图的实验报告

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。

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。

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。

哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院实验报告课程名称：数据结构与算法课程类型：必修实验项目名称：图的搜索与应用实验题目：图的深度和广度搜索与拓扑排序设计成绩报告成绩指导老师一、实验目的1.掌握图的邻接表的存储形式。

2.熟练掌握图的搜索策略，包括深度优先搜索与广度优先搜索算法。

3.掌握有向图的拓扑排序的方法。

二、实验要求及实验环境实验要求：1.以邻接表的形式存储图。

2.给出图的深度优先搜索算法与广度优先搜索算法。

3.应用搜索算法求出有向图的拓扑排序。

实验环境：寝室+机房+编程软件（NetBeans IDE 6.9.1）。

三、设计思想（本程序中的用到的所有数据类型的定义，主程序的流程图及各程序模块之间的调用关系）数据类型定义：template <class T>class Node {//定义边public:int adjvex;//定义顶点所对应的序号Node *next;//指向下一顶点的指针int weight;//边的权重};template <class T>class Vnode {public:T vertex;Node<T> *firstedge;};template <class T>class Algraph {public:Vnode<T> adjlist[Max];int n;int e;int mark[Max];int Indegree[Max];};template<class T>class Function {public://创建有向图邻接表void CreatNalgraph(Algraph<T>*G);//创建无向图邻接表void CreatAlgraph(Algraph<T> *G);//深度优先递归搜索void DFSM(Algraph<T>*G, int i);void DFS(Algraph<T>* G);//广度优先搜索void BFS(Algraph<T>* G);void BFSM(Algraph<T>* G, int i);//有向图的拓扑排序void Topsort(Algraph<T>*G);/得到某个顶点内容所对应的数组序号int Judge(Algraph<T>* G, T name); };主程序流程图：程序开始调用关系：主函数调用五个函数 CreatNalgraph(G)//创建有向图 DFS(G) //深度优先搜索 BFS(G) //广度优先搜索 Topsort(G) //有向图拓扑排序 CreatAlgraph(G) //创建无向图其中 CreatNalgraph(G) 调用Judge(Algraph<T>* G, T name)函数；DFS(G)调用DFSM(Algraph<T>* G , int i)函数；BFS(G) 调用BFSM(Algraph<T>* G, int k)函数；CreatAlgraph(G) 调选择图的类型无向图有向图深 度 优 先 搜 索广度优先搜索 深 度 优 先 搜 索 广度优先搜索拓 扑 排 序程序结束用Judge(Algraph<T>* G, T name)函数。

平面图实验报告
《平面图实验报告》
实验目的：通过平面图的绘制和分析，了解数据的分布规律和趋势。

实验材料：笔、纸、计算机软件
实验步骤：
1. 收集数据：首先我们需要收集一组数据，可以是某个地区的气温变化、某款
产品的销售情况等等。

2. 绘制平面图：根据收集到的数据，我们可以选择合适的平面图类型进行绘制，比如折线图、柱状图、饼状图等。

在绘制过程中，需要注意选择合适的比例尺
和坐标轴标签，以确保图表清晰易懂。

3. 分析数据：通过观察绘制出的平面图，我们可以分析数据的分布规律和趋势，比如是否存在周期性变化、是否有明显的增长或下降趋势等。

实验结论：通过本次实验，我们可以得出对数据的分布规律和趋势的认识，从
而更好地理解数据背后的含义，并为未来的决策提供参考依据。

总结：平面图实验是一种直观、简单且有效的数据分析方法，通过绘制和分析
平面图，我们可以更清晰地了解数据的特点和规律，为后续的决策提供有力支持。

希望通过本次实验，能够对平面图的应用有更深入的了解，并在实际工作
中加以运用。

类图实验报告类图实验报告引言：类图是面向对象分析和设计中最常用的工具之一。

通过类图，我们可以清晰地展示系统中的类、属性和方法之间的关系，从而帮助我们更好地理解系统的结构和功能。

本篇实验报告将介绍我在进行类图实验时的设计思路、方法和结果。

一、实验目的本次实验的目的是通过使用类图工具，对一个简单的学生选课系统进行建模。

通过实践操作，我们可以更加熟悉类图的使用方法，掌握类之间的关系表示和类的属性与方法的定义。

二、实验过程1. 确定系统需求在开始实验之前，我们首先需要明确学生选课系统的需求。

该系统主要包括学生、课程和教师三个核心类。

学生类具有学号、姓名和选课列表等属性，以及选课、退课和查询成绩等方法。

课程类具有课程编号、课程名称和授课教师等属性，以及查询选课学生和修改课程信息等方法。

教师类具有教师编号、姓名和授课课程等属性，以及录入成绩和修改学生信息等方法。

2. 绘制类图根据系统需求，我们可以开始绘制类图。

在类图中，我们使用类名、属性和方法来表示类的结构和功能。

通过关联、继承和聚合等关系符号，我们可以清晰地展示类之间的关系。

在绘制类图时，我们需要注意类的可见性、多重性和关联的方向等细节。

3. 完善类图在绘制初步的类图之后，我们需要对其进行完善和优化。

通过仔细检查类之间的关系，我们可以进一步优化类图的结构，使其更加简洁和易于理解。

同时，我们还可以添加必要的注释和说明，以便他人更好地理解和使用该类图。

4. 验证类图完成类图之后，我们需要对其进行验证。

通过使用类图工具提供的功能，我们可以对类图进行语法和语义的检查，确保其符合规范和逻辑。

在验证过程中，我们还可以运行类图生成代码，并进行功能测试，以验证类图的正确性和可用性。

三、实验结果通过以上的实验过程，我们成功地完成了学生选课系统的类图设计。

该类图清晰地展示了学生、课程和教师三个核心类之间的关系，以及类的属性和方法。

经过验证，该类图符合规范和逻辑，能够正常生成代码并实现系统功能。

地图制图学实验报告地形图矢量化报告一、步骤1.为了提高图形显示的速度，在矢量化地形图之前需要先把图像转换成“.msi”格式的图形。

转换方法：如图1所示，单击主界面“图象处理”---“图像分析”，进入图像分析模块，如图2所示。

图1 mapgis 主界面单击图像分析窗口的菜单“文件”，在下拉列表中点击“数据输入”，在弹出的数据转换对话框中将转换数据类型设置为tif，然后点击添加文件，将要转换的tif格式的地形图添加在文件列表中，再点击转换，即可进行文件的转换。

如图三所示。

图3 数据转换对话框2.图像配准图像配准的目的是让扫描的地形图具有地理坐标。

方法：进入主界面“图象处理”---“图像分析”模块，点击菜单文件下的“打开影像”，对话框中选择刚转换好的的msi文件。

如图4所示：图4 打开光栅地形图在镶嵌融合菜单下选择添加控制点，进行图像配准。

方法：单击图上方里网的结点处，在弹出的屏幕中将十字光标尽量与方里网的线条重合。

然后单击空格键，弹出输入控制点的坐标对话框，在弹出的对话框中输入该点的坐标。

即完成对该控制点的配准。

之后即可进入下一结点进行配准，直到将所有控制点都配准完毕。

图6 输入控制点坐标对话框二、实习任务1．矢量化地形图（每人4格地形图），图层包括等高线、高程点和河流三个图层。

等高线包括首曲线和计曲线，河流包括单线河和双线河。

2．对等高线进行拓扑检查（检查有无相交、断开的等高线等），对等高线进行高程赋值。

3．将本小组的所有人矢量化的等高线连接起来。

4．进行拓扑检查无误后生成数字高程模型。

三、实习方法1.用photoshop裁剪我们所需地形图，剪出我们所需区域。

2.将裁剪后的图形转换为msi格式3.进行图像配准单击mapgis主界面上“图像处理”，再单击“图像分析”，点击菜单文件下“打开影像”，选择刚才的msi文件，在“镶嵌融合”菜单下选择“添加控制点”，进行图像配准。

单击每一个方里网节点处，弹出的十字光标尽量与方里网交点重合，按空格键，在弹出的对话框中输入该点坐标。

图的上机实验报告一、实验目的本次实验的目的是进一步了解图的概念、图的存储结构和图的遍历算法，并通过具体的上机实验来熟悉图的相关操作。

二、实验环境- 操作系统：Windows 10- 编程语言：C++- 开发环境：Visual Studio 2019三、实验内容本次实验主要包括以下几个方面的内容：1.图的基本概念首先，我们需要了解图的基本概念。

图是一种非线性的数据结构，由顶点集合和边集合构成。

顶点代表图中的一个节点，而边则代表顶点之间的关系。

图可以分为有向图和无向图，其中有向图的边是有方向的，而无向图的边是无方向的。

2.图的存储结构图的存储结构有两种常见的方式：邻接矩阵和邻接表。

邻接矩阵是用一个二维数组来表示图的结构，数组中的元素表示两个顶点之间是否有边。

邻接表则是由一个链表数组组成，每个数组元素对应一个顶点，链表中存储了与该顶点相邻的其他顶点。

3.图的遍历算法图的遍历算法有两种常见的方式：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。

深度优先搜索是从某个顶点开始，递归地访问该顶点的邻接顶点，直到无法再继续深入为止，然后回溯到之前的顶点。

而广度优先搜索是从某个顶点开始，依次访问该顶点的所有邻接顶点，然后按照同样的方式访问邻接顶点的邻接顶点，直到所有顶点都被访问完毕。

四、实验步骤根据上述内容，我们进行了如下实验步骤：1. 创建一个图对象，选择合适的存储结构（邻接矩阵或邻接表）；2. 根据实际需求，添加图的顶点和边；3. 选择相应的遍历算法（DFS或BFS）；4. 遍历图，输出遍历结果。

五、实验结果在实验过程中，我们成功地创建了一个图对象，并使用邻接矩阵存储了图的结构。

然后，我们添加了一些顶点和边的信息，并选择了深度优先搜索算法进行遍历。

最后，我们成功地遍历了整个图，并输出了遍历结果。

六、实验总结通过本次实验，我们进一步掌握了图的基本概念、图的存储结构和图的遍历算法。

同时，我们也了解到不同的存储结构和遍历算法在不同的应用场景中，有着各自的优缺点。

图的应用实验报告一、实验目的本实验的目的是通过实际操作和观察，学习图的基本概念和应用，掌握图在各种领域中的实际应用。

二、实验材料与方法本实验主要利用计算机软件进行图的构建和分析。

选用的软件为Python的NetworkX库。

具体实验步骤如下：1. 安装Python和NetworkX库：根据操作系统版本下载并安装Python，然后使用命令行工具输入"pip install networkx"来安装NetworkX库。

2. 导入所需的库：在Python程序中导入NetworkX库，并创建一个空的图对象。

3. 添加节点和边：使用add_node()方法添加节点，并使用add_edge()方法添加边。

4. 可视化图：使用matplotlib库将构建好的图进行可视化展示。

5. 进行图的分析：利用NetworkX库提供的各种方法，对构建好的图进行分析和计算。

三、实验结果与讨论在本次实验中，我们首先构建了一个社交网络图。

通过添加节点和边，模拟了一组人之间的社交关系。

然后，利用NetworkX库提供的方法，对这个网络图进行了可视化展示，并进行了一些基本的分析。

在可视化展示中，我们发现不同的节点代表不同的人，而边则代表了人与人之间的关系。

通过观察图的结构，我们可以更清晰地了解人际关系的复杂性和互动方式。

在进行图的分析时，我们利用了NetworkX库的度中心性算法，计算了每个节点的度数。

通过这个度数，我们可以判断每个人在社交网络中的重要性。

同时，还使用了连接组件的算法，将整个社交网络划分为不同的社区。

我们发现，通过社区的划分，我们可以更好地理解人与人之间的关系，以及他们在社交网络中的分布情况。

此外，我们还对物流网络图进行了构建和分析。

通过添加节点和边，模拟了一组城市之间的物流运输路线。

通过观察图的结构以及利用NetworkX库提供的最短路径算法，我们可以找到任意两个城市之间的最短路线，并计算出相应的距离和成本。