21.图遍历的演示 【问题描述】 很多涉及图上操作的算法都是以图的遍历操作为基础的。试写一个程序,演 示在连通的无向图上访问全部结点的操作。 【基本要求】 以邻接多重表为存储结构,实现连通无向图的深度优先和广度优先遍历。以 用户指定的结点为起点,分别输出每种遍历下的结点访问序列和相应生成树的边 集。

时间: 2024-02-19 16:03:39 浏览: 103
好的,以下是一个可能的实现方案: 1. 定义邻接多重表的数据结构,包括结点和边的数据结构。 ``` // 结点数据结构 struct Node { int data; // 结点编号 Edge *first_edge; // 指向第一条依附该结点的边 }; // 边数据结构 struct Edge { int weight; // 边的权重 int ivex, jvex; // 顶点ivex和jvex是该边的两个端点 Edge *ilink, *jlink; // 分别指向ivex和jvex的下一条边 }; ``` 2. 读取文件中的图数据,构建邻接多重表。 ``` // 读取文件,构建邻接多重表 void buildGraph(string fileName) { // 读取文件,构建邻接多重表 // ... } ``` 3. 实现深度优先遍历算法,并输出遍历序列和生成树的边集。 ``` // 深度优先遍历 void DFS(int v, bool visited[], vector<int>& order, vector<Edge*>& tree) { visited[v] = true; order.push_back(v); for (Edge* e = adjList[v].first_edge; e != nullptr; e = (e->ivex == v ? e->ilink : e->jlink)) { int w = (e->ivex == v ? e->jvex : e->ivex); if (!visited[w]) { tree.push_back(e); DFS(w, visited, order, tree); } } } // 遍历图并输出遍历序列和生成树的边集 void traverseGraph(int start) { bool visited[MAX_SIZE] = {false}; vector<int> order; vector<Edge*> tree; DFS(start, visited, order, tree); cout << "深度优先遍历序列:"; for (int v : order) { cout << v << " "; } cout << endl << "深度优先生成树边集:" << endl; for (Edge* e : tree) { cout << e->ivex << " " << e->jvex << endl; } } ``` 4. 实现广度优先遍历算法,并输出遍历序列和生成树的边集。 ``` // 广度优先遍历 void BFS(int v, bool visited[], vector<int>& order, vector<Edge*>& tree) { queue<int> q; visited[v] = true; q.push(v); while (!q.empty()) { int w = q.front(); q.pop(); order.push_back(w); for (Edge* e = adjList[w].first_edge; e != nullptr; e = (e->ivex == w ? e->ilink : e->jlink)) { int u = (e->ivex == w ? e->jvex : e->ivex); if (!visited[u]) { visited[u] = true; tree.push_back(e); q.push(u); } } } } // 遍历图并输出遍历序列和生成树的边集 void traverseGraph(int start) { bool visited[MAX_SIZE] = {false}; vector<int> order; vector<Edge*> tree; BFS(start, visited, order, tree); cout << "广度优先遍历序列:"; for (int v : order) { cout << v << " "; } cout << endl << "广度优先生成树边集:" << endl; for (Edge* e : tree) { cout << e->ivex << " " << e->jvex << endl; } } ``` 完整代码可能会比较长,这里只是列出了主要的实现思路。希望对您有所帮助。
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2. 系统设计 1.用到的抽象数据类型的定义 图的抽象数据类型定义: ADT Graph{ 数据对象V:V是具有相同特性的数据元素的集合,称为顶点集 数据关系R: R={VR} VR={<v,w>|v,w∈V且P(v,w),<v,w>表示从v到w的弧, 谓词P(v,w)定义了弧<v,w>的意义或信息} 基本操作P: CreatGraph(&G,V,VR) 初始条件:V是图的顶点集,VR是图中弧的集合 操作结果:按V和VR的定义构造图G DestroyGraph(&G) 初始条件:图G存在 操作结果:销毁图G InsertVex(&G,v) 初始条件:图G存在,v和图中顶点有相同特征 操作结果:在图G中增添新顶点v …… InsertArc(&G,v,w) 初始条件:图G存在,v和w是G中两个顶点 操作结果:在G中增添弧<v,w>,若G是无向的则还增添对称弧<w,v> …… DFSTraverse(G,Visit()) 初始条件:图G存在,Visit是顶点的应用函数 操作结果:对图进行深度优先遍历,在遍历过程中对每个顶点调用函数Visit一次且仅一次。一旦Visit()失败,则操作失败 BFSTraverse(G,Visit()) 初始条件:图G存在,Visit是顶点的应用函数 操作结果:对图进行广度优先遍历,在遍历过程中对每个顶点调用函数Visit一次且仅一次。一旦Visit()失败,则操作失败 }ADT Graph 栈的抽象数据类型定义: ADT Stack{ 数据对象:D={ai|ai∈ElemSet,i=1,2,…,n,n≥0} 数据关系:R1={<ai-1,ai>|ai-1,ai∈D,i=2,…,n} 约定an端为栈顶,ai端为栈底 基本操作: InitStack(&S) 操作结果:构造一个空栈S DestroyStack(&S) 初始条件:栈S已存在 操作结果:将S清为空栈 StackEmpty(S) 初始条件:栈S已存在 操作结果:若栈S为空栈,则返回TRUE,否则FALSE …… Push(&S,e) 初始条件:栈S已存在 操作结果:插入元素e为新的栈顶元素 Pop(&S,&e) 初始条件:栈S已存在且非空 操作结果:删除S的栈顶元素,并用e返回其值 StackTraverse(S,visit()) 初始条件:栈S已存在且非空 操作结果:从栈底到栈顶依次对S的每个数据元素调用函数visit(),一旦visit()失败,则操作失效 }ADT Stack 队列的抽象数据类型定义: ADT Queue{ 数据对象:D={ai|ai∈ElemSet,i=1,2,…,n,n≥0} 数据关系:Rl={<ai-1,ai>|ai-1,ai∈D,i=2,…,n} 约定其中ai端为队列头,an端为队列尾。 基本操作: InitQueue(&Q) 操作结果:构造一个空队列Q DestroyQueue(&Q) 初始条件:队列Q已存在 操作结果:队列Q被销毁,不再存在 QueueEmpty(Q) 初始条件:队列Q已存在 操作结果:若Q为空队列,则返回TRUE,否则FALSE …… EnQueue(&Q,e) 初始条件:队列Q已存在 操作结果:插入元素e为Q的新的队尾元素 DeQueue(&Q,&e) 初始条件:Q为非空队列 操作结果:删除Q的队头元素,并用e返回其值 }ADT Queue 2.主程序的流程: 调用CreateDN函数创建图的邻接表G; 调用PrintDN函数输出邻接表G; 调用DFSTraverse函数深度优先遍历图; 调用BFSTraverse函数广度优先遍历图

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