图的深度优先搜索非递归
时间: 2023-12-05 18:39:41 浏览: 44
图的深度优先搜索非递归可以通过使用栈来实现。具体步骤如下:
1. 初始化一个栈,并将起始顶点入栈。
2. 当栈不为空时,取出栈顶元素,如果该顶点未被访问,则访问该顶点,并将访问标志改为“已访问”。
3. 将该顶点的所有未访问过的邻接顶点进栈。
4. 重复步骤2和3,直至栈为空,表明图中所有的顶点都被访问过。
下面是一个示例代码,其中使用了一个visited数组来记录每个顶点是否被访问过,以及一个邻接表来表示图的结构:
```python
def DFS_non_recursive(graph, start):
visited = [False] * len(graph)
stack = [start]
while stack:
vertex = stack.pop()
if not visited[vertex]:
visited[vertex] = True
print(vertex)
for neighbor in graph[vertex]:
if not visited[neighbor]:
stack.append(neighbor)
```
相关问题
c语言有向图深度优先搜索非递归
是的,C语言可以实现有向图深度优先搜索的非递归算法。下面是一个简单的示例代码:
```c
#define MAX_VERTEX_NUM 100 // 最大顶点数
#define FALSE 0
#define TRUE 1
typedef struct {
int vertex[MAX_VERTEX_NUM]; // 存储顶点
int top; // 栈顶指针
} Stack;
int visited[MAX_VERTEX_NUM]; // 标记是否被访问过
typedef struct {
int vertex[MAX_VERTEX_NUM]; // 存储顶点
int edge[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM]; // 存储边
int vertex_num; // 顶点数
} Graph;
// 初始化栈
void init_stack(Stack *stack) {
stack->top = -1;
}
// 入栈
void push(Stack *stack, int v) {
stack->top++;
stack->vertex[stack->top] = v;
}
// 出栈
int pop(Stack *stack) {
int v = stack->vertex[stack->top];
stack->top--;
return v;
}
// 判断栈是否为空
int is_empty(Stack *stack) {
return stack->top == -1 ? TRUE : FALSE;
}
// 深度优先搜索
void dfs(Graph *graph, int v) {
Stack stack;
init_stack(&stack);
push(&stack, v);
visited[v] = TRUE;
printf("%d ", v);
while (!is_empty(&stack)) {
int cur_v = pop(&stack);
for (int i = 0; i < graph->vertex_num; i++) {
if (graph->edge[cur_v][i] == 1 && visited[i] == FALSE) {
push(&stack, i);
visited[i] = TRUE;
printf("%d ", i);
}
}
}
}
int main() {
Graph graph;
graph.vertex_num = 5;
for (int i = 0; i < graph.vertex_num; i++) {
for (int j = 0; j < graph.vertex_num; j++) {
graph.edge[i][j] = 0;
}
}
graph.edge[0][1] = 1;
graph.edge[0][2] = 1;
graph.edge[1][2] = 1;
graph.edge[2][0] = 1;
graph.edge[2][3] = 1;
graph.edge[3][3] = 1;
dfs(&graph, 2);
return 0;
}
```
这段代码实现了有向图的深度优先搜索非递归算法。其中,使用栈来存储待访问的顶点,visited数组用来标记顶点是否被访问过。在访问一个顶点时,将其标记为已访问,并将其所有未访问过的邻居顶点入栈。循环直到栈为空。
图的深度优先搜索非递归c++
图的深度优先搜索非递归实现可以使用栈来实现。具体步骤如下:
1. 创建一个栈,将起始顶点入栈,并标记为已访问。
2. 当栈不为空时,取出栈顶元素,访问该顶点,并将其未被访问的邻接点入栈,并标记为已访问。
3. 重复步骤2,直到栈为空。
以下是C++代码实现:
```
#include <iostream>
#include <stack>
#include <vector>
using namespace std;
void DFS(vector<vector<int>>& graph, int start) {
stack<int> s;
vector<bool> visited(graph.size(), false);
s.push(start);
visited[start] = true;
while (!s.empty()) {
int cur = s.top();
s.pop();
cout << cur << " ";
for (int i = 0; i < graph[cur].size(); i++) {
int next = graph[cur][i];
if (!visited[next]) {
s.push(next);
visited[next] = true;
}
}
}
}
int main() {
vector<vector<int>> graph = {{1, 2}, {0, 2, 3}, {0, 1, 3}, {1, 2, 4}, {3, 5}, {4}};
DFS(graph, 0);
return 0;
}
```