数功能要划分好2）总体设计应画一流程图3）程序要加必要的注释4）要提供程序测试方案5）程序一定要经得起测试，宁可功能少一些，也要能运行起来，不能运行的程序是没有价值的。
题目3：数组应用功能：按照行优先顺序将输入的数据建成4维数组，再按照列优先顺序输出结果，给出任意处的元素值，并给出对应的一维数组中的序号。
分步实施：1．初步完成总体设计，搭好框架，确定人机对话的界面，确定函数个数；2．完成最低要求：完成第一个功能；3．进一步要求：进一步完成后续功能。
有兴趣的同学可以自己扩充系统功能。
要求：1）界面友好，函数功能要划分好2）总体设计应画一流程图3）程序要加必要的注释4）要提供程序测试方案5）程序一定要经得起测试，宁可功能少一些，也要能运行起来，不能运行的程序是没有价值的。
题目4：数组应用2功能：读入数组下标，求出数组A靠边元素之和；求从A[0][0]开始的互不相邻的各元素之和；当m=n时，分别求两条对角线上的元素之和，否则打印出m!=n的信息。
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。
采用邻接表存储结构实现图的广度优先遍历。
精心整理课程设计题目九：图的广度优先遍历基本要求：采用邻接表存储结构实现图的广度优先遍历。
（2）对任意给定的图（顶点数和边数自定），建立它的邻接表并输出；（3）实现图的广度优先遍历*/#include<iostream.h>#include<stdio.h>#include<malloc.h>#defineMAX_NUM20intvisited[MAX_NUM]={0};typedefintVertexType;typedefenum{DG=1,UDG}GraphKind;typedefstructArcNode{intadjvex;intweight;structArcNode*nextarc;ArcNode*info;}ArcNode;typedefstructVNode{VertexTypedata;ArcNode*firstarc;}VNode,AdjList[MAX_NUM];typedefstruct{AdjListvertices;intvexnum,arcnum;GraphKindkind;}ALGraph;voidPRIN(ALGraph&G);voidCreat_adjgraph(ALGraph&G);voidbfs(ALGraph&G,intv);voidCreat_adjgraphDG(ALGraph&G);voidCreat_adjgraphUDG(ALGraph&G);voidCreat_adjgraph(ALGraph&G);voidCreat_adjgraphDG(ALGraph&G){inti,s,d;ArcNode*p=NULL,*q=NULL;G.kind=DG;printf("请输入顶点数和边数：");scanf("%d%d",&G.vexnum,&G.arcnum);for(i=0;i<G.vexnum;++i){printf("第%d个顶点信息：",i+1);scanf("%d",&G.vertices[i].data);G.vertices[i].firstarc=NULL;}for(i=0;i<G.arcnum;++i){printf("第%d条边的起始顶点编号和终止顶点编号：",i+1);scanf("%d%d",&s,&d);while(s<1||s>G.vexnum||d<1||d>G.vexnum){printf("编号超出范围，重新输入");scanf("%d%d",&s,&d);}s--;d--;p=new(ArcNode);p->adjvex=d;p->nextarc=G.vertices[s].firstarc;G.vertices[s].firstarc=p;}}voidCreat_adjgraphUDG(ALGraph&G){inti,s,d;ArcNode*p,*q;G.kind=UDG;printf("请输入顶点数和边数：");scanf("%d%d",&G.vexnum,&G.arcnum);for(i=0;i<G.vexnum;++i){printf("第%d个顶点信息：",i+1);scanf("%d",&G.vertices[i].data);G.vertices[i].firstarc=NULL;}for(i=0;i<G.arcnum;++i){printf("第%d条边的起始顶点编号和终止顶点编号：",i+1);scanf("%d%d",&s,&d);while(s<1||s>G.vexnum||d<1||d>G.vexnum){printf("编号超出范围，重新输入");scanf("%d%d",&s,&d);}s--;d--;p=new(ArcNode);p->adjvex=d;p->nextarc=G.vertices[s].firstarc;G.vertices[s].firstarc=p;q=new(ArcNode);q->adjvex=s;q->nextarc=G.vertices[d].firstarc;G.vertices[d].firstarc=q;}}voidPRIN(ALGraph&G){inti;ArcNode*p;if(G.kind==DG||G.kind==UDG){for(i=0;i<G.vexnum;++i){printf("V%d:",G.vertices[i].data);p=G.vertices[i].firstarc;while(p!=NULL){printf("%d\t",p->adjvex+1);p=p->nextarc;}printf("\n");}}}voidbfs(ALGraph&G,intv){v--;ArcNode*p;intqueue[MAX_NUM],front=0,rear=0;intw,i;for(i=0;i<G.vexnum;i++)visited[i]=0;printf("%4d",v+1);visited[v]=1;rear=(rear+1)%MAX_NUM;queue[rear]=v;while(front!=rear){front=(front+1)%MAX_NUM;w=queue[front];p=G.vertices[w].firstarc;while(p!=NULL){if(visited[p->adjvex]==0){printf("%3d",p->adjvex+1);visited[p->adjvex]=1;rear=(rear+1)%MAX_NUM;queue[rear]=p->adjvex;}p=p->nextarc;}}printf("\n");}voidCreat_adjgraph(ALGraph&G){printf("1：有向图2：无向图\n");printf("请根据上述提示输入图的类型：");scanf("%d",&G.kind);switch(G.kind){caseDG:Creat_adjgraphDG(G);PRIN(G);break;caseUDG:Creat_adjgraphUDG(G);PRIN(G);break;default:printf("ERROR");break;}}voidmain(){ALGraphG;Creat_adjgraph(G);printf("\n");printf("广度优先搜索遍历序列为：\n");bfs(G,1);printf("\n");}。
数据结构实验报告图的遍历
数据结构实验报告图的遍历一、实验目的本实验旨在通过实践的方式学习图的遍历算法，掌握图的深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的实现方法，加深对数据结构中图的理解。
二、实验步骤1. 创建图的数据结构首先，我们需要创建一个图的数据结构，以方便后续的操作。
图可以使用邻接矩阵或邻接表来表示，这里我们选择使用邻接矩阵。
class Graph:def__init__(self, num_vertices):self.num_vertices = num_verticesself.adj_matrix = [[0] * num_vertices for _ in range(num_vertic es)]def add_edge(self, v1, v2):self.adj_matrix[v1][v2] =1self.adj_matrix[v2][v1] =1def get_adjacent_vertices(self, v):adjacent_vertices = []for i in range(self.num_vertices):if self.adj_matrix[v][i] ==1:adjacent_vertices.append(i)return adjacent_vertices2. 深度优先搜索（DFS）DFS是一种遍历图的算法，其基本思想是从图的某一顶点开始，沿着一条路径一直走到最后，然后返回尚未访问过的顶点继续遍历，直到所有顶点都被访问过为止。
def dfs(graph, start_vertex):visited = [False] * graph.num_verticesstack = [start_vertex]while stack:vertex = stack.pop()if not visited[vertex]:print(vertex)visited[vertex] =Truefor neighbor in graph.get_adjacent_vertices(vertex):if not visited[neighbor]:stack.append(neighbor)3. 广度优先搜索（BFS）BFS同样是一种遍历图的算法，其基本思想是从图的某一顶点开始，首先访问其所有邻接点，然后再依次访问邻接点的邻接点，直到所有顶点都被访问过为止。
深度与广度优先搜索：迷宫问题
《数据结构课程设计》报告题目：深度与广度优先搜索--迷宫问题专业计算机科学与技术学生姓名李柏班级B计算机115学号1110704512指导教师巩永旺完成日期2013年1月11日目录1简介 (1)2算法说明 (1)3测试结果 (3)4分析与探讨 (7)5小结 (9)附录 (10)附录1 源程序清单 (10)迷宫问题1 简介1、图的存储结构图的存储结构又称图的表示，其最常用的方法是邻接矩阵和邻接表。
无论采用什么存储方式，其目标总是相同的，既不仅要存储图中各个顶点的信息，同时还要存储顶点之间的所有关系。
2、图的遍历图的遍历就是从指定的某个顶点（称其为初始点）出发，按照一定的搜索方法对图中的所有顶点各做一次访问过程。
根据搜索方法不同，遍历一般分为深度优先搜索遍历和广度优先搜索遍历。
本实验中用到的是广度优先搜索遍历。
即首先访问初始点v i，并将其标记为已访问过，接着访问v i的所有未被访问过的邻接点，顺序任意，并均标记为已访问过，以此类推，直到图中所有和初始点v i有路径相通的顶点都被访问过为止。
鉴于广度优先搜索是将所有路径同时按照顺序遍历，直到遍历出迷宫出口，生成的路径为最短路径。
因此我们采用了广度优先搜索。
无论是深度优先搜索还是广度优先搜索，其本质都是将图的二维顶点结构线性化的过程，并将当前顶点相邻的未被访问的顶点作为下一个顶点。
广度优先搜索采用队列作为数据结构。
本实验的目的是设计一个程序，实现手动或者自动生成一个n×m矩阵的迷宫，寻找一条从入口点到出口点的通路。
具体实验内容如下：选择手动或者自动生成一个n×m的迷宫，将迷宫的左上角作入口，右下角作出口，设“0”为通路，“1”为墙，即无法穿越。
假设一只老鼠从起点出发，目的为右下角终点，可向“上、下、左、右、左上、左下、右上、右下”8个方向行走。
如果迷宫可以走通，则用“■”代表“1”，用“□”代表“0”，用“☆”代表行走迷宫的路径。
输出迷宫原型图、迷宫路线图以及迷宫行走路径。
数据结构课程设计python
数据结构课程设计python一、课程目标知识目标：1. 理解数据结构的基本概念，掌握常用数据结构如列表、元组、字典和集合的特点及应用场景。
2. 学习并掌握栈和队列的操作原理及其在Python中的实现方法。
3. 掌握树和图的基本概念，了解二叉树、遍历算法及图的表示方法。
技能目标：1. 能够运用Python语言实现基本数据结构，并对其进行增、删、改、查等操作。
2. 能够利用栈和队列解决实际问题，如递归、函数调用栈、任务调度等。
3. 能够运用树和图解决实际问题，如查找算法、路径规划等。
情感态度价值观目标：1. 培养学生严谨的逻辑思维，提高分析问题和解决问题的能力。
2. 激发学生对数据结构和算法的兴趣，培养良好的编程习惯。
3. 引导学生认识到数据结构在实际应用中的重要性，增强学习热情和责任感。
课程性质：本课程为高年级数据结构课程，旨在使学生掌握Python语言实现数据结构的方法，提高编程能力和解决问题的能力。
学生特点：学生具备一定的Python编程基础，具有较强的逻辑思维能力，对数据结构有一定的了解。
教学要求：结合实际案例，采用任务驱动法，引导学生通过实践掌握数据结构的基本原理和应用方法。
注重培养学生的动手能力和团队协作精神，提高学生的综合素质。
通过本课程的学习，使学生能够具备独立设计和实现小型项目的能力。
二、教学内容1. 数据结构基本概念：介绍数据结构的概念、作用和分类，结合Python语言特点，分析各类数据结构在实际应用中的优势。
- 列表、元组、字典和集合的原理与应用- 栈与队列的操作原理及实现2. 线性表：讲解线性表的概念，重点掌握顺序表和链表的操作方法。
- 顺序表和链表的实现及操作- 线性表的查找和排序算法3. 树与二叉树：介绍树的基本概念，重点讲解二叉树的结构及其遍历算法。
- 树的基本概念和表示方法- 二叉树的性质、存储结构、遍历方法4. 图：讲解图的基本概念，掌握图的存储结构及遍历方法。
- 图的基本概念和表示方法- 图的遍历算法（深度优先搜索、广度优先搜索）- 最短路径和最小生成树算法5. 算法分析与设计：结合实例，分析算法性能，掌握基本的算法设计方法。
数据结构课设——有向图的深度、广度优先遍历及拓扑排序
数据结构课设——有向图的深度、⼴度优先遍历及拓扑排序任务：给定⼀个有向图，实现图的深度优先, ⼴度优先遍历算法，拓扑有序序列，并输出相关结果。
功能要求：输⼊图的基本信息，并建⽴图存储结构（有相应提⽰），输出遍历序列，然后进⾏拓扑排序，并测试该图是否为有向⽆环图，并输出拓扑序列。
按照惯例，先上代码，注释超详细：#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<malloc.h>#pragma warning(disable:4996)#define Max 20//定义数组元素最⼤个数（顶点最⼤个数）typedef struct node//边表结点{int adjvex;//该边所指向结点对应的下标struct node* next;//该边所指向下⼀个结点的指针}eNode;typedef struct headnode//顶点表结点{int in;//顶点⼊度char vertex;//顶点数据eNode* firstedge;//指向第⼀条边的指针，边表头指针}hNode;typedef struct//邻接表（图）{hNode adjlist[Max];//以数组的形式存储int n, e;//顶点数，边数}linkG;//以邻接表的存储结构创建图linkG* creat(linkG* g){int i, k;eNode* s;//边表结点int n1, e1;char ch;g = (linkG*)malloc(sizeof(linkG));//申请结点空间printf("请输⼊顶点数和边数：");scanf("%d%d", &n1, &e1);g->n = n1;g->e = e1;printf("顶点数：%d 边数：%d\n", g->n, g->e);printf("请输⼊顶点信息（字母）：");getchar();//因为接下来要输⼊字符串，所以getchar⽤于承接上⼀条命令的结束符for (i = 0; i < n1; i++){scanf("%c", &ch);g->adjlist[i].vertex = ch;//获得该顶点数据g->adjlist[i].firstedge = NULL;//第⼀条边设为空}printf("\n打印顶点下标及顶点数据：\n");for (i = 0; i < g->n; i++)//循环打印顶点下标及顶点数据{printf("顶点下标：%d 顶点数据：%c\n", i, g->adjlist[i].vertex);}getchar();int i1, j1;//相连接的两个顶点序号for (k = 0; k < e1; k++)//建⽴边表{printf("请输⼊对<i,j>（空格分隔）：");scanf("%d%d", &i1, &j1);s = (eNode*)malloc(sizeof(eNode));//申请边结点空间s->adjvex = j1;//边所指向结点的位置，下标为j1s->next = g->adjlist[i1].firstedge;//将当前s的指针指向当前顶点上指向的结点g->adjlist[i1].firstedge = s;//将当前顶点的指针指向s}return g;//返回指针g}int visited[Max];//标记是否访问void DFS(linkG* g, int i)//深度优先遍历{eNode* p;printf("%c ", g->adjlist[i].vertex);visited[i] = 1;//将已访问过的顶点visited值改为1p = g->adjlist[i].firstedge;//p指向顶点i的第⼀条边while (p)//p不为NULL时（边存在）{if (visited[p->adjvex] != 1)//如果没有被访问DFS(g, p->adjvex);//递归}p = p->next;//p指向下⼀个结点}}void DFSTravel(linkG* g)//遍历⾮连通图{int i;printf("深度优先遍历;\n");//printf("%d\n",g->n);for (i = 0; i < g->n; i++)//初始化为0{visited[i] = 0;}for (i = 0; i < g->n; i++)//对每个顶点做循环{if (!visited[i])//如果没有被访问{DFS(g, i);//调⽤DFS函数}}}void BFS(linkG* g, int i)//⼴度优先遍历{int j;eNode* p;int q[Max], front = 0, rear = 0;//建⽴顺序队列⽤来存储，并初始化printf("%c ", g->adjlist[i].vertex);visited[i] = 1;//将已经访问过的改成1rear = (rear + 1) % Max;//普通顺序队列的话，这⾥是rear++q[rear] = i;//当前顶点（下标）队尾进队while (front != rear)//队列⾮空{front = (front + 1) % Max;//循环队列，顶点出队j = q[front];p = g->adjlist[j].firstedge;//p指向出队顶点j的第⼀条边while (p != NULL){if (visited[p->adjvex] == 0)//如果未被访问{printf("%c ", g->adjlist[p->adjvex].vertex);visited[p->adjvex] = 1;//将该顶点标记数组值改为1rear = (rear + 1) % Max;//循环队列q[rear] = p->adjvex;//该顶点进队}p = p->next;//指向下⼀个结点}}}void BFSTravel(linkG* g)//遍历⾮连通图{int i;printf("⼴度优先遍历：\n");for (i = 0; i < g->n; i++)//初始化为0{visited[i] = 0;}for (i = 0; i < g->n; i++)//对每个顶点做循环{if (!visited[i])//如果没有被访问过{BFS(g, i);//调⽤BFS函数}}}//因为拓扑排序要求⼊度为0，所以需要先求出每个顶点的⼊度void inDegree(linkG* g)//求图顶点⼊度{eNode* p;int i;for (i = 0; i < g->n; i++)//循环将顶点⼊度初始化为0{g->adjlist[i].in = 0;}for (i = 0; i < g->n; i++)//循环每个顶点{p = g->adjlist[i].firstedge;//获取第i个链表第1个边结点指针while (p != NULL)///当p不为空（边存在）{g->adjlist[p->adjvex].in++;//该边终点结点⼊度+1p = p->next;//p指向下⼀个边结点}printf("顶点%c的⼊度为：%d\n", g->adjlist[i].vertex, g->adjlist[i].in);}void topo_sort(linkG *g)//拓扑排序{eNode* p;int i, k, gettop;int top = 0;//⽤于栈指针的下标索引int count = 0;//⽤于统计输出顶点的个数int* stack=(int *)malloc(g->n*sizeof(int));//⽤于存储⼊度为0的顶点for (i=0;i<g->n;i++)//第⼀次搜索⼊度为0的顶点{if (g->adjlist[i].in==0){stack[++top] = i;//将⼊度为0的顶点进栈}}while (top!=0)//当栈不为空时{gettop = stack[top--];//出栈,并保存栈顶元素（下标）printf("%c ",g->adjlist[gettop].vertex);count++;//统计顶点//接下来是将邻接点的⼊度减⼀，并判断该点⼊度是否为0p = g->adjlist[gettop].firstedge;//p指向该顶点的第⼀条边的指针while (p)//当p不为空时{k = p->adjvex;//相连接的顶点（下标）g->adjlist[k].in--;//该顶点⼊度减⼀if (g->adjlist[k].in==0){stack[++top] = k;//如果⼊度为0，则进栈}p = p->next;//指向下⼀条边}}if (count<g->n)//如果输出的顶点数少于总顶点数，则表⽰有环{printf("\n有回路！\n");}free(stack);//释放空间}void menu()//菜单{system("cls");//清屏函数printf("************************************************\n");printf("* 1.建⽴图 *\n");printf("* 2.深度优先遍历 *\n");printf("* 3.⼴度优先遍历 *\n");printf("* 4.求出顶点⼊度 *\n");printf("* 5.拓扑排序 *\n");printf("* 6.退出 *\n");printf("************************************************\n");}int main(){linkG* g = NULL;int c;while (1){menu();printf("请选择：");scanf("%d", &c);switch (c){case1:g = creat(g); system("pause");break;case2:DFSTravel(g); system("pause");break;case3:BFSTravel(g); system("pause");break;case4:inDegree(g); system("pause");break;case5:topo_sort(g); system("pause");break;case6:exit(0);break;}}return0;}实验⽤图:运⾏结果：关于深度优先遍历 a.从图中某个顶点v 出发，访问v 。
图的遍历技巧
图的遍历技巧
图的遍历是指按照一定的规则，从图的某个顶点出发，沿着边遍历图中的所有顶点，使得每个顶点都被访问一次且仅一次的过程。
常用的图的遍历技巧有以下两种：
1. 深度优先遍历（Depth First Search, DFS）：从图的某个顶点出发，先访问该顶点，然后依次访问与该顶点相邻的未被访问过的顶点，并以此递归地进行遍历。
当不存在未被访问的相邻顶点时，回溯到上一个顶点，继续遍历其他未被访问的相邻顶点，直至所有顶点都被访问完。
2. 广度优先遍历（Breadth First Search, BFS）：从图的某个顶点出发，先访问该顶点，然后依次访问与该顶点相邻的未被访问过的顶点，并将这些顶点按照入队的顺序加入队列中。
接下来再从队列中取出一个顶点，重复前述操作，直至队列为空。
这两种遍历技巧可以分别应用于不同场景的图问题。
深度优先遍历一般适用于需要探索整个图中某一支路径的问题，而广度优先遍历一般适用于需要确定最短路径或者按层遍历的问题。
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学号：
课程设计
题目图的广度优先遍历
学院计算机科学与技术
专业计算机科学与技术
班级
姓名
指导教师
2011 年 6 月25 日
图的广度优先遍历
一、课程设计的目的
课程设计是对学生的一种全面的综合训练，是与课堂听讲、自学、练习、上机实习相辅相成的教学环节。
课程设计的题目通常比平时练习与上机实习复杂得多，也更接近实际。
其目的是使学生深化理解和灵活掌握教学内容，并学会如何把书上学到的知识用于解决实际问题，培养软件工作所需的问题分析、软件设计、算法设计和实际动手编程、调试的能力。
这个题目的课程设计是要掌握图的邻接矩阵的存储结构和图的广度优先遍历。
二、问题分析和任务定义
1、问题描述：
画出下图所示的无向图的邻接表，使得其中每个无项边结点中第一个顶点号小于第二个
顶点号，且每个顶点的各邻接边的链接顺序，，为它所邻接到的顶点序号由小到大的顺序。
列出广度优先搜索遍历该图所得顶点序列和边的序列。
2、问题分析和任务定义
图的邻接表表示：在第i行的单链表中，各结点（称作边结点）分别存放与同一个顶点
vi关联的各条边。
各条边配有标识dest，指示该边的另一个顶点（终顶点）；还配有
指针link，指向同一链表中的下一条边地边结点（都与顶点vi相关联）。
图的遍历: 图中某个顶点出发访问图中所有顶点，且使得每一顶点仅被访问一次，这个
过程称为图的遍历。
图的遍历是从图中某个顶点出发，沿着某条搜索路径对图中其余每
个顶点进行访问, 并且使图中的每个顶点仅被访问一次的过程。
三、存储结构设计
按无向图的邻接表存储
四、主要程序设计
1.广度优先遍历的定义
在访问了起始点之后,首先依次访问起始点的各个邻接点,然后依次访问这些顶点中未被访问过的邻接点.依此类推,直到所有被访问到的顶点的邻接点都被访问过为止.
2. 广度优先搜索的过程
a算法基本思想：
首先访问图中某一指定的出发点Vi；
然后依次访问Vi的所有接点Vi1，Vi2…Vit；
再次访问Vi1，Vi2…，Vit的邻接点中未经访问过的顶点，依此类推，直到图中所有顶点均被访问为止。
b具体过程：
从广度优先搜索遍历方法可知，先被访问的顶点的邻接点也被访问，即假设顶点V在W之前被访问，那么顶点V的所有未经访问的邻接点也在顶点W的所有未经访问的邻接点之前被访问。
这样可以在广度优先遍历的算法中设置一个队列结构，用以保存已访问过的顶点的序号，访问该顶点的所有未经访问的顶点。
广度优先搜索是一种分层的搜索过程，每向前走一步可能访问一批顶点，不像深度优先搜索那样会出现回退的现象。
因此它不是个递归的过程。
为了实现逐层访问，算法中使用了一个队列以记忆正在访问的这一层和上一层的顶点，以便于向下一层访问。
为了避免重复访问，需要一个辅助函数visitvex[]给被访问过的顶点加标记。
五、调试过程
1．在求图的第u个顶点，与其相邻的一系列顶点中，第w个顶点的下一个顶点时，若是求最后一个顶点的下一个顶点时，函数进入了死循环。
原因是判断条件没有写好，造成了判断值恒为真，因此进入了死循环。
修改后，函数正常运行。
2．广度优先遍历图的时候，是从指定的任一顶点开始遍历，当遇到该图为无向非连通图，。