void BFS(AdjGraph *G,int v) { /********** Begin **********/ /********** End **********/ }

时间: 2023-11-24 07:08:39 浏览: 152
这是一个广度优先搜索算法的实现,用于在图中搜索从给定顶点v开始的最短路径。其中,AdjGraph是一个邻接表表示的图,v是起始顶点。具体实现如下: ``` void BFS(AdjGraph *G, int v) { int visited[G->n]; for (int i = 0; i < G->n; i++) { visited[i] = 0; } visited[v] = 1; queue<int> q; q.push(v); while (!q.empty()) { int u = q.front(); q.pop(); cout << u << " "; for (int i = 0; i < G->adj[u].size(); i++) { int w = G->adj[u][i]; if (!visited[w]) { visited[w] = 1; q.push(w); } } } } ``` 其中,visited数组用于记录每个顶点是否被访问过,queue用于存储待访问的顶点。算法的时间复杂度为O(V+E),其中V为顶点数,E为边数。
相关问题

void BFS(AdjGraph *G,int v) { /********** Begin **********/ /********** End **********/ }

这是一个BFS算法的函数,用于遍历图G中从顶点v开始的所有节点。具体实现如下: 1. 创建一个大小为N的数组m,用于记录每个节点是否被访问过,初始值都为0。 2. 将起始节点v标记为已访问,并将其加入队列qu中。 3. 当队列不为空时,取出队头元素,并将其所有未被访问的邻居节点加入队列qu中,并标记为已访问。 4. 重复步骤3,直到队列为空。 函数参数说明: 1. AdjGraph *G:图G的邻接表表示。 2. int v:遍历的起始节点。

#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

将输入数字修改为输入字母需要对代码进行一定的修改,因为字母无法直接转化为整数进行处理。以下是修改后的代码: ``` #include<iostream> #include<queue> #include<vector> #include<map> using namespace std; // 定义图的邻接表结构 struct edge { char dest; edge* next; }; struct vertex { edge* head; }; // 图类 class Graph { private: int V; // 顶点数 vertex* adj; // 邻接表 map<char, int> charToInt; // 将字母映射为数字 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(char src, char dest) { // 将字母映射为数字 int srcInt, destInt; if (charToInt.count(src) == 0) { srcInt = charToInt.size(); charToInt[src] = srcInt; } else { srcInt = charToInt[src]; } if (charToInt.count(dest) == 0) { destInt = charToInt.size(); charToInt[dest] = destInt; } else { destInt = charToInt[dest]; } edge* e = new edge; e->dest = destInt; e->next = adj[srcInt].head; adj[srcInt].head = e; } // 深度优先遍历 void DFS(int v, bool* visited) { visited[v] = true; // 将数字映射为字母输出 for (auto it = charToInt.begin(); it != charToInt.end(); ++it) { if (it->second == v) { cout << it->first << " "; break; } } 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(); // 将数字映射为字母输出 for (auto it = charToInt.begin(); it != charToInt.end(); ++it) { if (it->second == u) { cout << it->first << " "; break; } } 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; } ```
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用c++完成步骤一.设计八数码格局的隐式存储的节点结构: 将表示棋局的状态用如下向量表示: A=(X0,X1 ,X2 ,X3 ,X4 ,X5 , X6 , X7 ,X8) 约束条件: XiÎ{0,1 ,2,3,4,5,6,7,8} Xi¹Xj,当i¹j时。 初始状态: S0 =(0,1,3,2,4,8,7,6,5) 目标状态: Sg =(0,1,2,3,4,5,6,7,8) 步骤二. 采用广度优先、深度优先搜索算法实现搜索。 步骤三. 设计启发函数,启发函数可参考如下定义方法: (1)启发函数h(n)定义为:h(n)=w(n) 其中,w(n)代表n的格局域目标节点格局相比,位置不符的将牌数目。 (2)估计函数f(n)定义为:f(n)=d(n)+w(n) 其中,d(n)表示节点深度,w(n)意义与前同。 (3)对w(n)进一步改进:令h(n)=P(n) 其中,p(n)是n格局中每个将牌离家(在sg中的位置)的最短距离。 (4)另一种改进:h(n)=p(n)+3s(n) 其中, s(n)是这样计算的:沿着周围哪些非中心方格上依顺时针方向检查n格局上的每一个将牌,如果其后紧跟着的将牌正好是目标格局中该将牌的后续者,则该将牌得0分,否则得2分;在正中方格上有将牌得1分,否则得0分 步骤四.选择并设计搜索算法。 (1)使用全局择优的树式搜索算法,即启发式的宽度优先搜索算法,但要考虑去掉已生成的格局。 (2)使用局部择优的树式搜索算法,即启发式的深度优先搜索算法,但要考虑去掉已生成的格局。 (3)使用A算法或A*算法,即图的启发式搜索算法,比上述两个算法略有难度。 步骤五 设计输出 动态演示格局的变化情况,即数码的移动情况。 步骤六 编写代码,调试程序。

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