本文详细介绍了树的深度优先遍历和广度优先遍历的算法实现,通过C++代码展示了如何使用邻接矩阵来构建树,并实现深度优先搜索和广度优先搜索。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

#include<iostream>
using namespace std;




const int maxsize=100;


int visited[maxsize]={0};


class shu{
public:
shu(int a[],int n, int e);
~shu(){}
void deepread(int v);
void wideread(int v);
private:
int point[maxsize];
int side[maxsize][maxsize];
int pointnum,sidenum;
};




shu::shu(int a[],int n, int e){
int i,j,k;
pointnum=n;
sidenum=e;
for(i=0;i<pointnum;i++)
point[i]=a[i];
for(i=0;i<pointnum;i++)
for(j=0;j<pointnum;j++)
side[i][j]=0;
for(k=0;k<sidenum;k++){
cout<<"请输入边的两个顶点的序号:";
cin>>i>>j;
side[i][j]=1;
side[j][i]=1;
}
cout<<endl;
cout<<"矩阵如下:"<<endl;
for(int w1=0;w1<e;w1++){
for(int w2=0;w2<e;w2++)
cout<<side[w1][w2]<<" ";
cout<<endl;
}
}


void shu::deepread(int v){
cout<<point[v]<<" ";
visited[v]=1;
for(int j=0;j<pointnum;j++)
if(side[v][j]==1&&visited[j]==0)
deepread(j);


}


void shu::wideread(int v){
int Q[maxsize];
int front=-1,rear=-1;


cout<<point[v]<<" ";
visited[v]=1;
Q[++rear]=v;
while(front!=rear){
v=Q[++front];
for(int j=0;j<pointnum;j++)
if(side[v][j]==1&&visited[j]==0){
cout<<point[j]<<" ";
visited[j]=1;
Q[++rear]=j;
}
}
}


int main(){
int ch[]={1,2,3,4,5};
int w,v;
cout<<"请依次输入树的结点数和弧数:";
cin>>w;
cin>>v;
shu shu0(ch,w,v);
for(int i=0;i<maxsize;i++)
visited[i]=0;
cout<<"深度优先遍历的序列是:";
shu0.deepread(0);
cout<<endl;
for(i=0;i<maxsize;i++)
visited[i]=0;
cout<<"广度优先遍历的序列是:";
shu0.wideread(0);
cout<<endl;
return 0;
}

1. 用户与身体信息管理模块 用户信息管理: 注册登录:支持手机号 / 邮箱注册,密码加密存储,提供第三方快捷登录(模拟) 个人资料:记录基本信息(姓名、年龄、性别、身高、体重、职业) 健康目标:用户设置目标(如 “减重 5kg”“增肌”“维持健康”)及期望周期 身体状态跟踪: 体重记录:定期录入体重数据,生成体重变化曲线(折线) 身体指标:记录 BMI(自动计算)、体脂率(可选)、基础代谢率(根据身高体重估算) 健康状况:用户可填写特殊情况(如糖尿病、过敏食物、素食偏好),系统据此调整推荐 2. 膳食记录与食物数据库模块 食物数据库: 基础信息:包含常见食物(如米饭、鸡蛋、牛肉)的名称、类别(主食 / 肉类 / 蔬菜等)、每份重量 营养成分:记录每 100g 食物的热量(kcal)、蛋白质、脂肪、碳水化合物、维生素、矿物质含量 数据库维护:管理员可添加新食物、更新营养数据,支持按名称 / 类别检索 膳食记录功能: 快速记录:用户选择食物、输入食用量(克 / 份),系统自动计算摄入的营养成分 餐次分类:按早餐 / 午餐 / 晚餐 / 加餐分类记录,支持上传餐食照片(可选) 批量操作:提供常见套餐模板(如 “三明治 + 牛奶”),一键添加到记录 历史记录:按日期查看过往膳食记录,支持编辑 / 删除错误记录 3. 营养分析模块 每日营养摄入分析: 核心指标计算:统计当日摄入的总热量、蛋白质 / 脂肪 / 碳水化合物占比(按每日推荐量对比) 微量营养素分析:检查维生素(如维生素 C、钙、铁)的摄入是否达标 平衡评估:生成 “营养平衡度” 评分(0-100 分),指出摄入过剩或不足的营养素 趋势分析: 周 / 月营养趋势:用折线展示近 7 天 / 30 天的热量、三大营养素摄入变化 对比分析:将实际摄入与推荐量对比(如 “蛋白质摄入仅达到推荐量的 70%”) 目标达成率:针对健
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