【大话数据结构C语言】44 图的广度优先遍历

最新推荐文章于 2023-04-06 17:10:36 发布
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分类专栏： ★嵌入式数据结构及算法（C语言） 文章标签： 数据结构 队列 dfs bfs
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本文详细探讨了数据结构中图的广度优先遍历（BFS）算法，通过C语言实现。内容包括算法原理、代码实现及应用场景。加入程序员技术交流群，获取更多相关资源。

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广度优先遍历（BreadthFirstSearch），又称为广度优先搜索，简称BFS。
 
如果以之前我们找钥匙的例子来讲，运用深度优先遍历意味着要先彻底查找完一个房间再开始另一个房间的搜索。
但我们知道，钥匙放在沙发地下等犄角旮旯的可能性极低，因此我们运用新的方案： 先看看钥匙是否放在各个房间的显眼位置，如果没有，再看看各个房间的抽屉有没有。这样逐步扩大查找的范围的方式我们称为广度优先遍历。
 
 
将下图左侧图变形，变形原则是A放置在最上边第一层，让其与它右边的顶点B F为第二层，再让与B F有边的顶点C I G E为第三层，再将这四个顶点有边的D H放在第四层，就如下方右侧图
两个图在视觉上感觉发生了变化，其实顶点和边的关系还是完全相同的

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【大话数据结构C语言】42 图的深度优先遍历
CodeAllen嵌入式
05-09 5227
欢迎关注我的公众号是【CodeAllen】，关注回复【1024】获取资源 程序员技术交流①群：736386324 ，程序员技术交流②群：371394777 还是类比学习，这里使用树来对比 树因为根结点只有一个，并且所有的结点都只有一个双亲，所以不是很难理解 但是图就比较复杂了，原因是图的任一顶点都可以和其余的所有顶点相邻接，因此极有可能存在重复走过某个顶点或漏了某个顶点的遍历过程 因此就引出了图的遍历方法，大佬们设计了两种遍历次序方案：深度优先遍历和广度优先遍历 深度...
【大话数据结构C语言】37 图的抽象数据类型
CodeAllen嵌入式
04-22 956
我的首发平台是公众号【CodeAllen】，学习交流QQ群：736386324,转载请注明出处 ADT 图 (Graph) Data 顶点的有穷非空集合和边的集合 Opeation CreateGraph(*G,V,VR): 按照顶点集V和边弧集VR的定义构造图 DestroyGraph(*G): 图G存在则销毁 LocateVex(G,u): 若图G中存在顶点u,则返回图中的位置 GexVex(G,v,) 返回图G中顶点v的值 PutVex(G,v,value) 将图G中顶点v.
图的广度优先搜索遍历 -- c语言
qq_43402544的博客
10-31 5260
图的广度优先搜索遍历，以我的理解是：先以一个顶点做起点，一层一层的进行输出打印。 这里引用书上的一个例子。 完整代码如下（邻接表的形式）： #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #define MVNum 100 //最大顶点数 //创建一个中断函数 void Interrupt(void)//创建一个中断函数 { while(1)//用于检测换行符，使函数脱离scanf的连续输出
C++实现图的深度优先遍历和广度优先遍历
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图的深度优先遍历 图的深度优先遍历参考 图的深度优先遍历 参考 1、https://blog.youkuaiyun.com/todd911/article/details/9191481 2、https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42109012/article/details/94199335
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04-28 1192
图的广度优先遍历-C语言 具体代码 #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #define MAXSIZE 100 #define INF 0 typedef struct Queue{ int data[MAXSIZE]; int front; int rear; int size; }Queue; void Init(Que...
图的遍历c语言程序,图的广度优先遍历（c语言实现）
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#include #include #include #define N 5#define BACKSPACE() \{putchar(8); putchar(32); putchar(10);}int next_adj(int matrix[][N],int v,int u){int i;if(NULL == matrix)return ;for(i = u + 1; i < N; i +...
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Dijkstra算法实例详解：C语言无向图遍历及应用
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[数据结构]：24-图广度优先遍历（邻接矩阵）（C语言实现）
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04-06 1759
此专栏包含408考研数据结构全部内容，除其中使用到C++引用外，全为C语言代码。使用C++引用主要是为了简化指针的使用，避免二重指针的出现。
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这是一个可在MATLAB中调用的，用C语言编写的广度优先遍历图程序，遍历具有大量节点（大于1000）的图时速度很快。
图的广度优先遍历.c
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图的广度优先遍历。c语言 VEXNODE adjlist[MAX_VEX]; /*定义头结点数组*/ int creatadjlist() /*建立邻接表*/ { ARCNODE *ptr; int arcnum,vexnum,k,v1,v2; printf("请输入顶点数和边数(输入格式为:顶点数,边数):"); scanf("%d,%d",&vexnum,&arcnum); /*输入图的顶点数和边数（弧数）*/ for(k=1;k<=vexnum;k++) adjlist[k].firstarc=0; /*为邻接链表的adjlist数组各元素的链域赋初值*/ for(k=0;k<arcnum;k++) /*为adjlist数组的各元素分别建立各自的链表*/ { printf("v1,v2="); scanf("%d,%d",&v1,&v2); ptr=(ARCNODE*)malloc(sizeof(ARCNODE)); /*给结点V1 的相邻接结点V2 分配内存空间*/ ptr->adjvex=v2; /*将顶点v2插入到链表中，使得结点插入后单链表仍然有序*/ ptr->next=adjlist[v1].firstarc; adjlist[v1].firstarc=ptr; /*将邻接点V2 插入表头结点V1 之后*/ /*对于有向图，接下来的四行语句要删除*/ ptr=(ARCNODE*)malloc(sizeof(ARCNODE)); /*给结点V2 的相邻接结点V1 分配内存空间*/ ptr->adjvex=v1; /*将顶点v1插入到链表中，使得结点插入后单链表仍然有序*/ ptr->next=adjlist[v2].firstarc; adjlist[v2].firstarc=ptr; /*将邻接点V1 插入表头结点V2之后*/ } return(vexnum); }
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数据结构C语言版里的图广度遍历算法实现，代码里有详细注释
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　　以下是老师作为数据结构课的作业的要求，没有什么实际用处和可以探讨和总结的的地方，所以简单代码直接展示。 宽度优先遍历： 1 #include<cstdio> 2 #include<iostream> 3 #include<cstring> 4 using namespace std; 5 6 #define _...
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#include #include //定义图的最多有20个顶点 #define MAX_VERTEX_NUM 20 /*******定义图的顶点**************/ struct node{ char data; int flag;//标志位（1：访问过 0：未访问 ） struct arcNode * firstArcNode
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平衡二叉树是一种特殊的二叉搜索树，它的左右子树的高度差不超过1，这样可以保证平衡二叉树的查找、插入和删除操作的时间复杂度都是O(log n)。 平衡二叉树有很多种，其中比较常见的有AVL树、红黑树、B树等。在本文中，我们主要介绍AVL树。 AVL树是一种严格平衡的二叉搜索树，它的每个节点的左右子树高度差不超过1。当节点的高度差超过1时，就需要通过旋转操作来重新平衡。AVL树的特点是：对于一个节点，其左右子树的高度差不超过1，且左右子树都是AVL树。 插入操作 插入操作是AVL树中比较复杂的操作，因为插入一个节点可能导致整个树失去平衡。下面是AVL树的插入操作： 1. 在AVL树中插入一个节点，首先按照二叉搜索树的规则找到插入的位置。 2. 如果插入节点后，其父节点的左右子树高度差不超过1，则不需要进行旋转操作，直接返回。 3. 如果插入节点后，其父节点的左右子树高度差超过1，则需要进行旋转操作。 4. 如果插入节点在父节点的左子树中，并且插入节点的左子树高度大于插入节点的右子树高度，则进行右旋操作；如果插入节点在父节点的右子树中，并且插入节点的右子树高度大于插入节点的左子树高度，则进行左旋操作。 5. 如果插入节点在父节点的左子树中，并且插入节点的左子树高度小于插入节点的右子树高度，则进行左右旋转操作；如果插入节点在父节点的右子树中，并且插入节点的右子树高度小于插入节点的左子树高度，则进行右左旋转操作。 删除操作 删除操作也是AVL树中比较复杂的操作，因为删除一个节点可能导致整个树失去平衡。下面是AVL树的删除操作： 1. 在AVL树中删除一个节点，首先按照二叉搜索树的规则找到要删除的节点。 2. 如果要删除的节点没有子节点，则直接删除即可。 3. 如果要删除的节点只有一个子节点，则将子节点替换成要删除的节点。 4. 如果要删除的节点有两个子节点，则先找到要删除节点的后继节点（即右子树中最小的节点），将后继节点的值赋给要删除的节点，然后将后继节点删除。 5. 删除一个节点可能会导致整个树失去平衡，因此需要进行旋转操作。 6. 如果删除节点后，其父节点的左右子树高度差不超过1，则不需要进行旋转操作，直接返回。 7. 如果删除节点后，其父节点的左右子树高度差超过1，则需要进行旋转操作。 8. 如果删除节点在父节点的左子树中，并且删除节点的左子树高度大于删除节点的右子树高度，则进行右旋操作；如果删除节点在父节点的右子树中，并且删除节点的右子树高度大于删除节点的左子树高度，则进行左旋操作。 9. 如果删除节点在父节点的左子树中，并且删除节点的左子树高度小于删除节点的右子树高度，则进行左右旋转操作；如果删除节点在父节点的右子树中，并且删除节点的右子树高度小于删除节点的左子树高度，则进行右左旋转操作。 总结 AVL树是一种严格平衡的二叉搜索树，它的每个节点的左右子树高度差不超过1。插入和删除操作可能会导致整个树失去平衡，需要通过旋转操作来重新平衡。AVL树比较适合用于读取操作比较频繁的场景，因为它的查找、插入和删除操作的时间复杂度都是O(log n)。
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