c++实现无向图的深度优先生成树

时间: 2023-06-04 16:07:38 浏览: 94
回答:可以使用深度优先搜索算法来实现无向图的深度优先生成树。具体实现过程包括选择一个起点,然后按照深度优先的原则依次遍历与该起点相邻的节点,并标记已经遍历过的节点,直到遍历完所有节点或无法继续遍历为止。在遍历的过程中,将访问到的节点依次加入生成树中,并连接它们的父节点和子节点,构成深度优先生成树。
相关问题

c++设计算法求无向图的深度优先生成树

以下是C++代码实现,假设无向图为G,顶点数为n,边数为m,使用邻接表存储: ```c++ #include <iostream> #include <vector> #include <stack> using namespace std; const int N = 100010; vector<int> G[N]; // 图的邻接表存储 bool visited[N]; // 标记顶点是否被访问过 int pre[N]; // 记录DFS生成树中每个顶点的前驱节点 void dfs(int u) { visited[u] = true; // 标记u为已访问 for (auto v : G[u]) { if (!visited[v]) { // 如果v未被访问过,则(u, v)是树边 pre[v] = u; // 记录v的前驱节点为u dfs(v); // 继续以v为起点进行深度优先遍历 } } } void dfs_tree(int n) { for (int i = 1; i <= n; i++) { visited[i] = false; // 初始化所有顶点为未访问过 pre[i] = -1; // 初始化所有顶点的前驱节点为-1 } for (int u = 1; u <= n; u++) { if (!visited[u]) { // 如果u未被访问过,则以u为起点进行深度优先遍历 dfs(u); } } } int main() { int n, m; cin >> n >> m; // 读入无向图 for (int i = 0; i < m; i++) { int u, v; cin >> u >> v; G[u].push_back(v); G[v].push_back(u); } dfs_tree(n); // 计算无向图的深度优先生成树 // 输出DFS生成树 cout << "DFS Tree:" << endl; for (int i = 1; i <= n; i++) { if (pre[i] != -1) { cout << pre[i] << " " << i << endl; } } return 0; } ``` 算法思路:从某个未被访问过的顶点 $u$ 开始进行深度优先遍历,每次遍历到一条未被访问过的边 $(u,v)$ 时,将 $(u,v)$ 加入到生成树中,并标记 $v$ 为已访问。在深度优先遍历的过程中,记录每个顶点的前驱节点,最终输出所有生成树边即可。

你可以给出无向图深度优先生成树的C++的算法吗?

当然可以,下面是无向图深度优先生成树的C++算法实现: ```C++ #include<iostream> #include<cstring> #include<vector> using namespace std; const int maxn=100; vector<int>G[maxn]; bool vis[maxn],is_tree=true; int cnt=0;//记录生成树中的边数 void dfs(int u,int p) { vis[u]=true; for(int i=0;i<G[u].size();i++) { int v=G[u][i]; if(!vis[v]) { cnt++;//记录生成树中的边数 dfs(v,u); } else if(v!=p)//如果v被访问了,并且v不是u的父节点,则说明出现了回溯边,不是一棵生成树 { is_tree=false; } } } int main() { int n,m; cin>>n>>m;//n为节点数,m为边数 for(int i=1;i<=m;i++) { int u,v; cin>>u>>v; G[u].push_back(v);//无向图,需要建立双向边 G[v].push_back(u); } memset(vis,false,sizeof(vis)); dfs(1,-1);//从节点1开始深度优先搜索 if(cnt!=n-1||!is_tree)//如果生成树中的边数不是n-1条,或者出现了回溯边,则不是一棵生成树 { cout<<"NO"<<endl; } else { cout<<"YES"<<endl; } return 0; } ``` 该算法的时间复杂度为O(n+m),其中n为节点数,m为边数。

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