第十二周--利用遍历思想求解图问题(BFS)

BFS(广度优先算法)——判断无向简单图中任意两点是否连通 #include<stdio.h> struct { int city,pre; } sq[100]; int jz[50][50]; int qh,qe,n,visited[100]; void out(int qe)//输出结果 { if(sq[qe].pre==0) printf("%d",sq[qe].city); else... 阅读详情
/*
 *Copyright (c) 2015 烟台大学计算机与控制工程学院
 *All right reserved.
 *标题:数据结构实践——利用遍历思想求解图问题(BFS)
 *作者:杨珺
 *date:2015年11月16日
 *版本:V1.0.1
 *操作系统:XP
 *运行环境:VC6.0
 *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。
        (6)求不带权连通图G中从顶点u到顶点v的一条最短路径。 
       (7)求不带权连通图G中,距离顶点v最远的顶点k 

*/
这两个问题都用广度优先遍历算法,用到图的算法库。
graph.h:
<pre class="cpp" name="code">#ifndef GRAPH_H_INCLUDED
#define GRAPH_H_INCLUDED

#define MAXV 100                //最大顶点个数
#define INF 32767       //INF表示∞
typedef int InfoType;

//以下定义邻接矩阵类型
typedef struct
{
    int no;                     //顶点编号
    InfoType info;              //顶点其他信息,在此存放带权图权值
} VertexType;                   //顶点类型

typedef struct                  //图的定义
{
    int edges[MAXV][MAXV];      //邻接矩阵
    int n,e;                    //顶点数,弧数
    VertexType vexs[MAXV];      //存放顶点信息
} MGraph;                       //图的邻接矩阵类型

//以下定义邻接表类型
typedef struct ANode            //弧的结点结构类型
{
    int adjvex;                 //该弧的终点位置
    struct ANode *nextarc;      //指向下一条弧的指针
    InfoType info;              //该弧的相关信息,这里用于存放权值
} ArcNode;

typedef int Vertex;

typedef struct Vnode            //邻接表头结点的类型
{
    Vertex data;                //顶点信息
    int count;                  //存放顶点入度,只在拓扑排序中用
    ArcNode *firstarc;          //指向第一条弧
} VNode;

typedef VNode AdjList[MAXV];    //AdjList是邻接表类型

typedef struct
{
    AdjList adjlist;            //邻接表
    int n,e;                    //图中顶点数n和边数e
} ALGraph;                      //图的邻接表类型

//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
//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)
//      n - 矩阵的阶数
//      g - 要构造出来的邻接矩阵数据结构
void ArrayToMat(int *Arr, int n, MGraph &g); //用普通数组构造图的邻接矩阵
void ArrayToList(int *Arr, int n, ALGraph *&); //用普通数组构造图的邻接表
void MatToList(MGraph g,ALGraph *&G);//将邻接矩阵g转换成邻接表G
void ListToMat(ALGraph *G,MGraph &g);//将邻接表G转换成邻接矩阵g
void DispMat(MGraph g);//输出邻接矩阵g
void DispAdj(ALGraph *G);//输出邻接表G

#endif // GRAPH_H_INCLUDED
graph.cpp:
#include <stdio.h>
#include <malloc.h>
#include "graph.h"

//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
//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)
//      n - 矩阵的阶数
//      g - 要构造出来的邻接矩阵数据结构
void ArrayToMat(int *Arr, int n, MGraph &g)
{
    int i,j,count=0;  //count用于统计边数,即矩阵中非0元素个数
    g.n=n;
    for (i=0; i<g.n; i++)
        for (j=0; j<g.n; j++)
        {
            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
            if(g.edges[i][j]!=0)
                count++;
        }
    g.e=count;
}

void ArrayToList(int *Arr, int n, ALGraph *&G)
{
    int i,j,count=0;  //count用于统计边数,即矩阵中非0元素个数
    ArcNode *p;
    G=(ALGraph *)malloc(sizeof(ALGraph));
    G->n=n;
    for (i=0; i<n; i++)                 //给邻接表中所有头节点的指针域置初值
        G->adjlist[i].firstarc=NULL;
    for (i=0; i<n; i++)                 //检查邻接矩阵中每个元素
        for (j=n-1; j>=0; j--)
            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]
            {
                p=(ArcNode *)malloc(sizeof(ArcNode));   //创建一个节点*p
                p->adjvex=j;
                p->info=Arr[i*n+j];
                p->nextarc=G->adjlist[i].firstarc;      //采用头插法插入*p
                G->adjlist[i].firstarc=p;
            }

    G->e=count;
}

void MatToList(MGraph g, ALGraph *&G)
//将邻接矩阵g转换成邻接表G
{
    int i,j;
    ArcNode *p;
    G=(ALGraph *)malloc(sizeof(ALGraph));
    for (i=0; i<g.n; i++)                   //给邻接表中所有头节点的指针域置初值
        G->adjlist[i].firstarc=NULL;
    for (i=0; i<g.n; i++)                   //检查邻接矩阵中每个元素
        for (j=g.n-1; j>=0; j--)
            if (g.edges[i][j]!=0)       //存在一条边
            {
                p=(ArcNode *)malloc(sizeof(ArcNode));   //创建一个节点*p
                p->adjvex=j;
                p->info=g.edges[i][j];
                p->nextarc=G->adjlist[i].firstarc;      //采用头插法插入*p
                G->adjlist[i].firstarc=p;
            }
    G->n=g.n;
    G->e=g.e;
}

void ListToMat(ALGraph *G,MGraph &g)
//将邻接表G转换成邻接矩阵g
{
    int i,j;
    ArcNode *p;
    for (i=0; i<g.n; i++)   //先初始化邻接矩阵
        for (j=0; j<g.n; j++)
            g.edges[i][j]=0;
    for (i=0; i<G->n; i++)  //根据邻接表,为邻接矩阵赋值
    {
        p=G->adjlist[i].firstarc;
        while (p!=NULL)
        {
            g.edges[i][p->adjvex]=p->info;
            p=p->nextarc;
        }
    }
    g.n=G->n;
    g.e=G->e;
}

void DispMat(MGraph g)
//输出邻接矩阵g
{
    int i,j;
    for (i=0; i<g.n; i++)
    {
        for (j=0; j<g.n; j++)
            if (g.edges[i][j]==INF)
                printf("%3s","∞");
            else
                printf("%3d",g.edges[i][j]);
        printf("\n");
    }
}

void DispAdj(ALGraph *G)
//输出邻接表G
{
    int i;
    ArcNode *p;
    for (i=0; i<G->n; i++)
    {
        p=G->adjlist[i].firstarc;
        printf("%3d: ",i);
        while (p!=NULL)
        {
            printf("-->%d/%d ",p->adjvex,p->info);
            p=p->nextarc;
        }
        printf("\n");
    }
}



1、最短路径 
问题:求不带权连通图G中从顶点u到顶点v的一条最短路径。
#include <stdio.h>
#include <malloc.h>
#include "graph.h"

typedef struct
{
    int data;                   //顶点编号
    int parent;                 //前一个顶点的位置
} QUERE;                        //非环形队列类型

void ShortPath(ALGraph *G,int u,int v)
{
    //输出从顶点u到顶点v的最短逆路径
    ArcNode *p;
    int w,i;
    QUERE qu[MAXV];             //非环形队列
    int front=-1,rear=-1;       //队列的头、尾指针
    int visited[MAXV];
    for (i=0; i<G->n; i++)      //访问标记置初值0
        visited[i]=0;
    rear++;                     //顶点u进队
    qu[rear].data=u;
    qu[rear].parent=-1;
    visited[u]=1;
    while (front!=rear)         //队不空循环
    {
        front++;                //出队顶点w
        w=qu[front].data;
        if (w==v)               //找到v时输出路径之逆并退出
        {
            i=front;            //通过队列输出逆路径
            while (qu[i].parent!=-1)
            {
                printf("%2d ",qu[i].data);
                i=qu[i].parent;
            }
            printf("%2d\n",qu[i].data);
            break;
        }
        p=G->adjlist[w].firstarc;   //找w的第一个邻接点
        while (p!=NULL)
        {
            if (visited[p->adjvex]==0)
            {
                visited[p->adjvex]=1;
                rear++;             //将w的未访问过的邻接点进队
                qu[rear].data=p->adjvex;
                qu[rear].parent=front;
            }
            p=p->nextarc;           //找w的下一个邻接点
        }
    }
}

int main()
{
    ALGraph *G;
    int A[9][9]=
    {
        {0,1,1,0,0,0,0,0,0},
        {0,0,0,1,1,0,0,0,0},
        {0,0,0,0,1,1,0,0,0},
        {0,0,0,0,0,0,1,0,0},
        {0,0,0,0,0,1,1,0,0},
        {0,0,0,0,0,0,0,1,0},
        {0,0,0,0,0,0,0,1,1},
        {0,0,0,0,0,0,0,0,1},
        {0,0,0,0,0,0,0,0,0}
    };  //请画出对应的有向图
    ArrayToList(A[0], 9, G);
    ShortPath(G,0,7);
    return 0;
}

 

运行结果:

<p>2、最远顶点 
问题:求不带权连通图G中,距离顶点v最远的顶点k</p><pre class="cpp" name="code">#include <stdio.h>
#include <malloc.h>
#include "graph.h"

int Maxdist(ALGraph *G,int v)
{
    ArcNode *p;
    int i,j,k;
    int Qu[MAXV];               //环形队列
    int visited[MAXV];              //访问标记数组
    int front=0,rear=0;             //队列的头、尾指针
    for (i=0; i<G->n; i++)          //初始化访问标志数组
        visited[i]=0;
    rear++;
    Qu[rear]=v;                 //顶点v进队
    visited[v]=1;               //标记v已访问
    while (rear!=front)
    {
        front=(front+1)%MAXV;
        k=Qu[front];                //顶点k出队
        p=G->adjlist[k].firstarc;       //找第一个邻接点
        while (p!=NULL)             //所有未访问过的相邻点进队
        {
            j=p->adjvex;            //邻接点为顶点j
            if (visited[j]==0)          //若j未访问过
            {
                visited[j]=1;
                rear=(rear+1)%MAXV;
                Qu[rear]=j; //进队
            }
            p=p->nextarc;           //找下一个邻接点
        }
    }
    return k;
}

int main()
{
    ALGraph *G;
    int A[9][9]=
    {
        {0,1,1,0,0,0,0,0,0},
        {0,0,0,1,1,0,0,0,0},
        {0,0,0,0,1,1,0,0,0},
        {0,0,0,0,0,0,1,0,0},
        {0,0,0,0,0,1,1,0,0},
        {0,0,0,0,0,0,0,1,0},
        {0,0,0,0,0,0,0,1,1},
        {0,0,0,0,0,0,0,0,1},
        {0,0,0,0,0,0,0,0,0}
    };  //请画出对应的有向图
    ArrayToList(A[0], 9, G);
    printf("离顶点0最远的顶点:%d",Maxdist(G,0));
    return 0;
}1
运行结果:



        
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DFS类似于树的先序遍历,因此可以用递归实现; BFS类似于树的层次遍历,因此可以用队列实现。 说明:下面代码中图的存储方式是邻接表。关于邻接表和邻接矩阵可看邻接表和邻接矩阵 1.深度优先遍历( Depth First Search) 思想 从图中的某一个顶点 v0 出发,访问此顶点,然后依次从 v0 的没被访问的邻接点出发深度优先遍历图(体现了递归的思想),直至图中所有和 v0 有路径相通的顶点都被访问到;若此时图中仍有结点没有被访问,则另选图中一个未曾访问的顶点作起始点,重复上述过程。 因为要

syh的技术记录 5344

Win11系统下Abaqus2022与VS2022+oneAPI2023环境配置全攻略(附VUMAT子程序避坑指南)

本文详细指导在Windows 11系统下,为Abaqus 2022配置Visual Studio 2022与Intel oneAPI 2023的Fortran编译环境,以支持VUMAT等用户子程序开发。内容涵盖软件安装顺序、环境变量关联、快捷方式修改及关键验证步骤,并提供了首个VUMAT子程序的实战编写与模型验证方法,帮助用户高效搭建稳定可靠的仿真开发平台。

pytorch8learner的博客 316

数据结构与算法 - 图的BFS遍历:无权图最短路径的求解思路

文章摘要(148字): 本文深入解析广度优先搜索(BFS)在无权图最短路径求解中的应用。BFS通过队列实现逐层遍历,天然保证首次访问节点时的路径即为最短路径。文章对比了BFS与DFS的差异,通过Mermaid图表直观展示遍历过程,并提供了完整的Java代码实现,包括邻接表构建、BFS遍历、距离计算和路径重构。关键点在于BFS按层扩展特性(第n层节点距离起点n步),配合parent数组记录路径,可高效解决社交网络、路由导航等场景下的最短路径问题。

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使用 Visual Studio Code 搭建 SAP UI5 本地开发环境

工欲善其事,必先利其器。时至今日,SAP 提供了非常多的 SAP UI5 开发工具,既包含本地搭建的,也包含浏览器里远端使用的工具,比如 WebIDE 和 Business Application Studio. 我们访问下面这个链接,就能找到所有这些工具的安装或者配置步骤: https://tools.hana.ondemand.com/#sapui5 如果想选择本地开发,SAP 推荐的工具是 Visual Studio Code,也就是本文要介绍的内容。 也可以下载 WebIDE 的本地安装包,将其安

2007 年 ~ 2025 年,深耕 SAP 技术 18 年 1万+

自建 HTML获取腾讯六宫格点选图片验证码素材,实现刷新批量获取图片方便训练

通过自建 HTML 页面,可以方便地获取腾讯六宫格二维码素材,不仅过程简单,而且可以灵活配置各种参数。希望这篇文章能帮助到需要相关素材的小伙伴。如果你有其他问题或者更好的方法,欢迎留言交流!

代码简单说 Vue、JAVA、PHP、Node.js 熟练运用,接口、架构、性能全搞定。 487

数据结构与算法 - BFS的核心逻辑:层次遍历与最短路径求解

本文深入解析广度优先搜索(BFS)算法的核心原理与应用。BFS通过队列实现"涟漪式"逐层遍历,特别适合解决层次遍历和最短路径问题。文章包含: BFS基本思想:类比水面波纹扩散 核心数据结构:队列(FIFO) Java实现模板(邻接表表示图) 二叉树层次遍历实战(带层级分组) Mermaid可视化遍历过程 通过清晰的代码示例和图表展示,帮助读者掌握BFS在树和图结构中的应用场景及实现细节,为算法学习和面试准备提供实用参考。

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win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。

第十二周-项目四 利用遍历思想求解图问题(7)

问题及描述: /* *烟台大学计算机与控制工程学院 作者:郗小艺 完成日期:2016年11月18号 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。       (7)求不带权连通图G中,距离顶点v最远的顶点k */ main函数 int main() {

CCCXXXXYYY的博客 356

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SIP客户端For android:LinePhone3.2.7(最新版本),官网地址:http://www.linphone.org/

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作

bfs及思想详解

提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言 一、bfs是什么? 二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结 前言 该文章主要介绍 怎么使用的bfs 以及在bfs 中对于queue的 使用方法 帮助大家更好的掌握广度优先搜索 一、bfs是什么? 我们先来看一下百度百科的对于bfs的解释: 宽度优先搜索算法(又称广度优先搜索)是最简便的图的搜索算法之一,这一算法也是很多重要的图的算法的原型。Dijkstra单源最短路

weixin_60536621的博客 989

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大

第12周项目4-利用遍历思想求解图问题

/* *烟台大学计算机与控制工程学院 *作 者:马赛 *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

Masaiaa的博客 423

bfs算法的介绍,利用bfs解决洛谷问题马的遍历、Meteor Shower S和Corn Maze S。

根据预报,一共有 M 颗流星 (1≤M≤50,000)(1≤M≤50,000) 会坠落在农场上,其中第 i 颗流星会在Ti时刻 Ti​(0≤Ti​≤1000)砸在坐标为 (Xi,Yi)(0≤Xi≤300,0≤Yi​≤300)的格子里。可以将bfs算法的实现想象成将一杯水倒在空地上,然后水向四周流散的情况,bfs算法也是一样,问题起点就是水倒在空地上的位置,地图上标记的障碍物就相当于是空地上的障碍,当水流到目标的位置就完成了任务。对于全部的测试点,保证1≤x≤n≤400,1≤y≤m≤400。

2301_80314483的博客 2584
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杨珺
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