在介绍 python 实现图的深度优先和广度优先搜索前,我们先来了解下什么是"图". 1 一些定义 顶点 顶点(也称为"节点")是图的基本部分.它可以有一个名称,我们将称为"键". 边 边(也称为"弧")是图的另一个基本部分.边连接两个顶点,以表明它们之间存在关系. 权重 边可以被加权以示出从一个顶点到另一个顶点的成本.例如,在将一个城市连接到另一个城市的道路的图表中,边上的权重可以表示两个城市之间的距离. 利用这些定义,我们

图的深度优先遍历是树的前序遍历的应用,其实就是一个递归的过程,我们人为的规定一种条件,或者说一种继续遍历下去的判断条件,只要满足我们定义的这种条件,我们就遍历下去,当然,走过的节点必须记录下来,当条件不满足后,我们就return,回到上一层,换个方向继续遍历. 模板: //邻接矩阵存储方式 bool visited[MAX]; void dfs(MGraph G,int i) { int j; visited[i]=true; cout<<G.vex[i]<<endl; //这个只

深搜算法对于程序员来讲是必会的基础,不仅要会,更要熟练.ACM竞赛中,深搜也牢牢占据着很重要的一部分.本文用显式栈(非递归)实现了图的深度优先遍历,希望大家可以相互学习. 栈实现的基本思路是将一个节点所有未被访问的“邻居”(即“一层邻居节点”)踹入栈中“待用”,然后围绕顶部节点猛攻,每个节点被访问后被踹出.读者可以自己画图分析一下,难度并不大. 代码写的比较随意,仅供参考.~ #include <iostream> #include <stack> using namespace

6-1 邻接矩阵存储图的深度优先遍历(20 分) 试实现邻接矩阵存储图的深度优先遍历. 函数接口定义: void DFS( MGraph Graph, Vertex V, void (*Visit)(Vertex) ); 其中MGraph是邻接矩阵存储的图,定义如下: typedef struct GNode *PtrToGNode; struct GNode{ int Nv; /* 顶点数 */ int Ne; /* 边数 */ WeightType G[MaxVertexNum][MaxVe

/* '邻接矩阵' 实现无向图的创建.深度优先遍历*/ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define MaxVex 100 //最多顶点个数 #define INFINITY 32768 //表示极大值,即 ∞ #define TRUE 1 #define FALSE 0 #define OK 1 #define ERROR 0 typedef char VertexType; //假设顶点数据类型为字符类型 typedef int

实验环境:win10, DEV C++5.11 实验要求: 实现图的深度优先遍历 实验代码: #include <iostream> #define maxSize 255 #include "stdlib.h" /* run this program using the console pauser or add your own getch, system("pause") or input loop */ /*the definition of s

首先需要知道的是,图的深度优先遍历是一种类似于树的前序遍历方式,即选择一个入口节点,沿着这个节点一直遍历下去,直至所有节点都被访问完毕:如果说,图的深度优先遍历类似于树的前序遍历的话,那么图的广度优先遍历就类似于树的层序遍历了,即一层一层的去遍历节点,直至所有节点都被访问完毕. 不多说,直接上代码,会对部分代码添加说明. import java.util.*; public class Traverse{ public static void main(String[] args){ //接受输

图的深度优先遍历c++实现 深度优先搜索 邻接矩阵的创建 int i, j, m, a, b; cin >> n >> m; //初始化二维矩阵 for (i = 1; i <= n; i++) for (j = 1; j <= n; j++) if (i == j)e[i][j] = 0; else e[i][j] = 0x3f; //读入顶点之间的边 for (i = 1; i <= m; i++) { cin >> a >> b; e

​1.深度优先遍历(DFS) 图的深度优先遍历本质上是一棵树的前序遍历(即先遍历自身,然后遍历其左子树,再遍历右子树),总之图的深度优先遍历是一个递归的过程. 如下图所示,左图是一个图,右图是图的深度优先遍历过程.我们假设从顶点A开始遍历,A被标记后,A面前有两个顶点B和F可以选择,我们该选择哪个呢?这里我们可以假设每次都选择最右边的顶点,因此我们选择B顶点,B被标记后,紧接着有C.I.G三个顶点可选择(如右图的B节点下有三个子节点C.I.G),还按照最右边原则,我们选择C顶点进行遍历. 以此类

描述 图(graph)是数据结构 G=(V,E),其中V是G中结点的有限非空集合,结点的偶对称为边(edge):E是G中边的有限集合.设V={0,1,2,……,n-1},图中的结点又称为顶点(vertex),有向图(directed graph)指图中代表边的偶对是有序的,用<u,v>代表一条有向边(又称为弧),则u称为该边的始点(尾),v称为边的终点(头).无向图(undirected graph)指图中代表边的偶对是无序的,在无向图中边(u,v )和(v,u)是同一条边. 输入边构成无向图

body, table{font-family: 微软雅黑; font-size: 13.5pt} table{border-collapse: collapse; border: solid gray; border-width: 2px 0 2px 0;} th{border: 1px solid gray; padding: 4px; background-color: #DDD;} td{border: 1px solid gray; padding: 4px;} tr:nth-chil

1.什么是图的搜索? 指从一个指定顶点可以到达哪些顶点   2.无向完全图和有向完全图 将具有n(n-1)/2条边的无向图称为无向完全图(完全图就是任意两个顶点都存在边). 将具有n(n-1)条边的有向图称为有向完全图. 栗子1: 具有6个顶点的无向图,当有多少条边的时候,能确保是一个连通图? 6个顶点组成的完全图,需要6(6-1)/2=10条,则需要的边数是10+1=11条 栗子2: 要连通具有n个顶点的有向图至少需要n条边   3.顶点的度 对于无向图,顶点的度表示以该顶点作为一个端点的边的

搜索算法有很多种,本次文章主要分享图(无向图)的深度优先算法.深度优先算法(DFS)主要是应用于搜索中,早期是在爬虫中使用.其主要的思想有如下: 1.先访问一个节点v,然后标记为已被访问过2.找到第一个节点的邻接节点w3.如果第一个邻接节点w存在就走第4步,如果不存在就返回第一个节点v,从v的其他节点继续开始4.如果节点w存在就怕判断该节点是否被访问过,如果没有被访问过就进行升读优先遍历(重复1,2,3)5.查找节点v的邻接节点w的邻接节点(继续执行3) 先创建一个图,主要使用邻接矩阵(二位数组

1. 深度优先遍历 深度优先遍历(Depth First Search)的主要思想是: 1.首先以一个未被访问过的顶点作为起始顶点,沿当前顶点的边走到未访问过的顶点: 2.当没有未访问过的顶点时,则回到上一个顶点,继续试探别的顶点,直至所有的顶点都被访问过. 在此我想用一句话来形容 “不到南墙不回头”. 1.1 无向图的深度优先遍历图解 以下"无向图"为例: 对上无向图进行深度优先遍历,从A开始: 第1步:访问A. 第2步:访问B(A的邻接点). 在第1步访问A之后,接下来应该访问的是

#include <iostream> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> using namespace std; #define MAX 100 #define LENGTH(a) (sizeof(a) / sizeof(a[0])) int visited[MAX]; typedef struct _graph{ char vexs[MAX]; int vexnum; i

写在前面:本博客为本人原创,严禁任何形式的转载!本博客只允许放在博客园(.cnblogs.com),如果您在其他网站看到这篇博文,请通过下面这个唯一的合法链接转到原文! 本博客全网唯一合法URL:https://www.cnblogs.com/acm-icpcer/p/10458956.html 算法思想使用的是殷人昆<数据结构(基于面向对象和C++)>第二版P364页的程序8.9&P366程序8.10 #include<iostream> #include<cstd

前面已经说了图的深度优先遍历算法,是用递归实现的,而在这里就讲一下用非递归实现,需要借助栈: 算法思想:        1. 栈初始化        2. 输出起始顶点,起始顶点改为“已访问”标志,将起始顶点进栈        3. 重复下列操作直到栈为空:                  3.1 取栈顶元素顶点                  3.2 栈顶元素顶点存在未被访问过的邻接点w,则:                                 3.2.1  输出顶点w    

1.图的深度优先遍历类似前序遍历,图的广度优先类似树的层序遍历 2.将图进行变形,根据顶点和边的关系进行层次划分,使用队列来进行遍历 3.广度优先遍历的关键点是使用一个队列来把当前结点的所有下一级关联点存进去,依次进行 邻接矩阵的广度优先遍历: BFS(G) for i=0;i<G->numVertexes;i++ visited[i]=false;//检测是否访问过 for i=0;i<G.numVertexes;i++//遍历顶点 if visited[i]==true break;

主要参考资料:数据结构(C语言版)严蔚敏   ,http://blog.chinaunix.net/uid-25324849-id-2182922.html   代码测试通过. package 图的建立与实现; import java.util.*; public class MGraph { final int MAXVEX = 100; final int INFINITY = 65535; int[] vexs = new int[MAXVEX]; //顶点表 int[][] arc =

写在前面 图的存储结构有两种:一种是基于二维数组的邻接矩阵表示法. 另一种是基于链表的的邻接表表示法. 在邻接矩阵中,可以如下表示顶点和边连接关系: 说明: 将顶点对应为下标,根据横纵坐标将矩阵中的某一位置值设为1,表示两个顶点向联接. 图示表示的是无向图的邻接矩阵,从中我们可以发现它们的分布关于斜对角线对称. 我们在下面将要讨论的是下图的两种遍历方法(基于矩阵的): 我们已经说明了我们要用到的是邻接矩阵表示法,那么我首先要来构造图: 1.深度优先遍历算法 分析深度优先遍历 从图的某个顶点出发,

XDOJ324.图的广度优先遍历 问题与解答 问题描述 已知无向图的邻接矩阵,以该矩阵为基础,给出广度优先搜索遍历序列,并且给出该无向图的连通分量的个数.在遍历时,当有多个点可选时,优先选择编号小的顶点.(即从顶点1开始进行遍历) 输入格式 第一行是1个正整数,为顶点个数n(n<100),顶点编号依次为1,2,-,n.后面是邻接矩阵,n行n列. 输出格式 共2行.第一行输出为无向图的广度优先搜索遍历序列,输出为顶点编号,顶点编号之间用空格隔开:第二行为无向图的连通分量的个数. 样例输入 6 0