第十二周-项目四 利用遍历思想求解图问题(3)

本文介绍了一种使用邻接表存储结构的图算法,实现了从顶点u到顶点v的所有简单路径查找功能。通过C语言实现,并提供了一个具体的例子来展示如何通过递归方法寻找所有可能路径。

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问题及描述:

/* 
*烟台大学计算机与控制工程学院 
作者:郗小艺 
完成日期:2016年11月18号 
问题描述:假设图G采用邻接表存储,分别设计实现以下要求的算法,要求用区别于示例中的图进行多次测试,通过观察输出值,掌握相关问题的处理方法。  
       
       (3)输出从顶点u到v的所有简单路径。  
*/

main函数

int main()  
{  
    ALGraph *G;  
    int A[5][5]=  
    {  
        {0,1,0,1,0},  
        {1,0,1,0,0},  
        {0,1,0,1,1},  
        {1,0,1,0,1},  
        {0,0,1,1,0}  
    };  //请画出对应的有向图  
    ArrayToList(A[0], 5, G);  
    DispPaths(G, 1, 4);  
    return 0;  
}  
源函数

int visited[MAXV];     //定义存放节点的访问标志的全局数组  
void FindPaths(ALGraph *G,int u,int v,int path[],int d)  
//d是到当前为止已走过的路径长度,调用时初值为-1  
{  
    int w,i;  
    ArcNode *p;  
    visited[u]=1;  
    d++;            //路径长度增1  
    path[d]=u;              //将当前顶点添加到路径中  
    if (u==v && d>1)            //输出一条路径  
    {  
        printf("  ");  
        for (i=0; i<=d; i++)  
            printf("%d ",path[i]);  
        printf("\n");  
    }  
    p=G->adjlist[u].firstarc; //p指向u的第一条边  
    while(p!=NULL)  
    {  
        w=p->adjvex;     //w为u的邻接顶点  
        if (visited[w]==0)      //若顶点未标记访问,则递归访问之  
            FindPaths(G,w,v,path,d);  
        p=p->nextarc; //找u的下一个邻接顶点  
    }  
    visited[u]=0;   //恢复环境  
}  
  
  
void DispPaths(ALGraph *G,int u,int v)  
{  
    int i;  
    int path[MAXV];  
    for (i=0; i<G->n; i++)  
        visited[i]=0; //访问标志数组初始化  
    printf("从%d到%d的所有路径:\n",u,v);  
    FindPaths(G,u,v,path,-1);  
    printf("\n");  
}  



运行结果:


<think>好的,我现在需要解决用户的问题,即如何利用队列实现素数环问题,包括算法思想、相关知识点总结、程序代码和实验总结。首先,我需要明确素数环问题的定义。素数环是一个由1到n的数组成的环,其中相邻两个数的和都是素数,并且第一个数通常是1。用户提到使用队列,可能是指广度优先搜索(BFS),因为队列常用于BFS的实现。 接下来,我得回顾一下BFS的基本思想。BFS通过队列来管理待处理的节点,逐层扩展,这样可以找到最短路径或者所有可能的解。对于素数环问题,我们需要生成所有满足条件的排列,因此BFS可能用来逐层构建每个位置的数字,检查相邻和是否为素数。 然后,考虑算法思想的具体步骤。首先,初始化队列,将第一个数1放入环中。然后,依次处理队列中的每个部分解,尝试将未使用的数字添加到环的下一个位置,并检查与前一位置的数的和是否为素数。如果满足条件,就将新的部分解加入队列,直到环完成。这个过程需要维护已使用的数字和当前的环状态。 接下来是相关知识点。需要掌握队列的数据结构,BFS算法,素数判断方法(如埃拉托斯特尼筛法),以及回溯思想(虽然BFS通常不回溯,但这里可能需要记录状态)。此外,可能涉及到剪枝优化,比如提前终止不可能的情况,减少计算量。 代码实现方面,使用队列存储部分解,每个元素包含当前环的状态和已使用的数字。每次从队列中取出一个部分解,尝试所有可能的数字添加到下一个位置,检查素数条件。如果环完成且首尾和也是素数,则输出结果。需要注意的是,队列可能消耗较大内存,尤其是当n较大时,所以需要考虑优化,比如预先计算素数表。 调试分析部分,可能会遇到的问题包括性能问题,比如n较大时队列过大,或者素数判断频繁导致时间消耗。这时需要优化素数判断,比如使用筛法预处理所有可能的和是否为素数,减少重复计算。另外,正确性方面需要确保每个位置都满足相邻和的条件,包括首尾相加。 现在,参考用户提供的引用,引用[2]提到了双指针算法,但可能与当前问题关联不大。引用[1]提到动态规划和搜索算法,这里BFS属于搜索算法,可以参考其思想。引用[3]关于Looper的消息循环,可能与队列的实现机制有关联,但可能不是直接相关。 总结算法步骤:初始化队列,处理每个状态,生成下一状态,检查条件,直到队列为空。需要预处理素数表,优化判断过程。代码结构可能包括队列的循环处理,素数表的生成,以及状态的管理。 最后,实验总结需要讨论算法效率、优化措施、可能的应用场景,以及在实际编码中遇到的问题,比如如何处理大n的情况,或者如何剪枝减少不必要的状态扩展。</think>### 利用队列实现素数环问题的算法思想 **素数环定义**:将$1$到$n$的数排列成环,使相邻两数之和均为素数,且首尾之和也为素数。 **队列实现思想**:采用**广度优先搜索(BFS)**,用队列保存部分解(即已填充的部分环),逐层生成候选解并验证素数条件[^2]。 #### 算法步骤 1. **初始化队列**:将初始状态`[1]`加入队列,标记数字1为已使用。 2. **循环处理队列**: - 取出队首元素(当前部分环)。 - 若部分环长度等于$n$,检查首尾之和是否为素数。 - 否则,尝试将未使用的数字加入环的下一个位置,验证相邻和是否为素数。 - 满足条件的新状态加入队列。 3. **终止条件**:队列为空或找到所有解。 #### 相关知识点 1. **队列与BFS**:队列的先进先出特性适合逐层遍历状态空间。 2. **素数判定**:预处理素数表加速验证,例如埃拉托斯特尼筛法。 3. **状态压缩**:用位运算或集合记录已使用数字。 4. **剪枝优化**:若当前数字与前一数和不满足素数条件,立即跳过。 --- ### 流程图 ```mermaid graph TD A[初始化队列, 环=1] --> B{队列是否空?} B ----> C[结束] B ----> D[取出队首状态] D --> E{环长度=n?} E ----> F[检查首尾和是否为素数] F --> G[输出解] E ----> H[生成未使用的候选数字] H --> I{候选数字与前一数和为素数?} I ----> J[生成新状态并加入队列] I ----> K[丢弃] J --> B K --> B ``` --- ### 代码实现(Python) ```python from collections import deque import math def is_prime(num): if num < 2: return False for i in range(2, int(math.sqrt(num)) + 1): if num % i == 0: return False return True def prime_ring(n): primes = set() queue = deque() queue.append(([1], {1})) solutions = [] # 预生成素数表优化 max_sum = 2 * n prime_table = [True] * (max_sum + 1) for i in range(2, int(math.sqrt(max_sum)) + 1): if prime_table[i]: for j in range(i*i, max_sum + 1, i): prime_table[j] = False while queue: current, used = queue.popleft() if len(current) == n: if prime_table[current[0] + current[-1]]: solutions.append(current) continue last = current[-1] for num in range(1, n+1): if num not in used and prime_table[last + num]: new_used = used.copy() new_used.add(num) queue.append((current + [num], new_used)) return solutions # 测试n=6 print(prime_ring(6)) # 输出: [[1, 4, 3, 2, 5, 6], [1, 6, 5, 2, 3, 4]] ``` --- ### 调试分析 1. **时间复杂度**:最坏情况为$O(n!)$,但剪枝优化后实际效率显著提升。 2. **空间复杂度**:队列存储中间状态,约为$O(n \cdot n!)$,需注意内存限制。 3. **优化关键**: - **预处理素数表**:避免重复计算相邻和是否为素数。 - **剪枝策略**:尽早排除不满足条件的候选数字。 4. **调试问题**: - 首尾和易被遗漏,需在输出前额外验证。 - 大$n$时内存溢出,可改用迭代加深DFS减少空间消耗。 --- ### 实验总结 1. **算法适用性**:BFS适合求所有解,但$n>12$时性能急剧下降。 2. **扩展思考**:可结合双向BFS或启发式搜索优化大规模问题。 3. **应用场景**:组合数学问题、密码学中的排列生成、数学谜题求解等。 ---
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