数据结构实验有关邻接矩阵和邻接表的实验总结

时间: 2023-07-21 14:07:54 浏览: 172
好的,我会为您总结有关邻接矩阵和邻接表的数据结构实验。 一、实验目的 本次实验主要目的是掌握图的邻接矩阵和邻接表两种存储方式,以及对图的深度优先搜索和广度优先搜索算法的理解和应用。 二、实验原理 1. 邻接矩阵 邻接矩阵是一种利用矩阵来表示图的方法。设有n个顶点,则用一个n×n的矩阵来表示。其中,若i和j之间有边,则A[i][j]=1;否则A[i][j]=0。 2. 邻接表 邻接表是一种链式存储方式,每个节点存储了与该节点相邻的节点信息。对于每个节点,用一个指针指向一个链表,链表中存储着与该节点相邻的节点。 3. 深度优先搜索 深度优先搜索是一种遍历图的算法,其主要思想是从一个顶点开始,尽可能深地搜索每个分支,直到无法继续为止,然后回溯到前一个节点,继续搜索其他分支。 4. 广度优先搜索 广度优先搜索是一种遍历图的算法,其主要思想是从一个顶点开始,先访问该顶点的所有邻接点,再依次访问这些邻接点的邻接点,直到所有顶点都被访问为止。 三、实验过程 1. 邻接矩阵实现 (1)定义一个结构体来存储图。 ```c #define MAX_VERTEX_NUM 20 //最大顶点数 typedef struct { int vexs[MAX_VERTEX_NUM]; //顶点表 int edges[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM]; //邻接矩阵 int n, e; //顶点数和边数 } MGraph; ``` (2)初始化图。 ```c void InitMGraph(MGraph* G) { int i, j; G->n = 0; G->e = 0; for (i = 0; i < MAX_VERTEX_NUM; i++) { for (j = 0; j < MAX_VERTEX_NUM; j++) { G->edges[i][j] = 0; } } } ``` (3)创建图。 ```c void CreateMGraph(MGraph* G) { int i, j, k, w; printf("请输入图的顶点数和边数:\n"); scanf_s("%d%d", &G->n, &G->e); printf("请输入图的顶点信息:\n"); for (i = 0; i < G->n; i++) { scanf_s("%d", &G->vexs[i]); } for (i = 0; i < G->n; i++) { for (j = 0; j < G->n; j++) { G->edges[i][j] = 0; } } for (k = 0; k < G->e; k++) { printf("请输入边(vi, vj)的下标i,下标j和权值w:\n"); scanf_s("%d%d%d", &i, &j, &w); G->edges[i][j] = w; G->edges[j][i] = w; } } ``` (4)深度优先搜索。 ```c void DFS(MGraph* G, int v, int* visited) { int i; visited[v] = 1; printf("%d ", G->vexs[v]); for (i = 0; i < G->n; i++) { if (G->edges[v][i] == 1 && visited[i] == 0) { DFS(G, i, visited); } } } ``` (5)广度优先搜索。 ```c void BFS(MGraph* G, int v, int* visited) { int i, j; int queue[MAX_VERTEX_NUM]; int front = 0, rear = 0; printf("%d ", G->vexs[v]); visited[v] = 1; queue[rear++] = v; while (front != rear) { i = queue[front++]; for (j = 0; j < G->n; j++) { if (G->edges[i][j] == 1 && visited[j] == 0) { printf("%d ", G->vexs[j]); visited[j] = 1; queue[rear++] = j; } } } } ``` 2. 邻接表实现 (1)定义一个结构体来存储图。 ```c #define MAX_VERTEX_NUM 20 //最大顶点数 typedef struct EdgeNode { int adjvex; //邻接点在顶点表中的下标 int weight; //边的权值 struct EdgeNode* next; //下一个邻接点指针 } EdgeNode; typedef struct VertexNode { int data; //顶点信息 EdgeNode* first; //第一个邻接点指针 } VertexNode; typedef struct { VertexNode vexs[MAX_VERTEX_NUM]; //顶点表 int n, e; //顶点数和边数 } AdjList; ``` (2)初始化图。 ```c void InitAdjList(AdjList* G) { int i; G->n = 0; G->e = 0; for (i = 0; i < MAX_VERTEX_NUM; i++) { G->vexs[i].first = NULL; } } ``` (3)创建图。 ```c void CreateAdjList(AdjList* G) { int i, j, k, w; EdgeNode* e; printf("请输入图的顶点数和边数:\n"); scanf_s("%d%d", &G->n, &G->e); printf("请输入图的顶点信息:\n"); for (i = 0; i < G->n; i++) { scanf_s("%d", &G->vexs[i].data); G->vexs[i].first = NULL; } for (k = 0; k < G->e; k++) { printf("请输入边(vi, vj)的下标i,下标j和权值w:\n"); scanf_s("%d%d%d", &i, &j, &w); e = (EdgeNode*)malloc(sizeof(EdgeNode)); e->adjvex = j; e->weight = w; e->next = G->vexs[i].first; G->vexs[i].first = e; e = (EdgeNode*)malloc(sizeof(EdgeNode)); e->adjvex = i; e->weight = w; e->next = G->vexs[j].first; G->vexs[j].first = e; } } ``` (4)深度优先搜索。 ```c void DFS(AdjList* G, int i, int* visited) { EdgeNode* e; visited[i] = 1; printf("%d ", G->vexs[i].data); e = G->vexs[i].first; while (e) { if (visited[e->adjvex] == 0) { DFS(G, e->adjvex, visited); } e = e->next; } } ``` (5)广度优先搜索。 ```c void BFS(AdjList* G, int v, int* visited) { int i, j; int queue[MAX_VERTEX_NUM]; int front = 0, rear = 0; EdgeNode* e; printf("%d ", G->vexs[v].data); visited[v] = 1; queue[rear++] = v; while (front != rear) { i = queue[front++]; e = G->vexs[i].first; while (e) { j = e->adjvex; if (visited[j] == 0) { printf("%d ", G->vexs[j].data); visited[j] = 1; queue[rear++] = j; } e = e->next; } } } ``` 四、实验结论 通过本次实验,我们可以得出以下结论: 1. 邻接矩阵和邻接表都是常用的图的存储方式,各有优缺点。 2. 深度优先搜索和广度优先搜索是两种常用的遍历图的算法。 3. 邻接矩阵适用于稠密图,邻接表适用于稀疏图。 4. 深度优先搜索和广度优先搜索的时间复杂度都是O(n+e),其中n为顶点数,e为边数。 5. 深度优先搜索和广度优先搜索的主要区别在于遍历顺序的不同。深度优先搜索是尽可能深地搜索每个分支,而广度优先搜索是先访问该顶点的所有邻接点。
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