无向图的存储及深度和广度优先遍历
《数据结构》实验报告
◎实验题目:无序图的存储并分别实现深度和广度优先遍历
◎实验目的:理解并掌握以邻接表的方式存储图,以及图的非递归的深度和广度优先遍历
◎实验内容:首先将图的元素输入并以邻接表的方式存储,然后分别进行递归和非递归遍历。
一、需求分析
1、输入的形式和输入值的范围:
①输入图的顶点元素和边;
②输入数字选择要进行的操作:深度遍历,广度遍历或结束操作。
2、输出的形式:
按深度或者广度优先顺序输出各节点的编号
3、程序所能达到的功能:
(1)以邻接表的方式存储图
(2)对图进行深度优先的非递归遍历
(3)对图进行广度优先的非递归遍历
4、测试数据:
输入各结点元素:a,b,c,d,e,f,g,h;
输入图中的各边:1,2 1,3 2,4 2,5 3,6 3,7 4,8 5,8
操作选项输入1进行深度优先遍历;
遍历结果为:1 3 7 6 2 5 8 4
操作选项输入2进行广度优先遍历;
遍历结果为:1 3 2 7 6 5 4
二概要设计
(1)抽象数据类型定义:
#define MaxVerNum 100
//边表结点
typedef struct node{
int adjvex;
struct node *next;
}EdgeNode,*ENode;
顶点表结点;
typedef struct vnode{
char vertex;
EdgeNode *firstedge;
}VertexNode;
typedef VertexNode AdjList[MaxVerNum];
定义图;
typedef struct{
AdjList adjlist;
int n,e;
}AlGraph;
AlGraph G;
(2)主程序的流程:
1.根据提示输入顶点个数和边的个数;
2.输入图的各边;
3. 输入数字执行相关操作
(3)其函数之间调用关系如下:
执行结束后,重新执行判定操作和循环。
三详细设计
1.元素类型
#define MaxVerNum 100
typedef struct node{
int adjvex;
struct node *next;
}EdgeNode,*ENode;
typedef struct vnode{
char vertex;
EdgeNode *firstedge;
}VertexNode;
typedef VertexNode AdjList[MaxVerNum];
typedef struct{
AdjList adjlist;
int n,e;
}AlGraph;
AlGraph G;
2.每个模块的分析:
(1)主程序模块:
int main()
{
int a,v;
//创建图
Create(G);
printf("请选择要进行的操作:\n 选择深度优先请输入1;\n 选择广度优先请输入2;\n结束操作请输入0\n");
scanf("%d",&a);
while(a!=0)
{
printf("请输入开始遍历顶点的坐标\n");
scanf("%d",&v);
if(a==1)
//深度优先遍历
DfsTravel(G,v);
}
else if(a==2)
//广度优先遍历
{ BfsTravel(G,v);
}
printf("请选择要进行的操作:\n 选择深度优先请输入1;\n 选择广度优先请输入2;\n结束操作请输入0\n");
scanf("%d",&a);
}
return 0;
}
(2)深度优先遍历
void DfsTravel(AlGraph &G,int v)
{
ENode stack[MaxVerNum];
ENode p;
int visited[MaxVerNum],top=-1,i;
for(i=0;i visited[i]=0; printf("深度优先遍历的结果为:\n"); printf("%d ",v); visited[v]=1; p=G.adjlist[v].firstedge; while(top!=-1||p!=NULL) { while(p!=NULL) { if(visited[p->adjvex]==1) p=p->next; else { printf("%d ",p->adjvex); visited[p->adjvex]=1; top++; stack[top]=p; p=G.adjlist[p->adjvex].firstedge; } } if(top!=-1) { p=stack[top]; top--; p=p->next; } } printf("\n"); } (3)广度优先遍历 void BfsTravel(AlGraph &G,int v) { int visited[MaxVerNum]; int queue[MaxVerNum]; int front=-1,rear=-1; EdgeNode *p; int i; for(i=0;i visited[i]=0; printf("广度优先遍历的结果为:\n"); printf("%d ",v); visited[v]=1; rear=rear+1; queue[rear]=v; while(front!=rear) { front++; v=queue[front]; p=G.adjlist[v].firstedge; while(p!=NULL) { if(visited[p->adjvex]==0) { printf("%d ",p->adjvex); visited[p->adjvex]=1; rear=rear+1; queue[rear]=p->adjvex; } p=p->next; } } printf("\n"); } (4)创建图 void Create(AlGraph &G) { int i,j,k; EdgeNode *s,*r; printf("请依次输入无向图顶点个数和边的个数\n"); scanf("%d,%d",&(G.n),&(G.e)); getchar(); printf("请输入各顶点信息\n"); for(i=0;i { scanf("%c",&(G.adjlist[i].vertex)); getchar(); G.adjlist[i].firstedge=NULL; } printf("请输入各边的信息,输入格式为i,j\n"); for(k=0;k { scanf("%d,%d",&i,&j); s=(EdgeNode*)malloc(sizeof(EdgeNode)); s->adjvex=j; s->next= G.adjlist[i].firstedge; G.adjlist[i].firstedge=s; r=(EdgeNode*)malloc(sizeof(EdgeNode)); r->adjvex=i; r->next= G.adjlist[j].firstedge; G.adjlist[j].firstedge=r; } } 四使用说明、测试分析及结果 输入各结点元素:a,b,c,d,e,f,g,h; 输入图中的各边:1,2 1,3 2,4 2,5 3,6 3,7 4,8 5,8 操作选项输入1进行深度优先遍历; 遍历结果为:1 3 7 6 2 5 8 4 操作选项输入2进行广度优先遍历; 遍历结果为:1 3 2 7 6 5 4 1.程序使用说明; (1)本程序的运行环境为VC6.0。 (2)进入演示程序后即显示提示信息: 请输入顶点个数和边的个数: 2、测试结果与分析; 输入各结点元素:a,b,c,d,e,f,g,h; 输入图中的各边:1,2 1,3 2,4 2,5 3,6 3,7 4,8 5,8 操作选项输入1进行深度优先遍历; 遍历结果为:1 3 7 6 2 5 8 4 操作选项输入2进行广度优先遍历; 遍历结果为:1 3 2 7 6 5 4 3、运行界面。 五、 教师评语: 实验成绩: 指导教师签名: 批阅日期: 合肥学院 计算机科学与技术系 课程设计报告 2013~2014学年第二学期 课程数据结构与算法 课程设计名称图的深度优先遍历算法的实现 学生姓名陈琳 学号1204091022 专业班级软件工程 指导教师何立新 2014 年9 月 一:问题分析和任务定义 涉及到数据结构遍会涉及到对应存储方法的遍历问题。本次程序采用邻接表的存储方法,并且以深度优先实现遍历的过程得到其遍历序列。 深度优先遍历图的方法是,从图中某顶点v 出发: (1)访问顶点v ; (2)依次从v 的未被访问的邻接点出发,对图进行深度优先遍历;直至图中和v 有路径相通的顶点都被访问; (3)若此时图中尚有顶点未被访问,则从一个未被访问的顶点出发,重新进行深度优先遍历,直到图中所有顶点均被访问过为止。 二:数据结构的选择和概要设计 设计流程如图: 图1 设计流程 利用一维数组创建邻接表,同时还需要一个一维数组来存储顶点信息。之后利用创建的邻接表来创建图,最后用深度优先的方法来实现遍历。 图 2 原始图 1.从0开始,首先找到0的关联顶点3 2.由3出发,找到1;由1出发,没有关联的顶点。 3.回到3,从3出发,找到2;由2出发,没有关联的顶点。 4.回到4,出4出发,找到1,因为1已经被访问过了,所以不访问。 所以最后顺序是0,3,1,2,4 三:详细设计和编码 1.创建邻接表和图 void CreateALGraph (ALGraph* G) //建立邻接表函数. { int i,j,k,s; char y; EdgeNode* p; //工作指针. printf("请输入图的顶点数n与边数e(以逗号做分隔符):\n"); scanf("%d,%d",&(G->n),&(G->e)); scanf("%c",&y); //用y来接收回车符. for(s=0;s #include 习题 3 1、答:深度优先搜索算法的特点是 ①一般不能保证找到最优解; ②当深度限制不合理时,可能找不到解,可以将算法改为可变深度限制; ③方法与问题无关,具有通用性; ④属于图搜索方法。 宽度优先搜索算法的特点是 ①当问题有解时,一定能找到解; ②当问题为单位耗散值,并且问题有解时,一定能找到最优解; ③效率低; ④方法与问题无关,具有通用性; ⑤属于图搜索方法。 2、答:在决定生成子状态的最优次序时,应该采用深度进行衡量,使深度大的 结点优先扩展。 3、答:(1)深度优先 (2)深度优先 (3)宽度优先 (4)宽度优先 (5)宽度优先 4、答:如果把一个皇后放在棋盘的某个位置后,它所影响的棋盘位置数少,那 么给以后放皇后留下的余地就大,找到解的可能性也大;反之留下的余地就小,找到解的可能性也小。 并不是任何启发函数对搜索都是有用的。 6、讨论一个启发函数h在搜索期间可以得到改善的几种方法。 7、答:最短路径为ACEBDA,其耗散值为15。 8、解:(1)(S,O,S0,G) S:3个黑色板和3个白色板在7个空格中的任何一种布局都是一个状态。 O:①一块板移入相邻的空格; ②一块板相隔1块其他的板跳入空格; ③一块板相隔2块其他的板跳入空格。 S0: B B B W W W G: W W W B B B W W W B B B W W W B B B W W W B B B W W W B B B W W W B B B W W W B B B (2)1401231231234567333377 =???????????=?P P P (3)定义启发函数h 为每一白色板左边的黑色板数的和。 显然,)()(n h n h *≤,所以该算法具有可采纳性。 又,?? ?≤-=),()()(0)(j i i j n n c n h n h t h ,所以该启发函数h 满足单调限制条件。 9、解: ((( ),( )),( ),(( ),( ))) ((S,( )),( ),(( ),( ))) ((A,( )),( ),(( ),( ))) ((A,S),( ),(( ),( ))) ((A,A),( ),(( ),( ))) ((A),( ),(( ),( ))) (S,( ),(( ),( ))) (A,( ),(( ),( ))) (A,S,(( ),( ))) (A,A,(( ),( ))) (A,(( ),( ))) 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 10 typedef 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 20 typedef int Boolean; #define MAX_VERTEX_NUM 20 深度优先遍历 一、实验目的 了解深度优先遍历的基本概念以及实现方式。 二、实验内容 1、设计一个算法来对图的进行深度优先遍历; 2、用C语言编程来实现此算法。用下面的实例来调试程序: 三、使用环境 Xcode编译器 四、编程思路 深度优先遍历图的方法是,从邻接矩阵出发:访问顶点v;依次从v的未被访问的邻接点出发,对图进行深度优先遍历;直至图中和v有路径相通的顶点都被访问;构造一个遍历辅助矩阵visited[]进行比较若此时图中尚有顶点未被访问,则从一个未被访问的顶点出发,重新进行深度优先遍历,直到图中所有顶点均被访问过为止,并将顶点信息存储在数组Q[]里面。反复搜索可以通过使用函数的嵌套来实现。 五、调试过程 1.程序代码: //为方便调试,程序清晰直观删除了邻接矩阵的构造函数, //并且修改了main()函数,只保留了DFS函数 #include 有两种常用的方法可用来搜索图:即深度优先搜索和广度优先搜索。它们最终都会到达所有 连通的顶点。深度优先搜索通过栈来实现,而广度优先搜索通过队列来实现。 深度优先搜索: 深度优先搜索就是在搜索树的每一层始终先只扩展一个子节点,不断地向纵深前进直到不能再前进(到达叶子节点或受到深度限制)时,才从当前节点返回到上一级节点,沿另一方向又继续前进。这种方法的搜索树是从树根开始一枝一枝逐渐形成的。 下面图中的数字显示了深度优先搜索顶点被访问的顺序。 "* ■ J 严-* 4 t C '4 --------------------------------- --- _ 为了实现深度优先搜索,首先选择一个起始顶点并需要遵守三个规则: (1) 如果可能,访问一个邻接的未访问顶点,标记它,并把它放入栈中。 (2) 当不能执行规则1时,如果栈不空,就从栈中弹出一个顶点。 (3) 如果不能执行规则1和规则2,就完成了整个搜索过程。 广度优先搜索: 在深度优先搜索算法中,是深度越大的结点越先得到扩展。如果在搜索中把算法改为按结点的层次进行搜索,本层的结点没有搜索处理完时,不能对下层结点进行处理,即深度越小的结点越先得到扩展,也就是说先产生的结点先得以扩展处理,这种搜索算法称为广度优先搜索法。 在深度优先搜索中,算法表现得好像要尽快地远离起始点似的。相反,在广度优先搜索中, 算法好像要尽可能地靠近起始点。它首先访问起始顶点的所有邻接点,然后再访问较远的区 域。它是用队列来实现的。 下面图中的数字显示了广度优先搜索顶点被访问的顺序。 实现广度优先搜索,也要遵守三个规则: ⑴ 访问下一个未来访问的邻接点,这个顶点必须是当前顶点的邻接点,标记它,并把它插入到队列中。(2)如果因为已经没有未访问顶点而不能执行规则1 *问题描述: 建立图的存储结构(图的类型可以是有向图、无向图、有向网、无向网,学生可以任选两种类型),能够输入图的顶点和边的信息,并存储到相应存储结构中,而后输出图的邻接矩阵。 1、邻接矩阵表示法: 设G=(V,E)是一个图,其中V={V1,V2,V3…,Vn}。G的邻接矩阵是一个他有下述性质的n阶方阵: 1,若(Vi,Vj)∈E 或 若图中每个顶点只含一个编号i(1≤i≤vnum),则只需一个二维数组表示图的邻接矩阵。此时存储结构可简单说明如下: type adjmatrix=array[1..vnum,1..vnum]of adj; 利用邻接矩阵很容易判定任意两个顶点之间是否有边(或弧)相联,并容易求得各个顶点的度。 对于无向图,顶点Vi的度是邻接矩阵中第i行元素之和,即 n n D(Vi)=∑A[i,j](或∑A[i,j]) j=1 i=1 对于有向图,顶点Vi的出度OD(Vi)为邻接矩阵第i行元素之和,顶点Vi 的入度ID(Vi)为第i列元素之和。即 n n OD(Vi)=∑A[i,j],OD(Vi)=∑A[j,i]) j=1j=1 用邻接矩阵也可以表示带权图,只要令 Wij, 若 深度优先搜索的基本思想 搜索是人工智能中的一种基本方法,也是信息学竞赛选手所必须熟练掌握的一种方法,它最适合于设计基于一组生成规则集的问题求解任务,每个新的状态的生成均可使问题求解更接近于目标状态,搜索路径将由实际选用的生成规则的序列构成。我们在建立一个搜索算法的时候.首要的问题不外乎两个:以什么作为状态?这些状态之间又有什么样的关系?我们就简单的说一下深度优先搜索的基本思想吧。 如算法名称那样,深度优先搜索所遵循的搜索策略是尽可能“深”地搜索树。在深度优先搜索中,对于当前发现的结点,如果它还存在以此结点为起点而未探测到的边,就沿此边继续搜索下去,若当结点的所有边都己被探寻过.将回溯到当前结点的父结点,继续上述的搜索过程直到所有结点都被探寻为止。 深度优先搜索在树的遍历中也称作树的先序遍历。对于树而言,深度优先搜索的思路可以描述为: (1)将根结点置为出发结点。 (2)访问该出发结点. (3)依次将出发结点的子结点置为新的出发结点.进行深度优先遍历(执行(2))。 (4)退回上一层的出发结点。 深度优先搜索的具体编程可用递归过程或模拟递归来实现。他们各有各的优缺点。递归形式的程序符合思维习惯.编写起来较容易.但由于递归过程的调用借助较慢的系统栈空间传递参数和存放局部变量,故降低了执行效率。模拟递归使用数组存放堆栈数据,在管理指针和每层选择决策上不如递归容易编程.但一旦熟悉了程序框架,调试起来要比递归程序方便,由于数组一般使用静态内存.访问速度较快,执行效率也较高. 经典例子、找零钱(money.pas) 问题描述:有2n个人排队购一件价为0.5元的商品,其中一半人拿一张1元人民币,另一半人拿一张0.5元的人民币,要使售货员在售货中,不发生找钱困难,问这2n个人应该如何排队?找出所有排队的方案。(售货员一开始就没有准备零钱) 输入: 输入文件money.in仅一个数据n 输出: 输出文件money.out若干行,每行一种排队方案,每种方案前加序号No.i,每种方案0表示持0.5元钞票的人,1表示持1元钞票的人 样例: money.in 题目: 图的深度优先遍历算法 一、实验题目 前序遍历二叉树 二、实验目的 ⑴掌握图的逻辑结构; ⑵掌握图的邻接矩阵存储结构; ⑶验证图的邻接矩阵存储及其深度优先遍历操作的实现。 三、实验内容与实现 ⑴建立无向图的邻接矩阵存储; ⑵对建立的无向图,进行深度优先遍历;实验实现 #include typedef struct EdgeNode { int adjvex; struct EdgeNode *next; }EdgeNode; typedef struct VertexNode { VertexType data; EdgeNode *firstedge; }VertexNode,AdjList[MaxVex]; typedef struct Graph{ AdjList adjList; int numVertexes,numEdges; }Graph,*GraphAdjList; typedef struct LoopQueue{ int data[MaxVex]; int front,rear; }LoopQueue,*Queue; void initQueue(Queue &Q){ Q->front=Q->rear=0; } Bool QueueEmpty(Queue &Q){ if(Q->front == Q->rear){ return TRUE; }else{ return FALSE; } } Bool QueueFull(Queue &Q){ if((Q->rear+1)%MaxVex == Q->front){ return TRUE; }else{ return FALSE; } } void EnQueue(Queue &Q,int e){ if(!QueueFull(Q)){ Q->data[Q->rear] = e; 华北水利水电学院数据结构实验报告 20 10 ~20 11 学年第一学期2008级计算机专业 班级:107学号:200810702姓名:王文波 实验四图的应用 一、实验目的: 1.掌握图的存储结构及其构造方法 2.掌握图的两种遍历算法及其执行过程 二、实验内容: 以邻接矩阵或邻接表为存储结构,以用户指定的顶点为起始点,实现无向连通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,根据用户输入的顶点总数和边数,构造无向图,然后以用户输入的顶点为起始点,进行深度优先和广度优先遍历,并输出遍历的结果。 三、实验要求: 1.各班学号为单号的同学采用邻接矩阵实现,学号为双号的同学采用邻接表实现。 2.C/ C++完成算法设计和程序设计并上机调试通过。 3.撰写实验报告,提供实验结果和数据。 4.写出算法设计小结和心得。 四、程序源代码: #include { int nData; QueueNode* next; }; struct QueueList { QueueNode* front; QueueNode* rear; }; void EnQueue(QueueList* Q,int e) { QueueNode *q=new QueueNode; q->nData=e; q->next=NULL; if(Q==NULL) return; if(Q->rear==NULL) Q->front=Q->rear=q; else { Q->rear->next=q; Q->rear=Q->rear->next; } } void DeQueue(QueueList* Q,int* e) { if (Q==NULL) return; if (Q->front==Q->rear) { *e=Q->front->nData; Q->front=Q->rear=NULL; } else { *e=Q->front->nData; Q->front=Q->front->next; } } //创建图 void CreatAdjList(Graph* G) { int i,j,k; edgenode* p1; edgenode* p2; DFS与BFS的比较 姓名:班级:学号: 一、图的遍历 1.图的遍历的含义 图的遍历是指从图中某结点出发,按某既定方式访问图中各个可访问到的结点,使每个可访问到的结点恰被访问一次。 2.图的遍历方式:深度优先与广度优先 二、DFS与BFS的区别 1.概念 深度优先遍历可定义如下:首先访问出发点v,并将其标记为已访问过;然后依次从v出发搜索v的每个邻接点w。若w未曾访问过,则以w为新的出发点继续进行深度优先遍历,直至图中所有和源点v有路径相通的顶点(亦称为从源点可达的顶点)均已被访问为止。若此时图中仍有未访问的顶点,则另选一个尚未访问的顶点作为新的源点重复上述过程,直至图中所有顶点均已被访问止。 广度优先遍历可定义如下:假设从图中某顶点v出发,在访问了v之后依次访问v的各个未曾访问过的邻接点,然后分别从这些邻接点出发依次访问它们的邻接点,并使“先被访问的顶点的邻接点”先与“后被访问的顶点的邻接点”被访问,直至图中所有已被访问的顶点的邻接点都被访问到。若此时图中尚有顶点未被访问,则另选图中一个曾被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。 2. 路径 深度优先就是,从初始点出发,不断向前走,如果碰到死路了,就往回走一步,尝试另一条路,直到发现了目标位置。这种方法,即使成功也不一定找到一条好路,但是需要记住的位置比较少。 广度优先就是,从初始点出发,把所有可能的路径都走一遍,如果里面没有目标位置,则尝试把所有两步能够到的位置都走一遍,看有没有目标位置;如果还不行,则尝试所有三步可以到的位置。这种方法,一定可以找到一条最短路径,但需要记忆的内容实在很多,要量力而行。 3.算法实现 (1) 图的深度优先算法的一般性描述: long DFS(图s,结点v。) { // 从结点v。出发,深度优先遍历图s,返回访问到的结点总数 int nNodes; //寄存访问到的结点数目 访问v。; 数据结构实验报告 实验四图的应用 一、实验题目: 图的应用——xx优先/xx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,以用户指定的顶点为起始点,实现连通无向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。(注: 学号为奇数的同学使用邻接矩阵存储结构实现,学号为偶数的同学使用邻接矩阵实现) 提示: 首先,根据用户输入的顶点总数和边数,构造无向图,然后以用户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: #include int adjvex;//该弧所指向的顶点的位置 struct ArcNode *nextarc;//指向下一条弧的指针 }ArcNode; typedef struct VNode{ int data;//顶点信息 ArcNode *firstarc;//指向第一条依附该顶点的弧的指针}VNode,AdjList[MAX_VERTEX_NUM]; typedef struct{ AdjList vertices; }ALGraph; typedef struct QNode{ int data; struct QNode *next; }QNode,*QuePtr; typedef struct{ QuePtr front;//队头指针 QuePtr rear;//队尾指针 }LinkQue; void InitQue(LinkQue &q){} void EnQue(LinkQue &q,int e){} int DeQue(LinkQue &q){int e; 2007-05-27 晴 //采用非递归深度优先遍历算法,可以将回溯法表示为一个非递归过程 #include }; private: int Bound(int i); void Backtrack(int i); int c; //背包容量 int n; //物品数 int *w; //物品重量数组int *p; //物品价值数组int cw; //当前重量 int cp; //当前价值 int bestp; //当前最优值int *bestx; //当前最优解int *x; //当前解 }; int Knap::Bound(int i) //装满背包 if(i<=n) b+=p/w*cleft; return b; } void Knap::Backtrack(int i) { if(i>n) { if(bestp 深度优先搜索算法DFS = = = 1.首先选定图的类别(有向图、无向图),再选定图的存储结构,根据输入的顶点或者边建立图;并把相应的邻接表或者邻接矩阵输出; 2.根据已有的邻接矩阵或邻接表用递归方法编写深度优先搜索遍历算法,并输出遍历结果; [dfs.rar] - 深度优先搜索算法解决八码难题 [Draw1Doc.rar] - 简单的绘图程序,能画点,直线,多边形等,比较简单 = = = =这里的图的深度优先算法利用了栈来实现。 图的深度遍历原则: 1 如果有可能,访问一个领接的未访问的节点,标记它,并把它放入栈中。 2 当不能执行规则1 时,如果栈不为空,则从栈中弹出一个元素。 3 如果不能执行规则1 和规则2 时,则完成了遍历。 代码中的图使用的是Graph 图-邻接矩阵法来表示,其他的表示法请见:Graph 图-邻接表法 代码中的Stack为辅助结构,用来记载访问过的节点。栈的详细描述可以见:ArrayStack 栈,LinkedStack 栈。 Vertex表示图中的节点,其中包含访问,是否访问,清除访问标志的方法。 Graph.main:提供简单测试。代码可以以指定下标的节点开始作深度遍历。 代码比较简单,除了Graph.dsf(int i)深度优先遍历算法外没有过多注释。 = = = =深度优先搜索DFS 正如算法名称那样,深度优先搜索所遵循的搜索策略是尽可能“深”地搜索图。在深度优先搜索中,对于最新发现的顶点,如果它还有以此为起点而未探测到的边,就沿此边继续汉下去。当结点v的所有边都己被探寻过,搜索将回溯到发现结点v有那条边的始结点。这一过程一直进行到已发现从源结点可达的所有结点为止。如果还存在未被发现的结点,则选择其中一个作为源结点并重复以上过程,整个进程反复进行直到所有结点都被发现为止。 和宽度优先搜索类似,每当扫描已发现结点u的邻接表从而发现新结点v时,深度优先搜索将置v的先辈域π[v]为u。和宽度优先搜索不同的是,前者的先辈子图形成一棵树,而后者产生的先辈子图可以由几棵树组成,因为搜索可能由多个源顶点开始重复进行。因此深度优先搜索的先辈子图的定义也和宽度优先搜索稍有不同: Gπ=(V,Eπ),Eπ={(π[v],v)∈E:v∈V∧π[v]≠NIL} 深度优先搜索的先辈子图形成一个由数个深度优先树组成的深度优先森林。Eπ中的边称为树枝。 和宽度优先搜索类似,深度优先在搜索过程中也为结点着色以表示结点的状态。每个顶点开始均为白色,搜索中被发现时置为灰色,结束时又被置成黑色(即当其邻接表被完全检索之后)。这一技巧可以保证每一顶点搜索结束时只存在于一棵深度优先树上,因此这些树都是分离的。 除了创建一个深度优先森林外,深度优先搜索同时为每个结点加盖时间戳。每个结点v有两个时间戳:当结点v第一次被发现(并置成灰色)时记录下第一个时间戳d[v],当结束检查v 的邻接表时(并置v为黑色)记录下第二个时间截f[v]。许多图的算法中都用到时间戳,他们对推算深度优先搜索进行情况是很有帮助的。 下列过程DFS记录了何时在变量d[u]中发现结点u以及何时在变量f[u]中完成对结点u的检 重庆邮电大学 数学大类专业 2008级《数学建模与数学实验》课程设计 设计题目:图的深度优先搜索遍历算法分析及其应用设计时间:2010.9.7-----2010.9. 12 班级: 学号: 指导教师: 图的深度优先搜索遍历算法分析及其应用 摘要:文章介绍了图论,图的基本概念及其图的表示方法。详细的分析了图中以邻接表为存储结构进行的图的深度优先搜索遍历的算法,并且在VC++环境中实现其算法的过程,对运行记过做了一定量的分析,最后介绍了基于该算法的一些应用。 关键词:图;深度优先搜索;遍历;算法 图论〔Graph Theory〕是数学的一个分支。它以图为研究对象。图论中的图是由若干给定的点及连接两点的线所构成的图形,这种图形通常用来描述某些事物之间的某种特定关系,用点代表事物,用连接两点的线表示相应两个事物间具有这种关系。 图(Graph)是一种较线性表和树更复杂的数据结构,图形结构中,结点之间的关系可以是任意的,图中任意两个数据元素之间都可能相关。因此,在研究有关图的问题时,要考虑图中每个顶点的信息,访问图中的各个顶点,而访问图中各个顶点的操作过程即使图的遍历,图的遍历算法是求解图的连通性问题,拓扑排序和求关键路径等算法的基础。 1图的三元组定义 图G是一个三元组由集合V,E和关联函数组成,记为:G=(V,E,W(G))。其中V是顶点的集合,表示V(G)={V1,V2,V3,……Vn},V(G)≠NULL。E是V中的点偶对的有穷集,表示为E(G)={e1,e2,e3……em},其中ei为 常用算法——深度优先搜索(degree first serch) 吴孝燕 一、深度优先搜索的基本思路 把一个具体的问题抽象成了一个图论 的模型——树(如图)。 状态对应着结点,状态之间的关系 (或者说决策方案)对应着边。这样 的一棵树就叫搜索树。 (一)基本思路 1、在每个阶段的决策时,采取能深则深的原则试探所有可行的方案,一旦深入一层则保存当前操作引起的状态。 2、一旦试探失败,为了摆脱当前失败状态,采取回到上一阶段尝试下一方案的策略(回溯策略);或者在求解所有解时,求得一个解后,回溯到上一阶段尝试下一方案,以求解下一个解。 3、在各个阶段尝试方案时,采取的是穷举的思想。 (二)引题 【例1】选择最短路径。有如下所示的交通路线图,边上数值表示该道路的长度,编程求从1号地点到达7号地点的最短的路径长度是多少,并输出这个长度。 ●数据结构 1、邻接矩阵表示图的连接和权值。A[I,j]=x,或者a[I,j]=maxint。B[i]表示结点i是否已经遍历过。 2、用变量min来保存最优解,而用tot变量保存求解过程中临时解(当前路径总长度)。 3、状态。Tot的值和结点的遍历标志值。 ●程序结构 1、递归结构。 2、主程序中用try(1)调用递归子程序。 3、子程序结构。 procedure try(I:integer); var k:integer; begin if 到达了终点 then begin 保存较优解;返回上一点继续求解(回溯);end else begin 穷举从I出发当前可以直接到达的点k; if I到k点有直接联边并且 k点没有遍历过 then then begin 把A[I,K]累加入路径长度tot;k标记为已遍历;try(k); 现场恢复; end; end; ●子程序 procedure try(i:integer); var k:integer; begin if i=n then begin if tot #include } cout<<"请输入顶点编号:"< 实验报告 一、实验目的和内容 1.实验目的 掌握图的邻接矩阵的存储结构;实现图的两种遍历:深度优先遍历和广度优先遍历。 2.实验内容 1.图的初始化; 2.图的遍历:深度优先遍历和广度优先遍历。 二、实验方案 程序主要代码: /// ///图的深度优先遍历算法课程设计报告
连通图深度优先遍历
答深度优先搜索算法的特点是
图的深度优先遍历实验报告
图论深度优先搜索实验报告
广度优先搜索和深度优先搜索
邻接矩阵表示图深度广度优先遍历
深度优先搜索的基本思想
数据结构实验报告图的深度优先遍历算法
图的深度优先遍历和广度优先遍历
深度优先算法与广度优先算法的比较
实验四-图的应用――深度优先/广度优先搜索遍历
采用非递归深度优先遍历算法
深度优先搜索算法DFS
图的深度优先搜索遍历算法分析及其应用
深度优先算法
图深度优先搜索C++
图的深度和广度遍历 - 实验报告