函数运行顺序为：main()->visited()->DFS()->visited()->BFS()，请给我程序流程图

时间: 2024-02-21 09:58:16 浏览: 79
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图的DFS和BFS遍历

好的，这是程序流程图： ``` +----------+ | main | +----+-----+ | | 1. 调用 visited 函数 | +----v-----+ | visited | +----+-----+ | | 2. 调用 DFS 函数 | +----v-----+ | DFS | +----+-----+ | | 3. 调用 visited 函数 | +----v-----+ | visited | +----+-----+ | | 4. 调用 BFS 函数 | +----v-----+ | BFS | +----+-----+ ``` 其中，箭头表示函数的调用关系，从上往下的顺序表示程序的执行顺序。
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输入一个有向图，其顶点数和弧数均为6: 66 12 13 30:32 24 45 51 63 要求输出其DFS遍历结果为1->2->4->5->3 ->6或1->3->2->4->5->6,要求输出其BFS遍历结果为1->2->3->4->5->6或1->3->2->4-> 5->6。 注意:DFS和BFS遍历算法都应支持非强连通的有向图。用C语言实现

下面是一个基于邻接矩阵的实现，包括DFS和BFS遍历算法： c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define MAX_VERTICES 6 typedef struct { int matrix[MAX_VERTICES][MAX_VERTICES]; // 邻接矩阵 int ...

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define MAX_VERTEX_NUM 100 // 最大顶点数 #define FALSE 0 #define TRUE 1 // 邻接表结构体 typedef struct ArcNode{ int adjvex; struct ArcNode *nextarc; }ArcNode; typedef struct VNode{ int data; ArcNode *firstarc; }VNode, AdjList[MAX_VERTEX_NUM]; typedef struct{ AdjList vertices; int vexnum, arcnum; // 顶点数和边数 }ALGraph; // 初始化邻接表 void InitALGraph(ALGraph *G) { int i; G->vexnum = G->arcnum = 0; for(i = 0; i < MAX_VERTEX_NUM; i++){ G->vertices[i].firstarc = NULL; } } // 添加顶点 void AddVertex(ALGraph *G, int v) { if(G->vexnum == MAX_VERTEX_NUM){ printf("Error: Vertex number exceeds maximum.\n"); return; } G->vertices[G->vexnum].data = v; G->vexnum++; } // 添加边 void AddArc(ALGraph *G, int v1, int v2) { if(G->arcnum >= MAX_VERTEX_NUM * (MAX_VERTEX_NUM - 1) / 2){ printf("Error: Arc number exceeds maximum.\n"); return; } ArcNode *p = (ArcNode *)malloc(sizeof(ArcNode)); p->adjvex = v2; p->nextarc = G->vertices[v1].firstarc; G->vertices[v1].firstarc = p; G->arcnum++; } // DFS遍历 void DFS(ALGraph *G, int v, int *visited) { printf("%d ", G->vertices[v].data); visited[v] = TRUE; ArcNode *p = G->vertices[v].firstarc; while(p != NULL){ int w = p->adjvex; if(!visited[w]){ DFS(G, w, visited); } p = p->nextarc; } } // BFS遍历 void BFS(ALGraph *G, int v, int *visited) { int queue[MAX_VERTEX_NUM]; int front = -1, rear = -1; printf("%d ", G->vertices[v].data); visited[v] = TRUE; queue[++rear] = v; while(front != rear){ int w = queue[++front]; ArcNode *p = G->vertices[w].firstarc; while(p != NULL){ int u = p->adjvex; if(!visited[u]){ printf("%d ", G->vertices[u].data); visited[u] = TRUE; queue[++rear] = u; } p = p->nextarc; } } } int main() { ALGraph G; InitALGraph(&G); // 添加顶点 AddVertex(&G, 1); AddVertex(&G, 2); AddVertex(&G, 3); AddVertex(&G, 4); AddVertex(&G, 5); // 添加边 AddArc(&G, 0, 1); AddArc(&G, 0, 2); AddArc(&G, 1, 3); AddArc(&G, 1, 4); AddArc(&G, 2, 4); // 输出深度优先序列 int visited[MAX_VERTEX_NUM] = {FALSE}; printf("DFS: "); DFS(&G, 0, visited); printf("\n"); // 输出广度优先序列 int visited2[MAX_VERTEX_NUM] = {FALSE}; printf("BFS: "); BFS(&G, 0, visited2); printf("\n"); return 0; } 修改代码，使其能输出图的可视化输出图

void DFS(ALGraph *G, int v, int *visited) { printf("%d ", G->vertices[v].data); visited[v] = TRUE; ArcNode *p = G->vertices[v].firstarc; while(p != NULL){ int w = p->adjvex; if(!visited[w]){ ...

优化这段代码int BFS(ALGraph G, int startVertex) { int visited[MVNum] = {0}; // 初始化为0 visited[startVertex] = 1; printf("广度优先搜索遍历结果："); printf("%c", G.vertices[startVertex].data); Queue queue; initQueue(&queue); enqueue(&queue, startVertex); while (!isEmpty(queue)) { int vertex = dequeue(&queue); for (ArcNode* p = G.vertices[vertex].finstarc; p != NULL; p = p->nextarc) { if (!visited[p->adjvex]) { visited[p->adjvex] = 1; printf("%c", G.vertices[p->adjvex].data); enqueue(&queue, p->adjvex); } } } } void DFS(ALGraph G, int v, int* visited) { visited[v] = 1; printf("%c", G.vertices[v].data); for (ArcNode* p = G.vertices[v].finstarc; p != NULL; p = p->nextarc) { if (!visited[p->adjvex]) { DFS(G, p->adjvex, visited); } } } void DFSTraverse(ALGraph G) { int visited[MVNum] = { 0 }; // 初始化为0 printf("深度优先遍历结果："); for (int i = 0; i < G.vexnum; i++) { if (!visited[i]) { DFS(G, i, visited); } } } int main() { int v; ALGraph G; CreateGraph(&G); ShowGraph(G); printf("请输入开始节点中所在的位置："); scanf("%d", &v); DFSTraverse(G, v); BFSTraverse(G, v); return 0; }

好的，下面是对代码的优化： c int BFS(ALGraph G, int ...3. 在 main 函数中先调用 DFSTraverse 函数，再调用 BFS 函数，以便程序输出结果的顺序更加合理。 4. 修改了一些变量名和注释，以便代码更加易读。

#include<iostream> #include<queue> #include<vector> using namespace std; // 定义图的邻接表结构 struct edge { int dest; edge* next; }; struct vertex { edge* head; }; // 图类 class Graph { private: int V; // 顶点数 vertex* adj; // 邻接表 public: Graph(int V) { this->V = V; adj = new vertex[V]; for (int i = 0; i < V; ++i) { adj[i].head = nullptr; } } // 添加边 void addEdge(int src, int dest) { edge* e = new edge; e->dest = dest; e->next = adj[src].head; adj[src].head = e; } // 深度优先遍历 void DFS(int v, bool* visited) { visited[v] = true; cout << v << " "; edge* e = adj[v].head; while (e != nullptr) { if (!visited[e->dest]) { DFS(e->dest, visited); } e = e->next; } } // 广度优先遍历 void BFS(int v, bool* visited) { queue<int> q; visited[v] = true; q.push(v); while (!q.empty()) { int u = q.front(); q.pop(); cout << u << " "; edge* e = adj[u].head; while (e != nullptr) { if (!visited[e->dest]) { visited[e->dest] = true; q.push(e->dest); } e = e->next; } } } }; int main() { int V, E; cout << "请输入顶点数和边数：" << endl; cin >> V >> E; Graph g(V); cout << "请输入每条边的起点和终点：" << endl; for (int i = 0; i < E; ++i) { int src, dest; cin >> src >> dest; g.addEdge(src, dest); } // 深度优先遍历 cout << "深度优先遍历结果为：" << endl; bool* visited = new bool[V]; for (int i = 0; i < V; ++i) { visited[i] = false; } for (int i = 0; i < V; ++i) { if (!visited[i]) { g.DFS(i, visited); } } cout << endl; // 广度优先遍历 cout << "广度优先遍历结果为：" << endl; for (int i = 0; i < V; ++i) { visited[i] = false; } for (int i = 0; i < V; ++i) { if (!visited[i]) { g.BFS(i, visited); } } cout << endl; return 0; }这段代码从输入数字修改为输入为字母

DFS(e->dest, visited); } e = e->next; } } // 广度优先遍历 void BFS(int v, bool* visited) { queue<int> q; visited[v] = true; q.push(v); while (!q.empty()) { int u = q.front(); q.pop(); /...

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define MAX_VERTICES 50 typedef struct Graph { int num_vertices; int adj_matrix[MAX_VERTICES][MAX_VERTICES]; } Graph; void dfs(Graph *graph, int vertex, int visited[]) { visited[vertex] = 1; printf("%d ", vertex); for (int i = 0; i < graph->num_vertices; i++) { if (graph->adj_matrix[vertex][i] == 1 && visited[i] == 0) { dfs(graph, i, visited); } } } void bfs(Graph *graph, int vertex, int visited[]) { int queue[MAX_VERTICES]; int front = -1; int rear = -1; visited[vertex] = 1; queue[++rear] = vertex; while (front != rear) { vertex = queue[++front]; printf("%d ", vertex); for (int i = 0; i < graph->num_vertices; i++) { if (graph->adj_matrix[vertex][i] == 1 && visited[i] == 0) { visited[i] = 1; queue[++rear] = i; } } } } int main() { Graph *graph = (Graph*) malloc(sizeof(Graph)); graph->num_vertices = 6; int adj_matrix[6][6] = { {0, 1, 1, 0, 0, 0}, {1, 0, 0, 1, 1, 0}, {1, 0, 0, 0, 0, 1}, {0, 1, 0, 0, 0, 0}, {0, 1, 0, 0, 0, 1}, {0, 0, 1, 0, 1, 0} }; for (int i = 0; i < graph->num_vertices; i++) { for (int j = 0; j < graph->num_vertices; j++) { graph->adj_matrix[i][j] = adj_matrix[i][j]; } } int visited[MAX_VERTICES] = {0}; printf("DFS: "); dfs(graph, 0, visited); printf("\n"); for (int i = 0; i < graph->num_vertices; i++) { visited[i] = 0; } printf("BFS: "); bfs(graph, 0, visited); printf("\n"); free(graph); return 0; }解释这些代码

接着，分别调用了dfs和bfs函数，传入图、起始节点和visited数组，进行遍历，并打印出遍历结果。最后，使用free函数释放了Graph结构体的内存。 总体来说，这段代码是一个简单而实用的图的遍历算法实现，可以用于求解...

优化这段代码#include<stdio.h> #include<stdlib.h> #define Maxsize 10 int visited[Maxsize]={0}; typedef char DataType; typedef struct { DataType vertex[Maxsize]; int edge[Maxsize][Maxsize]; int vertexNum,edgeNum; }MGraph; 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++) { G->vertex[i]=a[i]; } for(i=0;i<G->vertexNum;i++) { for(j=0;j<G->vertexNum;j++) { G->edge[i][j]=0; } } printf("输入边的位置："); for(k=0;k<=G->edgeNum;k++) { scanf("%d%d",&i,&j); getchar(); G->edge[i][j]=1; G->edge[j][i]=1; } } void DFSTraverse(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) DFSTraverse(G,j); } } void BFSTraverse(MGraph*G,int v) { printf("%c",G->vertex[v]); visited[v]=1; for(int j=0;j<=G->vertexNum;j++) { if(G->edge[j][v]==1&&visited[v]==0) DFSTraverse(G,j); } } void BFSTraverseclear(MGraph*G) { int i; for(i=1; i<G->vertexNum; i++) { visited[i]=0; } } int main() { MGraph MG; int i,t,h; printf("输入顶点数"); scanf("%d",&t); printf("输入边数"); scanf("%d",&h); char ch[t]; printf("输入顶点值"); for(i=0;i<t;i++) { scanf("%c",&ch[i]); } CreatGraph(&MG,ch,t,h); for(i=0;i<t;i++) visited[i]=0; printf("深度遍历"); DFSTraverse(&MG,0); printf("\n广度遍历"); BFSTraverseclear(&MG); BFSTraverse(&MG,0); return 0; }

首先，可以将一些重复的代码进行封装，例如将深度优先遍历和广度优先遍历中的 visited 数组清零的操作封装成一个函数。同时，在输入边的位置时，可以使用循环而非递归，避免重复代码。 下面是优化后的代码： c ...

} edge* e = adj[u].head; while (e != nullptr) { if (!visited[e->dest]) { visited[e->dest] = true; q.push(e->dest); } e = e->next; } } } }; int main() { int V, E; cout << "请输入顶点数和边数：" << endl; cin >> V >> E; Graph g(V); cout << "请输入每条边的起点和终点：" << endl; for (int i = 0; i < E; ++i) { char src, dest; cin >> src >> dest; g.addEdge(src, dest); } // 深度优先遍历 cout << "深度优先遍历结果为：" << endl; bool* visited = new bool[V]; for (int i = 0; i < V; ++i) { visited[i] = false; } for (int i = 0; i < V; ++i) { if (!visited[i]) { g.DFS(i, visited); } } cout << endl; // 广度优先遍历 cout << "广度优先遍历结果为：" << endl; for (int i = 0; i < V; ++i) { visited[i] = false; } for (int i = 0; i < V; ++i) { if (!visited[i]) { g.BFS(i, visited); } } cout << endl; return 0; }请详细讲解一下这段代码

深度优先遍历函数 DFS 和广度优先遍历函数 BFS 都是从指定节点开始遍历整个图，其中利用了一个 visited 数组来记录每个节点是否被访问过。 在 DFS 函数中，从当前节点开始遍历它的邻居节点，如果邻居节点未被访问过...
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（1）创建图和实现图的深度优先遍历和广度优先遍历 a.所输入的数据要为整形数据 b.输出的形式为：每按一次回车，遍历一个结点。 c.实现对无向图的两种遍历：深度优先遍历和广度优先遍历。 程序流程： main()visited()DFS()visited()BFS()

在深度优先遍历中，我们先访问当前结点，然后对于每个未访问的相邻结点，递归调用 DFS 函数进行遍历。在广度优先遍历中，我们使用一个队列来记录待访问的结点，从起始结点开始，先访问当前结点，然后将其相邻的未...

#include <iostream> #include <vector> #include <queue> using namespace std; // 定义图的边结构体 struct Edge { int to; // 边的终点 int weight; // 边的权重 Edge(int t, int w): to(t), weight(w) {} }; // 定义图的邻接表结构体 struct Graph { int n; // 节点数 vector<vector<Edge>> adj; // 邻接表 Graph(int n): n(n), adj(n) {} // 添加一条边 void addEdge(int from, int to, int weight) { adj[from].push_back(Edge(to, weight)); } // 深度优先遍历 void dfs(int cur, vector<bool>& visited) { visited[cur] = true; cout << cur << " "; for (auto e : adj[cur]) { if (!visited[e.to]) { dfs(e.to, visited); } } } // 广度优先遍历 void bfs(int cur, vector<bool>& visited) { queue<int> q; q.push(cur); visited[cur] = true; while (!q.empty()) { int u = q.front(); q.pop(); cout << u << " "; for (auto e : adj[u]) { if (!visited[e.to]) { visited[e.to] = true; q.push(e.to); } } } } }; int main() { int n, m; cin >> n >> m; Graph g(n); for (int i = 0; i < m; i++) { int u, v, w; cin >> u >> v >> w; g.addEdge(u, v, w); g.addEdge(v, u, w); // 无向图需要添加反向边 } // 深度优先遍历 cout << "DFS: "; vector<bool> visited(n, false); g.dfs(0, visited); cout << endl; // 广度优先遍历 cout << "BFS: "; visited.assign(n, false); g.bfs(0, visited); cout << endl; return 0; }运行后如何输出图的遍历

运行上述代码后，会首先输入图的节点数和边数，然后输入每条边的起点、终点和权重。程序会构建出这个图，并对其进行深度优先遍历和广度优先遍历，输出遍历的结果。 例如，如果输入以下内容： 5 6 0 1 2 0 2 3 ...

掌握图的两种存储结构及创建方法； 掌握图的深度优先遍历和广度优先遍历算法及其实现； 二、实验内容： 1、 所输入的数据要为整形数据 2、 输出的形式为：每按一次回车，遍历一个结点 3、 能创建最大结点树为30的任意图，实现对无向图的两种遍历 程序流程： main()àclrscr()àvisited()àDFS()àvisited()àBFS()用代码表示

下面是一个简单的 C++ 实现，实现了深度优先遍历和广度优先遍历，可以创建最大节点数为30的无向图： cpp #include <iostream> #include <queue> using namespace std; #define MAX_NODES 30 // 邻接矩阵存储图...

#include <iostream>#include <queue>using namespace std;#define MAX_NODES 30// 邻接矩阵存储图int graph[MAX_NODES][MAX_NODES];int visited[MAX_NODES];int n; // 节点数// 深度优先遍历void DFS(int node) { cout << node << " "; visited[node] = 1; for (int i = 0; i < n; i++) { if (graph[node][i] && !visited[i]) { DFS(i); } }}// 广度优先遍历void BFS(int node) { visited[node] = 1; queue<int> q; q.push(node); while (!q.empty()) { int cur = q.front(); q.pop(); cout << cur << " "; for (int i = 0; i < n; i++) { if (graph[cur][i] && !visited[i]) { visited[i] = 1; q.push(i); } } }}int main() { cout << "请输入节点数（不超过 " << MAX_NODES << "）："; cin >> n; cout << "请输入 " << n << " 行 " << n << " 列的邻接矩阵：" << endl; for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { cin >> graph[i][j]; } } cout << "深度优先遍历结果：" << endl; memset(visited, 0, sizeof(visited)); DFS(0); cout << endl; cout << "广度优先遍历结果：" << endl; memset(visited, 0, sizeof(visited)); BFS(0); cout << endl; return 0;}

程序首先要求用户输入节点数和邻接矩阵，然后分别调用DFS和BFS函数进行遍历。 其中，DFS函数使用递归实现，从当前节点出发，遍历与其相邻的未访问过的节点，直到所有节点都被访问过。 BFS函数则使用队列实现，从...

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void DFS(ALGraph G, int v, int *visited) { visited[v] = 1; printf("%c ", G.vertices[v].data); ArcNode *arc = G.vertices[v].firstarc; while (arc != NULL) { int w = arc->adjvex; if (visited[w] == ...

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资源摘要信息:"该项目标题为'bachelor-thesis-stat-tool'，是一个涉及统计工具开发的项目，使用Vue框架进行开发。从描述中我们可以得知，该项目具备完整的前端开发工作流程，包括项目设置、编译热重装、生产编译最小化以及代码质量检查等环节。具体的知识点包括： 1. Vue框架：Vue是一个流行的JavaScript框架，用于构建用户界面和单页应用程序。它采用数据驱动的视图层，并能够以组件的形式构建复杂界面。Vue的核心库只关注视图层，易于上手，并且可以通过Vue生态系统中的其他库和工具来扩展应用。 2. yarn包管理器：yarn是一个JavaScript包管理工具，类似于npm。它能够下载并安装项目依赖，运行项目的脚本命令。yarn的特色在于它通过一个锁文件（yarn.lock）来管理依赖版本，确保项目中所有人的依赖版本一致，提高项目的可预测性和稳定性。 3. 项目设置与开发流程： - yarn install：这是一个yarn命令，用于安装项目的所有依赖，这些依赖定义在package.json文件中。执行这个命令后，yarn会自动下载并安装项目所需的所有包，以确保项目环境配置正确。 - yarn serve：这个命令用于启动一个开发服务器，使得开发者可以在本地环境中编译并实时重载应用程序。在开发模式下，这个命令通常包括热重载（hot-reload）功能，意味着当源代码发生变化时，页面会自动刷新以反映最新的改动，这极大地提高了开发效率。 4. 生产编译与代码最小化： - yarn build：这个命令用于构建生产环境所需的代码。它通常包括一系列的优化措施，比如代码分割、压缩和打包，目的是减少应用程序的体积和加载时间，提高应用的运行效率。 5. 代码质量检查与格式化： - yarn lint：这个命令用于运行项目中的lint工具，它是用来检查源代码中可能存在的语法错误、编码风格问题、代码重复以及代码复杂度等问题。通过配置适当的lint规则，可以统一项目中的代码风格，提高代码的可读性和可维护性。 6. 自定义配置： - 描述中提到'请参阅'，虽然没有具体信息，但通常意味着项目中会有自定义的配置文件或文档，供开发者参考，如ESLint配置文件（.eslintrc.json）、webpack配置文件等。这些文件中定义了项目的个性化设置，包括开发服务器设置、代码转译规则、插件配置等。 综上所述，这个项目集成了前端开发的常用工具和流程，展示了如何使用Vue框架结合yarn包管理器和多种开发工具来构建一个高效的项目。开发者需要熟悉这些工具和流程，才能有效地开发和维护项目。"
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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74LS181逻辑电路设计：原理图到实际应用的速成课

参考资源链接：[4位运算功能验证：74LS181 ALU与逻辑运算实验详解](https://wenku.csdn.net/doc/2dn8i4v6g4?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. 74LS181逻辑电路概述 ## 1.1 74LS181的定义与重要性 74LS181是一款广泛应用于数字逻辑设计的4位算术逻辑单元(ALU)，它提供了一系列算术和逻辑运算功能，使得复杂的计算任务得以简化实现。该器件由16个引脚组成，是早期数字系统设计的核心组件之一。 ## 1.2 74LS181的应用背景 74LS181出现在计算机和数字电路设计的黄金时期，它支持多种二进制运
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在集成电路测试中，如何根据JEDEC标准正确应用K因子校准方法来测量热阻？

对于从事半导体器件测试的工程师来说，掌握基于JEDEC标准的热阻测量方法是至关重要的。在这些方法中，K因子校准是确保热阻测量精度的关键步骤。为了帮助你深入理解并正确应用K因子校准方法，我们建议参考《JEDEC JESD51-1：集成电路热特性与电学测试》。这份文档详细介绍了如何进行K因子校准以及相关的测试流程。 参考资源链接：[JEDEC JESD51-1：集成电路热特性与电学测试](https://wenku.csdn.net/doc/3rddttq31q?spm=1055.2569.3001.10343) K因子校准方法涉及以下几个关键步骤：