实现图的广度优先遍历和深度优先遍历,简单点

时间: 2023-10-04 10:11:10 浏览: 42
好的,我来简单介绍一下图的广度优先遍历和深度优先遍历。 图是由节点和边构成的一种数据结构,广度优先遍历和深度优先遍历是对图进行遍历的方式。 首先,广度优先遍历(BFS)会先访问图中某个节点,然后依次访问该节点的所有邻居节点,再依次访问这些邻居节点的邻居节点,以此类推,直到图中的所有节点都被访问到。 其次,深度优先遍历(DFS)会先访问图中某个节点,然后从该节点开始递归访问它的所有邻居节点,直到所有邻居节点都被访问到,然后再返回到上一层节点,递归访问它的其他邻居节点,以此类推,直到图中的所有节点都被访问到。 在实现广度优先遍历和深度优先遍历时,需要考虑图的存储方式,常见的有邻接矩阵和邻接表。对于邻接矩阵,可以使用二维数组来表示,对于邻接表,可以使用链表或者数组加链表来表示。 实现过程中,可以使用队列来存储待访问的节点,对于广度优先遍历,每次从队列中取出一个节点进行访问,对于深度优先遍历,可以使用递归或者栈来实现。 希望这个简单的介绍对你有所帮助。
相关问题

广度优先遍历和深度优先遍历区别

广度优先遍历和深度优先遍历都是图的遍历算法,但它们的遍历方式不同。广度优先遍历是从起点开始,依次遍历与起点相邻的所有节点,然后再遍历与这些节点相邻的所有节点,以此类推,直到遍历完整张图。而深度优先遍历则是从起点开始,先遍历一个相邻节点,然后再遍历这个节点的相邻节点,以此类推,直到遍历完整张图或者到达终点。因此,广度优先遍历是逐层遍历,深度优先遍历是逐个节点遍历。在实际应用中,广度优先遍历常用于寻找最短路径,而深度优先遍历常用于搜索所有可能的路径。

使用C++用邻接表实现图的广度优先遍历和深度优先遍历,简单点

好的,这里给出一个简单的邻接表实现图的广度优先遍历和深度优先遍历的示例代码: ```cpp #include <iostream> #include <queue> #include <stack> #include <vector> using namespace std; const int MAXN = 1005; vector<int> G[MAXN]; // 邻接表存储图 bool vis[MAXN]; // 记录节点是否被访问过 void bfs(int s) { queue<int> q; q.push(s); vis[s] = true; while (!q.empty()) { int u = q.front(); q.pop(); cout << u << " "; for (int i = 0; i < G[u].size(); ++i) { int v = G[u][i]; if (!vis[v]) { q.push(v); vis[v] = true; } } } } void dfs(int u) { vis[u] = true; cout << u << " "; for (int i = 0; i < G[u].size(); ++i) { int v = G[u][i]; if (!vis[v]) { dfs(v); } } } void init() { for (int i = 0; i < MAXN; ++i) { G[i].clear(); vis[i] = false; } } int main() { int n, m; cin >> n >> m; init(); for (int i = 1; i <= m; ++i) { int u, v; cin >> u >> v; G[u].push_back(v); G[v].push_back(u); } cout << "BFS: "; for (int i = 1; i <= n; ++i) { if (!vis[i]) { bfs(i); } } cout << endl; memset(vis, false, sizeof(vis)); cout << "DFS: "; for (int i = 1; i <= n; ++i) { if (!vis[i]) { dfs(i); } } cout << endl; return 0; } ``` 在上面的代码中,我们使用 `vector` 来存储邻接表,使用 `bool` 类型数组 `vis` 来记录节点是否已经被访问过。广度优先遍历使用了一个队列来实现,而深度优先遍历使用了递归的方式实现。 这里的 `init()` 函数用于初始化邻接表和访问标记等。在主函数中,我们通过输入图的节点数 `n` 和边数 `m`,并对每条边建立邻接表,然后使用广度优先遍历和深度优先遍历依次遍历整个图。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

防雷及短路计算软件.zip

防雷及短路计算软件
recommend-type

电线穿管选用小软件.zip

电线穿管选用小软件
recommend-type

【小白python数据分析入门4Pandas可视化-板块8案例 2018幸福大数据】

小白python数据分析入门4Pandas可视化——板块8案例 2018幸福大数据,辅助8.1读取数据
recommend-type

电气照明照度计算软件.zip

电气照明照度计算软件
recommend-type

数据库模拟考试试卷试卷

数据库模拟考试试卷试卷
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

用matlab绘制高斯色噪声情况下的频率估计CRLB,其中w(n)是零均值高斯色噪声,w(n)=0.8*w(n-1)+e(n),e(n)服从零均值方差为se的高斯分布

以下是用matlab绘制高斯色噪声情况下频率估计CRLB的代码: ```matlab % 参数设置 N = 100; % 信号长度 se = 0.5; % 噪声方差 w = zeros(N,1); % 高斯色噪声 w(1) = randn(1)*sqrt(se); for n = 2:N w(n) = 0.8*w(n-1) + randn(1)*sqrt(se); end % 计算频率估计CRLB fs = 1; % 采样频率 df = 0.01; % 频率分辨率 f = 0:df:fs/2; % 频率范围 M = length(f); CRLB = zeros(M,1); for
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。