数据结构实验之图论一:基于邻接矩阵的广度优先搜索遍历

本文介绍了一个基于邻接矩阵实现的无向连通图广度优先搜索(BFS)算法。通过队列实现遍历,确保了从指定起点出发能够按照节点编号顺序访问同一层级的所有顶点。

数据结构实验之图论一:基于邻接矩阵的广度优先搜索遍历
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Problem Description

给定一个无向连通图,顶点编号从0到n-1,用广度优先搜索(BFS)遍历,输出从某个顶点出发的遍历序列。(同一个结点的同层邻接点,节点编号小的优先遍历)
Input

输入第一行为整数n(0< n <100),表示数据的组数。
对于每组数据,第一行是三个整数k,m,t(0<k<100,0<m<(k-1)*k/2,0< t<k),表示有m条边,k个顶点,t为遍历的起始顶点。
下面的m行,每行是空格隔开的两个整数u,v,表示一条连接u,v顶点的无向边。
Output

输出有n行,对应n组输出,每行为用空格隔开的k个整数,对应一组数据,表示BFS的遍历结果。
Example Input

1
6 7 0
0 3
0 4
1 4
1 5
2 3
2 4
3 5

Example Output

0 3 4 2 5 1

Hint

以邻接矩阵作为存储结构。
Author

深度优先搜索用栈(stack)来实现,整个过程可以想象成一个倒立的树形:
1、把根节点压入栈中。
2、每次从栈中弹出一个元素,搜索所有在它下一级的元素,把这些元素压入栈中。并把这个元素记为它下一级元素的前驱。
3、找到所要找的元素时结束程序。
4、如果遍历整个树还没有找到,结束程序。
广度优先搜索使用队列(queue)来实现,整个过程也可以看做一个倒立的树形:
1、把根节点放到队列的末尾。
2、每次从队列的头部取出一个元素,查看这个元素所有的下一级元素,把它们放到队列的末尾。并把这个元素记为它下一级元素的前驱。
3、找到所要找的元素时结束程序。
4、如果遍历整个树还没有找到,结束程序。(百度)

其实自己感觉广度优先搜索类似于树的层序遍历

#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <stdlib.h>
int ma[5455][5455];
int v[5455];
int q[5455];
int n;
void bfs(int k)
{
    int front = 0, rear = 0;
    printf("%d", k);
    q[rear++] = k;
    while(front<rear)
    {
      int f = q[front++];
      for(int i=0;i<n;i++)
      {
         if(ma[f][i]==1&&v[i]==0)
         {
            v[i] = 1;
            printf(" %d", i);
            q[rear++] = i;
         }
      }
    }
}
int main()
{
  int t, o, l;
  scanf("%d", &t);
  while(t--)
  {
    scanf("%d %d %d", &n, &o, &l);
    memset(ma, 0, sizeof(ma));
    memset(v, 0, sizeof(v));
    while(o--)
    {
      int x, y;
      scanf("%d %d", &x, &y);
      ma[x][y] = ma[y][x] = 1;
    }
    v[l] = 1;
    bfs(l);
  }
 return 0;
}

树的层序遍历:

void levelordertraverse(struct node * bt)//层序遍历
{
   struct node * p;
   struct node * queue[1005];
   memset(queue, '0', sizeof(queue));
   int front, rear =  0;
   if(bt)
   {
      queue[rear++] = bt;
      while(front!=rear)
      {
        p = queue[front++];
          printf("%c", p->m);
          if(p->left!=NULL)
          queue[rear++] = p->left;
          if(p->right!=NULL)
          queue[rear++] = p->right;
      }
   }
}
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