（1）采用邻接矩阵/邻接表建立图; (2)采用深度优先/广度优先搜索方式遍历图 (3)编程实现Diikstra最短路径算法。

好的，让我来回答你的问题。

对于第一个问题，建立图可以采用邻接矩阵或邻接表两种方式。邻接矩阵是一种二维数组，其中每个元素表示两个节点之间的连接情况，如果节点之间有边相连，则对应元素为1，否则为0。邻接表则是一种链表，其中每个节点表示一个节点，节点内部保存了与该节点相连的其他节点的信息。

对于第二个问题，遍历图可以采用深度优先搜索或广度优先搜索。深度优先搜索从起始节点开始，沿着深度方向不断遍历，直到到达最深处，然后回溯到上一层节点，继续向下一个方向遍历。广度优先搜索则是从起始节点开始，按照距离逐层遍历，先遍历与起始节点距离为1的节点，然后是距离为2的节点，以此类推。

对于第三个问题，Dijkstra算法是一种用于计算图中最短路径的算法。它从起点开始，依次计算出到每个节点的最短路径，并将计算结果保存在一个距离表中。在计算过程中，需要使用一个优先队列来优化计算效率。

以上是我的回答，希望对你有帮助。如果你还有其他问题，可以继续问我。

相关问题

采用邻接矩阵或邻接表存储结构来建立有向图或无向图，实现深度优先或广度优先的遍历算法。

### 回答1：
邻接矩阵和邻接表都是用来存储有向图或无向图的结构。邻接矩阵是一个二维数组，其中每个元素表示两个顶点之间是否有边相连。邻接表则是一个链表数组，其中每个链表表示一个顶点的邻居节点。通过这两种存储结构，可以实现深度优先或广度优先的遍历算法。深度优先遍历算法是从起始节点开始，尽可能深地访问每个节点，直到无法继续为止，然后回溯到上一个节点，继续访问其他节点。广度优先遍历算法则是从起始节点开始，依次访问每个节点的邻居节点，直到所有节点都被访问为止。这两种遍历算法可以用递归或非递归的方式实现。

### 回答2：
邻接矩阵和邻接表是两种用于存储图的数据结构。邻接矩阵是一个二维数组，其中数组的行数和列数分别对应于图中顶点的个数。对于无向图来说，邻接矩阵是对称的；对于有向图来说，邻接矩阵可能是非对称的。邻接矩阵的元素值表示两个顶点之间是否存在边，可以用0和1表示，或者用边的权重表示。

邻接表是一种链表的数组，数组的大小等于图中顶点的个数。每个数组元素对应一个顶点，链表中每个节点表示与该顶点相邻的顶点。对于无向图来说，每条边需要在两个顶点的邻接表中都添加对应的节点；对于有向图来说，只需要在一个顶点的邻接表中添加节点。

深度优先遍历算法（DFS）是从图的某个顶点出发，沿着一条路径访问顶点直到不能访问为止，然后返回到上一层顶点继续访问。可以用递归或者栈来实现DFS。DFS会尽可能深的搜索图，直到访问到没有未访问过的邻接点的顶点。

广度优先遍历算法（BFS）是从图的某个顶点出发，依次访问该顶点的邻接顶点，然后再依次访问邻接顶点的邻接顶点，直到访问完所有连通顶点为止。可以用队列来实现BFS。BFS会优先遍历和出发顶点距离最近的顶点。

无论使用邻接矩阵还是邻接表存储结构，都可以实现深度优先或广度优先的遍历算法。对于邻接矩阵，可以通过嵌套的循环遍历矩阵的每一个元素来实现DFS或BFS。对于邻接表，可以使用递归或队列来遍历每个顶点的邻接顶点。具体的实现方式取决于使用的编程语言和编程环境。

### 回答3：
采用邻接矩阵或邻接表存储结构来建立有向图或无向图，可以方便地实现深度优先或广度优先的遍历算法。

邻接矩阵是一个二维数组，表示图中各个节点之间的连接关系。对于无向图，邻接矩阵是对称的；对于有向图，邻接矩阵则不一定对称。邻接矩阵的值表示边的权重或边的存在性。

邻接表是一个数组的链表，数组的每个元素代表一个节点，链表的每个节点存储与该节点直接相连的节点信息。邻接表的每个链表中的节点可以有额外的信息，如边的权重。

深度优先遍历算法（DFS）是从一个起始节点开始，沿着深度方向遍历图的算法。具体实现是通过维护一个栈来保存待访问节点。首先将起始节点放入栈中，然后选择一个未访问的相邻节点进栈，重复该过程直到栈为空。

广度优先遍历算法（BFS）是从一个起始节点开始，按层次顺序遍历图的算法。具体实现是通过维护一个队列来保存待访问节点。首先将起始节点放入队列中，然后依次访问队列中的节点，并将未访问的相邻节点加入队列，重复该过程直到队列为空。

使用邻接矩阵来实现图的存储结构，可以在O(1)时间内判断两个节点之间是否存在边，但是当图的规模较大时，邻接矩阵的空间复杂度为O(n^2)，浪费了较多的空间。

使用邻接表来实现图的存储结构，可以在O(deg(V))时间内访问一个节点的所有邻居节点，其中deg(V)表示节点V的度数。但是查找两个节点之间是否有边的时间复杂度为O(deg(V))。

综上所述，通过邻接矩阵或邻接表存储结构可以方便地实现深度优先或广度优先的遍历算法，它们各有优缺点，根据具体需求选择合适的存储结构。

分别用邻接矩阵和邻接表实现图的深度优先遍历和广度优先遍历

邻接矩阵实现图的深度优先遍历：
1. 从起点开始，将起点标记为已访问
2. 从起点开始，遍历起点的所有未访问的邻结点
3. 对于遍历到的邻结点，重复步骤1和2，直到遍历完整张图

邻接矩阵实现图的广度优先遍历：
1. 从起点开始，将起点入队
2. 当队列不为空时，取出队头元素
3. 将队头元素标记为已访问
4. 将队头元素的所有未访问的邻结点入队
5. 重复步骤2-4直到遍历完整张图

邻接表实现图的深度优先遍历：
1. 从起点开始，将起点标记为已访问
2. 从起点开始，遍历起点的所有未访问的邻结点
3. 对于遍历到的邻结点，重复步骤1和2，直到遍历完整张图

邻接表实现图的广度优先遍历：
1. 从起点开始，将起点入队
2. 当队列不为空时，取出队头元素
3. 将队头元素标记为已访问
4. 将队头元素的所有未访问的邻结点入队
5. 重复步邻接矩阵实现图的深度优先遍历：
1. 从第一个顶点开始，标记该顶点已遍历
2. 遍历该顶点的所有邻接顶点，如果该邻接顶点未被遍历，则递归遍历
3. 遍历完所有邻接顶点后，返回上一层递归

邻接矩阵实现图的广度优先遍历：
1. 从第一个顶点开始，标记该顶点已遍历
2. 将该顶点的所有邻接顶点加入队列
3. 从队列中取出一个顶点，如果该顶点未被遍历，则标记该顶点已遍历，并将该顶点的所有邻接顶点加入队列
4. 重复步骤3直到队列为空

邻接表实现图的深度优先遍历：
1. 从第一个顶点开始，标记该顶点已遍历
2. 遍历该顶点的所有邻接顶点，如果该邻接顶点未被遍历，则递归遍历
3. 遍历完所有邻接顶点后，返回上一层递归

邻接表实现图的广度优先遍历：
1. 从第一个顶点开始，标记该顶点已遍历
2. 将该顶点的所有邻接对于邻接矩阵和邻接表实现图的深度优先遍历，都是首先从起点开始遍历，标记起点为已访问，然后遍历起点的所有未访问的邻结点，对于遍历到的邻结点，重复步骤1和2，直到遍历完整张图。对于邻接矩阵和邻接表实现图的广度优先遍历，都是首先从起点开始遍历，将起点入队，当队列不为空时，取出队头元素，标记为已访问，将队头元素的所有未访问的邻结点入队，重复步骤2-4直到遍历完整张图.