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