根据有向图的广度优先搜索遍历算法

图的深度广度优先遍历操作代码

一、实验目的 1．掌握图的各种存储结构，特别要熟练掌握邻接矩阵和邻接表存储结构； 2．遍历是图各种应用的算法的基础，要熟练掌握图的深度优先遍历和宽度优先遍历算法，复习栈和队列的应用； 3．掌握图的各种应用的算法：图的连通性、连通分量和最小生成树、拓扑排序、关键路径。 二、实验内容 实验内容1**图的遍历 [问题描述] 许多涉及图上操作的算法都是以图的遍历为基础的。写一个程序，演示在连通无向图上遍历全部顶点。 [基本要求] 建立图的邻接表的存储结构，实现无向图的深度优先遍历和广度优先遍历。以用户指定的顶点为起点，分别输出每种遍历下的顶点访问序列。 [实现提示] 设图的顶点不超过30个，每个顶点用一个编号表示（如果一个图有N个顶点，则它们的编号分别为1，2，…，N）。通过输入图的全部边输入一个图，每条边是两个顶点编号对，可以对边依附顶点编号的输入顺序作出限制（例如从小到大）。 [编程思路] 首先图的创建，采用邻接表建立，逆向插入到单链表中，特别注意无向是对称插入结点，且要把输入的字符在顶点数组中定位（LocateVex(Graph G,char *name)，以便后来的遍历操作，深度遍历算法采用递归调用，其中最主要的是NextAdjVex(Graph G, int v, int w)；FirstAdjVex （）函数的书写，依次递归下去，广度遍历用队列的辅助。 [程序代码] 头文件： #include #include #define MAX_VERTEX_NUM 30 #define MAX_QUEUE_NUMBER 30 #define OK 1 #define ERROR 0 #define INFEASIBLE -1

二分搜索算法和快速排序算法及分治策略

实验课程：算法分析与设计 实验名称：实验二C/C++环境及递归算法（综合性/设计性） 实验目标： 1、熟悉二分搜索算法和快速排序算法； 2、初步掌握分治算法； 实验任务： 掌握分治策略的概念和基本思想。 实验题： 1、设a[0:n-1]是一个已排好序的数组。请改写二分搜索算法，使得当搜索元素x不在数组中时，返回小于x的最大元素的位置i和大于x的最小元素位置j。当搜索元素在数组中时，I 和j相同，均为x在数组中的位置。设有n个不同的整数排好序后存放于t[0:n-1]中，若存在一个下标i，0≤i＜n，使得t[i]=i，设计一个有效的算法找到这个下标。要求算法在最坏的情况下的计算时间为O（logn）。 2、在快速排序中，记录的比较和交换是从两端向中间进行的，关键字较大的记录一次就能交换到后面单元，关键字较小的记录一次就能交换到前面单元，记录每次移动的距离较大，因而总的比较和移动次数较少。 实验设备及环境： PC；C/C++的编程环境Visual C++。 实验主要步骤： (1)明确实验目标和具体任务； (2)理解实验所涉及的分治算法； (3)编写程序并实现分治算法； (4)设计实验数据并运行程序、记录运行的结果； 实验数据及运行结果、实验结果分析及结论： 1、#include using namespace std; int main() { int const length=100; int n,x; int a[length]; cout<<"依次输入数组的长度，数组内容，要查找的数"<>n; //输入数组的长度 for(int i=0;i>a[i]; cin>>x;

图的生成、图的遍历

数据结构B实验报告 一、实验内容 图的生成、图的遍历 二、实验目的 掌握图的基本存储结构 掌握图的相关算法 掌握图的两种遍历方法 三、功能 本实验要求实现以下功能： 1．以邻接矩阵或者邻接表作为存储结构建立一个无向图。 2．深度优先搜索该无向图，输出遍历序列。 3．广度优先搜索该无向图，输出遍历序列。

四、主要代码 #include #include using namespace std; enum Status{UNVISITED,VISITED,SUCCESS,OVER_FLOW, RANGE_ERROR, NOT_PRESENT, ENTRY_FOUND, UNDER_FLOW}; const int DEFAULT_SIZE = 30; const int DEFAULT_INFAULTY =99999; const int MaxSize = 50; template struct Node { ElemType data; Node*next; Node();//普通构造函数 Node(ElemType e, Node*link = NULL);//带形参的构造函数 }; template Node::Node() { next = NULL; } template Node::Node(ElemType e, Node*link) { data = e; next = link; } template class LinkQueue { protected: Node *front, *rear; // 队头队尾指针 public: LinkQueue(); virtual ~LinkQueue(); int GetLength() const; bool IsEmpty() const; void Clear(); Status DelQueue(ElemType &e); Status GetHead(ElemType &e) const; Status EnQueue(const ElemType e); };

两点间所有路径的遍历算法

两点间所有路径的遍历算法 中国海洋大学信息科学与工程学院熊建设梁磊 摘要：本文首先简单介绍图的深度优先遍历算法，接着根据图的深度优先遍历算法求出连通图中两点间所有路径。 一、深度优先遍历(Depth-First Traversal) 1．图的深度优先遍历的递归定义 假设给定图G的初态是所有顶点均未曾访问过。在G中任选一顶点v为初始出发点(源点)，则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为止。 图的深度优先遍历类似于树的前序遍历。采用的搜索方法的特点是尽可能先对纵深方向进行搜索。这种搜索方法称为深度优先搜索(Depth-First Search)。相应地，用此方法遍历图就很自然地称之为图的深度优先遍历。 2、深度优先搜索的过程 设x是当前被访问顶点，在对x做过访问标记后，选择一条从x出发的未检测过的边(x，y)。若发现顶点y已访问过，则重新选择另一条从x出发的未检测过的边，否则沿边(x，y)到达未曾访问过的y，对y访问并将其标记为已访问过；然后从y开始搜索，直到搜索完从y出发的所有路径，即访问完所有从y出发可达的顶点之后，才回溯到顶点x，并且再选择一条从x出发的未检测过的边。上述过程直至从x出发的所有边都已检测过为止。此时，若x 不是源点，则回溯到在x之前被访问过的顶点；否则图中所有和源点有路径相通的顶点(即从源点可达的所有顶点)都已被访问过，若图G是连通图，则遍历过程结束，否则继续选择一个尚未被访问的顶点作为新源点，进行新的搜索过程。 二、求两点间所有路径的算法 假设简单连通图如图1所示，那么它的邻接表存储结构如图2所示。假设我们要找出结点3到结点6的所有路径，那么，我们就设结点3为起点，结点6为终点。我们需要的存储结构有：一个保存路径的栈、一个保存已标记结点的数组，那么找到结点3到结点6的所有路径步骤如下：

广度优先搜索和深度优先搜索

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

实验报告：图的存储结构和遍历

武汉东湖学院 实验报告 学院：计算机科学学院—专业计算机科学与技术2016年11月18日 1.实验目的 (1)了解邻接矩阵存储法和邻接表存储法的实现过程。 (2)了解图的深度优先遍历和广度优先遍历的实现过程。 2.实验内容 1.采用图的邻接矩阵存储方法，实现下图的邻接矩阵存储，并输出该矩阵 2.设计一个将第1小题中的邻接矩阵转换为邻接表的算法，并设计一个在屏幕上显示邻接表的算法 3.实现基于第2小题中邻接表的深度优先遍历算法，并输出遍历序列 4.实现基于第2小题中邻接表的广度优先遍历算法，并输出遍历序列

3.实验环境Visual C++ 6.0

4 .实验方法和步骤（含设计） 我们通过二维数组中的值来表示图中节点与节点的关系。通过上图可 知， 其邻接矩阵示意图为如下： V0 v1 v2 v3 v4 v5 V0 1 0 1 0 1 V1 1 0 1 1 1 0 V2 0 1 0 0 1 0 V3 1 1 0 0 1 1 V4 0 1 1 1 0 0 V5 1 1 此时的 “1 ” 表示这两个节点有关系，“ 0”表示这两个节点无关系 我们通过邻接表来在计算机中存储图时，其邻接表存储图如下:

5.程序及测试结果 #include #include int visited [6]; typedef struct { int a[6][6]; int n; }mgraph; typedef struct ANode { int adjvex; struct ANode *nextarc; }ArcNode; typedef struct Vnode { ArcNode *firstarc; }VNode; typedef VNode AdjList [6]; typedef struct { AdjList adjlist; int n; }ALGraph; void mattolist (mgraph g,ALGraph *&G) { int i,j; ArcNode *p; G=(ALGraph*)malloc(sizeof(ALGraph)); for(i=0;iadjlist[i].firstarc=NULL; for(i=0;i=0;j--) if(g.a[i][j]!=0) { p=(ArcNode*)malloc(sizeof(ArcNode)); p->adjvex=j; p->nextarc=G->adjlist[i].firstarc; G->adjlist[i].firstarc=p; } G->n=g.n; } void dispadj(ALGraph *G) { int i; ArcNode *p;

深度优先算法与广度优先算法的比较

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。;

图的广度优先搜索的应用

图的广度优先搜索的应用 ◆内容提要 广度优先搜索是分层次搜索，广泛应用于求解问题的最短路径、最少步骤、最优方法等方面。本讲座就最短路径问题、分酒问题、八数码问题三个典型的范例，从问题分析、算法、数据结构等多方面进行了讨论，从而形成图的广度优先搜索解决问题的模式，通过本讲座的学习，能明白什么样的问题可以采用或转化为图的广度优先搜索来解决。在讨论过程中，还同时对同一问题进行了深层次的探讨，进一步寻求解决问题的最优方案。 ◆知识讲解和实例分析 和深度优先搜索一样，图的广度优先搜索也有广泛的用途。由于广度优先搜索是分层次搜索的，即先将所有与上一层顶点相邻接的顶点搜索完之后，再继续往下搜索与该层的所有邻接而又没有访问过的顶点。故此，当某一层的结点出现目标结点时，这时所进行的步骤是最少的。所以，图的广度优先搜索广泛应用于求解问题的最短路径、最少步骤、最优方法等方面。 本次讲座就几个典型的范例来说明图的广度优先搜索的应用。 先给出图的广度优先搜索法的算法描述： F:=0;r:=1;L[r]:=初始值; H:=1;w:=1;bb:=true; While bb do begin H:=h+1;g[h]:=r+1; For I:=1 to w do Begin F:=f+1; For t:=1 to 操作数do Begin ⑴m:=L[f]; {出队列}； ⑵判断t操作对m结点的相邻结点进行操作;能则设标记bj:=0,并生成新结点;不能,则设标记bj:=1; if bj:=0 then {表示有新结点生成} begin for k:=1 to g[h]-1 do if L[k]=新结点then {判断新扩展的结点是否以前出现过} begin bj:=1;k:=g[h]-1

遍历算法及应用

实验报告 课程名称算法与数据结构 姓名何劼 专业计算机科学与技术 部别 指导教员 日期年月日

实验项目列表

实验报告 姓名：何劼学号：专业：计算机科学与技术部别： 实验地点：实验时间： 2012、4、17 设备编号： 同组人员：指导教员签字：成绩：教员评语： 一、实验名称 遍历算法及应用 二、实验目的 1 ．掌握二叉树的递归构造方法 2 ．掌握二叉树的递归遍历方法 3 ．掌握二叉树的递归遍历的简单应用

三、实验内容和要求 编写完成如下功能的程序。 1 ．构造二叉树（中序加后序序列造树选做） 2 ．删除树中原来所有1 度的结点 3 ．求给定的任意结点的父亲 4 ．从根到叶的一条最长路经 5 ．计算树中叶结点数（选） 6 ．判定一棵树是否是正则树（选） 7 ．按层遍历树，并输出树宽（选） 要求： 1 ．先构造出二叉树，然后输出原树的三种遍历序列。 2 ．在删除原来所有1 度的结点后，再输出新二叉树的三种遍历序列。 3 ．直接输出给定结点的父结点的值。 4 ．输出这条最长的路径。 5 ．输出树中叶结点的数目。 6 ．输出一棵树是否是正则树的判定结论。 7 ．按层遍历树，并输出树宽 四、实验环境 1．硬件环境：PC机

2．软件环境：Windows操作系统，VC++集成开发环境 五、算法设计思想 题目一—构造二叉树。 为了使得程序能够更加具有通用性，设计者在构造二叉树时编写了三种造树方式，分别是先序扩充序列造树，先序加中序序列造树以及中序加后序造树。其中前两个程序已经在课上得到了实现。中序加后序造树，主要问题就是左右子树上下标界的确定，运用图示法能够较为形象准确的解决此问题。三种序列的输出这里不加赘述。 题目二——删除树中1度结点。 采用先序遍历递归。首先判断下一结点是否为1度结点，若为1度结点并且有右儿子，返回1；若为1度结点并且有左儿子，返回2；不为1度结点返回0。再根据返回值的情况进行勾连和结点的删除。 题目三——求结点的父亲。 采用后续遍历递归。设计者配合使用了类似于“红绿灯”的found 标记值。若为0则还未发现结点；若为1则找到该结点返回上一层输出其父亲，并置found为2。 题目四——输出从根到叶的一条最长路径。 首先找到最长路径对应的叶子（先序），再求取叶子的祖先（后序）。运用order数组存储其祖先，最后从后到前输出。这样得到的路径是符

邻接矩阵表示图深度广度优先遍历

*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∈E； A[i,j]={ 0，反之 图5-2中有向图G1和无向图G2的邻接矩阵分别为M1和M2: M1=┌0 1 0 1 ┐ │ 1 0 1 0 │ │ 1 0 0 1 │ └0 0 0 0 ┘ M2=┌0 1 1 1 ┐ │ 1 0 1 0 │ │ 1 1 0 1 │ └ 1 0 1 0 ┘ 注意无向图的邻接是一个对称矩阵，例如M2。 用邻接矩阵表示法来表示一个具有n个顶点的图时，除了用邻接矩阵中的n*n个元素存储顶点间相邻关系外，往往还需要另设一个向量存储n个顶点的信息。因此其类型定义如下： VertexType vertex[MAX_VERTEX_NUM]; // 顶点向量 AdjMatrix arcs; // 邻接矩阵 int vexnum, arcnum; // 图的当前顶点数和弧(边)数 GraphKind kind; // 图的种类标志

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, 若或(Vi,Vj) A[i,j]＝{ ∞, 否则。 其中Wij为或(Vi,Vj)上的权值。相应地，网的邻接矩阵表示的类型定义应作如下的修改：adj:weightype ; {weightype为权类型} 图5-6列出一个网和它的邻接矩阵。 ┌∞３１∞∞┐ │∞∞５１∞│ │∞∞∞∞∞│ │∞∞６∞∞│ └∞３２２∞┘ (a)网(b)邻接矩阵 图5-6 网及其邻接矩阵 对无向图或无向网络，由于其邻接矩阵是对称的，故可采用压缩存贮的方法，

算法6.7-广度优先搜索遍历连通图

//算法6.7广度优先搜索遍历连通图 #include 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Q Q.base = new ArcType[MAXQSIZE]; if(!Q.base) exit(1);//存储分配失败 Q.front = Q.rear = 0; }//InitQueue void 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; }//EnQueue bool QueueEmpty(sqQueue Q){ //判断是否为空队 if(Q.rear == Q.front)

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结构；掌握DFS及BFS对图的遍历操作；了解图结构在人工智能、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结构，完成有向图和无向图的DFS 和BFS操作。 三、DFS和BFS 的基本思想 深度优先搜索法DFS的基本思想：从图G中某个顶点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的基本思想：从图G中某个顶点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、示例程序 1．邻接矩阵作为存储结构的程序示例 #include"" #include"" ertex); irstedge; irstedge; } } }//endwhile } //==========主函数=========== void main() { ALGraph *G; G=(ALGraph *)malloc(sizeof(ALGraph));

CreatALGraph(G); printf("Print Graph DFS: "); DFS(G); printf("\n"); printf("Print Graph BFS: "); BFS(G,3); printf("\n"); } 五、实验内容 1调试程序。设计一个有向图和一个无向图，任选一种存储结构，完成有向图和无向图的DFS（深度优先遍历）和BFS（广度优先遍历）的操作。 邻接矩阵作为存储结构的运行结果： 邻接链表作为存储结构的运行结果： 六、实验报告要求 画出你所设计的图，写出两种方法的遍历序列。

采用非递归深度优先遍历算法

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 using namespace std; class Knap { friend int Knapsack(int p[],int w[],int c,int n ); //设置友元函数 public: void print() //定义类内函数打印结果 { for(int m=1;m<=n;m++) { cout<

}; 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

各种查找算法的性能分析

项目名称：各种查找算法的性能测试 项目成员： 组编号： 完成时间： 目录 前言 (2) 正文 (2) 第一章简介 (2) 1.1顺序查找问题描述 (2) 1.2二分查找问题描述 (2) 第二章算法定义 (2) 2.1顺序查找算法定义 (2) 2.2二分查找算法定义 (3) 第三章测试结果（Testing Results) (5) 3.1 实验结果表 (5) 3.2 散点图记录 (5) 第四章分析和讨论 (6) 4.1顺序查找分析 (6) 4.2二分查找分析 (6) 附录：源代码（基于C语言的) (7) 声明 (13)

前言 查找问题就是在给定的集合（或者是多重集，它允许多个元素具有相同的值）中找寻一个给定的值，我们称之为查找键。 对于查找问题来说，没有一种算法在任何情况下是都是最优的。有些算法速度比其他算法快，但是需要较多的存储空间；有些算法速度非常快，但仅适用于有序数组。查找问题没有稳定性的问题，但会发生其他的问题（动态查找表）。 在数据结构课程中，我们已经学过了几种查找算法，比较有代表性的有顺序查找（蛮力查找），二分查找（采用分治技术），哈希查找（理论上来讲是最好的查找方法）。 第一章：简介（Introduction） 1.1顺序查找问题描述： 顺序查找从表中最后一个记录开始，逐个进行记录的关键字和给定值的比较，若某个记录的关键字和给定值比较相等，则查找成功，找到所查记录；反之，若直至第一个记录，其关键字和给定值比较都不等，则表明表中没有所查记录，查找不成功。 1.2二分查找问题描述： （1）分析掌握折半查找算法思想，在此基础上，设计出递归算法和循环结构两种实现方法的折半查找函数。 （2）编写程序实现：在保存于数组a[i]有序数据元素中查找数据元素k是否存在。数元素k要包含两种情况：一种是数据元素k包含在数组中；另一种是数据元素k不包含在数组中 （3）数组中数据元素的有序化既可以初始赋值时实现，也可以设计一个排序函数实现。（4）根据两种方法的实际运行时间，进行两种方法时间效率的分析对比。 第二章：算法定义（Algorithm Specification） 2.1顺序查找 从表的一端向另一端逐个进行记录的关键字和给定值（要查找的元素）的比较，若某个记录的关键字和给定值比较相等，则查找成功，找到所查找记录；反之，若直至第一个记录，其关键

图的深度优先遍历和广度优先遍历

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 #define MaxVerNum 50 struct edgenode { int endver; int inform; edgenode* edgenext; }; struct vexnode { char vertex; edgenode* edgelink; }; struct Graph { vexnode adjlists[MaxVerNum]; int vexnum; int arcnum; }; //队列的定义及相关函数的实现 struct QueueNode

{ 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;

图的深度优先搜索,广度优先搜索,代码

#include #include #include #define MAX_VERTEX_NUM 50 typedef struct Arcnode { int adjvex; struct Arcnode *nextarc; } Arcnode; typedef struct VNode { int data; Arcnode *firstarc; } VNode, AdjList[MAX_VERTEX_NUM]; typedef struct { AdjList vertice; int vexnum, arcnum; int kind; } Graph; int visit[100];//用来标记每个定点是否被访问过 void changeV_G(int v[], Graph &G, int n);//将邻接矩阵转换成邻接表int FirstAdjVex(Graph G, int v); int NextAdjVex(Graph G, int v, int w); void DFS(Graph G, int v); void DFSTraverse(Graph G, int v[]); void changeV_G(int v[], Graph &G, int n) { for(int i=0; iadjvex=j;

算法设计：深度优先遍历和广度优先遍历

算法设计：深度优先遍历和广度优先遍历实现 深度优先遍历过程 1、图的遍历 和树的遍历类似，图的遍历也是从某个顶点出发，沿着某条搜索路径对图中每个顶点各做一次且仅做一次访问。它是许多图的算法的基础。 深度优先遍历和广度优先遍历是最为重要的两种遍历图的方法。它们对无向图和有向图均适用。 注意： 以下假定遍历过程中访问顶点的操作是简单地输出顶点。 2、布尔向量visited[0．．n-1]的设置 图中任一顶点都可能和其它顶点相邻接。在访问了某顶点之后，又可能顺着某条回路又回到了该顶点。为了避免重复访问同一个顶点，必须记住每个已访问的顶点。为此，可设一布尔向量visited[0．．n-1]，其初值为假，一旦访问了顶点Vi之后，便将visited[i]置为真。 -------------------------- 深度优先遍历(Depth-First Traversal) 1．图的深度优先遍历的递归定义 假设给定图G的初态是所有顶点均未曾访问过。在G中任选一顶点v为初始出发点(源点)，则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为止。 图的深度优先遍历类似于树的前序遍历。采用的搜索方法的特点是尽可能先对纵深方向进行搜索。这种搜索方法称为深度优先搜索(Depth-First Search)。相应地，用此方法遍历图就很自然地称之为图的深度优先遍历。 2、深度优先搜索的过程 设x是当前被访问顶点，在对x做过访问标记后，选择一条从x出发的未检测过的

数据结构中图的两种存储结构和两种遍历

邻接矩阵 #include #include typedef struct { int a[20][20]; int n; int e; }Graph; int visit[20]; void DFS(Graph *p,int n) { int i; printf("%4d",n); visit[n]=1; for(i=1;i<=p->n;i++) if(i!=n&&visit[i]==0&&p->a[n][i]) DFS(p,i); } void BFS(Graph *p,int n) { int i,top=0,t; int a[20]; printf("%4d",n); visit[n]=1; a[++top]=n; while(top) { t=a[1]; for(i=1;in;i++) if(p->a[t][i]&&visit[i]==0) { printf("%4d",i); visit[i]=1;

a[++top]=i; } } } int main() { int i,j,n,m; Graph *p; p=(Graph *)malloc(sizeof(Graph)); printf("输入图的顶点数:");scanf("%d",&p->n); printf("输入图的边数:"); scanf("%d",&p->e); for(i=1;i<=p->n;i++) for(j=1;j<=p->n;j++) p->a[i][j]=0; printf("输入图的每条边:\n"); for(i=1;i<=p->e;i++) { printf("%d: ",i); scanf("%d%d",&n,&m); p->a[n][m]=1; p->a[m][n]=1; } for(i=1;i<=p->n;i++) { for(j=1;j<=p->n;j++) printf("%4d",p->a[i][j]); printf("\n"); } for(i=1;i<=p->n;i++) visit[i]=0; printf("DFS遍历:\n"); DFS(p,1); printf("\n"); for(i=1;i<=p->n;i++) visit[i]=0; printf("BFS遍历:\n"); BFS(p,1); printf("\n"); return 0; }

图的深度优先搜索遍历算法分析及其应用

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为或{Vj，Vt}，若ei为{Vj，Vt}，称ei为以V j 和Vt为端点的无向边；若ei 为，称ei为以V j为起点，Vt为终点的有向边；W（G）称为E→VxV的关联函数。 2图的存储结构 图的存储结构除了要存储图中各个顶点的本身的信息外，同时还要存储顶点与顶点之间的所有关系（边的信息），因此，图的结构比较复杂，很难以数据元素在存储区中的物理位置来表示元素之间的关系，但也正是由于其任意的特性，故物理表示方法很多。常用的图的存储结构有邻接矩阵、邻接表、十字链表和邻接多重表。邻接表是图的一种链式存储结构。对图的每个顶点建立一个单链表（n 个顶点建立n个单链表），第i个单链表中的结点包含顶点Vi的所有邻接顶点。 图1 无向图G 该图的G的邻接表表示如下:

用邻接表实现该图的广度优先搜索遍历(实验报告)

实验报告 用邻接表实现该图的广度优先搜索遍历 一﹑实验目的 1﹒掌握图的基本概念和邻接表存储结构。 2﹒掌握图的邻接表存储结构的算法实现。 3﹒掌握图在邻接表存储结构上遍历算法的实现。 二﹑实验内容 给定图如下，用邻接表实现该图的广度优先搜索遍历。 三﹑实验与算法分析 先定义图的邻接表数据，建立该图的邻接表，然后在用子函数写出广度优先搜索遍历的遍历算法，最后用主函数调用它们。 实现广度优先搜索遍历可以利用队列的原理。利用队列先进先出的特性，并设置访问标志实现连通图的广度优先搜索遍历。 广度优先搜索遍历类似于树的按层次遍历，对于用邻接表做存储结构的图，从某个给定顶点出发的图的遍历得到的访问结点顶点次序，随建立的邻接表的不同而可能不同。 将每个结点的边用一个单边表链接起来组成一个整体。所有头结点可看成一个一维数组，即邻接表所有链表中结点数目的一半为图中边数。占用的存储单元数目为n+2e。 抽象算法描述: （1）访问顶点i，并将其访问标志置为已被访问，即visited[i]=true。 （2）依次访问与标点i有边相连的所有顶点w1,w2------wt。 (3) 再按次序访问与w1,w2------wt有边相连且未曾访问过的顶点。 （4）依此类推，直到图中所有顶点都被访问完。 四﹑可执行程序及注释 实验代码： //用邻接表实现无向图的深度优先搜索遍历和广度优先搜索遍历 #include const int n=8; //表示图中的最大顶点数 const int e=15; //图中的最大边数

typedef int elemtype; bool visited[n+1]; //标志数组用于记载某个顶点是否被访问过class link //定义链表类型 { public: elemtype data; link *next; }; class GRAPH //定义邻接表的表头类型 { public: link a[n+1]; void creatlink() //建立图的邻接表 { int i,j,k; link *s; for(i=1;i<=n;i++) //建立邻接表的表头类型 { a[i].data=i; a[i].next=NULL; } for(k=1;k<=e;k++) { cout<<"请输入一条边"; cin>>i>>j; //输入一条边(i,j) cout<data=j; s->next=a[i].next; //头插法建立链表 a[i].next=s; //头插法建立链表 s=new link; s->data=i; s->next=a[j].next; //头插法建立链表 a[j].next=s; //头插法建立链表 } } void bfs1(int i) //用邻接表从顶点i出发进行广度优先搜索遍历{ int q[n+1]; //定义队列 int f,r; link *p; //p为搜索指针 f=r=0; cout<