深度遍历和广度遍历，邻接表和邻接矩阵

最新推荐文章于 2022-10-19 18:33:18 发布
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分类专栏： leetcode
本文介绍了图的两种基本搜索算法：广度优先搜索和深度优先搜索，并通过类比帮助理解这两种算法的区别。此外，还讲解了图的两种常用表示方法：邻接矩阵和邻接表。

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邻接表深度优先遍历和广度遍历
flying0033的专栏
11-15 9270
循环 队列头文件:Queue.h #ifndef QUEUE_H #define QUEUE_H #define MAXSIZE 20 typedef struct Node{ int data[MAXSIZE]; int front; int order; }Queue; void InitQueue(Queue *q); //初始化队列 bool IsEmpty(Qu
深度优先遍历与广度优先遍历（邻接数组和邻接表版）
seraphinee的博客
12-21 1980
java深度优先和广度优先的邻接矩阵和邻接表实现（递归）
图的深度遍历和广度遍历（用邻接表的方式）
罗布泊coding
10-31 1048
/** * public class GraphNode { int label; List neighbors; GraphNode(int x) { label = x; neighbors = new ArrayList(); } } */ public class test { public static void main(String[] args) { //
深度优先遍历(邻接矩阵，邻接表)
q322359的博客
10-19 8570
深度优先遍历(邻接矩阵，邻接表)
邻接矩阵 深度遍历
u010191308的专栏
07-28 1181
建立无向图的不带权值的邻接矩阵，深度遍历简单路径     # include # include # include     #define TRUE 1 #define FALSE 0 #define INFINITY INT_MAX    /*最大值“无穷”*/ #define MAX_VERTEX_NUM 20   /*最大顶点个数*/ typedef in
图的深度遍历和广度遍历--邻接链表法
daa20的专栏
04-15 1288
//LinkList.h #ifndef _LINKLIST_H_ #define _LINKLIST_H_ typedef void LinkList; typedef struct _tag_LinkListNode LinkListNode; struct _tag_LinkListNode { LinkListNode* next; }; LinkList* LinkList_
数据结构图的邻接矩阵,邻接表存储表示，图的深度优先搜索遍历，广度优先搜索遍历
10-07
本主题将深入探讨图的两种常见存储方式——邻接矩阵和邻接表，以及如何进行深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）遍历。 **邻接矩阵**是一种直观且简单的图存储方法。对于一个有n个顶点的图，邻接矩阵是一个n×...
分别用邻接矩阵和邻接表实现图的深度优先遍历和广度优先遍历_图的BFS、DFS
weixin_39527768的博客
11-23 4484
BFS、DFS分别为广度优先搜索和深度优先搜索的英文首字母缩写。先考虑树的BFS、DFS。树的BFS即层序遍历。层序遍历先访问根结点，再逐个访问根结点的子结点，再逐个访问上述子结点的子结点，以此类推，直至访问过所有结点。树的DFS有三种（先序遍历、中序遍历、后序遍历），这里只说先序遍历。先序遍历先访问根结点，再逐个先序遍历根结点的所有子树。（由递归的定义可知，容易用递归算法实现（函数的递归用到了调...
建立图的邻接矩阵或邻接表存储并在此基础上实现图的深度优先遍历和广度优先遍历.doc
10-10
本文档主要介绍了图的存储方式，包括邻接矩阵和邻接表两种存储方法，并在此基础上实现了图的深度优先遍历和广度优先遍历。 一、图的存储方式 在计算机科学中，图是一种复杂的数据结构，需要特殊的存储方式。常见的...
深度优先搜索算法（DFS）详解及与广度优先搜索算法（BFS）的比较
lemonxiaoxiao的博客
09-19 1580
参考：http://data.biancheng.net/view/39.html 一、深度优先搜索算法概述 深度优先搜索属于图算法的一种，英文缩写为DFS（Depth First Search）。 深度优先搜索的过程类似于树的先序遍历，首先从例子中体会深度优先搜索。 例如图 1 是一个无向图，采用深度优先算法遍历这个图的过程为： 图1 （1）首先任意找一个未被遍历过的顶点，例如从 V1 开始，由于 V1 率先访问过了，所以，需要标记 V.
图的邻接矩阵表示，深度优先遍历，广度优先遍历实现
03-13
C++实现，数据结构，图的邻接矩阵表示，深度优先遍历，广度优先遍历，DFS，BFS，为什么要五十个字才能上传啊
邻接矩阵表示法深度遍历和广度遍历.h
09-11
邻接矩阵表示法深度遍历和广度遍历 邻接矩阵表示法深度遍历和广度遍历 邻接矩阵表示法深度遍历和广度遍历 邻接矩阵表示法深度遍历和广度遍历
图的邻接表转邻接矩阵和深度遍历
12-24
图的邻接表转邻接矩阵和深度遍历，自己编写的啦！
图的邻接表和邻接矩阵存储 最短路径 深度遍历 广度遍历
05-27
可以用邻接表和邻接矩阵求最短路径 实现图的邻接矩阵和邻接表存储结构； 完成基于邻接矩阵或邻接表的深度优先搜索遍历及广度优先搜索遍历； 实现从键盘输入任意一对顶点，求出顶点间的最短路径。
图的深度遍历 （邻接矩阵）
qq_52598198的博客
02-25 2322
知识讲解： 图的遍历分为两种，深度遍历与广度遍历。这里讨论深度遍历。 以上图为例讨论图（图片来自《算法笔记》）的深度遍历： 设图形的顶点数为n。 先从顶点v0开始，用一个数组vis[n]来表示该顶点是否被访问，如果未被访问，vis[顶点编号]=0，否则为1.从v0开始访问，则vis[0]=1，v0可以连通v1与v2,即下一个访问的顶点是v1(遍历二维数组时1比2先访问到)，再更新vis数组，然后再从v1访问v3,到v3时发现没有办法继续访问了，再退回上一个顶点v1（v1仍存在未被访问的岔道）,从v1访问没有
分别用邻接矩阵和邻接表实现图的深度优先遍历和广度优先遍历_数据结构–图（深度优先遍历和广度优先遍历）（Java）...
weixin_39823459的博客
11-22 2088
数据结构–图（深度优先遍历和广度优先遍历）（Java） 博客说明 文章所涉及的资料来自互联网整理和个人总结，意在于个人学习和经验汇总，如有什么地方侵权，请联系本人删除，谢谢！ 图的常用概念 图是一种数据结构，其中结点可以具有零个或多个相邻元素。两个结点之间的连接称为边。 结点也可以称为顶点。 顶点(vertex) 边(edge) 路径 无向图 有向图 带权图 图的表示方式 图的表...
图的邻接矩阵：深度优先遍历（思维导图，执行过程，debug全部的过程，代码，你总有看懂一块）
Blackoutdragon的博客
12-16 2561
文章目录问题描述 :输入说明 :输出说明 :输入范例 :输出范例 :思路分析算法步骤没写出来，看了一下，寒假自己学的java般的，瞬间通透了，[传送门](https://codegrey.blog.youkuaiyun.com/article/details/104238039)实现伪码事故现场第一次提交分析与总结如有不妥，尽请指摘，留言或者加扣扣，一起讨论学习进步，扣扣651378276 问题描述 : 目的：使用C++模板设计并逐步完善图的邻接矩阵抽象数据类型（ADT）。 内容：（1）请参照图的邻接矩阵模板类原型，设
图的历遍-深度优先历遍、广度优先历遍
learnNG的博客
09-19 656
图的历遍：从图中某一顶点出发，对图中所有定点进行访问，且每个顶点只访问一次。 深度优先历遍（Depth_First_search) 定义：从出发点开始访问，并将其标记为已访问，再访问出发点未访问过的邻接点，从此临界点出发继续按照上述规律访问，直到所有与出发点有路径想通的顶点完全被访问到。如果图中还有未被访问到的顶点，另选一个未被访问过的顶点为出发点继续访问。 如图，深度优先历遍为：1、2、4、
1建立一个图的邻接矩阵和图的邻接表，并输出该图； 2.邻接矩阵表示的图的深度遍历和广度遍历 3.邻接表表示的图的深度遍历和广度遍历
05-30
好的，我会根据您的要求回答问题。 1. 建立图的邻接矩阵和邻接表，并输出该图： 假设我们有一个无向图，其中包含 5 个节点和 6 条边，如下所示： ``` 1 --- 2 | | | | 3 --- 4 | | 5 ``` 我们可以用邻接矩阵和邻接表分别表示该图： 邻接矩阵： | | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |---|---|---|---|---|---| | 1 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | | 2 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | | 3 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | | 4 | 0 | 1 | 1 | 0 | 1 | | 5 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 邻接表： 1 -> [2, 3] 2 -> [1, 4] 3 -> [1, 4] 4 -> [2, 3, 5] 5 -> [4] 2. 邻接矩阵表示的图的深度遍历和广度遍历： 深度遍历（DFS）： 从某个起始节点开始，依次遍历其邻居节点，每个节点只访问一次，并且尽可能深入每个节点。当遍历到的节点没有未访问的邻居节点时，回溯到上一个节点，继续访问其未访问过的邻居节点，直至遍历完所有节点。 对于邻接矩阵表示的图，我们可以使用栈来实现深度优先遍历。具体步骤如下： 1）访问起始节点，并将其入栈。 2）从栈中弹出一个节点，并访问其未被访问过的邻居节点，并将这些邻居节点入栈，直到该节点没有未被访问过的邻居节点。 3）重复步骤 2，直到栈为空。 对于上述图，假设我们从节点 1 开始进行深度遍历，则遍历顺序为：1 -> 3 -> 4 -> 5 -> 2。 广度遍历（BFS）： 从某个起始节点开始，依次遍历其邻居节点，每个节点只访问一次，并且先访问距离起始节点近的节点。当遍历完起始节点的所有邻居节点后，继续遍历其邻居节点的邻居节点，直至遍历完所有节点。 对于邻接矩阵表示的图，我们可以使用队列来实现广度优先遍历。具体步骤如下： 1）访问起始节点，并将其入队。 2）从队列中弹出一个节点，并访问其未被访问过的邻居节点，并将这些邻居节点入队，直到该节点没有未被访问过的邻居节点。 3）重复步骤 2，直到队列为空。 对于上述图，假设我们从节点 1 开始进行广度遍历，则遍历顺序为：1 -> 2 -> 3 -> 4 -> 5。 3. 邻接表表示的图的深度遍历和广度遍历： 深度遍历（DFS）： 对于邻接表表示的图，我们可以使用递归来实现深度优先遍历。具体步骤如下： 1）从某个起始节点开始，访问该节点，并将其标记为已访问。 2）递归访问该节点的邻居节点，直到所有邻居节点都被访问过。 3）重复步骤 2，直到所有节点都被访问过。 对于上述图，假设我们从节点 1 开始进行深度遍历，则遍历顺序为：1 -> 2 -> 4 -> 5 -> 3。 广度遍历（BFS）： 对于邻接表表示的图，我们可以使用队列来实现广度优先遍历。具体步骤如下： 1）访问起始节点，并将其入队。 2）从队列中弹出一个节点，并访问其未被访问过的邻居节点，并将这些邻居节点入队，直到该节点没有未被访问过的邻居节点。 3）重复步骤 2，直到队列为空。 对于上述图，假设我们从节点 1 开始进行广度遍历，则遍历顺序为：1 -> 2 -> 3 -> 4 -> 5。
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