关于图的存储在上一篇文章中已经讲述,在这里不在赘述。下面我们介绍图的深度优先搜索遍历(DFS)。

深度优先搜索遍历实在访问了顶点vi后,访问vi的一个邻接点vj;访问vj之后,又访问vj的一个邻接点,依次类推,尽可能向纵深方向搜索,所以称为深度优先搜索遍历。显然这种搜索方法具有递归的性质。图的BFS和树的搜索遍历很类似,只是其存储方式不同。

        其基本思想为:从图中某一顶点vi出发,访问此顶点,并进行标记,然后依次搜索vi的每个邻接点vj;若vj未被访问过,则对vj进行访问和标记,然后依次搜索vj的每个邻接点; 若vj的邻接点未被访问过,则访问vj的邻接点,并进行标记,直到图中和vi有路径相通的顶点都被访问。若图中尚有顶点未被访问过(非连通的情况下),则另选图中的一个未被访问的顶点作为出发点,重复上述过程,直到图中所有顶点都被访问为止。

在下面的程序中,假设图如下所示:

A B C D E对应的序号分别为0 1 2 3 4.上图的轨迹为一种深度优先搜索遍历。

具体的程序实现如下:

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#define N 5

typedef struct
{
	char vexs[N];//顶点数组
	int arcs[N][N];//邻接矩阵
}graph;

//图的两种存储方法的结构体
typedef struct Node
{
	int adjvex;
	struct Node *next;
}edgenode;

typedef struct
{
	char vertex;
	edgenode *link;
}vexnode;

//队列的结构体
typedef struct node
{
	int data;
	struct node *next;
}linklist;

typedef struct
{
	linklist *front,*rear;
}linkqueue;

void DFS_matrix(graph g,int i,int visited[N]);//图按照邻接矩阵存储时的深度优先搜索遍历
void DFS_AdjTable(vexnode ga[N],int i,int visited[N]);//图按照邻接矩表存储时的深度优先搜索遍历

void SetNull(linkqueue *q)//置空
{
	q->front=(linklist *)malloc(sizeof(linklist));
	q->front->next=NULL;
	q->rear=q->front;
}

int Empty(linkqueue *q)//判空
{
	if(q->front==q->rear)
		return 1;
	else
		return 0;
}

int Front(linkqueue *q)//取队头元素
{
	if(Empty(q))
	{
		printf("queue is empty!");
		return -1;
	}
	else
		return q->front->next->data;
}

void ENqueue(linkqueue *q,int x)//入队
{
	linklist * newnode=(linklist *)malloc(sizeof(linklist));
    q->rear->next=newnode;
	q->rear=newnode;
	q->rear->data=x;
	q->rear->next=NULL;

}

int DEqueue(linkqueue *q)//出队
{
	int temp;
	linklist *s;
	if(Empty(q))
	{
		printf("queue is empty!");
		return -1;
	}
	else
	{
		s=q->front->next;
		if(s->next==NULL)
		{
			q->front->next=NULL;
			q->rear=q->front;
		}
		else
			q->front->next=s->next;
		temp=s->data;
		return temp;
	}
}

void CreateAdjTable(vexnode ga[N],int e)//创建邻接表
{
	int i,j,k;
	edgenode *s;
	printf("\n输入顶点的内容:");
	for(i=0;i<N;i++)
	{
		//scanf("\n%c",ga[i].vertex);

		ga[i].vertex=getchar();

		ga[i].link=NULL;//初始化
	}
	printf("\n");
	for(k=0;k<e;k++)
	{
		printf("输入边的两个顶点的序号:");
		scanf("%d%d",&i,&j);//读入边的两个顶点的序号
		s=(edgenode *)malloc(sizeof(edgenode));
		s->adjvex=j;
		s->next=ga[i].link;
		ga[i].link=s;

		s=(edgenode *)malloc(sizeof(edgenode));
		s->adjvex=i;
		s->next=ga[j].link;
		ga[j].link=s;

	}
}

void main()
{
	graph g;
	int visited[5]={0};//初始化
	int visited1[5]={0};
	g.vexs[0]='A';
	g.vexs[1]='B';
	g.vexs[2]='C';
	g.vexs[3]='D';
	g.vexs[4]='E';
	int a[5][5]={{0,1,0,1,1},{ 1,0,1,0,1},{ 0,1,0,0,0},{ 1,0,0,0,0},{ 1,1,0,0,0}};
	for(int i=0;i<5;i++)
		for(int j=0;j<5;j++)
			g.arcs[i][j]=a[i][j];
	printf("图按照邻接矩阵存储时的深度优先搜索遍历:\n");
	DFS_matrix(g,0,visited);
	vexnode ga[N];
	CreateAdjTable(ga,5);//5为边的条数
		printf("图按照邻接表存储时的深度优先搜索遍历:\n");
    DFS_AdjTable(ga,0,visited1);//0为开始的顶点的序号

}

void DFS_matrix(graph g,int i,int visited[N])
{
	printf("%c\n",g.vexs[i]);
	visited[i]=1;
	for(int j=0;j<N;j++)
		if(g.arcs[i][j]==1&&visited[j]==0)//是否有未被访问的邻接点
			DFS_matrix(g,j,visited);//递归
}

void DFS_AdjTable(vexnode ga[N],int i,int visited[N])
{
	edgenode *p;
	printf("%c\n",ga[i].vertex);
	visited[i]=1;
	p=ga[i].link;
	while(p!=NULL)//p是否为空
	{
		if(visited[p->adjvex]==0)
			DFS_AdjTable(ga,p->adjvex,visited);
		p=p->next;
	}
}

其结果如下:

从上面可以看出,两种方式的结果不同,但都是正确的,因为这与邻接点访问的顺序有关。

注:如果程序出错,可能是使用的开发平台版本不同,请点击如下链接: 解释说明


原文:http://blog.csdn.net/tengweitw/article/details/17248643

作者:nineheadedbird

【算法导论】图的深度优先搜索遍历(DFS)的更多相关文章

  1. 【算法导论】图的广度优先搜索遍历(BFS)

    图的存储方法:邻接矩阵.邻接表 例如:有一个图如下所示(该图也作为程序的实例): 则上图用邻接矩阵可以表示为: 用邻接表可以表示如下: 邻接矩阵可以很容易的用二维数组表示,下面主要看看怎样构成邻接表: ...

  2. 图的深度优先搜索dfs

    图的深度优先搜索: 1.将最初访问的顶点压入栈: 2.只要栈中仍有顶点,就循环进行下述操作: (1)访问栈顶部的顶点u: (2)从当前访问的顶点u 移动至顶点v 时,将v 压入栈.如果当前顶点u 不存 ...

  3. [算法入门]——深度优先搜索(DFS)

    深度优先搜索(DFS) 深度优先搜索叫DFS(Depth First Search).OK,那么什么是深度优先搜索呢?_? 样例: 举个例子,你在一个方格网络中,可以简单理解为我们的地图,要从A点到B ...

  4. 采用邻接矩阵表示图的深度优先搜索遍历(与深度优先搜索遍历连通图的递归算法仅仅是DFS的遍历方式变了)

    //采用邻接矩阵表示图的深度优先搜索遍历(与深度优先搜索遍历连通图的递归算法仅仅是DFS的遍历方式变了) #include <iostream> using namespace std; ...

  5. 深度优先搜索(DFS)

    定义: (维基百科:https://en.wikipedia.org/wiki/Depth-first_search) 深度优先搜索算法(Depth-First-Search),是搜索算法的一种.是沿 ...

  6. 深度优先搜索(dfs)与出题感想

    在3月23号的广度优先搜索(bfs)博客里,我有提到写一篇深搜博客,今天来把这个坑填上. 第一部分:深度优先搜索(dfs) 以上来自百度百科. 简单来说,深度优先搜索算法就是——穷举法,即枚举所有情况 ...

  7. 深度优先搜索(DFS)与广度优先搜索(BFS)的Java实现

    1.基础部分 在图中实现最基本的操作之一就是搜索从一个指定顶点可以到达哪些顶点,比如从武汉出发的高铁可以到达哪些城市,一些城市可以直达,一些城市不能直达.现在有一份全国高铁模拟图,要从某个城市(顶点) ...

  8. 深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)

    深度优先搜索(DFS) 广度优先搜索(BFS) 1.介绍 广度优先搜索(BFS)是图的另一种遍历方式,与DFS相对,是以广度优先进行搜索.简言之就是先访问图的顶点,然后广度优先访问其邻接点,然后再依次 ...

  9. Leetcode之深度优先搜索(DFS)专题-130. 被围绕的区域(Surrounded Regions)

    Leetcode之深度优先搜索(DFS)专题-130. 被围绕的区域(Surrounded Regions) 深度优先搜索的解题详细介绍,点击 给定一个二维的矩阵,包含 'X' 和 'O'(字母 O) ...

随机推荐

  1. Node.js 虚拟机

    稳定性: 3 - 稳定 可以通过以下方法访问该模块: var vm = require('vm'); JavaScript 可以立即编译立即执行,也可以编译,保存,之后再运行. vm.runInThi ...

  2. 简单将sublime text 配置为lua或c#一键编译运行环境

    lua { "cmd": "luajit $file", "selector":"source.lua" } C { & ...

  3. Apache Curator入门实战

    Apache Curator入门实战 Curator是Netflix公司开源的一个Zookeeper客户端,与Zookeeper提供的原生客户端相比,Curator的抽象层次更高,简化了Zookeep ...

  4. Linux下端口复用(SO_REUSEADDR与SO_REUSEPORT)

    freebsd与linux下bind系统调用小结:    只考虑AF_INET的情况(同一端口指ip地址与端口号都相同) freebsd支持SO_REUSEPORT和SO_REUSEADDR选项,而l ...

  5. Zookeeper动态更新服务器列表

    -------------------------------------------------------------------------------------- [版权申明:本文系作者原创 ...

  6. Java异常处理-----程序中的异常处理.启蒙

    1.当除数是非0,除法运算完毕,程序继续执行. 2.当除数是0,程序发生异常,并且除法运算之后的代码停止运行.因为程序发生异常需要进行处理. class Demo { public static vo ...

  7. Kafka学习笔记1:概念

    一.简介 Apache Kafka是一个分布式的消息系统,作为一个分布式的日志提交服务. Kafka 是一个分布式的.可分区的.可复制的日志提交服务. 它提供了功能性的消息系统,有它自己独特的设计. ...

  8. VisualStudio2010配置OpenCV的一种一劳永逸的方法

    用VS使用OpenCV的时候,又不想全局配置,每次都要配置简直烦死了. 鉴于此,给大家介绍一种简便一点的方法. 配置环境的前提是:成功安装了OpenCV合适的版本. 我这里用的是OpenCV2.4.9 ...

  9. For oracle databases, if the top showing the oracle database, then oracle process is using the top c

    Note 805586.1   Troubleshooting Session Administration (Doc ID 805586.1)Note 822527.1   How To Find ...

  10. mysql进阶(二十六)MySQL 索引类型(初学者必看)

    mysql进阶(二十六)MySQL 索引类型(初学者必看)   索引是快速搜索的关键.MySQL 索引的建立对于 MySQL 的高效运行是很重要的.下面介绍几种常见的 MySQL 索引类型.   在数 ...