无向图G（V，E），其中V=｛a，b，c，d，e｝，E=｛(a，b)，（a，e），（a，c），（b，e），（c，f），（f，d），（e，d）｝，对该图从a开始进行深度优先遍历，得到的顶点序列有？分析一下

时间: 2024-04-27 22:20:37 浏览: 109
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C语言 输入无向图连通图的顶点数、顶点信息、边数、顶点对序列及遍历的起始点序号，输出深度优先遍历序列

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从a开始进行深度优先遍历，首先访问a，然后访问a的邻居节点b、e、c，其中b还有一个邻居节点e，因此再访问e，然后访问e的邻居节点d，d没有其他邻居节点，返回e，再访问b的另一个邻居节点a已经访问过了，所以访问b的另一个邻居节点e，但是e已经访问过了，返回b，再访问a的另一个邻居节点c，c的邻居节点f还没有被访问，因此访问f，f的邻居节点d已经被访问过了，返回f，再返回c，最后访问完a的所有邻居节点，遍历结束。 因此，顶点的访问序列为a -> b -> e -> d -> c -> f。
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无向图建立、深度优先遍历和广度优先遍历实现算法[借鉴].pdf

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C语言 输入无向图连通图的顶点数、顶点信息、边数、顶点对序列及遍历的起始点序号，输出深度优先遍历序列。

①无向图的非递归深度优先搜索需借用一个堆栈保存被访问过的顶点，以便回溯查找已被访问结点的被访问过的邻接点。 ②访问起始顶点v0,visited[v0]标记1,v0入栈，指针p指向v0对应的边表首结点； ③从左到右扫描p所指的边表（邻接表），查找边表中对应顶点的visited[v]标志为0的结点； ④若找到所求结点，则对应的顶点记为v。然后访问v,visited[v]标记1,v入栈,p指向v对应的边表首结点。否则，从栈中出栈一个顶点作为v（即回溯）p指向v对应的边表首结点； ⑤重复②、③直至所有的顶点都被访问一次。

无向图G=(V, E)，其中：V={a，b，c，d，e，f}， E={<a，b>10，<a，e>8，<a，c>3，<b，e>10，<b，f>7，<c，f>6，<f，d>5，<e，d>2}，请回答以下问题： （1）画出该无向图的示意图；（2）画出图的邻接矩阵存储结构示意图；（3）用普利姆算法构造由顶点a开始的最小生成树，写出构造过程。

（1）无向图示意图如下： 10 7 a------b------f | 8 / | \ | | / | \ | 3|/ |6 \|5 c------f-----d 2 （2）邻接矩阵存储结构示意图如下： a b c d e f a 0 10 3 0 8 0 b 10 0 0 0 10 7 c 3 0 ...

已知一个无向图的顶点集V和边集E分别为：V={A，B，C，D，E}；E={(A,B)9，(A,D)3，(A,E)2，(B.C)1，(C,D)7，(D,E)4}。请回答以下问题： （1）画出该图的逻辑结构图示； （2）用普里姆算法求出该图从A顶点开始的最小生成树，并写出构造过程。

7. 将与D相邻的未访问顶点C、E、G的权值加入小根堆中。 8. 弹出小根堆中权值最小的边(D,E)，由于E已访问，直接舍弃。 9. 弹出小根堆中权值最小的边(D,C)，将C加入最小生成树中，标记C为已访问。 10. 将与C相邻的未...

实现基于邻接矩阵表示的广度优先遍历。 函数接口定义： void BFS(Graph G, int v); 其中 G 是基于邻接矩阵存储表示的无向图，v表示遍历起点。 裁判测试程序样例： #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define MVNum 10 int visited[MVNum]; typedef struct{ char vexs[MVNum]; int arcs[MVNum][MVNum]; int vexnum,arcnum; }Graph; void CreateUDN(Graph &G);//实现细节隐藏 void BFS(Graph G, int v); void BFSTraverse(Graph G){ int v; for(v = 0; v < G.vexnum; ++v) visited[v] = 0; for(v = 0; v < G.vexnum; ++v) if(!visited[v]) BFS(G, v); } int main(){ Graph G; CreateUDN(G); BFSTraverse(G); return 0; } /* 请在这里填写答案 */ 输入样例： 输入第1行为结点数vexnum和边数arcnum。第2行为结点的值，依次输入arcnum行，每行输入两个结点的值表示该两个结点互为邻接点。 8 8 ABCDEFGH A B A C B D B E C F C G D H E H 输出样例： 遍历序列。 A B C D E F G H

void BFS(Graph G, int v) { int queue[MVNum]; // 定义一个队列 int front = 0, rear = 0; // 定义队列的头和尾指针 visited[v] = 1; // 标记当前节点已经访问过 printf("%c ", G.vexs[v]); // 输出当前节点...

c语言已知无向图G=(V,E)，给出求图G的连通分量个数的算法

你可以使用深度优先搜索（DFS）算法来求解图G的连通分量个数。下面是一个基于DFS的算法： 1. 创建一个布尔型数组visited，用于标记顶点是否被访问过。初始化visited数组为false。 2. 初始化连通分量个数count为0。 ...

实现基于邻接表表示的深度优先遍历。 函数接口定义： void DFS(ALGraph G, int v); 其中 G 是基于邻接表存储表示的无向图，v表示遍历起点。 裁判测试程序样例： #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define MVNum 10 int visited[MVNum]; typedef struct ArcNode{ int adjvex; struct ArcNode *nextarc; int info; }ArcNode; typedef struct VNode{ char data; ArcNode *firstarc; }VNode, AdjList[MVNum]; typedef struct{ AdjList vertices; int vexnum, arcnum; }ALGraph; int CreateUDG(ALGraph &G);//实现细节隐藏 void DFS(ALGraph G, int v); void DFSTraverse(ALGraph G){ int v; for(v = 0; v < G.vexnum; ++v) visited[v] = 0; for(v = 0; v < G.vexnum; ++v) if(!visited[v]) DFS(G, v); } int main(){ ALGraph G; CreateUDG(G); DFSTraverse(G); return 0; } /* 请在这里填写答案 */ 输入样例： 输入第1行为结点数vexnum和边数arcnum。第2行为结点的值，依次输入arcnum行，每行输入两个结点的值表示该两个结点互为邻接点。 8 8 ABCDEFGH A B A C B D B E C F C G D H E H 输出样例： 遍历序列。 A C G F B E H D

printf("%c ", G.vertices[v].data); // 输出当前节点的值 ArcNode *p = G.vertices[v].firstarc; // 指向当前节点的第一条边 while (p != NULL) // 遍历与当前节点相邻的节点 { int w = p->adjvex; // ...

设G=<V,E>为任意无向图,,它的关联矩阵为 则 ( ) A. 2 B. 3 C. 4 D. 5

在一个无向图中，每条边连接两个顶点，因此它的关联矩阵是一个n x m的矩阵，其中n是顶点数，m是边数。对于每个顶点i和每条边j，关联矩阵A的第(i,j)个元素定义为： - 如果顶点i是边j的一个端点，则a(i,j) = 1； - ...

C语言实现以下代码并且必须能在visual studio2022上能够运行：构建带权无向图G1的邻接矩阵存储结构，G别1有七个顶点分为A、B、C、D、E、F和G，A和C之间的权值为60，A和B之间的权值为50，B和E之间的权值为40，E和F之间的权值为70，C和G之间的权值为45，B和D之间的权值为65，C和D之间的权值为52，D和E之间的权值为50，D和F之间的权值为30，D和G之间的权值为42，分别使用普里姆算法和克鲁斯卡尔算法生成图G1的最小生成树。构建有向带权图G2的邻接矩阵存储结构，G2有六个顶点分别为A、B、C、D、E和F，B指向A的路径权值为2，B指向E的路径权值为8，A指向D的路径权值为30，A指向C的路径权值为5，C指向B的路径权值为15，C指向F的路径权值为7，F指向D的路径权值为10，F指向E的路径权值为18，E指向D的路径权值为4，使用狄克斯特拉算法求起始点A到其余各点的最短路径。

以下是C语言实现构建带权无向图G1的邻接矩阵存储结构，并使用普里姆算法和克鲁斯卡尔算法生成图G1的最小生成树的代码： c #include #include #define MAX_VERTICES 7 int G1[MAX_VERTICES][MAX_VERTICES] = ...

#define MAX_VERTEX_NUM 100 #include<stdio.h> typedef char DataType; typedef struct { DataType vertex[MAX_VERTEX_NUM]; // 顶点信息 int edge[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM]; // 邻接矩阵 int vertexNum, edgeNum; // 顶点数和边数 } MGraph; int visited[MAX_VERTEX_NUM]; // 全局数组visited[]，初始化为0 // 创建无向图的邻接矩阵存储 void CreatGraph(MGraph *G, DataType a[], int n, int e) { int i, j, k; G->vertexNum = n; G->edgeNum = e; for (i = 0; i < G->vertexNum; i++) // 存储顶点信息 G->vertex[i] = a[i]; for (i = 0; i < G->vertexNum; i++) // 初始化邻接矩阵 for (j = 0; j < G->vertexNum; j++) G->edge[i][j] = 0; for (k = 0; k < G->edgeNum; k++) // 依次输入每一条边 { scanf("%d%d", &i, &j); // 输入边依附的顶点编号 G->edge[i][j] = 1; G->edge[j][i] = 1; // 置有边标志 } } // 深度优先遍历 void DFraverse(MGraph *G, int v) { printf("%c ", G->vertex[v]); visited[v] = 1; for (int j = 0; j < G->vertexNum; j++) if (G->edge[v][j] == 1 && visited[j] == 0) DFraverse(G, j); } int main() { MGraph G; DataType vertex[] = {'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'}; int n = 8, e = 9; CreatGraph(&G, vertex, n, e); printf("深度优先遍历序列："); for (int i = 0; i < G.vertexNum; i++) visited[i] = 0; for (int i = 0; i < G.vertexNum; i++) if (visited[i] == 0) DFraverse(&G, i); printf("\n"); return 0; }为上述代码添加广度优先遍历的功能

DataType vertex[] = {'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'}; int n = 8, e = 9; CreatGraph(&G, vertex, n, e); printf("深度优先遍历序列："); for (int i = 0; i < G.vertexNum; i++) visited[i] = 0; ...

实验要求： 要建立的是有向图（1）还是无向图（0），请选择（输入1或0）：1 =======将建立一个无向图======= 请输入图的顶点数：8 请输入图的边数：9 请输入图的各顶点信息： 第1个顶点信息：A 第2个顶点信息：B 第3个顶点信息：C 第4个顶点信息：D 第5个顶点信息：E 第6个顶点信息：F 第7个顶点信息：G 第8个顶点信息：H 请输入边的信息，格式为：序号1，序号2（序号依次为0、1、2……）： 请输入第0条边：0,1 请输入第2条边：0,2 请输入第3条边：1,3 请输入第4条边：1,4 请输入第5条边：2,5 请输入第6条边：2,6 请输入第7条边：3,7 请输入第8条边：4,7 请输入第9条边：5,6用C语言实现

这个代码实现了建立一个有向图，顶点数为8，边数为9，顶点分别为A、B、C、D、E、F、G、H，边的信息为0,1、0,2、1,3、1,4、2,5、2,6、3,7、4,7、5,6。这个程序的输出结果是： A: B C B: E D C: G F D: H E: ...

C语言 图的基本操作：3.图的深度优先和广度优先遍历 《实验三：图的深度优先和广度优先遍历》 11.png （1） 要求：在实验二的代码基础上补全代码 （2） 测试用例： 输入 输出 5 6↵ ABCDE↵ A,B A,C B,C B,D C,E D,E 用邻接表来创建图↵ 请输入图的顶点个数和弧数↵ 请用一行输入图的各个顶点,不用逗号隔开↵ 请用一行输入图中所有两顶点之间的弧，例如，a,b b,c b,d↵ 打印出用邻接表创建的无向图↵ A----> C

A,B A,C B,C B,D C,E D,E 输出： 打印出用邻接表创建的无向图 A----> C B B----> A C D C----> A B E D----> B E E----> C D 深度优先遍历结果： A C B D E 广度优先遍历结果： A C B E D

C语言编写：图的邻接表创建和输出 实验要求： 要建立的是有向图（1）还是无向图（0），请选择（输入1或0）：1 =======将建立一个无向图======= 请输入图的顶点数：8 请输入图的边数：9 请输入图的各顶点信息： 第1个顶点信息：A 第2个顶点信息：B 第3个顶点信息：C 第4个顶点信息：D 第5个顶点信息：E 第6个顶点信息：F 第7个顶点信息：G 第8个顶点信息：H 请输入边的信息，格式为：序号1，序号2（序号依次为0、1、2……）： 请输入第0条边：0,1 请输入第2条边：0,2 请输入第3条边：1,3 请输入第4条边：1,4 请输入第5条边：2,5 请输入第6条边：2,6 请输入第7条边：3,7 请输入第8条边：4,7 请输入第9条边：5,6 图的邻接表表示如下： 0 [A][2] [1] 1 [B][4] [3] [0] 2 [C][6] [5] [0] 3 [D][7] [1] 4 [E][7] [1] 5 [F][6] [2] 6 [G][5] [2] 7 [H][4] [3]

printf("要建立的是有向图（1）还是无向图（0），请选择（输入1或0）："); scanf("%d", &m); printf("请输入图的顶点数："); scanf("%d", &n); printf("请输入图的边数："); scanf("%d", &m); printf("请输入...

对于带权无向图 G = (V, E)，M 是 G 的最小生成树，则 M 中任意两点 V1 到 V2 的路径一定是它们之间的最短路径。

在带权无向图 G = (V, E) 中，如果 M 是 G 的最小生成树，M 中任意两点 V1 到 V2 的路径不一定是它们之间的最短路径。因为最小生成树是基于边权值构建的，而最短路径是基于点权值计算的，两者的权值计算方式不同。 ...

图的邻接表创建和输出 实验要求： 要建立的是有向图（1）还是无向图（0），请选择（输入1或0）：1 =======将建立一个无向图======= 请输入图的顶点数：8 请输入图的边数：9 请输入图的各顶点信息： 第1个顶点信息：A 第2个顶点信息：B 第3个顶点信息：C 第4个顶点信息：D 第5个顶点信息：E 第6个顶点信息：F 第7个顶点信息：G 第8个顶点信息：H 请输入边的信息，格式为：序号1，序号2（序号依次为0、1、2……）： 请输入第0条边：0,1 请输入第2条边：0,2 请输入第3条边：1,3 请输入第4条边：1,4 请输入第5条边：2,5 请输入第6条边：2,6 请输入第7条边：3,7 请输入第8条边：4,7 请输入第9条边：5,6 图的邻接表表示如下： 0 [A][2] [1] 1 [B][4] [3] [0] 2 [C][6] [5] [0] 3 [D][7] [1] 4 [E][7] [1] 5 [F][6] [2] 6 [G][5] [2] 7 [H][4] [3]

cout 要建立的是有向图（1）还是无向图（0），请选择（输入1或0）："; cin >> m; cout 请输入图的顶点数："; cin >> n; cout 请输入图的边数："; cin >> m; cout 请输入图的各顶点信息：\n"; for (int i = 0...

用C++写代码：1.设计一个动态规划算法，求两个字符串的最长公共子串。 计算实例： 输入：两个字符串为 X={A, B, C, B, D, A, B}和Y={B, D, C, A, B, A} 输出结果： 2.设计一个动态规划算法，求解矩阵的连乘问题。 3.分别用Prim算法和Kruskal算法编程实现一下连通无向图的最小生成树。

g[b[i]].push_back(edge(a[i], c[i])); } cout (n) ; // 输出 12 return 0; } Kruskal算法： c++ #include #include #include #include using namespace std; const int MAXN = 1e3 + 5; const ...

我将给你提供一个带权无向图的各条边与对应权，请用Dijkstra算法用C++求解：从键盘输入一个A-G中一个字母作为出发结点，遍历所有结点得到一个最短的汉密尔顿回路，输出经过结点顺序和对应权，其中结点顺序用经过结点字母顺序表示。注意重点：该最短路即汉密尔顿回路必须遍历所有结点且保证权尽可能小！ 该带权图共7个结点：A,B,C,D,E,F,G。共11条边，我将给出存在边的权，未给出则说明边不存在： AB=7,BC=8,CD=4,DF=3,FG=3,AG=5,AE=4,BE=5,DE=2,EF=1,DG=6

好的，我将依照您的要求来实现该算法。以下是C++代码实现，注释中有详细的解释： ...A -> B (7) -> E (5) -> D (2) -> C (4) -> F (1) -> G (3) -> A (5) Total Distance: 27 注：括号中的数字表示该边的权值。

9. G=<V, E>中所有顶点的度数之和等于边数的（ B ）倍。 A. 1 B. 2 C. 3 D. 4

根据握手定理，无向图中所有顶点的度数之和等于边数的两倍，即： ∑deg(v) = 2|E| 其中，deg(v) 表示顶点 v 的度数，|E| 表示图 G 的边数。 因此，所有顶点的度数之和等于边数的两倍，即： ∑deg(v) = 2|E| = 2 ...
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深度优先求无向图中顶点a到顶点i的最短路径

void Minway()//输出最短路径 { int min=10000; for(int i=0;i<allPath.size();i++) if(all[i]<min) min=all[i]; for(int j=0;j<allPath.size();j++) if(all[j]==min) cout<<"最短路径: "<<allPath[j]<<" 长度:"<<all[j]<<endl; cout<<endl; }

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针对风电场风速模拟及其预测，特别是结合Weibull分布和智能优化算法，Matlab提供了一套完整的解决方案。在《Matlab仿真风电场风速模拟与Weibull分布分析》这一资源中，你将学习如何应用Matlab进行风速数据的分析和模拟，以及预测未来的风速变化。 参考资源链接：[Matlab仿真风电场风速模拟与Weibull分布分析](https://wenku.csdn.net/doc/63hzn8vc2t?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，Weibull分布的拟合是风电场风速预测的基础。Matlab中的统计工具箱提供了用于估计Weibull分布参数的函数，你可以使
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小栗子源码2.9.3版本发布

资源摘要信息:"小栗子源码_*.*.*.*.zip" 根据提供的信息，此压缩包中包含的文件应与"小栗子"项目的源码有关，版本号为*.*.*.*。"小栗子"很可能是一个软件产品的名称，而源码则指的是该软件项目最原始的代码文件。源码对于IT行业的开发人员来说是极其重要的资源，它包含了构建程序所需的所有指令和注释。开发者通过阅读和修改源码来改进软件、修复bug、添加新功能或进行定制化开发。 该压缩包的描述和标题一致，没有额外提供更多的信息，这表明我们只能从标题本身推测其内容。标题中的"*.*.*.*"很可能表示的是该软件的版本号，其中： - "2"代表软件的主版本号，通常意味着软件的架构或者功能上发生了重大的变更。 - "9"可能是次版本号，表示软件功能的增强或是一些新功能的添加。 - "3"可能是修订版本号，通常是指在次要版本基础上的小的错误修复或改动。 - "0"可能是补丁版本号，表示对次要版本的一些微小的修复或更新。 由于没有提供标签信息，我们无法得知该软件具体的应用场景或是目标用户。同时，压缩包内文件的具体结构和所包含的文件类型也无从得知，通常一个软件的源码包会包含多个文件，例如： - 源代码文件：通常以.cpp、.h、.java、.py等为后缀，分别代表C++、C语言、Java或Python等不同编程语言的源代码。 - 资源文件：可能包含图片、音频、视频等资源文件，这些资源文件被源代码引用以提供程序的视觉或听觉效果。 - 编译脚本或配置文件：如Makefile、build.xml、CMakeLists.txt等，它们用于自动化编译过程。 - 项目文档：可能包含README、LICENSE等，用于说明软件的使用、安装、版权和许可证等信息。 - 开发者文档：包含了API文档、开发指南、设计文档等，以帮助开发者更好地理解软件的架构和开发细节。 在没有具体的文件列表情况下，无法提供更深入的分析。如果需要进一步分析压缩包内部结构和内容，需要解压该压缩文件，并查看具体的文件列表和文件内容。在处理源码时，需要具备与之相对应的编程语言知识和开发经验，才能有效地理解和使用这些源码。对于开发人员而言，源码是学习编程技术、掌握软件架构和提高编程能力的宝贵资源。对于企业来说，源码则涉及到产品的知识产权和商业机密，因此管理源码的安全性和保密性至关重要。