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

/* '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

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 =

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;

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,

这是一个有向边带权的图 顶点数组:[v0, v1, v2, v3, v4] 边数组: v0 v1 v2 v3 v4 v0 6 v1 9 3 v2 2 5 v3 1 v4 package com.datastruct; import java.util.Scanner; public class MGraph { //定义图结构,使用邻接矩阵存储 private static class Graph{ final ;//最大顶点数 final ; // 用65535来代表无穷 String vex

图的存储结构 1)邻接矩阵 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)存储图中边或弧的信息. 2)邻接表 3)十字链表 4)邻接多重表 5)边集数组 本文只用代码实现用邻接矩阵方式存储图.忘见谅. 图的遍历 1)深度优先遍历(Depth_First_Search,DFS) 从图中某个顶点 v 出发,访问此顶点,然后从 v 的未被访问的邻接点出发深度优先遍历图,直至图中所有和 v 有路径相通的顶点都被访问到.--------递归思想 2)广度优先遍历(Breadth

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

/* 首先,根据用户输入的顶点总数和边数,构造无向图,然后以用户输入的顶点 为起始点,进行深度优先.广度优先搜索遍历,并输出遍历的结果. */ #include <stdlib.h> #include <iostream> #define MVNum 100 //最大的顶点数 using namespace std; /*——————图的邻接表存储表示——————*/ //边的结点表-在顶点表后面 typedef struct ArcNode { int adjvex; //邻接点

matrix.c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <stdbool.h> #include <limits.h> #include "aqueue.h" #define MAX_VALUE INT_MAX #define MAX_NUM 100 typedef char node_type; typedef struct matrix { node_type vertex[M

二叉树 组成: 1.根节点  BinaryTree:root 2.每一个节点,都有左子节点和右子节点(可以为空)  TreeNode:value.left.right 二叉树的遍历: 遍历二叉树:深度优先遍历.广度优先遍历. 广度:先遍历兄弟节点,再遍历子节点     深度:先遍历子节点,再遍历兄弟节点 上图深度遍历结果:50/20/60/15/30/70 上图广度遍历结果:50/20/15/30/60/70 深度遍历又分为先序.中序.后序的遍历方式: 先序遍历:先根节点,再左子树,再右子树 上

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

NP问题(Non-deterministic Polynomial ):多项式复杂程度的非确定性问题,这些问题无法根据公式直接地计算出来.比如,找大质数的问题(有没有一个公式,你一套公式,就可以一步步推算出来,下一个质数应该是多少呢?这样的公式是没有的):再比如,大的合数分解质因数的问题(有没有一个公式,把合数代进去,就直接可以算出,它的因子各自是多少?也没有这样的公式). NPC问题(Non-deterministic Polynomial complete):NP完全问题,可以这么认为,这种

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

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

一.基于邻接矩阵表示法的无向图 邻接矩阵是一种利用一维数组记录点集信息.二维数组记录边集信息来表示图的表示法,因此我们可以将图抽象成一个类,点集信息和边集信息抽象成类的属性,就可以在Java中描述出来,代码如下: class AMGraph{ private String[] vexs = null; //点集信息 private int[][] arcs = null; //边集信息 } 每一个具体的图,就是该类的一个实例化对象,因此我们可以在构造函数中实现图的创建,代码如下: public

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(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

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    

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

一开始我是用c写的,后面才发现广搜要用到队列,所以我就直接使用c++的STL队列来写, 因为不想再写多一个队列了.这次实验写了两个多钟,因为要边写边思考,太菜了哈哈. 主要参考<大话数据结构>这本书,然后加上自己的一些东西改编,这次实验算是完成了: -------------------------------------------------------------------------------- 首先我们来看一下邻接表是怎么存储图的,比如说下面有一个无向图 则它的邻接表是这样的,邻