函数题 6-2 邻接表存储图的广度优先遍历

该博客介绍了如何在C语言中手动实现广度优先搜索(BFS)算法,通过使用一个简单的队列数据结构来遍历图。博客作者提到由于语言限制,必须手动创建队列,并展示了具体的代码实现,包括队列初始化、节点访问和邻接节点的处理过程。

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

代码:

void BFS ( LGraph Graph, Vertex S, void (*Visit)(Vertex) )
{
    int queue[105],front=-1,rear=-1;//一个节点最多有9个邻接点,10*9=90<105遍历一趟绝对够用,所以不用循环数组
    queue[++rear]=S;
    Visited[S]=true;
    PtrToAdjVNode temp;
    while(front!=rear)
    {
        int u=queue[++front];
        Visit(u);
        temp=Graph->G[u].FirstEdge;
        while(temp)
        {
            if(!Visited[temp->AdjV])//节点未被访问
            {
                Visited[temp->AdjV]=true;//设为已访问
                queue[++rear]=temp->AdjV;
            }
            temp=temp->Next;
        }
    }
    return ;
}

      限制只能使用C语言好难受啊。。。还得手搓一个队列出来。。。 

### 使用邻接表存储进行广度优先遍历 对于基于邻接表存储结构的无向,可以利用队列来实现广度优先遍历(BFS)[^1]。此方法能够有效地探索从起始顶点出发可到达的所有其他顶点,并按照它们被发现的顺序记录下来。 #### 构建邻接表示例 假设有一个简单的无向,其顶点集合为{A, B, C, D},边集{(A,B), (B,C), (C,D)}。那么对应的邻接表形式如下: - C -> B -> D - D -> C 每条链表中的结点代表与当前顶点相连的另一个顶点;为了方便编程操作,在实际编码时通常会使用数组加指针的方式模拟上述链接关系[^2]。 #### 广度优先遍历算法伪代码 ```cpp void BFS(LGraph Graph, Vertex S, void (*Visit)(Vertex)) { // 初始化访问标记数组 bool Visited[MAX_VERTICES]; memset(Visited, false, sizeof(bool)*MAX_VERTICES); queue<Vertex> q; Visit(S); // 访问起点S Visited[S] = true; // 设置已访问标志 q.push(S); while (!q.empty()) { // 当队列不为空时循环执行 Vertex v = q.front(); // 取出队首元素v q.pop(); AdjList adjNodes = GetAdjacencyList(Graph, v); // 获取v相邻节点列表 for each w in adjNodes do{ if (!Visited[w]) { // 如果w未被访问过则处理之 Visit(w); // 对新找到的邻居w调用visit函数 Visited[w] = true; // 更新状态为已访问 q.push(w); // 将该邻居加入等待队列中以便后续继续查找它的邻居们 } } } } ``` 这段代码展示了如何通过维护一个`visited[]`布尔型数组跟踪哪些顶点已经被访问过了,从而避免重复访问同一个顶点。同时借助于标准库提供的双端队列(`queue`)实现了先进先出(FIFO)的数据存取模式,确保每次总是最先处理最早进入队列的那个顶点及其直接关联者[^3]。 #### 输出样例 考虑输入数据定义了一个由五个顶点组成的简单无向,其中包含了六条连接不同顶点之间的路径。当指定从某个特定位置开始执行广度优先搜索之后,最终得到的结果将是按层次展开的一系列顶点名称序列[^4]。
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