图的深度遍历 （DFS）

最新推荐文章于 2024-07-30 09:01:27 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ZHC_AC/article/details/47283525
本文详细介绍了图的深度优先搜索（DFS）算法，包括其基本思想、步骤及示例输入输出，帮助理解如何遍历图的各个节点。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

题目描述

请定一个无向图，顶点编号从0到n-1，用深度优先搜索(DFS)，遍历并输出。遍历时，先遍历节点编号小的。

输入

输入第一行为整数n（0 <
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邻接表实现图的深度遍历和广度遍历
binge_kong的博客
05-02 5343
"ALG.h"头文件 定义图及其各种操作 #pragma once #include <iostream> #include <string> using namespace std; const int MVNum = 100; //边结点定义 typedef struct ArcNode { int adjvex; //该边所指向的顶点在表头结点表数组...
【算法】深度优先遍历（DFS）算法详解与实现
Colorful___的博客
04-19 3300
深度优先遍历是一种重要的遍历算法，对于理解树和图的结构及其应用具有重要意义。通过掌握深度优先遍历的原理和常见实现方式，能够更加深入地理解算法的本质，并能够应用于解决各种相关问题。
图的深度遍历
07-30 642
题目描述 请定一个无向图，顶点编号从0到n-1，用深度优先搜索(DFS)，遍历并输出。遍历时，先遍历节点编号小的。 输入 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，第一行是两个整数k,m（0 ＜ k ＜ 100，0 ＜ m ＜ k*k），表示有m条边，k个顶点。 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...
数据结构实验之图论二：图的深度遍历（SDUT 2107）（简单DFS）
Mercury_Lc的博客
11-15 512
题解：图的深度遍历就是顺着一个最初的结点开始，把与它相邻的结点都找到，也就是一直往下搜索直到尽头，然后在顺次找其他的结点。 #include &lt;bits/stdc++.h&gt; using namespace std; int gra[200][200]; //储存图的大小 int vis[200]; // 标记数组 void dfs(int x,int k) // 有k个点，...
数据结构实验之图论二：图的深度遍历
qq_45885219的博客
11-20 386
数据结构实验之图论二：图的深度遍历 Description 请定一个无向图，顶点编号从0到n-1，用深度优先搜索(DFS)，遍历并输出。遍历时，先遍历节点编号小的。 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，第一行是两个整数k,m（0 ＜ k ＜ 100，0 ＜ m ＜ k*k），表示有m条边，k个顶点。 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
图详解第二篇：图的遍历（广度优先+深度优先）
m0_70980326的博客
10-09 5121
图的遍历详解：DFS+BFS
基于深度优先遍历DFS的闭合环探测
最新发布
05-15
在计算机科学领域中，深度优先搜索（DFS，Depth-First Search）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。由于其简洁性和强大的搜索能力，DFS在多种应用场景中被广泛应用，包括路径寻找、拓扑排序、检测环结构等。本篇内容...
JavaScript实战 - JavaScript实现树的深度遍历（DFS）
逍遥Sean的博客
07-30 741
在实现树的深度遍历之前，我们首先需要定义树节点的结构。每个树节点包含一个值和一个子节点数组。本文介绍了JavaScript实现树的深度优先遍历算法的基本原理和实现方法。通过定义树节点类和编写深度优先遍历函数，我们可以方便地处理树形结构的数据，并应用于各种实际场景中。希望本文能帮助读者理解深度优先遍历的思想及其在JavaScript中的实现方式，为进一步深入学习和应用树形数据结构提供基础知识和参考。
LeetCode-深度优先遍历（DFS）
wangdsdasdasdas的博客
09-13 458
LeetCode 深度优先遍历（DFS）相关题目
数据结构——图的深度遍历（邻接矩阵DFS）（无向图）
m0_74939592的博客
10-07 1265
数据结构DFS
统计二叉树叶子结点个数
qq_40661996的博客
10-16 7980
本题要求实现一个函数，可统计二叉树的叶子结点个数。 函数接口定义： int LeafCount ( BiTree T); T是二叉树树根指针，函数LeafCount返回二叉树中叶子结点个数，若树为空，则返回0。 裁判测试程序样例： #include <stdio.h> #include <stdlib.h> typedef char ElemType; typedef ...
数据结构作业三
kexuhang的博客
06-30 643
题目描述已知一个无向图G的顶点和边，顶点从0依次编号，现在需要深度优先搜索，访问任一邻接顶点时编号小的顶点优先，请编程输出图G的深度优先搜索序列。输入第一行是整数m和n（1<m,n<100），分别代表顶点数和边数。后边n行，每行2个数，分别表示一个边的两个顶点。输出该图从0号顶点开始的深度优先搜索序列。样例输入5 50 12 01 31 44 2样例输出0 1 3 4 2。
数据结构实验之图论二：图的深度遍历DFS SDUT OJ2107
Move on
11-28 248
数据结构实验之图论二：图的深度遍历 Time Limit:1000 msMemory Limit:65536 KiB SubmitStatistic Problem Description 请定一个无向图，顶点编号从0到n-1，用深度优先搜索(DFS)，遍历并输出。遍历时，先遍历节点编号小的。 Input 输入第一行为整数n（0 < n < 100），表示数据...
C语言实现邻接表的深度优先遍历
二哈
06-17 9455
1. 对于图的遍历主要有两种遍历方式：深度优先遍历和广度优先遍历，对于图的遍历与树不同的是需要增加一个标记数组来对访问过的节点进行标记，假如访问过了我们就不能够再进行访问了 2. 下面是使用C语言实现深度优先遍历的过程： ①首先需要存储一个图，下面使用的是邻接表的方式来存储图（使用邻接表来存储图在我的上一篇博客有写：https://blog.youkuaiyun.com/qq_39445165/artic...
【算法】深度优先搜索遍历的应用 设计算法以求解无向图G的连通分量的个数和无向图G的边数
qq_41358574的博客
05-28 2582
应用一 设计算法以求解无向图G的连通分量的个数 图示： 深度遍历基本算法dfs(v0)如下 : void dfs(int v0) { visite(v0); visited[v0]=TRUE; w=firstadj(G,v0); while(w!=0) { if(!visited[w]) dfs(w); w=nextadj(G,v0,w);
6-1 邻接矩阵存储图的深度优先遍历 (20分)
rookielsj的博客
11-19 1146
6-1 邻接矩阵存储图的深度优先遍历 (20分) 试实现邻接矩阵存储图的深度优先遍历。 函数接口定义： void DFS( MGraph Graph, Vertex V, void (*Visit)(Vertex) ); 其中MGraph是邻接矩阵存储的图，定义如下： typedef struct GNode *PtrToGNode; struct GNode{ int Nv; /* 顶点数 */ int Ne; /* 边数 */ WeightType G[MaxVerte
6-5 图的广度遍历-邻接表实现 (10分)_数据结构实验6_羊卓的杨
qq_45800977的博客
12-17 980
6-5 图的广度遍历-邻接表实现 (10分) 函数接口定义： void BFS(ALGraph *G,int i); 其中ALGraph是邻接表存储的图，定义如下： #define MAX_VERTEX_NUM 10 /定义最大顶点数/ typedef int Vertex; typedef struct ArcNode{ /表结点/ int adjvex; /邻接点域/ struct ArcNode *nextarc; /指向下一个表结点/ }A
设计一个算法，删除无向图的邻接矩阵中给定顶点。
qq_52391450的博客
12-09 718
图的结构定义 # define INFINITY 1000 # define MAX_VERTEX_NUM 20 //最大值 # define OK 1 #define MAX_VERTEX_NUM 20// 定义常量MAX_VERTEX_NUM为20 #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include <iostream> #define MaxQueueSizea 100; typedef enum{DG,DN,UDG,U.
C语言实现图深度遍历的详解
图的深度遍历，也称为深度优先搜索（DFS, Depth-First Search），其核心思想是从图中的一个未被访问的节点开始，尽可能沿着一条路径深入探索，直到路径的末端，然后回溯到上一个分叉点选择另一条路径继续探索，直到...
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