图的深搜与广搜

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原创最新推荐文章于 2026-06-06 12:30:38 发布 658 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

Java实现图的遍历（深搜与广搜）本文以邻接表作为存储结构，用Java实现图的遍历，话不多说，先给出的图的结构，如下：深度优先搜索遍历思想：沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支。当节点v的所有边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发现的节点，则选择其中一个作为源节点并重复以上过程，整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止。（百阅读详情

#include<iostream>
#include<queue>
#define MAXNUM 20
using namespace std;
struct Graph
{
    int Vertex[MAXNUM];
    int Arc[MAXNUM][MAXNUM];
    int VertexNum,ArcNum;
};

int n,m;
int vis[MAXNUM];
Graph G;
queue<int> q;
void dfs(int index)
{
    int i;
    cout<<index<<" ";
    vis[index]=1;
    for(i=0; i<G.VertexNum; i++)
        if(vis[i]==0&&G.Arc[index][i]!=0)
            dfs(i);
}
void dfsG()
{
    int i;
    for(i=0; i<G.VertexNum; i++)
        vis[i]=0;
    for(i=0; i<G.VertexNum; i++)
        if(vis[i]==0)
            dfs(i);
}

void bfs(int index)
{
    int i,num;
    cout<<index<<" ";
    vis[index]=1;
    q.push(index);

    while(!q.empty())
    {
        num=q.front();
        q.pop();
        for(i=0; i<G.VertexNum; i++)
        {
            if(G.Arc[num][i]!=0&&vis[i]==0){
                cout<<i<<" ";
                vis[i]=1;
                q.push(i);
            }
        }
    }
}
void bfsG()
{
    int i;
    for(i=0; i<G.VertexNum; i++)
        vis[i]=0;
    for(i=0; i<G.VertexNum; i++)
    {
        if(vis[i]==0)
        {
            bfs(i);
        }
    }
}


int main()
{
    cout<<"Put in Points and Arc?"<<endl;
    cin>>G.VertexNum>>G.ArcNum;
    cout<<"Put some information about arcs:For Example(0 1 power)"<<endl;
    for(int i=0; i<G.ArcNum; i++)
    {
        cin>>n>>m;
        cin>>G.Arc[n][m];//边权重
        //G.Arc[m][n]=G.Arc[n][m];//有向无向就差这一句话
    }
    cout<<"DFS:";
    dfsG();
    cout<<endl<<"---------"<<endl;
    cout<<"BFS:";
    bfsG();
    return 0;
}

首先图在计算机中的存储方式有两种。邻接矩阵和邻接表两种方式。但是就单纯的做题来说，邻接表方法太复杂。邻接矩阵相对简单。以下便是通过邻接矩阵来表示图，对图的dfs与bfs。由于自身学习时是需要带权重的。因此在后边增加了权重输入，根据要求可以更改。

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