PTA 6-7 邻接表存储图的广度优先遍历

文章介绍了如何在邻接表结构的图中实现广度优先搜索(BFS)算法,使用队列模拟,从给定的起始顶点S开始遍历并调用Visit函数处理每个顶点。

试实现邻接表存储图的广度优先遍历。

函数接口定义:

void BFS ( LGraph Graph, Vertex S, void (*Visit)(Vertex) );

其中LGraph是邻接表存储的图,定义如下:

/* 邻接点的定义 */
typedef struct AdjVNode *PtrToAdjVNode; 
struct AdjVNode{
    Vertex AdjV;        /* 邻接点下标 */
    PtrToAdjVNode Next; /* 指向下一个邻接点的指针 */
};

/* 顶点表头结点的定义 */
typedef struct Vnode{
    PtrToAdjVNode FirstEdge; /* 边表头指针 */
} AdjList[MaxVertexNum];     /* AdjList是邻接表类型 */

/* 图结点的定义 */
typedef struct GNode *PtrToGNode;
struct GNode{  
    int Nv;     /* 顶点数 */
    int Ne;     /* 边数   */
    AdjList G;  /* 邻接表 */
};
typedef PtrToGNode LGraph; /* 以邻接表方式存储的图类型 */

函数BFS应从第S个顶点出发对邻接表存储的图Graph进行广度优先搜索,遍历时用裁判定义的函数Visit访问每个顶点。当访问邻接点时,要求按邻接表顺序访问。题目保证S是图中的合法顶点。

裁判测试程序样例:

#include <stdio.h>

typedef enum {false, true} bool;
#define MaxVertexNum 10   /* 最大顶点数设为10 */
typedef int Vertex;       /* 用顶点下标表示顶点,为整型 */

/* 邻接点的定义 */
typedef struct AdjVNode *PtrToAdjVNode; 
struct AdjVNode{
    Vertex AdjV;        /* 邻接点下标 */
    PtrToAdjVNode Next; /* 指向下一个邻接点的指针 */
};

/* 顶点表头结点的定义 */
typedef struct Vnode{
    PtrToAdjVNode FirstEdge; /* 边表头指针 */
} AdjList[MaxVertexNum];     /* AdjList是邻接表类型 */

/* 图结点的定义 */
typedef struct GNode *PtrToGNode;
struct GNode{  
    int Nv;     /* 顶点数 */
    int Ne;     /* 边数   */
    AdjList G;  /* 邻接表 */
};
typedef PtrToGNode LGraph; /* 以邻接表方式存储的图类型 */

bool Visited[MaxVertexNum]; /* 顶点的访问标记 */

LGraph CreateGraph(); /* 创建图并且将Visited初始化为false;裁判实现,细节不表 */

void Visit( Vertex V )
{
    printf(" %d", V);
}

void BFS ( LGraph Graph, Vertex S, void (*Visit)(Vertex) );

int main()
{
    LGraph G;
    Vertex S;

    G = CreateGraph();
    scanf("%d", &S);
    printf("BFS from %d:", S);
    BFS(G, S, Visit);

    return 0;
}

/* 你的代码将被嵌在这里 */

输入样例:给定图如下

2

输出样例:

BFS from 2: 2 0 3 5 4 1 6

代码长度限制                                                                                                                           16 KB

时间限制                                                                                                                                400 ms

内存限制                                                                                                                                  64 MB

一种可能的解答方式:

/** Breadth First Search:广度优先遍历
 * 一般而言,用队列来实现,这里可以用数组借助双指针来模拟队列
 * LGraph Graph:传入未进行访问过的图,邻接表的方式存储
 * Vertex S:起始访问的点
 * void (*Visit)(Vertex):传入一个函数的指针,指向一个用于处理顶点的访问操作的函数
**/
void BFS ( LGraph Graph, Vertex S, void (*Visit)(Vertex) ){
    // 此节点已经被访问
    Visited[S] = true;
    // 调用访问函数
    Visit(S);
    // 因为最大顶点数为10,声明的数组的大小可以粗略估计是100以内
    int dispatch[100] = {0};
    // 声明数组读取位置和处理位置
    int read= 0,write = 0;
    // 首节点放入
    dispatch[read++] = S;
    while(read > write){
        // 获取当前读取位置的邻接表头指针
        PtrToAdjVNode cur = Graph->G[dispatch[write++]].FirstEdge;
        // 如果当前边表的指针存在并且
        // 未访问过,则访问和处理然后下一个,
        // 访问过则直接看下一个是否符合要求,没有下一个会跳出循环
        while(cur){
            // 当前邻接点没有访问过就
            // 调用访问函数,修改为访问过,读取其邻接的点存入待访问数组
            if(!Visited[cur->AdjV]){
                Visit(cur->AdjV);
                Visited[cur->AdjV] = true;
                dispatch[read++] = cur->AdjV;
            }
            cur = cur->Next;
        }
    }
}

运行结果:

基于邻接表存储广度优先搜索遍历和树的层序遍历原理相同,采用队列来实现BFS,同时会用到辅助数组Visited数组,其余根据BFS的基本原理实现即可,实现过程较为简单[^2]。 给定一个无向G,用邻接表作为存储结构进行广度优先遍历,需输出G的广度优先遍历序列,并在遍历过程中计算G的连通分量个数。在遍历过程中,若同时出现多个待访问的顶点,则优先选择编号最小的一个进行访问[^3]。 以邻接表为例,广度优先遍历的计算方法是对于一个节点,访问它的所有邻接节点,并按某种顺序(例如按照节点编号、字母顺序等)递归地进行遍历。一旦遍历完成后,返回到上一个节点,继续遍历其他邻接节点[^4]。 需要注意的是,对于稀疏来说,虽然邻接表广度优先遍历比较复杂,但相比邻接矩阵,邻接矩阵在广度优先遍历时因较多位置为空却仍需检查是否为空,相对更吃亏,所以还是会采用邻接矩阵的广度优先遍历[^1]。 以下为简单的Python代码示例,用于演示基于邻接表广度优先遍历: ```python from collections import deque def bfs(graph, start): visited = set() queue = deque([start]) visited.add(start) result = [] while queue: vertex = queue.popleft() result.append(vertex) for neighbor in sorted(graph[vertex]): if neighbor not in visited: queue.append(neighbor) visited.add(neighbor) return result # 示例邻接表表示 graph = { 0: [1, 2], 1: [0, 3], 2: [0, 3], 3: [1, 2] } start_vertex = 0 bfs_result = bfs(graph, start_vertex) print("广度优先遍历结果:", bfs_result) ```
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