一张图体会栈和队列

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【数据结构和算法】动图+万字，详解栈和队列（实例讲解）
Muti-Agent
09-26 8010
???? 作者：Linux猿 ???? 简介：优快云博客专家????，华为云享专家????，C/C++、面试、刷题、算法尽管咨询我，关注我，有问题私聊！ ???? 关注专栏：C/C++面试通关集锦（优质好文持续更新中……）???? ???? 欢迎小伙伴们点赞????、收藏⭐、留言???? 目录 一、栈 1.1 什么是栈 1.2 实现方式 1.3 数组实现栈 1.3.0 类封装 1.3.1 push 操作 1.3.2 pop 操作 1.3.3 empty 操作 1.3.4 top
栈和队列学习总结
Marmara
04-04 1万+
一、栈 1、特点及应用 先进后出。（如果会和队列先进先出记混的话，就记场景吧：弹栈弹栈，就是把最上面的最新进来的弹出去；而队列就像我们火车站排队检票出站一样，谁排在前面谁就先出去。） 应用的话，其实我们经常接触呀。比如Undo操作（就是撤销操作）就是使用的栈的思想，以及程序调用的系统栈。下面我们举一个经典的括号匹配的例子： 题目要求： 给定一个只包括...
栈和队列总结
m0_56987404的博客
05-14 645
栈与队列的认识和基本理解
栈和队列导图
zhuyuweiwei的专栏
10-13 407
＜数据结构＞刷题笔记——栈和队列篇（动图详解）
qq_47882731的博客
04-09 2468
文章目录1. 有效的括号【链接】【思路】【参考代码】2. 用队列实现栈【链接】【思路】【参考代码】3. 用栈实现队列【链接】【思路】【参考代码】4. 设计循环队列【链接】【思路】【参考代码】 目前在不断更新<数据结构>的知识总结，已经更新完了<C语言>，未来我会系统地更新<C++语言><Linux系统编程><Linux网络编程><MySQL数据库>等内容。 本系列相关文章： ＜数据结构＞你分得清栈和队列吗？ 已完结系列文章总结：
【数据结构】栈和队列，看完这一篇就够了（万字配动图配习题）
jhao的博客
08-10 2206
注释： 压栈/进栈/入栈：栈的插入操作，入数据在栈顶 出栈： 站的删除操作，出数据也在栈顶来看看下面这个动图加深理解吧： 代码展示栈的结构: 常见接口： 2.初始化栈 3.压栈操作 4.出栈操作 栈是否为空 5.获取栈顶元素 6.获取栈中有效元素个数 7.销毁栈 二、队列 1.队列的结构 队列的结构会比栈的难懂一些，因为队列的属性就是先入先出，所以采用顺序表的话我们的头删就要去移动数据覆盖第一个位置，或者用一个指针记录头的位置，头删的时候用移动头节点来表示，但是这
数据结构-栈和队列小结
明亮的技术博客
10-24 7926
1栈   1>栈的定义：       栈是限定仅在表尾进行插入和删除操作的线性表。       我们把插入和删除的一端称为栈顶（TOP），另一端称为栈底（BOTTOM）,不包含任何元素的栈称为空栈。栈又称为后进先出（Last in first out）的线性表，简称LIFO结构。    2>栈的存储结构     由于栈也是线性表，因此线性表的存储结构对栈也使用，通常有顺序栈和链栈两种存储
图解数据结构：栈和队列
Sicimike的博客
10-22 5142
前言 上一篇 图解数据结构：数组和单链表 主要讲解了数组和链表这两种线性结构的特点、区别、时间复杂度分析等。对数组和链表的划分，实际上是物理结构（存储结构）的划分。 物理结构有两种基本的结构：顺序存储结构、链式存储结构。而本篇说讲解的栈和队列属于逻辑结构上的划分。逻辑结构分为线性结构、非线性结构。 线性结构：有且仅有一个开始节点和一个终端节点，每个节点最多只有一个直接前驱和一个直接后继。代表结构...
栈和队列：面试题（Java）
博客
09-27 7937
两个队列实现一个栈 使用两个队列完成栈的功能, 思路： 如上图，入队顺序为：1 2 3 4 5，如果要模拟栈的功能，那么就要上5先弹出来，因为是队列，所以只能从1开始出，把1 2 3 4存到另外一个队列中，这样就可以把5弹出来了： 这样就完成了一次出栈，这下上面的队列为空，所有的数据存储在下面这个队列中： 如果要继续出栈，那么就把1 2 3 挪到空的队列中，弹出4，到这里已经明白了如何模拟出...
剑指offer 动画图解 | 用两个栈实现队列
互相学习
02-08 565
文章目录题目描述解题思路算法算法步骤算法代码算法效率 题目描述 用两个栈来实现一个队列，完成队列的Push和Pop操作。 队列中的元素为int类型。 解题思路 首先我们要先明确栈(stack)与队列(Queue)的性质： 栈：后进先出 (LIFO) 队列： 先进先出 (FIFO) 这个时候我们要用两个栈来实现队列，就要先看看元素在栈里的情况为何。 由图可见，栈的头与队列的头刚刚好是相反的两个...
数据结构 -- 栈和队列的实现及应用
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openXu的专栏
09-06 1万+
转载请标明出处： https://blog.youkuaiyun.com/xmxkf/article/details/81084010 本文出自:【openXu的博客】 1、栈 1.1 栈的定义 1.2 栈的顺序存储结构实现 顺序栈的操作示意图如下： 顺序栈的实现如下： 1.3 栈的链式存储结构实现 链栈的操作示意图如下： 链栈的实现如下： 1.4 两种栈的效率分析 1.5 栈的应用 破...
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08-07
安徽省职业技能鉴定考评人员培训讲义.doc
### 文件内容总结 此文件是一张截图，主要描述了一个关于图(Graph)的实验报告。具体内容包括实验目的、要求、内容和步骤等部分。以下是文件内容的详细解读： #### 实验项目名称 图的实验 #### 实验目的及要求 **实验目的：** 1. 掌握图的邻接表存储结构的创建方法，实现图中顶点和边的增加和删除。 2. & 3. (重复) 掌握图深度优先遍历的基本思想和实现。 **实验要求：** 1. 以数字菜单的形式列出程序的主要功能。 2. 能够识别图创建过程中的简单错误。 3. 增加顶点和边之后，可以将图的数据保存回`g.txt`，下次启动程序时，能够将其正确读入。 4. 对于深度优先遍历可用递归形式实现；对于广度优先遍历过程中需要用到的队列，需用规范的方法实现进队、出队、判队空、判队满、读取队头和队尾元素等各种操作。 5. 分析各种算法的时间和空间复杂度，比较顺序存储和链式存储的优缺点。 #### 实验内容 1. 根据给定图建立其邻接表存储结构并输出保存为`g.txt`。 2. 实现图中顶点和边的增加和删除，并将修改后的图数据保存回文件`g.txt`。 3. 实现图的深度优先遍历。 4. 实现图的广度优先遍历。 #### 实验步骤、环境、结果及教师评语 这些部分在提供的截图中未显示具体内容。 --- ### 知识点 1. **图的邻接表存储**：邻接表是图的一种链式存储结构，适合表示稀疏图，易于增删边。 2. **深度优先搜索(DFS)**：一种用于遍历或搜索树或图的算法，利用递归或栈实现。 3. **广度优先搜索(BFS)**：基于队列实现，逐层遍历节点，适用于寻找最短路径等问题。
06-17
<think>我们首先需要理解用户的问题：用户要求了解图的邻接表存储结构、DFS和BFS的实现，以及实验报告的要求。我们将分三个部分回答：1.邻接表存储结构2.DFS和BFS算法的实现（基于邻接表）3.实验报告要求注意：用户提供了两个引用，其中包含邻接表存储的DFS和BFS的代码片段，我们可以参考并解释。###1.邻接表存储结构邻接表是一种图的链式存储结构。对于图的每个顶点，我们使用一个链表来存储所有邻接于该顶点的顶点（或边）。邻接表由顶点数组和边链表组成：-顶点数组：每个数组元素包括顶点信息和指向第一个邻接点的指针。-边链表：每个节点代表一条边，包含邻接顶点的下标（或其他标识）和指向下一个邻接点的指针。在无向图中，每条边会被存储两次（因为对称）；在有向图中，每条边只存储一次（通常存储从该顶点出发的边）。###2.DFS和BFS算法的实现####DFS（深度优先搜索）DFS是一种递归或栈实现的搜索算法。基本思想是：从某个顶点v出发，访问它，然后递归地访问v的未被访问的邻接点。在邻接表存储结构下，DFS的实现如下（参考用户提供的引用[1]和[2]）：```cpp//全局或类成员变量：visited数组，用于标记顶点是否被访问过boolvisited[MAX_VERTEX_NUM];//DFS递归函数voidDFS(ALGraph&graph,intv){visited[v]=true;//访问顶点v，例如打印cout<<graph.adjList[v].vertex<<"";//遍历v的所有邻接点ArcNode*p=graph.adjList[v].firstarc;while(p){intw=p->adjvex;//邻接顶点下标if(!visited[w]){DFS(graph,w);//递归访问}p=p->next;}}//DFS遍历整个图voidDFSTraverse(ALGraph&graph){//初始化visited数组for(inti=0;i<graph.vexNum;i++){visited[i]=false;}//对每个未被访问的顶点调用DFSfor(inti=0;i<graph.vexNum;i++){if(!visited[i]){DFS(graph,i);}}}```####BFS（广度优先搜索）BFS使用队列实现，按层次遍历。从某个顶点v开始，访问v，然后访问v的所有未被访问的邻接点，再按同样的顺序访问它们的邻接点。在邻接表存储结构下，BFS的实现如下：```cppvoidBFS(ALGraph&graph,intv){queue<int>q;visited[v]=true;q.push(v);while(!q.empty()){intu=q.front();q.pop();cout<<graph.adjList[u].vertex<<"";//访问顶点u//遍历u的所有邻接点ArcNode*p=graph.adjList[u].firstarc;while(p){intw=p->adjvex;if(!visited[w]){visited[w]=true;q.push(w);}p=p->next;}}}voidBFSTraverse(ALGraph&graph){for(inti=0;i<graph.vexNum;i++){visited[i]=false;}for(inti=0;i<graph.vexNum;i++){if(!visited[i]){BFS(graph,i);}}}```###3.实验报告要求通常，实验报告应包括以下部分：1.**实验目的**：理解图的邻接表存储结构，掌握DFS和BFS算法的实现。2.**实验内容**：-定义邻接表存储结构（包括顶点表和边表节点）。-实现图的创建（从文件输入或手动输入）。-实现DFS和BFS算法，并输出遍历序列。3.**实验结果**：展示测试用例（例如，一个具体的图）和遍历结果。4.**实验分析**：分析DFS和BFS的时间复杂度，讨论两种遍历的特点和适用场景。5.**总结**：实验过程中遇到的问题及解决方法，心得体会。###相关问题1.在邻接矩阵存储结构下，DFS和BFS的实现与邻接表有何不同？2.如何计算DFS和BFS的时间复杂度和空间复杂度？3.除了DFS和BFS，还有哪些图的遍历算法？它们有什么应用？</think>### 图的邻接表存储结构 邻接表是一种图的链式存储结构，由顶点表和边表组成： 1. **顶点表**：数组结构，每个元素包含顶点数据和指向第一条邻接边的指针 2. **边表**：链表结构，每个节点包含邻接顶点下标和指向下一条边的指针 **存储示例**（无向图）： ``` 顶点0: A → [1] → [2] → ∅ 顶点1: B → [0] → [3] → ∅ 顶点2: C → [0] → ∅ 顶点3: D → [1] → ∅ ``` - 空间复杂度：$O(|V| + |E|)$ - 适合存储稀疏图 ### DFS算法实现（邻接表） 深度优先搜索采用递归/栈实现，核心步骤： ```cpp bool visited[MAX_VERTEX]; // 访问标记数组 void DFS(ALGraph &G, int v) { visited[v] = true; // 标记已访问 cout << G.adjList[v].data << " "; // 访问顶点 ArcNode *p = G.adjList[v].firstarc; while (p) { // 遍历邻接点 int w = p->adjvex; if (!visited[w]) DFS(G, w); // 递归未访问邻接点 p = p->nextarc; } } void DFSTraverse(ALGraph &G) { for (int i=0; i<G.vexnum; ++i) visited[i] = false; // 初始化标记 for (int i=0; i<G.vexnum; ++i) if (!visited[i]) DFS(G, i); // 连通分量处理 } ``` > **特性**： > - 时间复杂度：$O(|V| + |E|)$ > - 空间复杂度：$O(|V|)$（递归栈深度） > - 生成深度优先树 ### BFS算法实现（邻接表） 广度优先搜索采用队列实现，核心步骤： ```cpp void BFS(ALGraph &G, int v) { queue<int> q; visited[v] = true; q.push(v); while (!q.empty()) { int u = q.front(); q.pop(); cout << G.adjList[u].data << " "; // 访问顶点 ArcNode *p = G.adjList[u].firstarc; while (p) { // 遍历邻接点 int w = p->adjvex; if (!visited[w]) { visited[w] = true; q.push(w); // 邻接点入队 } p = p->nextarc; } } } void BFSTraverse(ALGraph &G) { for (int i=0; i<G.vexnum; ++i) visited[i] = false; for (int i=0; i<G.vexnum; ++i) if (!visited[i]) BFS(G, i); } ``` > **特性**： > - 时间复杂度：$O(|V| + |E|)$ > - 空间复杂度：$O(|V|)$（队列大小） > - 生成最短路径树（未加权图） ### 实验报告要求 1. **基础实现** - 完成邻接表存储结构定义（顶点表+边表节点） - 实现图的创建函数（手动输入/文件读取） - 验证DFS/BFS输出序列（提供测试图例） 2. **实验分析** - 对比邻接矩阵与邻接表的存储效率 - 分析DFS递归与非递归实现的差异 - 验证BFS求解最短路径（未加权图） 3. **拓展要求** - 实现连通分量计数（通过DFS/BFS） - 可视化遍历过程（输出遍历树结构） - 应用场景分析（如社交网络关系挖掘）[^1] 4. **报告结构** ```markdown 1. 实验目的 2. 存储结构设计 3. 算法核心代码 4. 测试数据与结果 5. 时间复杂度分析 6. 应用场景讨论 ```
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