PTA 数据结构与算法 7-6 列出连通集

如有不对,不吝赐教
直接进入正题:
给定一个有N个顶点和E条边的无向图,请用DFS和BFS分别列出其所有的连通集。假设顶点从0到N−1编号。进行搜索时,假设我们总是从编号最小的顶点出发,按编号递增的顺序访问邻接点。

输入格式:
输入第1行给出2个整数N(0<N≤10)和E,分别是图的顶点数和边数。随后E行,每行给出一条边的两个端点。每行中的数字之间用1空格分隔。

输出格式:
按照"{ v1, v​2​​… v​k​​}"的格式,每行输出一个连通集。先输出DFS的结果,再输出BFS的结果。

输入样例:
8 6
0 7
0 1
2 0
4 1
2 4
3 5

输出样例:
{ 0 1 4 2 7 }
{ 3 5 }
{ 6 }
{ 0 1 2 7 4 }
{ 3 5 }
{ 6 }

这就是十分基本的搜索问题,BFS和DFS的区别在于:前者是一层一层的搜索,而后者则是一条路走到底,撞了南墙才回头

下面给代码:

#include<stdio.h>

int count=0;   //记录当前访问节点个数
int edge[10][10];
int queue[10];    //BFS时的队列
int head,tail;    //队列的头尾

void DFS(int *visit,int i,int N);
void BFS(int *visit,int N);

int main(void)
{
   
   
    int N,E;
    int i,j;
    int V1,V2;
    scanf("%d %d",&N,&E);

    int visit[N];

    for(i=0;i
### PTA 数据结构算法 6-2 题目解析 针对PTA平台上编号为6-2的数据结构算法题目,虽然具体题干未在此提供,但从以往经验以及相似类型的练习来看,此类题目通常涉及基础数据结构的应用或是经典算法的实现。 #### 基于邻接表的图操作实践 对于涉及到图论的操作,如创建、遍历等基本功能,可以借鉴邻接表这种高效的存储形式[^2]。相较于传统的邻接矩阵表示方法,邻接表能够有效节省空间并提高访问效率,尤其是在稀疏图的情况下表现尤为突出。下面给出一段简单的Python代码用于构建基于链表的无向图: ```python class Node: def __init__(self, vertex=None, next=None): self.vertex = vertex self.next = next def add_edge(adj_list, u, v): node_u_to_v = Node(v, adj_list[u]) adj_list[u] = node_u_to_v node_v_to_u = Node(u, adj_list[v]) adj_list[v] = node_v_to_u ``` 这段程序展示了如何利用节点类`Node`定义的关系,并通过`add_edge()`函数完成两个顶点之间的连接关系设置。 #### 应用场景举例:括号匹配验证 另一个可能的方向是关于括号匹配的问题,这属于典型的栈应用案例之一[^3]。为了检验一组括号序列是否合法闭合,可以通过入栈出栈的方式来进行判定。每当遇到左括号时将其压入堆栈;当碰到右括号,则尝试弹出最近一次存入的左括号并当前字符配对检查。如果最终整个过程中没有发生错误且栈为空,则说明该串中的所有括号都正确匹配。 ```python def is_valid_parentheses(s: str) -> bool: stack = [] mapping = {")": "(", "}": "{", "]": "["} for char in s: if char in mapping.values(): stack.append(char) elif char in mapping.keys(): top_element = stack.pop() if stack else '#' if mapping[char] != top_element: return False else: continue return not stack ``` 上述例子中实现了完整的括号合法性检测流程,适用于多种不同类型的括号组合情况。 #### 总结 综上所述,在面对PTA平台上的特定习题时,理解其背后的原理至关重要。无论是选择合适的数据结构还是设计有效的算法策略,都需要紧密结合实际需求展开思考。希望以上分享能帮助到正在探索这些问题的朋友!
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