C语言实现图形ADT(Graph ADT)接口COMP2521(附完整源码)

167 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
本文介绍了如何使用C语言实现图形ADT(Graph ADT)接口,包括创建图、添加、删除节点和边等操作。提供了完整源码,并展示了一个求解最短路径的示例。

C语言实现图形ADT(Graph ADT)接口COMP2521(附完整源码)

图(Graph)是计算机科学中一个非常重要的数据结构。它们被广泛应用于网络、数据库等领域。为了便于程序员操作图这种数据结构,我们需要实现图形ADT(Graph ADT)接口。本文将介绍如何使用C语言实现Graph ADT接口,并提供完整源代码。

Graph ADT接口定义了对于图数据结构的一些基本操作,包括:创建图、添加、删除和修改图中的节点和边、查找、遍历和打印图。下面是Graph ADT中一些重要的数据结构和函数的定义:

typedef struct GraphRep *Graph;
typedef int Vertex;
typedef struct EdgeRep *Edge;

// 创建图
Graph newGraph(int numVertices);
// 添加节点
void insertVertex(Graph g, Vertex v);
// 添加边
void insertEdge(Graph g, Edge e);
// 删除节点
void removeVertex(Graph g, Vertex v);
// 删除边
void removeEdge(Graph g, Edge e);
// 查找节点
int hasVertex(Graph g, Vertex v);
// 查找边
int hasEdge(Graph g, Edge e);
// 遍历图
void dfs(Graph g, Vertex v, void (*visit)(Vertex));
// 打印图
void showGraph(Graph g);

其中,Graph代表图数据结构,Vertex代表节点

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值