数据结构图 广度深度优先搜索

时间: 2023-09-29 07:04:55 浏览: 100
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数据结构深度优先搜索

图的深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)是图的两种主要遍历算法。在数据结构图中,可以使用邻接矩阵或邻接表来存储图的结构。 深度优先搜索(DFS)是一种用于遍历或搜索图的算法。它从起始顶点开始,沿着一条路径走到底,然后回溯并探索其他路径。DFS使用栈来保存待访问的顶点,通过不断地将相邻的未访问顶点压入栈中,并在访问过后将其弹出,直到栈为空为止。 广度优先搜索(BFS)是一种用于遍历或搜索图的算法。它从起始顶点开始,逐层地访问其所有相邻的顶点,然后再访问这些相邻顶点的相邻顶点。BFS使用队列来保存待访问的顶点,通过不断地将相邻的未访问顶点加入队列,并在访问过后将其出队,直到队列为空为止。 以下是一个示例代码实现: ```python #define MaxVertexNum 100 typedef struct ArcNode{ struct ArcNode *next; int adjVertex; }ArcNode; typedef struct VNode{ ArcNode *next; elemtype data; }VNode, adjList = false; } Stack S; InitStack(S); int i, j; // 访问v,并将v压入栈中 visited[v = true; push(S, v); // 循环直到栈空 while(!IsEmpty(S)){ // 弹出栈顶元素 pop(S, i); // 访问i所有的邻接结点 for (j = FirstNeighbor(G, i); j >= 0; j = NextNeighbor(G, i, j)){ // 将j压入栈中 if (!visited[j]) { visited[j = true; push(S, j); } } } } void BFS(ALGraph G, int v){ // 初始化visited数组 for (int i = 0; i < MaxVertexNum; i++){ visited[i = false; } Queue Q; InitQueue(Q); int i, j; // 访问v,并将v加入队列中 visited[v = true; enqueue(Q, v); // 循环直到队列为空 while(!IsEmpty(Q)){ // 出队列 dequeue(Q, i); // 访问i所有的邻接结点 for (j = FirstNeighbor(G, i); j >= 0; j = NextNeighbor(G, i, j)){ // 将j加入队列中 if (!visited[j]) { visited[j = true; enqueue(Q, j); } } } } ``` 通过调用DFS函数可以进行图的深度优先搜索,调用BFS函数可以进行图的广度优先搜索。这样可以遍历或搜索整个数据结构图的顶点。
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