第十二周项目4-利用遍历思想求解图问题

本文介绍了一种基于邻接表的图数据结构,并实现了从数组到邻接表的转换及简单路径判断算法。通过具体实例展示了如何使用这些算法来判断图中是否存在简单路径。

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 * Copyright (c) 2016, 烟台大学计算机与控制工程学院  
 * All rights reserved。  
 * 文件名称 :1.cpp  
 * 作    者 :杨俊杰  
 * 完成日期 :2016年 11月17日  
 * 版 本 号 :v1.0  
 * 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。
 * 输出描述 :

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  1. //1.头文件:graph.h,包含定义图数据结构的代码、宏定义、要实现算法的函数的声明;  
  2.   
  3. #ifndef GRAPH_H_INCLUDED  
  4. #define GRAPH_H_INCLUDED  
  5.   
  6. #define MAXV 100                //最大顶点个数  
  7. #define INF 32767       //INF表示∞  
  8. typedef int InfoType;  
  9.   
  10. //以下定义邻接矩阵类型  
  11. typedef struct  
  12. {  
  13.     int no;                     //顶点编号  
  14.     InfoType info;              //顶点其他信息,在此存放带权图权值  
  15. } VertexType;                   //顶点类型  
  16.   
  17. typedef struct                  //图的定义  
  18. {  
  19.     int edges[MAXV][MAXV];      //邻接矩阵  
  20.     int n,e;                    //顶点数,弧数  
  21.     VertexType vexs[MAXV];      //存放顶点信息  
  22. } MGraph;                       //图的邻接矩阵类型  
  23.   
  24. //以下定义邻接表类型  
  25. typedef struct ANode            //弧的结点结构类型  
  26. {  
  27.     int adjvex;                 //该弧的终点位置  
  28.     struct ANode *nextarc;      //指向下一条弧的指针  
  29.     InfoType info;              //该弧的相关信息,这里用于存放权值  
  30. } ArcNode;  
  31.   
  32. typedef int Vertex;  
  33.   
  34. typedef struct Vnode            //邻接表头结点的类型  
  35. {  
  36.     Vertex data;                //顶点信息  
  37.     int count;                  //存放顶点入度,只在拓扑排序中用  
  38.     ArcNode *firstarc;          //指向第一条弧  
  39. } VNode;  
  40.   
  41. typedef VNode AdjList[MAXV];    //AdjList是邻接表类型  
  42.   
  43. typedef struct  
  44. {  
  45.     AdjList adjlist;            //邻接表  
  46.     int n,e;                    //图中顶点数n和边数e  
  47. } ALGraph;                      //图的邻接表类型  
  48.   
  49. //功能:由一个反映图中顶点邻接关系的二维数组,构造出用邻接矩阵存储的图  
  50. //参数:Arr - 数组名,由于形式参数为二维数组时必须给出每行的元素个数,在此将参数Arr声明为一维数组名(指向int的指针)  
  51. //      n - 矩阵的阶数  
  52. //      g - 要构造出来的邻接矩阵数据结构  
  53. void ArrayToMat(int *Arr, int n, MGraph &g); //用普通数组构造图的邻接矩阵  
  54. void ArrayToList(int *Arr, int n, ALGraph *&); //用普通数组构造图的邻接表  
  55. void MatToList(MGraph g,ALGraph *&G);//将邻接矩阵g转换成邻接表G  
  56. void ListToMat(ALGraph *G,MGraph &g);//将邻接表G转换成邻接矩阵g  
  57. void DispMat(MGraph g);//输出邻接矩阵g  
  58. void DispAdj(ALGraph *G);//输出邻接表G  
  59.   
  60. #endif // GRAPH_H_INCLUDED  
[cpp]  view plain  copy
  1. //2.源文件:graph.cpp,包含实现各种算法的函数的定义  
  2.   
  3. #include <stdio.h>  
  4. #include <malloc.h>  
  5. #include "graph.h"  
  6.   
  7. //功能:由一个反映图中顶点邻接关系的二维数组,构造出用邻接矩阵存储的图  
  8. //参数:Arr - 数组名,由于形式参数为二维数组时必须给出每行的元素个数,在此将参数Arr声明为一维数组名(指向int的指针)  
  9. //      n - 矩阵的阶数  
  10. //      g - 要构造出来的邻接矩阵数据结构  
  11. void ArrayToMat(int *Arr, int n, MGraph &g)  
  12. {  
  13.     int i,j,count=0;  //count用于统计边数,即矩阵中非0元素个数  
  14.     g.n=n;  
  15.     for (i=0; i<g.n; i++)  
  16.         for (j=0; j<g.n; j++)  
  17.         {  
  18.             g.edges[i][j]=Arr[i*n+j]; //将Arr看作n×n的二维数组,Arr[i*n+j]即是Arr[i][j],计算存储位置的功夫在此应用  
  19.             if(g.edges[i][j]!=0 && g.edges[i][j]!=INF)  
  20.                 count++;  
  21.         }  
  22.     g.e=count;  
  23. }  
  24.   
  25. void ArrayToList(int *Arr, int n, ALGraph *&G)  
  26. {  
  27.     int i,j,count=0;  //count用于统计边数,即矩阵中非0元素个数  
  28.     ArcNode *p;  
  29.     G=(ALGraph *)malloc(sizeof(ALGraph));  
  30.     G->n=n;  
  31.     for (i=0; i<n; i++)                 //给邻接表中所有头节点的指针域置初值  
  32.         G->adjlist[i].firstarc=NULL;  
  33.     for (i=0; i<n; i++)                 //检查邻接矩阵中每个元素  
  34.         for (j=n-1; j>=0; j--)  
  35.             if (Arr[i*n+j]!=0)      //存在一条边,将Arr看作n×n的二维数组,Arr[i*n+j]即是Arr[i][j]  
  36.             {  
  37.                 p=(ArcNode *)malloc(sizeof(ArcNode));   //创建一个节点*p  
  38.                 p->adjvex=j;  
  39.                 p->info=Arr[i*n+j];  
  40.                 p->nextarc=G->adjlist[i].firstarc;      //采用头插法插入*p  
  41.                 G->adjlist[i].firstarc=p;  
  42.             }  
  43.   
  44.     G->e=count;  
  45. }  
  46.   
  47. void MatToList(MGraph g, ALGraph *&G)  
  48. //将邻接矩阵g转换成邻接表G  
  49. {  
  50.     int i,j;  
  51.     ArcNode *p;  
  52.     G=(ALGraph *)malloc(sizeof(ALGraph));  
  53.     for (i=0; i<g.n; i++)                   //给邻接表中所有头节点的指针域置初值  
  54.         G->adjlist[i].firstarc=NULL;  
  55.     for (i=0; i<g.n; i++)                   //检查邻接矩阵中每个元素  
  56.         for (j=g.n-1; j>=0; j--)  
  57.             if (g.edges[i][j]!=0)       //存在一条边  
  58.             {  
  59.                 p=(ArcNode *)malloc(sizeof(ArcNode));   //创建一个节点*p  
  60.                 p->adjvex=j;  
  61.                 p->info=g.edges[i][j];  
  62.                 p->nextarc=G->adjlist[i].firstarc;      //采用头插法插入*p  
  63.                 G->adjlist[i].firstarc=p;  
  64.             }  
  65.     G->n=g.n;  
  66.     G->e=g.e;  
  67. }  
  68.   
  69. void ListToMat(ALGraph *G,MGraph &g)  
  70. //将邻接表G转换成邻接矩阵g  
  71. {  
  72.     int i,j;  
  73.     ArcNode *p;  
  74.     g.n=G->n;   //根据一楼同学“举报”改的。g.n未赋值,下面的初始化不起作用  
  75.     g.e=G->e;  
  76.     for (i=0; i<g.n; i++)   //先初始化邻接矩阵  
  77.         for (j=0; j<g.n; j++)  
  78.             g.edges[i][j]=0;  
  79.     for (i=0; i<G->n; i++)  //根据邻接表,为邻接矩阵赋值  
  80.     {  
  81.         p=G->adjlist[i].firstarc;  
  82.         while (p!=NULL)  
  83.         {  
  84.             g.edges[i][p->adjvex]=p->info;  
  85.             p=p->nextarc;  
  86.         }  
  87.     }  
  88. }  
  89.   
  90. void DispMat(MGraph g)  
  91. //输出邻接矩阵g  
  92. {  
  93.     int i,j;  
  94.     for (i=0; i<g.n; i++)  
  95.     {  
  96.         for (j=0; j<g.n; j++)  
  97.             if (g.edges[i][j]==INF)  
  98.                 printf("%3s","∞");  
  99.             else  
  100.                 printf("%3d",g.edges[i][j]);  
  101.         printf("\n");  
  102.     }  
  103. }  
  104.   
  105. void DispAdj(ALGraph *G)  
  106. //输出邻接表G  
  107. {  
  108.     int i;  
  109.     ArcNode *p;  
  110.     for (i=0; i<G->n; i++)  
  111.     {  
  112.         p=G->adjlist[i].firstarc;  
  113.         printf("%3d: ",i);  
  114.         while (p!=NULL)  
  115.         {  
  116.             printf("-->%d/%d ",p->adjvex,p->info);  
  117.             p=p->nextarc;  
  118.         }  
  119.         printf("\n");  
  120.     }  
  121. }  


3.在同一项目(project)中建立一个源文件(如main.cpp),编制main函数,完成相关的测试工作。


(1)设计一个算法,判断是否有简单路径

[cpp]  view plain  copy
  1. #include <stdio.h>  
  2. #include <malloc.h>  
  3. #include "graph.h"  
  4. int visited[MAXV];     //定义存放节点的访问标志的全局数组  
  5. void ExistPath(ALGraph *G,int u,int v, bool &has)  
  6. {  
  7.     int w;  
  8.     ArcNode *p;  
  9.     visited[u]=1;  
  10.     if(u==v)  
  11.     {  
  12.         has=true;  
  13.         return;  
  14.     }  
  15.     p=G->adjlist[u].firstarc;  
  16.     while (p!=NULL)  
  17.     {  
  18.         w=p->adjvex;  
  19.         if (visited[w]==0)  
  20.             ExistPath(G,w,v,has);  
  21.         p=p->nextarc;  
  22.     }  
  23. }  
  24.   
  25. void HasPath(ALGraph *G,int u,int v)  
  26. {  
  27.     int i;  
  28.     bool flag = false;  
  29.     for (i=0; i<G->n; i++)  
  30.         visited[i]=0; //访问标志数组初始化  
  31.     ExistPath(G,u,v,flag);  
  32.     printf(" 从 %d 到 %d ", u, v);  
  33.     if(flag)  
  34.         printf("有简单路径\n");  
  35.     else  
  36.         printf("无简单路径\n");  
  37. }  
  38.   
  39. int main()  
  40. {  
  41.     ALGraph *G;  
  42.     int A[5][5]=  
  43.     {  
  44.         {0,0,0,0,0},  
  45.         {0,0,1,0,0},  
  46.         {0,0,0,1,1},  
  47.         {0,0,0,0,0},  
  48.         {1,0,0,1,0},  
  49.     };  //请画出对应的有向图  
  50.     ArrayToList(A[0], 5, G);  
  51.     HasPath(G, 1, 0);  
  52.     HasPath(G, 4, 1);  
  53.     return 0;  
  54. }  

测试图:

这里写图片描述

运行结果:

<think&gt;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&gt;### 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] --&gt; B{队列是否空?} B ----&gt; C[结束] B ----&gt; D[取出队首状态] D --&gt; E{环长度=n?} E ----&gt; F[检查首尾和是否为素数] F --&gt; G[输出解] E ----&gt; H[生成未使用的候选数字] H --&gt; I{候选数字与前一数和为素数?} I ----&gt; J[生成新状态并加入队列] I ----&gt; K[丢弃] J --&gt; B K --&gt; 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$n&gt;12$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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