第十二周项目四 利用遍历思想求解图问题(3、4)

本文提供了一组基于邻接表存储的图算法实现,包括查找两点间的所有简单路径、特定长度路径及通过指定点的所有简单回路等。通过示例代码展示了算法的具体实现方式。

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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:Cube007.cpp 
 * 作    者:李玲
 * 完成日期:2016年11月17日        
*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。  
        (1)设计一个算法,判断顶点u到v是否有简单路径  
        (2)设计一个算法输出图G中从顶点u到v的一条简单路径(设计测试图时,保证图G中从顶点u到v至少有一条简单路径)。  
        (3)输出从顶点u到v的所有简单路径。  
        (4)输出图G中从顶点u到v的长度为s的所有简单路径。  
        (5)求图中通过某顶点k的所有简单回路(若存在) 
*/   

1、graph.h的代码(见图基本算法库)
2、graph.cpp的代码(见图基本算法库)

3、main.cpp的代码

[cpp] view plain copy
#include <stdio.h>  
#include <malloc.h>  
#include "graph.h"  
int visited[MAXV];     //定义存放节点的访问标志的全局数组  
  
void FindPaths(ALGraph *G,int u,int v,int path[],int d)  
//d是到当前为止已走过的路径长度,调用时初值为-1  
{  
    int w,i;  
    ArcNode *p;  
    visited[u]=1;  
    d++;            //路径长度增1  
    path[d]=u;              //将当前顶点添加到路径中  
    if (u==v && d>1)            //输出一条路径  
    {  
        printf("  ");  
        for (i=0; i<=d; i++)  
            printf("%d ",path[i]);  
        printf("\n");  
    }  
    p=G->adjlist[u].firstarc; //p指向u的第一条边  
    while(p!=NULL)  
    {  
        w=p->adjvex;     //w为u的邻接顶点  
        if (visited[w]==0)      //若顶点未标记访问,则递归访问之  
            FindPaths(G,w,v,path,d);  
        p=p->nextarc; //找u的下一个邻接顶点  
    }  
    visited[u]=0;   //恢复环境  
}  
  
void DispPaths(ALGraph *G,int u,int v)  
{  
    int i;  
    int path[MAXV];  
    for (i=0; i<G->n; i++)  
        visited[i]=0; //访问标志数组初始化  
    printf("从%d到%d的所有路径:\n",u,v);  
    FindPaths(G,u,v,path,-1);  
    printf("\n");  
}  
  
void SomePaths(ALGraph *G,int u,int v,int s, int path[],int d)  
//d是到当前为止已走过的路径长度,调用时初值为-1  
{  
    int w,i;  
    ArcNode *p;  
    visited[u]=1;  
    d++;            //路径长度增1  
    path[d]=u;              //将当前顶点添加到路径中  
    if (u==v && d==s)           //输出一条路径  
    {  
        printf("  ");  
        for (i=0; i<=d; i++)  
            printf("%d ",path[i]);  
        printf("\n");  
    }  
    p=G->adjlist[u].firstarc; //p指向u的第一条边  
    while(p!=NULL)  
    {  
        w=p->adjvex;     //w为u的邻接顶点  
        if (visited[w]==0)      //若顶点未标记访问,则递归访问之  
            SomePaths(G,w,v,s,path,d);  
        p=p->nextarc; //找u的下一个邻接顶点  
    }  
    visited[u]=0;   //恢复环境  
}  
  
void DispSomePaths(ALGraph *G,int u,int v, int s)  
{  
    int i;  
    int path[MAXV];  
    for (i=0; i<G->n; i++)  
        visited[i]=0; //访问标志数组初始化  
    printf("从%d到%d长为%d的路径:\n",u,v,s);  
    SomePaths(G,u,v,s,path,-1);  
    printf("\n");  
}  
  
int main()  
{  
    ALGraph *G;  
    int A[5][5]=  
    {  
        {0,1,0,1,0},  
        {1,0,1,0,0},  
        {0,1,0,1,1},  
        {1,0,1,0,1},  
        {0,0,1,1,0}  
    };  //请画出对应的有向图  
    ArrayToList(A[0], 5, G);  
    DispPaths(G, 1, 4);  
    DispSomePaths(G,0,4,3);  
    return 0;  
}  
运行结果:



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