C++创建图采用深度优先遍历算法和广度优先遍历算法进行遍历

是的，C++可以使用深度优先遍历算法和广度优先遍历算法来遍历图。深度优先遍历（DFS）使用栈来实现，从起点开始，访问它的一个相邻节点，然后再访问这个相邻节点的相邻节点，以此类推，直到无法访问为止，然后返回到上一个节点，继续访问它的其他相邻节点。广度优先遍历（BFS）使用队列来实现，从起点开始，访问它的所有相邻节点，然后访问这些相邻节点的相邻节点，以此类推，直到访问到终点为止。在实现时，可以使用邻接矩阵或邻接表来表示图的结构。

相关问题

C++实现图的深度优先遍历算法，广度优先遍历算法，其中邻接表的创建相当于创建多个单链表

好的，我可以回答您的问题。首先，邻接表是一种表示图的数据结构，可以用来存储图中每个节点的邻居节点。邻接表由一个数组和若干个单链表组成，数组中的每个元素代表一个节点，每个节点对应的单链表中存储了该节点的所有邻居节点。

下面分别介绍图的深度优先遍历算法和广度优先遍历算法的C++实现。

**深度优先遍历算法**

深度优先遍历算法（Depth First Search，简称DFS）是一种递归的搜索算法，其基本思想是从图的某个顶点开始，沿着一条路走到底，直到不能走为止，然后回溯到前一个节点，继续走下一条路，直到遍历完整个图为止。

下面是邻接表表示的无向图的深度优先遍历算法的C++实现：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <stack>
using namespace std;

const int MAXN = 100; // 最大节点数
vector<int> adj[MAXN]; // 邻接表

void dfs(int u, bool vis[]) {
    vis[u] = true; // 标记节点已经被访问过
    cout << u << " "; // 输出节点编号
    for (int i = 0; i < adj[u].size(); i++) {
        int v = adj[u][i]; // 获取邻居节点
        if (!vis[v]) { // 如果邻居节点没有被访问过
            dfs(v, vis); // 继续深度优先遍历
        }
    }
}

void dfsTraversal(int numNodes) {
    bool vis[MAXN] = {false}; // 初始化所有节点为未访问过
    for (int i = 0; i < numNodes; i++) {
        if (!vis[i]) { // 如果该节点没有被访问过
            dfs(i, vis); // 从该节点开始深度优先遍历
        }
    }
}

int main() {
    int numNodes = 6; // 节点数
    adj[0].push_back(1);
    adj[0].push_back(2);
    adj[1].push_back(0);
    adj[1].push_back(2);
    adj[1].push_back(3);
    adj[1].push_back(4);
    adj[2].push_back(0);
    adj[2].push_back(1);
    adj[2].push_back(3);
    adj[3].push_back(1);
    adj[3].push_back(2);
    adj[3].push_back(4);
    adj[3].push_back(5);
    adj[4].push_back(1);
    adj[4].push_back(3);
    adj[4].push_back(5);
    adj[5].push_back(3);
    adj[5].push_back(4);
    dfsTraversal(numNodes);
    return 0;
}

**广度优先遍历算法**

广度优先遍历算法（Breadth First Search，简称BFS）是一种基于队列的搜索算法，其基本思想是从图的某个顶点开始，依次访问其邻居节点，然后将邻居节点加入队列，直到队列为空为止，遍历过的节点会被标记为已访问。

下面是邻接表表示的无向图的广度优先遍历算法的C++实现：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
using namespace std;

const int MAXN = 100; // 最大节点数
vector<int> adj[MAXN]; // 邻接表

void bfsTraversal(int numNodes) {
    bool vis[MAXN] = {false}; // 初始化所有节点为未访问过
    queue<int> q; // 定义一个队列存储待访问节点
    for (int i = 0; i < numNodes; i++) {
        if (!vis[i]) { // 如果该节点没有被访问过
            vis[i] = true; // 标记节点已经被访问过
            cout << i << " "; // 输出节点编号
            q.push(i); // 将节点加入队列
            while (!q.empty()) { // 队列不为空
                int u = q.front(); // 取出队首节点
                q.pop(); // 弹出队首节点
                for (int j = 0; j < adj[u].size(); j++) { // 遍历邻居节点
                    int v = adj[u][j]; // 获取邻居节点
                    if (!vis[v]) { // 如果邻居节点没有被访问过
                        vis[v] = true; // 标记节点已经被访问过
                        cout << v << " "; // 输出节点编号
                        q.push(v); // 将节点加入队列
                    }
                }
            }
        }
    }
}

int main() {
    int numNodes = 6; // 节点数
    adj[0].push_back(1);
    adj[0].push_back(2);
    adj[1].push_back(0);
    adj[1].push_back(2);
    adj[1].push_back(3);
    adj[1].push_back(4);
    adj[2].push_back(0);
    adj[2].push_back(1);
    adj[2].push_back(3);
    adj[3].push_back(1);
    adj[3].push_back(2);
    adj[3].push_back(4);
    adj[3].push_back(5);
    adj[4].push_back(1);
    adj[4].push_back(3);
    adj[4].push_back(5);
    adj[5].push_back(3);
    adj[5].push_back(4);
    bfsTraversal(numNodes);
    return 0;
}

以上就是图的深度优先遍历算法和广度优先遍历算法的C++实现。其中邻接表的创建就是创建多个单链表，每个单链表表示一个节点的邻居节点。

基于C++实现图的深度优先遍历算法，广度优先遍历算法，其中邻接表的创建相当于创建多个单链表

好的，我可以回答你的问题。

首先，邻接表是一种存储图的数据结构，它由多个单链表组合而成，每个单链表表示一个顶点的邻接点集合。

图的深度优先遍历算法（DFS）基于递归实现，具体步骤如下：

1. 首先访问起始点，并将其标记为已访问。
2. 遍历起始点的邻接点，对于未访问的邻接点，递归调用 DFS 函数。
3. 重复步骤 2，直到所有可达点都被访问过。

C++代码实现如下：

#include <iostream>
#include <vector>

using namespace std;

const int MAXN = 100;

vector<int> adj[MAXN];  // 邻接表

bool vis[MAXN];  // 标记数组，标记每个顶点是否被访问过

// DFS 函数
void dfs(int u) {
    vis[u] = true;  // 标记为已访问
    cout << u << " ";  // 输出当前访问的顶点
    for (int v : adj[u]) {
        if (!vis[v]) {  // 如果邻接点未被访问，则递归调用 DFS 函数
            dfs(v);
        }
    }
}

int main() {
    int n, m;
    cin >> n >> m;  // 输入顶点数和边数
    for (int i = 0; i < m; ++i) {
        int u, v;
        cin >> u >> v;  // 输入一条边的两个端点
        adj[u].push_back(v);  // 添加邻接点
        adj[v].push_back(u);
    }
    dfs(1);  // 从起始点 1 开始进行 DFS 遍历
    return 0;
}

图的广度优先遍历算法（BFS）基于队列实现，具体步骤如下：

1. 首先访问起始点，并将其加入队列。
2. 从队列中取出一个顶点，遍历它的邻接点，并将未访问过的邻接点加入队列。对于已经访问过的顶点，不再加入队列。
3. 重复步骤 2，直到队列为空。

C++代码实现如下：

#include <iostream>
#include <queue>
#include <vector>

using namespace std;

const int MAXN = 100;

vector<int> adj[MAXN];  // 邻接表

bool vis[MAXN];  // 标记数组，标记每个顶点是否被访问过

// BFS 函数
void bfs(int s) {
    queue<int> q;  // 队列
    q.push(s);  // 将起始点加入队列
    vis[s] = true;  // 标记为已访问
    while (!q.empty()) {
        int u = q.front();
        q.pop();
        cout << u << " ";  // 输出当前访问的顶点
        for (int v : adj[u]) {
            if (!vis[v]) {  // 如果邻接点未被访问，则加入队列并标记为已访问
                vis[v] = true;
                q.push(v);
            }
        }
    }
}

int main() {
    int n, m;
    cin >> n >> m;  // 输入顶点数和边数
    for (int i = 0; i < m; ++i) {
        int u, v;
        cin >> u >> v;  // 输入一条边的两个端点
        adj[u].push_back(v);  // 添加邻接点
        adj[v].push_back(u);
    }
    bfs(1);  // 从起始点 1 开始进行 BFS 遍历
    return 0;
}