数据结构 图的广度优先遍历算法的实现代码生成

以下是广度优先遍历算法的实现代码：

void BFS(Graph G, int v) {
    Queue Q;
    int visited[MAXV] = {};

    InitQueue(&Q);
    EnQueue(&Q, v);
    visited[v] = 1;

    while (!IsEmpty(Q)) {
        int w = DeQueue(&Q);
        printf("%d ", w);

        for (int i = ; i < G->n; i++) {
            if (G->edges[w][i] == 1 && !visited[i]) {
                EnQueue(&Q, i);
                visited[i] = 1;
            }
        }
    }
}

希望能对您有所帮助。

相关问题

图的广度优先遍历生成pre数组Python

### 回答1：
广度优先遍历（BFS）是一种基于队列实现的图遍历算法，可以用来生成pre数组。以下是使用Python实现BFS遍历图并生成pre数组的示例代码：

from collections import deque

def bfs(graph, start):
    visited = [False] * len(graph)
    pre = [-1] * len(graph)
    queue = deque([start])
    visited[start] = True

    while queue:
        vertex = queue.popleft()
        for neighbor in graph[vertex]:
            if not visited[neighbor]:
                visited[neighbor] = True
                pre[neighbor] = vertex
                queue.append(neighbor)

    return pre

在上面的代码中，我们首先初始化了visited和pre数组，visited数组用于记录每个节点是否已经被遍历过，pre数组用于记录每个节点的前一个节点。然后创建一个队列，将起始节点加入队列中。接着进行BFS遍历，对于每个节点，遍历其所有邻居节点，如果该邻居节点尚未被访问，则将其标记为已访问，并将其加入到队列中。同时，在pre数组中记录该邻居节点的前一个节点。最后返回pre数组即可。

注意，上面的代码假设图是用邻接表表示的，graph是一个列表，其中graph[i]表示与节点i相邻的节点列表。如果图是用邻接矩阵表示的，则需要稍作修改，具体实现方法可以参考其他资料。

### 回答2：
广度优先遍历是一种用于图的搜索的算法，它通过逐层遍历图中的节点来实现。pre数组是一个用于记录节点之间前驱关系的数组。

在Python中生成图的广度优先遍历的pre数组可以使用队列来实现。首先，我们需要定义一个函数来进行遍历：

def BFS(graph, start):
    visited = []  # 记录已经访问过的节点
    queue = []  # 用于存放待访问的节点
    pre = [-1] * len(graph)  # pre数组，初始化为-1

    visited.append(start)  # 将起始节点加入visited列表
    queue.append(start)  # 将起始节点加入队列

    while queue:
        node = queue.pop(0)  # 弹出队列的第一个节点
        for neighbor in graph[node]:  # 遍历该节点的邻居节点
            if neighbor not in visited:  # 如果邻居节点未被访问过
                visited.append(neighbor)  # 将邻居节点加入visited列表
                pre[neighbor] = node  # 更新pre数组，存储节点之间的前驱关系
                queue.append(neighbor)  # 将邻居节点加入队列

    return pre

以上代码中，我们将起始节点加入visited列表和队列，然后开始循环遍历。在循环中，我们通过弹出队列的第一个节点来获取当前要遍历的节点，然后遍历该节点的邻居节点。如果邻居节点未曾被访问过，则将其加入visited列表，更新pre数组中邻居节点的前驱关系，并将邻居节点加入队列。最后，当队列为空时表示遍历完成，我们便可以返回pre数组。

综上所述，通过以上代码可以生成图的广度优先遍历的pre数组。

### 回答3：
图的广度优先遍历（BFS）是一种通过遍历图中节点的方式来搜索数据结构和算法的方法。在BFS过程中，我们首先访问起始节点，然后逐层地遍历相邻节点，直到所有节点都被访问过为止。

生成pre数组的目的是记录每个节点在遍历过程中的前一个节点，以便在需要时可以恢复路径。pre数组的大小应该与图中节点的数量相同。

下面是使用Python编写的通过BFS生成pre数组的代码：

from collections import deque

def BFS(graph, start):
    visited = set()  # 用于记录已经访问过的节点
    queue = deque()  # 用于进行广度优先搜索的队列
    pre = [-1] * len(graph)  # 初始化pre数组，-1代表未访问过

    visited.add(start)
    queue.append(start)

    while queue:
        node = queue.popleft()  # 取出队列中的第一个节点
        neighbors = graph[node]  # 获取当前节点的所有邻居节点

        for neighbor in neighbors:
            if neighbor not in visited:
                visited.add(neighbor)
                queue.append(neighbor)
                pre[neighbor] = node  # 记录节点的前一个节点

    return pre

# 示例数据，表示图的邻接表
graph = [[1, 2], [3], [4, 5], [], [], []]
start_node = 0

pre_array = BFS(graph, start_node)
print(pre_array)

在上述代码中，我们首先使用set类型的visited集合来记录已经访问过的节点。然后，借助deque类型的queue队列实现BFS算法。pre数组用于记录每个节点在遍历过程中的前一个节点，初始值都为-1。最后，在遍历过程中，将访问过的节点添加到visited集合中，并将其相邻节点加入queue队列中，并更新pre数组中相应节点的值。

最后，我们将生成的pre数组返回并打印出来。在示例代码中，graph表示一个具有6个节点的图的邻接表，start_node为起始节点的索引。运行代码后，可以看到生成的pre数组为[-1, 0, 0, 1, 2, 2]。

根据邻接表实现图G的的深度优先遍历生成树和广度优先遍历生成树。

好的，我会尽力回答您的问题。

首先，邻接表是一种表示图的数据结构，它由一个顶点数组和一个边链表数组组成。顶点数组中每个元素表示一个顶点，边链表数组中每个元素表示一个顶点的邻接表，即与该顶点相邻的所有边的集合。

深度优先遍历生成树（DFS Tree）是一种用于遍历无向图或有向图的算法。它从图中任意一点开始遍历，访问该点并标记为已访问，然后访问与该点相邻的未访问的点，重复此过程，直到无法再访问为止。在生成树的过程中，每个节点都只会被访问一次。

具体实现方式如下：

1. 选择图中任意一个未被访问的节点作为起点。
2. 将该节点标记为已访问。
3. 遍历该节点的所有邻居节点，如果邻居节点未被访问，则将邻居节点加入生成树中，并继续递归访问邻居节点的邻居节点。
4. 重复步骤3，直到所有节点都被访问。

广度优先遍历生成树（BFS Tree）是另一种用于遍历无向图或有向图的算法。它与深度优先遍历生成树不同的是，它先访问起点的所有邻居节点，然后再访问邻居节点的邻居节点，以此类推，直到所有节点都被访问。

具体实现方式如下：

1. 选择图中任意一个未被访问的节点作为起点。
2. 将该节点加入队列中，并标记为已访问。
3. 从队列中取出一个节点，并遍历该节点的所有邻居节点，如果邻居节点未被访问，则将邻居节点加入队列中，并标记为已访问，并将该节点和邻居节点之间的边加入生成树中。
4. 重复步骤3，直到队列为空。

以上就是根据邻接表实现图的深度优先遍历生成树和广度优先遍历生成树的具体实现方法。希望能对您有所帮助。