图的邻接表存储结构之深度优先遍历和广度优先遍历

本文介绍了图的邻接表存储结构,详细讲解了深度优先遍历和广度优先遍历的方法。深度优先遍历通过修改之前的源代码实现,而广度优先遍历则需要添加特定的函数。邻接表存储中,顶点信息与邻接点构成链表,遍历过程涉及递归思想和队列操作。

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前面的博客已经写了关于邻接表的源代码,下面简单讨论下邻接表存储的特点,方便下面讨论遍历的方式,

邻接表是图的一种链式存储结构,顶点表是顺序存储,每个顶点及其邻接点组成一条链表,即n个顶点共有n条链表,顶点表中每个元素是由顶点信息和指向边结点的指针组成。

深度优先遍历:代码可在之前博客的源代码下直接修改,具体如下:

//////////////////////////////////深度优先搜索遍历//////////////////////////////

void DFS(DGraph *G,int n)
{
	flag[n] = TRUE;
	printf("%s\t",G->list[n].data);

	edgenod *e = G->list[n].next;         //指向第一个邻接点
	if (e)
	{
		n = local_vex(*G, G->list[e->adjvex].data);
	}
	while ( e && flag[n] == FLASE)
	{
		n = local_vex(*G,G->list[n].data);
		DFS(G, n);
		e = e->next;
	}
}

void DFSTravers(DGraph *G)
{
	int i;
	for  (i = 0; i < G->vexnum; i++)
	{
		flag[i] = FLASE;
	}
	for ( i = 0; i < G->vexnum; i++)
	{
		if (flag[i]==FLASE)
		{
			DFS(G,i);
		}
	}
}
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

广度优先遍历:代码如下,可在之前邻接表存储结构中的源代码中直接添加一下函数,手敲下代码会有不一样的收获噢:

论中,邻接表是一种常用的数据结构,用于表示稀疏,其中每个顶点对应一个链表,链表中包含与其相连的所有顶点。以下是使用邻接表分别实现深度优先搜索(DFS)广度优先搜索(BFS)的基本算法: ```python # 定义的邻接列表表示 class Graph: def __init__(self): self.graph = {} # 添加边到 def add_edge(self, u, v): if u not in self.graph: self.graph[u] = [] self.graph[u].append(v) # 深度优先搜索 (DFS) def dfs(graph, start_node): visited = set() stack = [start_node] while stack: vertex = stack.pop() if vertex not in visited: print(vertex, end=" ") visited.add(vertex) stack.extend(set(graph[vertex]) - visited) # 广度优先搜索 (BFS) from collections import deque def bfs(graph, start_node): visited = set() queue = deque([start_node]) while queue: vertex = queue.popleft() if vertex not in visited: print(vertex, end=" ") visited.add(vertex) queue.extend(graph[vertex] - visited) # 使用示例 graph = Graph() graph.add_edge(&#39;A&#39;, &#39;B&#39;) graph.add_edge(&#39;A&#39;, &#39;D&#39;) graph.add_edge(&#39;B&#39;, &#39;C&#39;) graph.add_edge(&#39;C&#39;, &#39;D&#39;) graph.add_edge(&#39;D&#39;, &#39;E&#39;) dfs(graph, &#39;A&#39;) # 输出: A B D E C bfs(graph, &#39;A&#39;) # 输出: A B C D E ``` 在这个例子中,我们首先创建了一个`Graph`类,它有一个邻接表`graph`作为内部数据结构。然后定义了`dfs``bfs`函数,分别采用栈队列来进行深度优先广度优先遍历。这两个函数会按照相应的策略访问并打印出中的节点。
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