数据结构核心代码 day17

C_Stronger

已于 2022-04-25 23:14:41 修改

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分类专栏：数据结构核心代码文章标签： java c语言 c++

于 2022-04-24 11:45:00 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/C_Stronger/article/details/124245973

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该博客介绍了使用BFS（广度优先搜索）算法解决单源最短路径问题的实现方法，同时展示了深度优先遍历DFS的基本流程。通过队列实现BFS，以找到从起点到所有节点的最短距离；而DFS则通过递归和访问标记遍历图的各个角落。这两种经典图论算法在图遍历和路径查找中有广泛应用。

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BFS 算法求解单源最短路径问题
void BFS_MIN_Distance(Graph G,int u){
//d[i]表示从u到i结点的最短路径
for (int i = 0; i < G.vexnum; ++i)
d[i]=∞； //初始化路径长度
visited[u]=true;d[u]=0;
EnQueue(Q,u);
while(!IsEmpty(Q)){ //BFS算法主过程
DeQueue(Q,u); //队头元素u出队
for (w=FirstNeighbor(G,u); w>=0;w=NextNeighbor(G,u,w)) {
if(!visited[w]){ //w为u的尚未访问的邻接顶点
visited[w]=true; //设已访问标记
d[w]=d[u]+1; //路径长度加1
EnQueue(Q,w); //顶点w入队
}//if
}
}//while
}

深度优先遍历 DFS
bool visited[MAX_VERTEX_NUM]; //访问标记数组
void DFSTraverse(Graph G){
//对图G进行深度优先遍历
for(v=0;v<G.vexnum,++v)
visited[v]=false; //初始化已访问标记数据
for (v = 0; v < G.vexnum; ++v) //本代码中是从v=0开始遍历
if(!visited[v])
DFS(G,v);
}
void DFS(Graph G,int v){
//从顶点v出发，采用递归思想，深度优先遍历图G
visit(v); //访问顶点v
visited[v]=true; //设已访问标记
for (w=FirstNeighbor(G,v); w>=0;w=NextNeighbor(G,v,w)) {
if(!visited[w]){ //w为u的尚未访问的邻接顶点
DFS(G,w);
}//if
}
}