第十二周项目4-利用遍历思想求解图问题(6-7)

该博客展示了如何使用C语言解决图论问题,包括从顶点u到顶点v的最短路径和距离顶点v最远的顶点k的求解。通过邻接表存储无权连通图,利用遍历算法实现,如深度优先搜索和广度优先搜索。博客包含具体源代码实现和测试数据。

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  1. /*  
  2. Copyright (c)2016,烟台大学计算机与控制工程学院  
  3. All rights reserved.  
  4. 文件名称:第十二周项目4 - 利用遍历思想求解图问题.cpp  
  5. 作    者:陈晓琳  
  6. 完成日期:2016年11月18日  
  7. 版 本 号:v1.0  
  8.   
  9. 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。   
  10.        (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。   
  11.      (7)求不带权连通图G中,距离顶点v最远的顶点k   
  12. 输入描述:若干测试数据。  
  13. 程序输出:相应的数据输出。   
  14. */    

(1)最短路径


源代码:

[cpp]  view plain  copy
  1. typedef struct    
  2. {    
  3.     int data;                   //顶点编号    
  4.     int parent;                 //前一个顶点的位置    
  5. } QUERE;                        //非环形队列类型    
  6.     
  7. void ShortPath(ALGraph *G,int u,int v)    
  8. {    
  9.     //输出从顶点u到顶点v的最短逆路径    
  10.     ArcNode *p;    
  11.     int w,i;    
  12.     QUERE qu[MAXV];             //非环形队列    
  13.     int front=-1,rear=-1;       //队列的头、尾指针    
  14.     int visited[MAXV];    
  15.     for (i=0; i<G->n; i++)      //访问标记置初值0    
  16.         visited[i]=0;    
  17.     rear++;                     //顶点u进队    
  18.     qu[rear].data=u;    
  19.     qu[rear].parent=-1;    
  20.     visited[u]=1;    
  21.     while (front!=rear)         //队不空循环    
  22.     {    
  23.         front++;                //出队顶点w    
  24.         w=qu[front].data;    
  25.         if (w==v)               //找到v时输出路径之逆并退出    
  26.         {    
  27.             i=front;            //通过队列输出逆路径    
  28.             while (qu[i].parent!=-1)    
  29.             {    
  30.                 printf("%2d ",qu[i].data);    
  31.                 i=qu[i].parent;    
  32.             }    
  33.             printf("%2d\n",qu[i].data);    
  34.             break;    
  35.         }    
  36.         p=G->adjlist[w].firstarc;   //找w的第一个邻接点    
  37.         while (p!=NULL)    
  38.         {    
  39.             if (visited[p->adjvex]==0)    
  40.             {    
  41.                 visited[p->adjvex]=1;    
  42.                 rear++;             //将w的未访问过的邻接点进队    
  43.                 qu[rear].data=p->adjvex;    
  44.                 qu[rear].parent=front;    
  45.             }    
  46.             p=p->nextarc;           //找w的下一个邻接点    
  47.         }    
  48.     }    
  49. }    
主函数:

[cpp]  view plain  copy
  1. int main()  
  2. {  
  3.     ALGraph *G;  
  4.     int A[9][9]=  
  5.     {  
  6.         {0,1,1,0,0,0,0,0,0},  
  7.         {0,0,0,1,1,0,0,0,0},  
  8.         {0,0,0,0,1,1,0,0,0},  
  9.         {0,0,0,0,0,0,1,0,0},  
  10.         {0,0,0,0,0,1,1,0,0},  
  11.         {0,0,0,0,0,0,0,1,0},  
  12.         {0,0,0,0,0,0,0,1,1},  
  13.         {0,0,0,0,0,0,0,0,1},  
  14.         {0,0,0,0,0,0,0,0,0}  
  15.     };  //请画出对应的有向图  
  16.     ArrayToList(A[0], 9, G);  
  17.     ShortPath(G,0,7);  
  18.     return 0;  
  19. }  
运行结果:

(2)最远顶点


源代码:

[cpp]  view plain  copy
  1. int Maxdist(ALGraph *G,int v)    
  2. {    
  3.     ArcNode *p;    
  4.     int i,j,k;    
  5.     int Qu[MAXV];               //环形队列    
  6.     int visited[MAXV];              //访问标记数组    
  7.     int front=0,rear=0;             //队列的头、尾指针    
  8.     for (i=0; i<G->n; i++)          //初始化访问标志数组    
  9.         visited[i]=0;    
  10.     rear++;    
  11.     Qu[rear]=v;                 //顶点v进队    
  12.     visited[v]=1;               //标记v已访问    
  13.     while (rear!=front)    
  14.     {    
  15.         front=(front+1)%MAXV;    
  16.         k=Qu[front];                //顶点k出队    
  17.         p=G->adjlist[k].firstarc;       //找第一个邻接点    
  18.         while (p!=NULL)             //所有未访问过的相邻点进队    
  19.         {    
  20.             j=p->adjvex;            //邻接点为顶点j    
  21.             if (visited[j]==0)          //若j未访问过    
  22.             {    
  23.                 visited[j]=1;    
  24.                 rear=(rear+1)%MAXV;    
  25.                 Qu[rear]=j; //进队    
  26.             }    
  27.             p=p->nextarc;           //找下一个邻接点    
  28.         }    
  29.     }    
  30.     return k;    
  31. }    
主函数:

[cpp]  view plain  copy
  1. int main()    
  2. {    
  3.     ALGraph *G;    
  4.     int A[9][9]=    
  5.     {    
  6.         {0,1,1,0,0,0,0,0,0},    
  7.         {0,0,0,1,1,0,0,0,0},    
  8.         {0,0,0,0,1,1,0,0,0},    
  9.         {0,0,0,0,0,0,1,0,0},    
  10.         {0,0,0,0,0,1,1,0,0},    
  11.         {0,0,0,0,0,0,0,1,0},    
  12.         {0,0,0,0,0,0,0,1,1},    
  13.         {0,0,0,0,0,0,0,0,1},    
  14.         {0,0,0,0,0,0,0,0,0}    
  15.     };  //请画出对应的有向图    
  16.     ArrayToList(A[0], 9, G);    
  17.     printf("离顶点0最远的顶点:%d",Maxdist(G,0));    
  18.     return 0;    
  19. }    

运行结果:



知识点总结:

图的遍历。

<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 ----> C[结束] B ----> D[取出队首状态] D --> E{环长度=n?} E ----> F[检查首尾和是否为素数] F --> G[输出解] E ----> 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 ----> J[生成新状态并加入队列] I ----> 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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