数据结构实验四图的深度优先与广度优先遍历

数据结构与算法分析实验报告一、实验目的本次实验旨在通过实际操作和分析，深入理解数据结构和算法的基本概念、原理和应用，提高解决实际问题的能力，培养逻辑思维和编程技巧。

二、实验环境本次实验使用的编程语言为 Python，使用的开发工具为 PyCharm。

操作系统为 Windows 10。

三、实验内容（一）线性表的实现与操作1、顺序表的实现使用数组实现顺序表，包括插入、删除、查找等基本操作。

通过实验，理解了顺序表在内存中的存储方式以及其操作的时间复杂度。

2、链表的实现实现了单向链表和双向链表，对链表的节点插入、删除和遍历进行了实践。

体会到链表在动态内存管理和灵活操作方面的优势。

（二）栈和队列的应用1、栈的实现与应用用数组和链表分别实现栈，并通过表达式求值的例子，展示了栈在计算中的作用。

2、队列的实现与应用实现了顺序队列和循环队列，通过模拟银行排队的场景，理解了队列的先进先出特性。

（三）树和二叉树1、二叉树的遍历实现了先序、中序和后序遍历算法，并对不同遍历方式的结果进行了分析和比较。

2、二叉搜索树的操作构建了二叉搜索树，实现了插入、删除和查找操作，了解了其在数据快速查找和排序中的应用。

（四）图的表示与遍历1、邻接矩阵和邻接表表示图分别用邻接矩阵和邻接表来表示图，并比较了它们在存储空间和操作效率上的差异。

2、图的深度优先遍历和广度优先遍历实现了两种遍历算法，并通过对实际图结构的遍历，理解了它们的应用场景和特点。

（五）排序算法的性能比较1、常见排序算法的实现实现了冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序和归并排序等常见的排序算法。

2、算法性能分析通过对不同规模的数据进行排序实验，比较了各种排序算法的时间复杂度和空间复杂度。

四、实验过程及结果（一）线性表1、顺序表在顺序表的插入操作中，如果在表头插入元素，需要将后面的元素依次向后移动一位，时间复杂度为 O(n)。

删除操作同理，在表头删除元素时，时间复杂度也为 O(n)。

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。

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。

1.问题描述：不少涉及图上操作的算法都是以图的遍历操作为基础的。

试写一个程序，演示在连通的无向图上访问全部结点的操作。

2.基本要求：以邻接表为存储结构，实现连通无向图的深度优先和广度优先遍历。

以用户指定的结点为起点，分别输出每种遍历下的结点访问序列和相应生成树的边集。

3.测试数据：教科书图7.33。

暂时忽略里程，起点为北京。

4.实现提示：设图的结点不超过30个，每一个结点用一个编号表示(如果一个图有n个结点，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，每一个边为一个数对，可以对边的输入顺序作出某种限制，注意，生成树的边是有向边，端点顺序不能颠倒。

5.选作内容：(1) .借助于栈类型(自己定义和实现)，用非递归算法实现深度优先遍历。

(2) .以邻接表为存储结构，建立深度优先生成树和广度优先生成树，再按凹入表或者树形打印生成树。

1.为实现上述功能，需要有一个图的抽象数据类型。

该抽象数据类型的定义为：ADT Graph{V 是具有相同特性的数据元素的集合，称为顶点集。

R={VR}VR={<v，w> | v ，w v 且P(v，w)，<v，w>表示从v 到w 得弧，谓词P(v，w)定义了弧<v，w>的意义或者信息}} ADT Graph2.此抽象数据类型中的一些常量如下：#define TRUE 1#define FALSE 0#define OK 1#define max_n 20 //最大顶点数typedef char VertexType[20];typedef enum{DG, DN, AG, AN} GraphKind;enum BOOL{False,True};3.树的结构体类型如下所示：typedef struct{ //弧结点与矩阵的类型int adj; //VRType为弧的类型。

图--0,1;网--权值int *Info; //与弧相关的信息的指针,可省略}ArcCell, AdjMatrix[max_n][max_n];typedef struct{VertexType vexs[max_n]; //顶点AdjMatrix arcs; //邻接矩阵int vexnum, arcnum; //顶点数，边数}MGraph;//队列的类型定义typedef int QElemType;typedef struct QNode{QElemType data;struct QNode *next;}QNode, *QueuePtr;typedef struct{QueuePtr front;QueuePtr rear;}LinkQueue;4.本程序包含三个模块1).主程序模块void main( ){创建树；深度优先搜索遍历；广度优先搜索遍历；}2).树模块——实现树的抽象数据类型3).遍历模块——实现树的深度优先遍历和广度优先遍历各模块之间的调用关系如下：主程序模块树模块遍历模块#include "stdafx.h"#include<iostream>using namespace std;#define TRUE 1#define FALSE 0#define OK 1#define max_n 20 //最大顶点数typedef char VertexType[20];typedef enum{DG, DN, AG, AN} GraphKind;enum BOOL{False,True};typedef struct{ //弧结点与矩阵的类型int adj; //VRType为弧的类型。

一、实验背景数据结构是计算机科学中一个重要的基础学科，它研究如何有效地组织和存储数据，并实现对数据的检索、插入、删除等操作。

为了更好地理解数据结构的概念和原理，我们进行了一次数据结构实训实验，通过实际操作来加深对数据结构的认识。

二、实验目的1. 掌握常见数据结构（如线性表、栈、队列、树、图等）的定义、特点及操作方法。

2. 熟练运用数据结构解决实际问题，提高算法设计能力。

3. 培养团队合作精神，提高实验报告撰写能力。

三、实验内容本次实验主要包括以下内容：1. 线性表（1）实现线性表的顺序存储和链式存储。

（2）实现线性表的插入、删除、查找等操作。

2. 栈与队列（1）实现栈的顺序存储和链式存储。

（2）实现栈的入栈、出栈、判断栈空等操作。

（3）实现队列的顺序存储和链式存储。

（4）实现队列的入队、出队、判断队空等操作。

3. 树与图（1）实现二叉树的顺序存储和链式存储。

（2）实现二叉树的遍历、查找、插入、删除等操作。

（3）实现图的邻接矩阵和邻接表存储。

（4）实现图的深度优先遍历和广度优先遍历。

4. 算法设计与应用（1）实现冒泡排序、选择排序、插入排序等基本排序算法。

（2）实现二分查找算法。

（3）设计并实现一个简单的学生成绩管理系统。

四、实验步骤1. 熟悉实验要求，明确实验目的和内容。

2. 编写代码实现实验内容，对每个数据结构进行测试。

3. 对实验结果进行分析，总结实验过程中的问题和经验。

4. 撰写实验报告，包括实验目的、内容、步骤、结果分析等。

五、实验结果与分析1. 线性表（1）顺序存储的线性表实现简单，但插入和删除操作效率较低。

（2）链式存储的线性表插入和删除操作效率较高，但存储空间占用较大。

2. 栈与队列（1）栈和队列的顺序存储和链式存储实现简单，但顺序存储空间利用率较低。

（2）栈和队列的入栈、出队、判断空等操作实现简单，但需要考虑数据结构的边界条件。

3. 树与图（1）二叉树和图的存储结构实现复杂，但能够有效地表示和处理数据。

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 。

一、实验目的本次实验旨在让学生掌握数据结构的基本概念、逻辑结构、存储结构以及各种基本操作，并通过实际编程操作，加深对数据结构理论知识的理解，提高编程能力和算法设计能力。

二、实验内容1. 线性表（1）顺序表1）初始化顺序表2）向顺序表插入元素3）从顺序表删除元素4）查找顺序表中的元素5）顺序表的逆序操作（2）链表1）创建链表2）在链表中插入元素3）在链表中删除元素4）查找链表中的元素5）链表的逆序操作2. 栈与队列（1）栈1）栈的初始化2）入栈操作3）出栈操作4）获取栈顶元素5）判断栈是否为空（2）队列1）队列的初始化2）入队操作3）出队操作4）获取队首元素5）判断队列是否为空3. 树与图（1）二叉树1）创建二叉树2）遍历二叉树（前序、中序、后序）3）求二叉树的深度4）求二叉树的宽度5）二叉树的镜像（2）图1）创建图2）图的深度优先遍历3）图的广度优先遍历4）最小生成树5）最短路径三、实验过程1. 线性表（1）顺序表1）初始化顺序表：创建一个长度为10的顺序表，初始化为空。

2）向顺序表插入元素：在顺序表的第i个位置插入元素x。

3）从顺序表删除元素：从顺序表中删除第i个位置的元素。

4）查找顺序表中的元素：在顺序表中查找元素x。

5）顺序表的逆序操作：将顺序表中的元素逆序排列。

（2）链表1）创建链表：创建一个带头结点的循环链表。

2）在链表中插入元素：在链表的第i个位置插入元素x。

3）在链表中删除元素：从链表中删除第i个位置的元素。

4）查找链表中的元素：在链表中查找元素x。

5）链表的逆序操作：将链表中的元素逆序排列。

2. 栈与队列（1）栈1）栈的初始化：创建一个栈，初始化为空。

2）入栈操作：将元素x压入栈中。

3）出栈操作：从栈中弹出元素。

4）获取栈顶元素：获取栈顶元素。

5）判断栈是否为空：判断栈是否为空。

（2）队列1）队列的初始化：创建一个队列，初始化为空。

2）入队操作：将元素x入队。

3）出队操作：从队列中出队元素。

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。

广度优先算法和深度优先算法
广度优先算法和深度优先算法是最常用的两种图遍历算法，它们都能
够遍历整个图的节点，但在具体应用场景中选择哪种算法需要根据实
际需求来判断。

广度优先算法（BFS）将当前节点的所有邻居节点都遍历一遍后再遍历下一层，可以确保找到最短路径。

具体实现方式是使用一个队列来存
储被访问过但还未被遍历过的节点，同一层的节点都在队列中，不同
层的节点通过队列的先进先出特性被访问。

BFS遍历图通常需要记录
每个节点是否被访问过，以防止重复遍历。

深度优先算法（DFS）是一种递归算法，从某一节点出发一直向下遍
历到底（即遍历到一个叶子节点），然后返回到上一层节点继续遍历，直到遍历完整个图。

DFS相较于BFS具有更好的空间复杂度，但不能
保证找到最短路径。

DFS遍历图时通常需要记录每个节点是否被访问过，并保证不重复访问。

广度优先算法和深度优先算法在选择上需要根据具体算法应用需求。

如果需要找到最短路径，则选择广度优先算法，如果需要搜索所有可
能路径，则选择深度优先算法。

例如，在迷宫的寻找最短路径场景中，BFS可以从迷宫入口出发，按照层级一层一层的向外扩展搜索，最终
一定能够找到终点，但会消耗较大的空间；而DFS则可以搜索所有可能的路径，但不能确保找到最短路径。

综上所述，广度优先算法和深度优先算法都各有优缺点，在选择上需要根据实际应用场景判断。

浅析深度优先和⼴度优先遍历实现过程、区别及使⽤场景⼀、什么是深度/⼴度优先遍历？ 深度优先遍历简称DFS（Depth First Search），⼴度优先遍历简称BFS（Breadth First Search），它们是遍历图当中所有顶点的两种⽅式。

这两种遍历⽅式有什么不同呢？我们来举个栗⼦： 我们来到⼀个游乐场，游乐场⾥有11个景点。

我们从景点0开始，要玩遍游乐场的所有景点，可以有什么样的游玩次序呢？1、深度优先遍历 第⼀种是⼀头扎到底的玩法。

我们选择⼀条⽀路，尽可能不断地深⼊，如果遇到死路就往回退，回退过程中如果遇到没探索过的⽀路，就进⼊该⽀路继续深⼊。

在图中，我们⾸先选择景点1的这条路，继续深⼊到景点7、景点8，终于发现⾛不动了： 于是，我们退回到景点7，然后探索景点10，⼜⾛到了死胡同。

于是，退回到景点1，探索景点9： 按照这个思路，我们再退回到景点0，后续依次探索景点2、3、5、4、发现相邻的都玩过了，再回退到3，再接着玩6，终于玩遍了整个游乐场： 具体次序如下图，景点旁边的数字代表探索次序。

当然还可以有别的排法。

像这样先深⼊探索，⾛到头再回退寻找其他出路的遍历⽅式，就叫做深度优先遍历（DFS）。

这⽅式看起来很像⼆叉树的前序遍历。

没错，其实⼆叉树的前序、中序、后序遍历，本质上也可以认为是深度优先遍历。

2、⼴度优先遍历 除了像深度优先遍历这样⼀头扎到底的玩法以外，我们还有另⼀种玩法：⾸先把起点相邻的⼏个景点玩遍，然后去玩距离起点稍远⼀些（隔⼀层）的景点，然后再去玩距离起点更远⼀些（隔两层）的景点… 在图中，我们⾸先探索景点0的相邻景点1、2、3、4： 接着，我们探索与景点0相隔⼀层的景点7、9、5、6： 最后，我们探索与景点0相隔两层的景点8、10： 像这样⼀层⼀层由内⽽外的遍历⽅式，就叫做⼴度优先遍历（BFS）。

这⽅式看起来很像⼆叉树的层序遍历。

没错，其实⼆叉树的层序遍历，本质上也可以认为是⼴度优先遍历。

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。

图的遍历数据结构实验报告正文：1·引言本实验报告旨在介绍图的遍历数据结构实验的设计、实现和结果分析。

图是一种常见的数据结构，用于表示对象之间的关系。

图的遍历是指系统地访问图的每个节点或边的过程，以便获取所需的信息。

在本次实验中，我们将学习并实现图的遍历算法，并分析算法的效率和性能。

2·实验目标本实验的主要目标是实现以下几种图的遍历算法：●深度优先搜索（DFS）●广度优先搜索（BFS）●拓扑排序3·实验环境本实验使用以下环境进行开发和测试：●操作系统：Windows 10●编程语言：C++●开发工具：Visual Studio 20194·实验设计与实现4·1 图的表示我们采用邻接矩阵的方式来表示图。

邻接矩阵是一个二维数组，用于表示图中节点之间的关系。

具体实现时，我们定义了一个图类，其中包含了节点个数、边的个数和邻接矩阵等属性和方法。

4·2 深度优先搜索算法（DFS）深度优先搜索是一种经典的图遍历算法，它通过递归或栈的方式实现。

DFS的核心思想是从起始节点开始，尽可能深地访问节点，直到达到最深的节点或无法继续访问为止。

我们实现了一个递归版本的DFS算法，具体步骤如下：●从起始节点开始进行递归遍历，标记当前节点为已访问。

●访问当前节点的所有未访问过的邻接节点，对每个邻接节点递归调用DFS函数。

4·3 广度优先搜索算法（BFS）广度优先搜索是另一种常用的图遍历算法，它通过队列的方式实现。

BFS的核心思想是从起始节点开始，逐层地遍历节点，先访问离起始节点最近的节点。

我们实现了一个使用队列的BFS算法，具体步骤如下：●将起始节点放入队列，并标记为已访问。

●从队列中取出一个节点，访问该节点并将其所有未访问的邻接节点放入队列。

●重复上述步骤，直到队列为空。

4·4 拓扑排序算法拓扑排序是一种将有向无环图（DAG）的所有节点线性排序的算法。

广度优先和深度优先算法在计算机科学领域，算法是一种基础性的概念。

算法是计算机解决问题的一种方式，它是一系列定义明确的步骤，用于解决特定的问题。

在这些步骤中，计算机可以遵循一些常规的规则和指令来进行操作。

很多人都听说过“广度优先算法”和“深度优先算法”，这两种算法的应用范围广泛，同时也是面试中经常被提及的问题。

接下来，我们将介绍这两种算法的原理和应用。

广度优先算法（BFS）广度优先算法是一种图形算法，它是从根节点开始，沿着树的层次顺序遍历图形。

在这种算法中，节点是按照它们在同一层中出现的顺序来访问的。

换句话说，首先访问当前节点的所有子节点，然后是这些子节点的所有子节点，以此类推。

例如，当我们想要在一个图形中找到最短路径时，我们就可以用广度优先算法。

在这种情况下，我们首先找到所有起点的邻居节点，然后再找到邻居节点的所有邻居节点，直到找到目标节点。

广度优先算法可以保证找到的路径是最短的。

深度优先算法（DFS）深度优先算法是另一种遍历图形的算法。

它是通过在树的深度方向移动来遍历整个图形的。

在这种算法中，每个节点都会被遍历一次。

当一个节点被访问时，算法会继续访问下一个子节点，直到到达叶子节点为止。

如果一个叶子节点被访问完毕，则算法会回退到上一个节点，开始访问下一个节点。

当我们需要在一个图形中查找深度路径时，就可以使用深度优先算法。

在这种情况下，我们从一个起点开始，一直找到最深的节点为止，然后回溯到上一个节点，开始查找下一个分支。

这种算法可以用于生成迷宫和拓扑排序等问题。

应用广度优先算法和深度优先算法在计算机科学中有广泛的应用。

例如，在人工智能、机器学习和网络搜索等领域，广度优先算法和深度优先算法都被广泛使用。

广度优先算法可以用于查找最短路径，搜索连通性，生成拓扑排序等问题。

例如，在网络爬虫中，广度优先搜索可以帮助我们查找网页链接。

在人工智能领域，广度优先搜索可以用于解决一些复杂的问题，例如连通性问题和搜索问题。

深度优先搜索和广度优先搜索深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）是图论中常用的两种搜索算法。

它们是解决许多与图相关的问题的重要工具。

本文将着重介绍深度优先搜索和广度优先搜索的原理、应用场景以及优缺点。

一、深度优先搜索（DFS）深度优先搜索是一种先序遍历二叉树的思想。

从图的一个顶点出发，递归地访问与该顶点相邻的顶点，直到无法再继续前进为止，然后回溯到前一个顶点，继续访问其未被访问的邻接顶点，直到遍历完整个图。

深度优先搜索的基本思想可用以下步骤总结：1. 选择一个初始顶点；2. 访问该顶点，并标记为已访问；3. 递归访问该顶点的邻接顶点，直到所有邻接顶点均被访问过。

深度优先搜索的应用场景较为广泛。

在寻找连通分量、解决迷宫问题、查找拓扑排序等问题中，深度优先搜索都能够发挥重要作用。

它的主要优点是容易实现，缺点是可能进入无限循环。

二、广度优先搜索（BFS）广度优先搜索是一种逐层访问的思想。

从图的一个顶点出发，先访问该顶点，然后依次访问与该顶点邻接且未被访问的顶点，直到遍历完整个图。

广度优先搜索的基本思想可用以下步骤总结：1. 选择一个初始顶点；2. 访问该顶点，并标记为已访问；3. 将该顶点的所有邻接顶点加入一个队列；4. 从队列中依次取出一个顶点，并访问该顶点的邻接顶点，标记为已访问；5. 重复步骤4，直到队列为空。

广度优先搜索的应用场景也非常广泛。

在求最短路径、社交网络分析、网络爬虫等方面都可以使用广度优先搜索算法。

它的主要优点是可以找到最短路径，缺点是需要使用队列数据结构。

三、DFS与BFS的比较深度优先搜索和广度优先搜索各自有着不同的优缺点，适用于不同的场景。

深度优先搜索的优点是在空间复杂度较低的情况下找到解，但可能陷入无限循环，搜索路径不一定是最短的。

广度优先搜索能找到最短路径，但需要保存所有搜索过的节点，空间复杂度较高。

需要根据实际问题选择合适的搜索算法，例如在求最短路径问题中，广度优先搜索更加合适；而在解决连通分量问题时，深度优先搜索更为适用。

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。

深度优先搜索和广度优先搜索的比较和应用场景在计算机科学中，深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）是两种常用的图搜索算法。

它们在解决许多问题时都能够发挥重要作用，但在不同的情况下具有不同的优势和适用性。

本文将对深度优先搜索和广度优先搜索进行比较和分析，并讨论它们在不同应用场景中的使用。

一、深度优先搜索（DFS）深度优先搜索是一种通过遍历图的深度节点来查找目标节点的算法。

它的基本思想是从起始节点开始，依次遍历该节点的相邻节点，直到到达目标节点或者无法继续搜索为止。

如果当前节点有未被访问的相邻节点，则选择其中一个作为下一个节点继续进行深度搜索；如果当前节点没有未被访问的相邻节点，则回溯到上一个节点，并选择其未被访问的相邻节点进行搜索。

深度优先搜索的主要优势是其在搜索树的深度方向上进行，能够快速达到目标节点。

它通常使用递归或栈数据结构来实现，代码实现相对简单。

深度优先搜索适用于以下情况：1. 图中的路径问题：深度优先搜索能够在图中找到一条路径是否存在。

2. 拓扑排序问题：深度优先搜索能够对有向无环图进行拓扑排序，找到图中节点的一个线性排序。

3. 连通性问题：深度优先搜索能够判断图中的连通分量数量以及它们的具体节点组合。

二、广度优先搜索（BFS）广度优先搜索是一种通过遍历图的广度节点来查找目标节点的算法。

它的基本思想是从起始节点开始，先遍历起始节点的所有相邻节点，然后再遍历相邻节点的相邻节点，以此类推，直到到达目标节点或者无法继续搜索为止。

广度优先搜索通常使用队列数据结构来实现。

广度优先搜索的主要优势是其在搜索树的广度方向上进行，能够逐层地搜索目标节点所在的路径。

它逐层扩展搜索，直到找到目标节点或者遍历完整个图。

广度优先搜索适用于以下情况：1. 最短路径问题：广度优先搜索能够在无权图中找到起始节点到目标节点的最短路径。

2. 网络分析问题：广度优先搜索能够在图中查找节点的邻居节点、度数或者群组。

三、深度优先搜索和广度优先搜索的比较深度优先搜索和广度优先搜索在以下方面有所不同：1. 搜索顺序：深度优先搜索按照深度优先的顺序进行搜索，而广度优先搜索按照广度优先的顺序进行搜索。

图的遍历数据结构实验报告图的遍历数据结构实验报告1. 实验目的本实验旨在通过使用图的遍历算法，深入理解图的数据结构以及相关算法的运行原理。

2. 实验背景图是一种非线性的数据结构，由顶点和边组成。

图的遍历是指按照某种规则，从图中的一个顶点出发，访问图中的所有顶点且仅访问一次的过程。

3. 实验环境本次实验使用的操作系统为Windows 10，编程语言为Python3.8，使用的图数据结构库为NetworkX。

4. 实验步骤4.1 创建图首先，我们使用NetworkX库创建一个有向图。

通过调用add_nodes_from()方法添加顶点，并调用add_edge()方法添加边，构建图的结构。

4.2 深度优先搜索（DFS）接下来，我们使用深度优先搜索算法来遍历这个图。

深度优先搜索是一种递归的遍历法，从一个顶点开始，沿着深度方向访问图中的顶点，直到不能继续深入为止。

4.3 广度优先搜索（BFS）然后，我们使用广度优先搜索算法来遍历这个图。

广度优先搜索是一种先访问离起始顶点最近的顶点的遍历法，从一个顶点开始，依次访问与之相邻的顶点，直到访问完所有的顶点为止。

5. 实验结果我们根据深度优先搜索和广度优先搜索算法，分别得到了图的遍历结果。

通过实验可以观察到每种遍历方式所访问的顶点顺序以及所需的时间复杂度。

6. 结论通过本次实验，我们了解了图的遍历数据结构及相关算法的原理和实现方式。

深度优先搜索和广度优先搜索算法适用于不同的场景，可以根据具体情况选择合适的算法进行图的遍历。

附件：无附录：本文所涉及的法律名词及注释：- 图：由结点和边组成的非线性数据结构。

- 顶点：图中的每个元素都称为顶点，也称为结点。

- 边：顶点之间的连接关系称为边。