图的深度和广度遍历-实验报告

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。

实验三 图的广度优先遍历和深度优先遍历算法的设计一、实验目的本实验的目的是通过理解图的逻辑结构和存储结构，进一步提高使用理论知识指导解决实际问题的能力。

二、实验内容１．分别编写BFS 、DFS 算法。

2．判断无向图G 是否连通，若连通则返回1，否则返回0。

3．判断无向图G 是否是一棵树。

若是树，返回1；否则返回0。

4．判断有向图中是否存在回路。

5．假设图G 采用邻接表存储，求距离顶点vO 的最短路径长度为k 的所有顶点，要求尽可能节省 时间。

三、实验类型验证性四、实验要求和提示1．实验前充分预习实验指导书内容及相关理论知识内容：实验中严格遵守实验室规范和制度，认真完成实验内容并做好实验纪录：实验后必须按照要求独立完成实验报告。

2．以上6个题中，题1是必做题，题2—5可任意选作l 或2题。

3．提示：（1）最好使用邻接表法建立无向图和有向图的存储结构，然后实现图的遍历。

（2）结点结构：typedef struct node{ int adjvex ； //邻接点域，存放与Vi 邻接的结点在表头数组中的位置 struct node * next ； //链域，指示下一条边或弧)JD ：表头接点：typedef struct tnode{ int vexdata ；//存放顶点信息struct node *firstarc ；//指示第一个邻接点}TD ；4．程序实现方面的提示：（1）可采用遍历方式判断无向图是否连通。

先给visited[]数组置初值O，然后从O 开始遍历该图，之后若所有顶点i的visited[i]均为1，则该图是连通的，否则不连通。

（2）一个无向图G是一棵树的条件是：G必须是无回路的连通图或者是有n—l条边的连通图(注：本题可以只给出算法)（3）判断有向图中是否存在回路时，若一个有向图拓扑排序不成功，则一定存在回路；反之，若拓扑排序成功，则一定不存在回路。

（3）采用宽度优先搜索方法，找出第k层的所有顶点即为所求(宽度优先搜索保证找到的路径是最短路径)。

-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构造；掌握DFS及BFS对图的遍历操作；了解图构造在人工智能、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构造，完成有向图和无向图的DFS 和BFS操作。

三、DFS和BFS 的根本思想深度优先搜索法DFS的根本思想：从图G中*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的根本思想：从图G中*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、例如程序1．邻接矩阵作为存储构造的程序例如#include"stdio.h"#include"stdlib.h"#define Ma*Verte*Num 100 //定义最大顶点数typedef struct{char ve*s[Ma*Verte*Num]; //顶点表int edges[Ma*Verte*Num][Ma*Verte*Num]; //邻接矩阵，可看作边表int n,e; //图中的顶点数n和边数e}MGraph; //用邻接矩阵表示的图的类型//=========建立邻接矩阵=======void CreatMGraph(MGraph *G){int i,j,k;char a;printf("Input Verte*Num(n) and EdgesNum(e): ");scanf("%d,%d",&G->n,&G->e); //输入顶点数和边数scanf("%c",&a);printf("Input Verte* string:");for(i=0;i<G->n;i++){scanf("%c",&a);G->ve*s[i]=a; //读入顶点信息，建立顶点表}for(i=0;i<G->n;i++)for(j=0;j<G->n;j++)G->edges[i][j]=0; //初始化邻接矩阵printf("Input edges,Creat Adjacency Matri*\n");for(k=0;k<G->e;k++) { //读入e条边，建立邻接矩阵 scanf("%d%d",&i,&j); //输入边〔Vi，Vj〕的顶点序号G->edges[i][j]=1;G->edges[j][i]=1; //假设为无向图，矩阵为对称矩阵；假设建立有向图，去掉该条语句}}//=========定义标志向量，为全局变量=======typedef enum{FALSE,TRUE} Boolean;Boolean visited[Ma*Verte*Num];//========DFS：深度优先遍历的递归算法======void DFSM(MGraph *G,int i){ //以Vi为出发点对邻接矩阵表示的图G进展DFS搜索，邻接矩阵是0，1矩阵 int j;printf("%c",G->ve*s[i]); //访问顶点Vivisited[i]=TRUE; //置已访问标志for(j=0;j<G->n;j++) //依次搜索Vi的邻接点if(G->edges[i][j]==1 && ! visited[j])DFSM(G,j); //〔Vi，Vj〕∈E，且Vj未访问过，故Vj为新出发点}void DFS(MGraph *G){int i;for(i=0;i<G->n;i++)visited[i]=FALSE; //标志向量初始化for(i=0;i<G->n;i++)if(!visited[i]) //Vi未访问过DFSM(G,i); //以Vi为源点开场DFS搜索}//===========BFS：广度优先遍历=======void BFS(MGraph *G,int k){ //以Vk为源点对用邻接矩阵表示的图G进展广度优先搜索 int i,j,f=0,r=0;int cq[Ma*Verte*Num]; //定义队列for(i=0;i<G->n;i++)visited[i]=FALSE; //标志向量初始化for(i=0;i<G->n;i++)cq[i]=-1; //队列初始化printf("%c",G->ve*s[k]); //访问源点Vkvisited[k]=TRUE;cq[r]=k; //Vk已访问，将其入队。

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。

图的遍历实验报告图的遍历实验报告一、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。

图的遍历是指按照一定规则访问图中的所有节点。

本实验通过实际操作，探索了图的遍历算法的原理和应用。

二、实验目的1. 理解图的遍历算法的原理；2. 掌握深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）两种常用的图遍历算法；3. 通过实验验证图的遍历算法的正确性和效率。

三、实验过程1. 实验环境准备：在计算机上安装好图的遍历算法的实现环境，如Python编程环境；2. 实验数据准备：选择合适的图数据进行实验，包括图的节点和边的信息；3. 实验步骤：a. 根据实验数据，构建图的数据结构；b. 实现深度优先搜索算法；c. 实现广度优先搜索算法；d. 分别运行深度优先搜索和广度优先搜索算法，并记录遍历的结果；e. 比较两种算法的结果，分析其异同点；f. 对比算法的时间复杂度和空间复杂度，评估其性能。

四、实验结果与分析1. 实验结果：根据实验数据和算法实现，得到了深度优先搜索和广度优先搜索的遍历结果；2. 分析结果：a. 深度优先搜索：从起始节点出发，一直沿着深度方向遍历，直到无法继续深入为止。

该算法在遍历过程中可能产生较长的路径，但可以更快地找到目标节点，适用于解决一些路径搜索问题。

b. 广度优先搜索：从起始节点出发，按照层次顺序逐层遍历，直到遍历完所有节点。

该算法可以保证找到最短路径，但在遍历大规模图时可能需要较大的时间和空间开销。

五、实验总结1. 通过本次实验，我们深入理解了图的遍历算法的原理和应用；2. 掌握了深度优先搜索和广度优先搜索两种常用的图遍历算法；3. 通过实验验证了算法的正确性和效率；4. 在实际应用中，我们需要根据具体问题的需求选择合适的遍历算法，权衡时间复杂度和空间复杂度；5. 进一步研究和优化图的遍历算法，可以提高算法的性能和应用范围。

六、参考文献[1] Cormen, T. H., Leiserson, C. E., Rivest, R. L., & Stein, C. (2009). Introduction to Algorithms (3rd ed.). MIT Press.[2] Sedgewick, R., & Wayne, K. (2011). Algorithms (4th ed.). Addison-Wesley Professional.。

第1篇一、实验目的1. 理解广度遍历的基本概念和原理；2. 掌握广度遍历算法的编程实现；3. 熟悉图的邻接表表示方法；4. 分析广度遍历算法在图中的应用。

二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：C++3. 开发环境：Visual Studio 2019三、实验原理广度遍历（Breadth-First Search，BFS）是一种基于图的遍历算法，它按照顶点的层次顺序访问图中的所有顶点。

具体来说，从起始顶点开始，首先访问起始顶点，然后访问起始顶点的所有邻接顶点，接着访问邻接顶点的邻接顶点，以此类推，直到遍历完所有顶点。

广度遍历算法通常采用队列数据结构来实现。

在遍历过程中，首先将起始顶点入队，然后从队列中依次取出顶点，访问其邻接顶点，并将邻接顶点入队。

这样，每个顶点都会按照其被访问的顺序入队，从而实现了广度遍历。

四、实验步骤1. 创建图：使用邻接表表示法创建实验所需的图。

2. 实现广度遍历算法：编写广度遍历算法的代码，实现图的遍历功能。

3. 运行实验：运行实验程序，观察广度遍历算法的执行过程和结果。

五、实验代码```cppinclude <iostream>include <vector>include <queue>using namespace std;// 定义图的结构体struct Graph {int numVertices; // 顶点数量vector<int> adjList; // 邻接表};// 初始化图void initGraph(Graph &g, int numVertices) {g.numVertices = numVertices;g.adjList.resize(numVertices);}// 添加边void addEdge(Graph &g, int src, int dest) {g.adjList[src].push_back(dest);}// 广度遍历void bfs(Graph &g, int startVertex) {queue<int> queue;vector<bool> visited(g.numVertices, false); // 访问标记数组 // 将起始顶点入队queue.push(startVertex);visited[startVertex] = true;while (!queue.empty()) {int vertex = queue.front();cout << "访问顶点: " << vertex << endl; queue.pop();// 遍历邻接顶点for (int neighbor : g.adjList[vertex]) { if (!visited[neighbor]) {queue.push(neighbor);visited[neighbor] = true;}}}}int main() {// 创建图Graph g;initGraph(g, 6);addEdge(g, 0, 1);addEdge(g, 0, 2);addEdge(g, 1, 3);addEdge(g, 1, 4);addEdge(g, 2, 5);addEdge(g, 3, 5);addEdge(g, 4, 5);// 广度遍历cout << "广度遍历结果：" << endl;bfs(g, 0);return 0;}```六、实验结果与分析运行实验程序，可以得到以下输出：```访问顶点: 0访问顶点: 1访问顶点: 2访问顶点: 3访问顶点: 4访问顶点: 5```从输出结果可以看出，广度遍历算法按照顶点的层次顺序访问了图中的所有顶点，符合预期。

实验报告学院（系）名称：计算机与通信工程学院一、实验目的理解图的逻辑特点；掌握理解图的两种主要存储结构（邻接矩阵和邻接表），掌握图的构造、深度优先遍历、广度优先遍历算法二、实验题目与要求1. 每位同学按下述要求实现相应算法：根据从键盘输入的数据创建图（图的存储结构可采用邻接矩阵或邻接表），并对图进行深度优先搜索和广度优先搜索1）问题描述：在主程序中提供下列菜单：1…图的建立2…深度优先遍历图3…广度优先遍历图0…结束2）实验要求：图的存储可采用邻接表或邻接矩阵；定义下列过程：CreateGraph(): 按从键盘的数据建立图DFSGrahp()：深度优先遍历图BFSGrahp()：广度优先遍历图3）实验提示:图的存储可采用邻接表或邻接矩阵；图存储数据类型定义（邻接表存储）# define MAX_VERTEX_NUM 8 拓扑排序：给出一个图的结构，输出其拓扑排序序列（顶点序列用空格隔开），要求在同等条件下，编号小的顶点在前。

3．利用最小生成树算法解决通信网的总造价最低问题1）问题描述：若在 n 个城市之间建通信网络，架设 n-1 条线路即可。

如何以最低的经济代价建设这个通信网，是一个网络的最小生成树问题。

2）实验要求：利用 Prim 算法求网的最小生成树。

3) 实现提示：通信线路一旦建立，必然是双向的。

因此，构造最小生成树的网一定是无向网。

为简单起见，图的顶点数不超过 10 个，网中边的权值设置成小于 100。

三、实验过程与实验结果应包括如下主要内容：数据结构定义图是由定点集合及定点间的关系集合组成的一种数据结构，其形式化定义为Graph = （V，E）其中，V = {x|x∈某个数据对象}是定点的有限非空集合；E = {（x,y）|x,y∈V∧Path(x,y)}是顶点之间关系的有限集合，叫做便集。

集合E中的Path（x,y）表示顶点x和顶点y之间有一条直接连线，即（x,y）表示一条边，它是有方向的。

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：/// <summary>/// 邻接矩阵的节点数据/// </summary>public struct ArcCell{public int Type; // 顶点的关系类型，对无权图，用 1或0表示相邻；// 对带权图，则为权值类型。

public object Data; // 该弧相关信息public ArcCell( int type, object data){Type = type;Data = data;}}/// <summary>/// 图的类型/// </summary>public enumGKind {DG,DN,UDG,UDN}; // 有向图，有向网，无向图，无向/// <summary>/// 图类/// </summary>public class Graph{public static int Max_Vertex_Num = 20; // 最大顶点数private object [] Vexs; // 顶点数据数组private ArcCell [,] Arcs; // 邻接矩阵private GKind Kind; // 图的种类private int VexNum,ArcNum; // 当前顶点数和弧数/// <summary>/// 图的初始化方法/// </summary>Ill VParam n ame="vex num">顶点数v∕param>III VParam n ame="arc num">弧数<∕param>Ill VParam name="k">图的类型<∕param> public Graph( int vexnum,int arcnum,GKind k) {VexNum = vexnum;ArcNum = arcnum;Kind = k;Vexs = new object [Max_Vertex_Num];Arcs = newArcCell[Max_Vertex_Num,Max_Vertex_Num];}III Vsummary>III设置v1, v2之间的弧的权值，顶点的关系类型，对无权图，用表示相邻；III 对带权图，则为权值类型。

图的遍历算法实验报告
《图的遍历算法实验报告》
在计算机科学领域，图的遍历算法是一种重要的算法，它用于在图数据结构中
访问每个顶点和边。

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

在本实验中，我们将对这两种算法进行实验，并比较
它们的性能和应用场景。

首先，我们使用深度优先搜索算法对一个简单的无向图进行遍历。

通过实验结
果可以看出，DFS算法会首先访问一个顶点的所有邻居，然后再递归地访问每
个邻居的邻居，直到图中所有的顶点都被访问到。

这种算法在一些应用场景中
非常有效，比如寻找图中的连通分量或者寻找图中的环路。

接下来，我们使用广度优先搜索算法对同样的无向图进行遍历。

通过实验结果
可以看出，BFS算法会首先访问一个顶点的所有邻居，然后再按照距离递增的
顺序访问每个邻居的邻居。

这种算法在一些应用场景中也非常有效，比如寻找
图中的最短路径或者寻找图中的最小生成树。

通过对比实验结果，我们可以发现DFS和BFS算法各自的优势和劣势。

DFS算
法适合用于寻找图中的连通分量和环路，而BFS算法适合用于寻找最短路径和
最小生成树。

因此，在实际应用中，我们需要根据具体的需求来选择合适的算法。

总的来说，图的遍历算法是计算机科学中非常重要的算法之一，它在许多领域
都有着广泛的应用。

通过本次实验，我们对DFS和BFS算法有了更深入的了解，并且对它们的性能和应用场景有了更清晰的认识。

希望通过这篇实验报告，读
者们也能对图的遍历算法有更深入的理解和认识。

深度优先遍历算法和广度优先遍历算法实验小结一、引言在计算机科学领域，图的遍历是一种基本的算法操作。

深度优先遍历算法（Depth First Search，DFS）和广度优先遍历算法（Breadth First Search，BFS）是两种常用的图遍历算法。

它们在解决图的连通性和可达性等问题上具有重要的应用价值。

本文将从理论基础、算法原理、实验设计和实验结果等方面对深度优先遍历算法和广度优先遍历算法进行实验小结。

二、深度优先遍历算法深度优先遍历算法是一种用于遍历或搜索树或图的算法。

该算法从图的某个顶点开始遍历，沿着一条路径一直向前直到不能再继续前进为止，然后退回到上一个节点，尝试下一个节点，直到遍历完整个图。

深度优先遍历算法通常使用栈来实现。

以下是深度优先遍历算法的伪代码：1. 创建一个栈并将起始节点压入栈中2. 将起始节点标记为已访问3. 当栈不为空时，执行以下步骤：a. 弹出栈顶节点，并访问该节点b. 将该节点尚未访问的邻居节点压入栈中，并标记为已访问4. 重复步骤3，直到栈为空三、广度优先遍历算法广度优先遍历算法是一种用于遍历或搜索树或图的算法。

该算法从图的某个顶点开始遍历，先访问起始节点的所有相邻节点，然后再依次访问这些相邻节点的相邻节点，依次类推，直到遍历完整个图。

广度优先遍历算法通常使用队列来实现。

以下是广度优先遍历算法的伪代码：1. 创建一个队列并将起始节点入队2. 将起始节点标记为已访问3. 当队列不为空时，执行以下步骤：a. 出队一个节点，并访问该节点b. 将该节点尚未访问的邻居节点入队，并标记为已访问4. 重复步骤3，直到队列为空四、实验设计本次实验旨在通过编程实现深度优先遍历算法和广度优先遍历算法，并通过对比它们在不同图结构下的遍历效果，验证其算法的正确性和有效性。

具体实验设计如下：1. 实验工具：使用Python编程语言实现深度优先遍历算法和广度优先遍历算法2. 实验数据：设计多组图结构数据，包括树、稠密图、稀疏图等3. 实验环境：在相同的硬件环境下运行实验程序，确保实验结果的可比性4. 实验步骤：编写程序实现深度优先遍历算法和广度优先遍历算法，进行多次实验并记录实验结果5. 实验指标：记录每种算法的遍历路径、遍历时间和空间复杂度等指标，进行对比分析五、实验结果在不同图结构下，经过多次实验，分别记录了深度优先遍历算法和广度优先遍历算法的实验结果。

图遍历操作实验报告实验报告姓名：班级：12南航网络学号：实验题目图的遍历操作实验时间2012-11-27实验地点指导教师尚鲜莲实验目的与要求：目的：熟练掌握图的的两种存储结构；熟练掌握图的深度优先遍历和广度优先遍历算法；能解决简单的应用问题。

要求：分别采用邻接矩阵和邻接表存储结构，完成图的深度优先遍历（DFS）和广度优先遍历（BFS）的操作。

搞清楚BFS算法中队列的作用。

需求分析和实现功能说明：：在test4.c中填写入相应语句，使之能顺利完成图的深度优先和广度优先遍历操作。

测试数据为：无向图Gl，V={v0，v1，v2，v3，v4}，E={(v0，v3)，(v1，v2)，(v1，v3)，(v1，v4)，(v2，v4)，（v3，v4)}，起始顶点为v0。

将空缺语句补充完整，并写出输出结果。

）算法设计（最好给出流程图）：：算法程序（源程序代码）#defineVEX_NUM5#defineMAXSIZE10#includestdio.htypedefcharVextype;type defstruct{Vextypevexs[VEX_NUM];intarcs[VEX_NUM][VEX_NUM];}Mgraph;type defstruct{Vextypeelem[VEX_NUM];intfront,rear;}SqQueue;SqQueueQ;intvisited[VEX_NUM]={0};voidcreat_Mgraph(Mgraph *G,inte);voidDfs_m(Mgraph*G,inti);voidBfs(Mgraph*G,intk);voidInitQueu e(SqQueue*Sq);intEnQueue(SqQueue*Sq,Vextypex);intDelQueue(SqQueue*Sq, Vextype*y);intQueueEmpty(SqQueue*Sq);voidmain(){inte,i,j;Mgraph*G;pri ntf(qingshuruwuxiangtubiandeshumuscanf(%d,creat_Mgraph(G,e);printf(qi ngshurubianlideqishidingdianscanf(%d,Dfs_m(G,i);for(j=0;jVEX_NUM;++j) visited[j]=0;Bfs(G,i);}voidcreat_Mgraph(Mgraph*G,inte){inti,j,k;print f(shurugedingdianxinxi：for(i=0;iVEX_NUM;++i)/*scanf(%c,G-vexs[i]);*/G-vexs[i]=getch();for(i= 0;iVEX_NUM;++i)printf(%d%c\n,i,G-vexs[i]);/*getch();*/for(i=0;iVEX_NU M;++i)for(j=0;jVEX_NUM;++j)G-arcs[i][j]=0;printf(shurugebiandedingdianxuhaoi,j：for(k=0;kk++){scanf(%d,%d,i,G-arcs[i][j]=1;G-arcs[j][i]=1;}}/*creat_M graph*/voidDfs_m(Mgraph*G,inti){intj;printf(%3c,G-vexs[i]);visited[i] =1;for(j=0;jVEX_NUM;j++)if((G-arcs[i][j]==1)(!visited[j]))Dfs_m(G,j); }/*Dfs_m*/voidBfs(Mgraph*G,intk){intx,i,j;SqQueue*Q;InitQueue(Q);prin tf(%3c,G-vexs[k]);visited[k]=1;x=EnQueue(Q,G-vexs[k]);while(!QueueEmp ty(Q)){x=DelQueue(Q,G-vexs[i]);for(j=0;jVEX_NUM;j++)if((G-arcs[i][j]= =1)(!visited[j])){printf(%3c,G-vexs[j]);visited[j]=1;x=EnQueue(Q,G-vexs[j]);}}}/*Bfs*/voidInitQueue(SqQueue*Sq){Sq-front=Sq-rear=0;}/*InitQueue*/intEnQueue(SqQueue*Sq,Vextypex){ if((Sq-rear+1)%MAXSIZE==Sq-front)return0;Sq-elem[Sq-rear]=x;Sq-rear=( Sq-rear+1)%MAXSIZE;return1;printf(Sq-rearis:%d\n,Sq-rear);}/*EnQueue* /intDelQueue(SqQueue*Sq,Vextype*y){if(Sq-front==Sq-rear)return0;*y=Sq -elem[Sq-front];Sq-front=(Sq-front+1)%MAXSIZE;return1;}/*DelQueue*/in tQueueEmpty(SqQueue*Sq){return(Sq-front==Sq-rear);}上机调试情况说明（包括调试数据、调试过程中遇到的问题及解决方法）经调试没有发现问题测试结果和输出数据，对结果的分析和说明：无向图Gl，V={v0，v1，v2，v3，v4}，E={(v0，v3)，(v1，v2)，(v1，v3)，(v1，v4)，(v2，v4)，（v3，v4)}，起始顶点为v0。

图的遍历操作实验报告一、实验目的本次实验的主要目的是深入理解图的遍历操作的基本原理和方法，并通过实际编程实现，掌握图的深度优先遍历（DepthFirst Search，DFS）和广度优先遍历（BreadthFirst Search，BFS）算法，比较它们在不同类型图中的性能和应用场景。

二、实验环境本次实验使用的编程语言为 Python，开发环境为 PyCharm。

实验中使用的数据结构为邻接表来表示图。

三、实验原理（一）深度优先遍历深度优先遍历是一种递归的图遍历算法。

它从起始节点开始，沿着一条路径尽可能深地访问节点，直到无法继续，然后回溯到上一个未完全探索的节点，继续探索其他分支。

（二）广度优先遍历广度优先遍历则是一种逐层访问的算法。

它从起始节点开始，先访问起始节点的所有相邻节点，然后再依次访问这些相邻节点的相邻节点，以此类推，逐层展开。

四、实验步骤（一）数据准备首先，定义一个图的邻接表表示。

例如，对于一个简单的有向图，可以使用以下方式创建邻接表：｀｀｀pythongraph ＝｛＇A'：＇B'，＇C'，＇B'：＇D'，＇E'，＇C'：＇F'，＇D'：，＇E'：，＇F'：｝｀｀｀（二）深度优先遍历算法实现｀｀｀pythondef dfs(graph, start, visited=None)：if visited is None:visited ＝ set(）visitedadd(start)print(start)for next_node in graphstart:if next_node not in visited:dfs(graph, next_node, visited)｀｀｀（三）广度优先遍历算法实现｀｀｀pythonfrom collections import deque def bfs(graph, start)：visited ＝｛start}queue ＝ deque(start)while queue:node ＝ queuepopleft(）print(node)for next_node in graphnode:if next_node not in visited:visitedadd(next_node)queueappend(next_node)｀｀｀（四）测试与分析分别使用深度优先遍历和广度优先遍历算法对上述示例图进行遍历，并记录遍历的顺序和时间开销。

实验五：图的广度和深度遍历1、实验目的：(1)理解图的含义和性质。

(2)掌握图的存储结构以及描述方法。

(3)掌握图遍历方式和相应算法。

(4)掌握图一些基本操作。

2、实验内容：a.问题描述：b.算法提示1、广度优先搜索的基本思想从图中某一顶点Vo出发，首先访问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相邻的且未被访问过的所有顶点。

如此继续，直到访问完图中所有的顶点。

代码见（附录）2.广度优先搜索基本算法：1）从某个顶点出发开始访问，被访问的顶点作相应的标记，并输出访问顶点号；2）从被访问的顶点出发，依次搜索与该顶点有边的关联的所有未被访问的邻接点，并作相应的标记。

3）再依次根据2）中所有被访问的邻接点，访问与这些邻接点相关的所有未被访问的邻接点，直到所有顶点被访问为止。

代码见（附录）3、实验总结：(1)结论图的遍历和二叉树的遍历不同，二叉树有左子树，右子树，有根点。

可以是先序，中序，后序遍历，而图是比树更复杂的数据结构。

在线性表中，数据元素之间仅有线性关系，每个数据元素只有一个直接前驱和一个直接后继；在树开拓结构中，数据元素之间有着明显的层次关系，并且每一层上的数据元素可能和下一层中多个元素相关。

而在图形结构中，对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。

(2)心得体会从图到树的变化很大，开始心里还有点谱，怎样去创建树，怎样去遍历树。

现在对图的操作感觉挺茫然的，不知道从哪儿下手，怎么去构建一个图，图的存储结构是怎样的等等一系列问题的出现让我一时不知道怎么去处理。

还好有pair的帮助，让我静下心来看了书，看到了图和树的相似的地方，看到了图和树的不同的地方。

在后来的调试代码过程中让我看到了自己的不足，之前代码只是了解每一段代码是什么意思，现在程序有问题了还真是有点困难不得不一句一句的去读代码。

在调试代码过程序中还得感觉老师的帮助，有的问题却是我们真不懂的要不是老师能及时的帮助我们写程序的思想可能会一直错下去。

图遍历的演示实习报告在计算机科学中，图遍历是一种重要的操作，用于访问图中的节点和边。

为了更深入地理解图遍历的原理和应用，我进行了一次关于图遍历的演示实习。

图是由节点（也称为顶点）和连接节点的边组成的数据结构。

图遍历的目的是按照特定的顺序访问图中的所有节点。

常见的图遍历算法有深度优先搜索（DepthFirst Search，简称 DFS）和广度优先搜索（BreadthFirst Search，简称 BFS）。

在实习中，我首先选择了深度优先搜索算法进行演示。

深度优先搜索就像是在一个迷宫中，选择一条路一直走到底，直到无法前进，然后回溯。

为了实现深度优先搜索，我使用了递归的方法。

以下是一个简单的深度优先搜索的 Python 代码示例：｀｀｀pythondef dfs(graph, node, visited=）：if node not in visited:print(node)visitedappend(node)for neighbor in graphnode:dfs(graph, neighbor, visited)graph ＝｛＇A'：＇B'，＇C'，＇B'：＇A'，＇D'，＇E'，＇C'：＇A'，＇F'，＇D'：＇B'，＇E'：＇B'，＇F'，＇F'：＇C'，＇E'｝dfs(graph, ＇A'）｀｀｀在这个示例中，｀dfs`函数接受一个图（以邻接表的形式表示）、当前节点和一个已访问节点的列表作为参数。

如果当前节点未被访问过，就将其打印出来并标记为已访问，然后对其邻居节点递归调用`dfs`函数。

接下来，我演示了广度优先搜索算法。

广度优先搜索则像是以层层扩散的方式访问节点。

它先访问起始节点的所有邻居，然后再依次访问邻居的邻居。

以下是广度优先搜索的 Python 代码示例：｀｀｀pythonfrom collections import dequedef bfs(graph, start)：visited ＝queue ＝ deque(start)while queue:node ＝ queuepopleft(）if node not in visited:print(node)visitedappend(node) queueextend(graphnode) graph ＝｛＇A'：＇B'，＇C'，＇B'：＇A'，＇D'，＇E'，＇C'：＇A'，＇F'，＇D'：＇B'，＇E'：＇B'，＇F'，＇F'：＇C'，＇E'｝bfs(graph, ＇A'）｀｀｀在这个示例中，使用了一个队列来实现广度优先搜索。

青岛理工大学数据结构课程实验报告课程名称数据结构班级实验日期2012.5.10 姓名实验成绩实验名称有向图的深度和广度遍历实验目的及要求实验目的：1.学会建立有向图，掌握图的存储结构：邻接表。

2.掌握图的两种遍历方法：深度遍历和广度遍历。

实验环境硬件平台：普通的PC机软件平台：Windows7操作系统编程环境：VisualC++实验内容1.建立图；2.利用邻接表，队列存储图的结构；3.进行图的深度和广度遍历。

算法描述及实验步骤//定义存储结构的结构体typedef struct ArcNode{int adjvex;struct ArcNode *nextarc;}ArcNode;typedef struct{VertexType data;ArcNode *firstarc;}VNode,AdjList[MAX_VERTEX_NUM]; typedef struct{AdjList vertices;int vexnum,arcnum;}ALGraph;//图的结构体typedef int QElemType ;typedef struct QNode{QElemType data;QNode *next;} QNode,*QueuePtr;//队列的结点结构和指向它的指针typedef struct LinkQueue{QueuePtr front,rear;}LinkQueue;//队列的结构体int LocateVex(ALGraph G,VertexType u)//找出下标{int i;for(i=1;i<=G.vexnum;++i)if(u==G.vertices[i].data)return i;return 0;}void CreateGraph(ALGraph &G)//建立图{int i,j,k;ArcNode *p;VertexType va,vb;printf("请输入图的顶点数,边数: ");scanf("%d,%d",&G.vexnum,&G.arcnum);printf("请输入%d个顶点的值:\n",G.vexnum);for(i=1;i<=G.vexnum;++i){scanf("%d",&G.vertices[i].data);G.vertices[i].firstarc=NULL;}for(k=1;k<=G.arcnum;++k){printf("请输入第%d条弧(边)的弧尾和弧头:\n",k);scanf("%d%d",&va,&vb);i=LocateVex(G,va);j=LocateVex(G,vb);p=(ArcNode*) malloc(sizeof(ArcNode));p->adjvex=j;p->nextarc=G.vertices[i].firstarc;G.vertices[i].firstarc=p;} }void DFS(ALGraph G,int v)//深度遍历逐步找到其中结点{ int w;visited[v]=1;printf("%d ",G.vertices[v].data);for(w=FirstAdjVex(G,G.vertices[v].data);w>=1;w=NextAdjVex(G,G.verti ces[v].data,G.vertices[w].data))if(!visited[w])DFS(G,w);}void DFSTraverse(ALGraph G)//深度遍历{int v;for(v=1;v<=G.vexnum;v++)visited[v]=0;for(v=1;v<=G.vexnum;v++)if(!visited[v])DFS(G,v);printf("\n");}void BFSTraverse(ALGraph G)//广度遍历，利用队列{int v,u,w;LinkQueue Q;for(v=1;v<=G.vexnum;++v)visited[v]=0;InitQueue(Q);for(v=1;v<=G.vexnum;v++)if(!visited[v]){visited[v]=1;printf("%d ",G.vertices[v].data);EnQueue(Q,v);while(!QueueEmpty(Q)){DeQueue(Q,u);for(w=FirstAdjVex(G,G.vertices[u].data);w>=1;w=NextAdjVex(G,G.verti ces[u].data,G.vertices[w].data))if(!visited[w]){visited[w]=1;printf("%d ",G.vertices[w].data);EnQueue(Q,w);}} }printf("\n");}调试过程及实验结果总结编程心得：1.对基础知识的掌握一定要牢固，熟练掌握队列的操作2.熟练掌握邻接表的结构体3.熟悉各种操作的算法，根据思路做题。