非联通图的广度优先遍历

最新推荐文章于 2022-10-02 10:28:23 发布
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数据结构（廿五） -- C语言版 -- 图 - 图的遍历 -- 邻接矩阵 - 深度/广度优先遍历/搜索（DFS、BFS）
青椒*^_^*凤爪爪的博客
12-08 6761
图是一种非线性的数据结构，图的遍历指的是：从图中的某一顶点出发，沿着一些边访问图中所有的顶点，使得每个顶点都被访问且仅被访问一次。根据遍历路径的不同，通常有两种遍历图的方法：深度优先遍历(Depth First Search)和广度优先遍历(Breadth First Search)。它们对无向图和有向图都适用，图的遍历算法是求解图的连通性问题、拓扑排序和求关键路径等算法的基础。
数据结构和算法：图
JackChan
01-04 3452
图（Graph）是一种较树更为复杂的非线性数据结构。在树形结构中，数据元素之间的关系是层次型的，树中除叶子以外的每一个数据元素可以和它下一层的多个数据元素存在关系；但除根元素以外的每一个数据元素只能且必须和它上一层中的一个数据元素存在关系。而在图形结构中，数据元素之间的关系是任意的，图中每一个数据元素可以和任何其它数据元素相关联。图的基本概念图的术语1．完全图(complete graph)：在有n
非连通图深度优先遍历和广度优先遍历
MJ_Lee的博客
03-21 5143
预定义： typedef struct ArcNode{ int adjvex; ArcNode *nextarc; }ArcNode; typedef struct VNode{ VerTexType data; ArcNode *firstarc; }VNode,AdjList[MVNum]; typedef struct{ AdjList vertices; int ve...
C语言非连通图广度优先遍历
ZGUIZ的博客
01-20 2720
广度优先遍历算法的实现
深度/广度优先遍历如何实现对（非）连通图的遍历？
时间虚掷的孤岛
05-23 6413
图的遍历 上一篇文章给大家介绍了图相关的一些重要的基本概念以及图的存储表示方式。在明确了图的存储方式之后，我们进一步给大家介绍如何遍历图中的各个顶点。 从给定图中任意指定的顶点（称为初始点）出发，按照 某种搜索方法 沿着图的边访问图中的所有顶点 ，使每个顶点仅被访问一次 ，这个过程称为 图的遍历 。通过图的遍历得到的顶点序列称为图遍历序列 。 我们已经知道图的顶点之间是多对多的关系，然而从一个顶点出发一次只能找另外一个相邻的顶点。如图所示，我们从顶点1 出发，可以有多种遍历路径来遍历图中的所有顶点： 根据
图的遍历 —— 广度优先遍历
谢谢你们的关注
10-02 4万+
图的遍历 —— 广度优先遍历
连通图里的深度优先和广度优先遍历
sanqima的专栏
10-05 1万+
从图中的某个顶点出发，按照某种搜索方法沿着图的边访问图中的所有顶点，使得每个顶点仅被访问一次，这个过程称为图的遍历。图的遍历有两种：深度优先遍历和广度优先遍历。 　　图分为连通图和非连通图，这里主要讨论连通图的深度、广度优先遍历。 　　一、深度优先遍历 　　图的深度优先遍历类似于树的先序遍历，它的基本思想是：首先访问指定的起始顶点vv, 然后选取与vv邻接的未被访问的任意一个顶点ww, 访问之
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 1961
java深度优先和广度优先的邻接矩阵和邻接表实现（递归）
图(一)：无向图的深度优先遍历、广度优先遍历及连通分量
acy29712的博客
09-14 5503
无向图： 一些关于图的定义： 图是由一组顶点和一组能够将两个顶点相连的边组成。 连通图：如果从任意一个顶点都存在一条路径到达另一个任意顶点，就称为连通图，一个非连通图由若干连通的部分组成，都称为极大连通子图。 无向图：即连接两个顶点的边是没有方向的。 无向图的数据结构： 使用邻接表来表示图： 如上图所示，使用一个链表数组来表示图，其中数组的索引表示所有的顶点...
广度优先遍历（邻接矩阵）
wq6ylc88的博客
12-03 2321
Problem Description 无向连通图G的顶点值为字符型且互不相等，采用邻接矩阵存储。广度优先遍历G：从存储下标为0的顶点开始，接着按下标从小到大的顺序依次访问顶点0的所有未被访问的邻接点，分别从这些邻接点出发再按下标从小到大依次访问它们的未被访问的邻接点，直至G中所有与顶点0有路径相通的顶点都被访问到。 Input 有多组数据，每组第一行为两个整数n和e，表示n个顶点和e条边(0&l...
图的常用遍历——广度优先遍历和深度优先遍历
kxbdys的博客
05-05 6889
一、遍历图可能遇到的问题 图的特点： 图中可能存在回路，且图的任一顶点都可能与其它顶点相通，在访问完某个顶点之后可能会沿着某些边又回到了曾经访问过的顶点。怎样避免重复访问? 解决思路:设置辅助数组visited[n]，用来标记每个被访问过的顶点。初始状态visited [i]为0 顶点i被访问，改visited [i]为1，防止被多次访问。 二、图的常用遍历 1、深度优先搜索（DFS） 2、广度优先搜索（BFS） 三、深度优先遍历（DFS） 1、遍历的方法 ■在访问图中某一起始顶点V后.
57-非连通图的遍历
网络安全
07-19 7992
1. 非连通图的遍历 非连通图的遍历策略：   从每个连通分量中选择初始点，分别进行遍历，才能够访问图中的所有顶点。 图1-非连通图的遍历   上图中的非连通图有2个连通分量，我们可以从每个连通分量选择任意一个顶点作为初始点开始遍历，把所有的顶点都遍历完毕，但是在遍历之前，我们需要去指定初始点，因此从一个连通分量中的任何一个顶点开始遍历，当遍历结束，说明这个连通分量中的所有顶点都已访问...
数据结构与算法之图的广度优先遍历
five-five
06-14 4004
在学习图的广度优先算法时，需要先学习树的广度优先遍历 (层序遍历，树是一种特殊的图) 5.6 二叉树的层序遍历^a54835 算法存在的问题 改进代码如下： 算法复杂度分析 原理同 代码实现图广度优先遍历 相类似。 广度优先生成树有广度优先遍历过程确定。由于邻接表的表示方式不唯一，因此基于邻接表的广度优先生成树不唯一。 对非连通图的广度优先遍历，可得到广度优先生成森林 思考：......
图的遍历（广度优先搜索遍历）
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Unique-You的博客
10-20 4万+
1、广度优先搜索遍历过程 (1)从某个顶点V出发，访问该顶点的所有邻接点V1，V2..VN (2)从邻接点V1，V2...VN出发，再访问他们各自的所有邻接点 (3)重复上述步骤，直到所有的顶点都被访问过 若此时图中还有顶点未被访问，则在外控算法的控制下，另选一个未曾被访问的顶点作为起始点，重复上述过程，直到图中所有顶点都被访问完为止。 2、示例 对图7-2
图的遍历：广度优先搜索(BFS)
一个搬运知识的笨小孩
08-15 6166
广度优先搜索(Breadth First Search) 广度优先搜索遍历类似于树的按层序遍历 广度优先搜索遍历连通图 void BFS(Graph G, int v){ cout << v; //输入某个顶点在一维数组中的下标 visited[v]=true; //访问第v个顶点，并置访问标志数组相应值为true InitQueue(Q); //初始化队列 EnQueue(Q,v); //将下标为v的顶点加入队列 while(!QueueEmpty(Q)){ //队列非空
图的广度优先遍历和深度优先遍历（连通图和非连通图）
weixin_34023863的博客
11-30 2797
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
算法与数据结构 --- 图 --- 图的遍历
qq_51947882的博客
09-23 847
4.结合这个顶点在表头数组中的对应位置的下标以及邻接表，找到数据域中存放有和顶点具有边关系的，没被访问过的邻接顶点在表头数组中的对应位置的下标的表结点，然后将表结点存放的下标依次入队，入队时将下标对应的顶点在辅助数组中的对应元素由0改为1，入队后将第一层的顶点出队（即我们选择的遍历起点）1.准备好图的邻接表，辅助数组（数组大小等于图中的顶点个数，数组中的元素对应着图中的每一个顶点，元素为1时，顶点被访问，元素为0时，顶点未被访问 --- 辅助数组在创建好后，里面的元素全部都初始化为0）
数据结构 图 part2
qq_57682820的博客
05-02 877
文章目录图的遍历深度优先遍历（DFS)遍历步骤邻接矩阵的存储邻接表的存储广度优先遍历（BFS)遍历步骤非连通图的遍历连通分量如何遍历生成树 图的遍历 深度优先遍历（DFS) 遍历步骤 ①在访问图中某一起始顶点v后，由v出发，访问它的任一邻接顶点w; ②从w1出发，访问与w1邻接但还未被访问过的顶点w2;然后再从w2出发，进行类似的访问… ③如此进行下去，直至到达所有的邻接顶点都被访问过的顶点u为止。 ④接着，退到前一次刚访问过的顶点,看是否还有其它未被访问的邻接顶点。 如果有，则访问此顶点，之后再从此顶点
邻接表存储图的广度优先遍历 时间限制 1s 内存限制 128MB 题目、描述 试实现邻接表存储图的广度优先遍历。
最新发布
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### 实现邻接表存储图的广度优先遍历算法 为了实现基于邻接表存储结构的广度优先遍历(BFS)，可以按照如下方式构建和执行： #### 函数定义与初始化 首先，需要定义一个函数`BFS`来接收三个参数：一个是表示图的数据结构`LGraph Graph`；另一个是指定起始顶点`Vertex S`;最后是一个指向访问操作的指针`void (*Visit)(Vertex)`用于处理每一个被访问到的节点。 对于每个顶点的状态管理，引入了一个布尔数组`Visited[]`用来记录各个顶点是否已经被访问过。此数组应在调用前由外部初始化为全假状态[^1]。 ```c++ #include <iostream> #include <queue> using namespace std; // 假设已经存在了 LGraph 和其他必要的数据结构定义 bool Visited[MAX_VERTICES]; // MAX_VERTICES 是最大可能的顶点数量 void BFS(LGraph Graph, Vertex S, void (*Visit)(Vertex)) { queue<Vertex> q; Visit(S); Visited[S] = true; q.push(S); while (!q.empty()) { Vertex current = q.front(); q.pop(); PtrToAdjVNode ptr = Graph->G[current].FirstEdge; while (ptr != nullptr) { if (!Visited[ptr->AdjV]) { Visit(ptr->AdjV); Visited[ptr->AdjV] = true; q.push(ptr->AdjV); } ptr = ptr->Next; } } } ``` 上述代码实现了基本功能，即从给定点开始逐层向外扩展直至无法继续为止，并在此过程中依次标记所遇到的新结点作为已访问过的对象[^2]。 需要注意的是，在实际编程环境中还需要考虑边界条件和其他异常情况下的处理逻辑，比如当输入图形不是强连通的时候只会返回其中一个联通分量的结果集。
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