图的遍历一般由两者方式:深度优先搜索(DFS),广度优先搜索(BFS),深度优先就是先访问完最深层次的数据元素,而BFS其实就是层次遍历,每一层每一层的遍历. 1.深度优先搜索(DFS) 我一贯习惯有举例的方法来讲,示例如下:红色代表的是正搜索,蓝色代表回溯,最下面为标志数组. 注意:DFS的搜索出来的序列不是每个人都是一样的,根据具体的程序可能出现不同的顺序. 程序设计:由对深度优先搜索的理解,我们可以知道我们从根节点的开始向下搜索,注意题目中给出的是连通的图,在实际情况下可能有非连通的图,图…

//////////////////////////////////////////////////////// //图的邻接矩阵的DFS和BFS //////////////////////////////////////////////////////// #include <iostream> #include <stdlib.h> #include <queue> #define MaxVertexNum 100 //最大顶点数 //#define INFINI…

一.图的基本概念 1.邻接点:对于无向图无v1 与v2之间有一条弧,则称v1与v2互为邻接点:对于有向图而言<v1,v2>代表有一条从v1到v2的弧,则称v2为v1的邻接点. 2.度:就是与该顶点相互关联的弧的个数. 3.连通图:无向图的每个顶点之间都有可达路径,则称该无向图为连通图.有向图每个顶点之间都有<v1,v2>和<v2,v1>,则称此有向图为强连通图. 二.存储结构 1.邻接矩阵存储(Adjacency Matrix) 对无权图,顶点之间有弧标1,无弧标0:…

题目: 7-1 列出连通集 (30 分) 给定一个有N个顶点和E条边的无向图,请用DFS和BFS分别列出其所有的连通集.假设顶点从0到N−1编号.进行搜索时,假设我们总是从编号最小的顶点出发,按编号递增的顺序访问邻接点. 输入格式: 输入第1行给出2个整数N(0<N≤10)和E,分别是图的顶点数和边数.随后E行,每行给出一条边的两个端点.每行中的数字之间用1空格分隔. 输出格式: 按照 “ { v1, v2, v3, ... ,vk } ”的格式,每行输出一个连通集.先输出DFS的结果,再输出B…

图遍历的概念: 从图中某顶点出发访遍图中每个顶点,且每个顶点仅访问一次,此过程称为图的遍历(Traversing Graph).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.图的遍历顺序有两种:深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS).对每种搜索顺序,访问各顶点的顺序也不是唯一的. 一.图的存储结构 1.1 邻接矩阵 图的邻接矩阵存储方式是用两个数组来表示图.一个一维数组存储图中顶点信息,一个二维数组(邻接矩阵)存储图中的边或弧的信息. 设图G有n个顶点,则邻接矩阵是…

来自https://github.com/soulmachine/leetcode 广度优先搜索 输入数据:没有什么特征,不像dfs需要有递归的性质.如果是树/图,概率更大. 状态转换图:数或者DAG图(有向无环图) 求解目标:求最短 思考的步骤: ,是求路径长度,还是路径本身(动作序列) a,如果是求路径长度,则状态里面要存路径长度(或双端队列+一个全局变量) b,如果是求路径本身或动作序列 i,要用一颗树存储宽搜过程的路径 ii,是否能够预算状态个数的上限? 能够预估状态总数,则开辟一个大数…

Description 如果无向图G每对顶点v和w都有从v到w的路径,那么称无向图G是连通的.现在给定一张无向图,判断它是否是连通的. Input 第一行有2个整数n和m(0 < n,m < 1000000), 接下来m行每行有2个整数u,v (1<=u,v<=n)表示u和v有边连接. Output 如果无向图是连通的输出yes,否则输出no Sample Input 4 6 1 2 2 3 1 3 4 1 2 4 4 3 Sample Output yes [图的遍历算法] 题目…

图搜索策略 这里的"图搜索策略"应该怎么理解呢? 首先,是"图搜索",所谓图无非就是由节点和边组成的,那么图搜索也就是将这个图中所有的节点和边都访问一遍. 其次是"策略": ==> 如果就直接给你一个图,要怎么样才能将所有的节点和边都访问一遍呢? 这里可以考虑一个非常非常大并且结构复杂的图,那么当拿到这个图的时候信息庞杂无比,你不知道里面有多少个节点,有多少条边,不知道节点和边之间是怎样错综复杂的关系,不知道有多少连通子图...... 对这…

图结构: 非常强大的结构化思维(或数学)模型.如果您能用图的处理方式来规范化某个问题,即使这个问题本身看上去并不像个图问题,也能使您离解决问题更进一步. 在众多图算法中,我们常会用到一种非常实用的思维模型--遍历(traversal):对图中所有节点的探索及访问操作. 图的一些相关概念: 简单图(Simple graph):无环并且无平行边的图. 路(path):内部点互不相同的链. 如果无向图G中每一对不同的顶点x和y都有一条路,(即W(G)=1,连通分支数)则称G是连通图,反之称为非连通图.…

学习了图的深度优先和广度优先遍历,发现不管是教材还是网上,大都为C语言函数式实现,为了加深理解,我以C++面向对象的方式把图的深度优先和广度优先遍历重写了一遍. 废话不多说,直接上代码: #include<iostream> using namespace std; //构造一个循环队列来存放广度优先算法的下标 #define ADD 5; using namespace std; class CirQueue { private: int * base; int front,rear,siz…