改进基于邻接表存储的DFS非递归实现
时间: 2023-11-27 12:14:56 浏览: 50
对于这个问题,我可以给您一些关于改进基于邻接表存储的DFS非递归实现的建议:首先,可以通过深度优先搜索的迭代实现来改进非递归实现,使用栈来实现深度优先搜索的迭代实现。其次,在遍历邻接表时可以使用二分查找来提高效率。同时,可以使用颜色标记法来记录每个顶点的状态,以避免重复搜索。希望这些建议能够对您有所帮助。
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写一段C++代码,,实现基于邻接表存储的DFS非递归算法
以下是基于邻接表存储的DFS非递归算法的 C 代码实现:
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#define MAX_N 100 // 顶点数最大值
typedef struct Node {
int val;
struct Node* next;
} Node;
Node* graph[MAX_N]; // 邻接表
int visited[MAX_N]; // 记录每个节点的访问状态
int top = -1; // 栈顶指针
int stack[MAX_N]; // 栈
// 非递归DFS
void dfs(int start) {
visited[start] = 1; // 标记起点已经被访问
stack[++top] = start; // 起点入栈
while (top >= 0) { // 栈非空
int cur = stack[top--]; // 出栈
printf("%d ", cur); // 访问节点
Node* p = graph[cur]; // 找到该节点的邻居
while (p) { // 遍历所有的邻居节点
int val = p->val;
if (!visited[val]) { // 如果邻居节点未被访问
visited[val] = 1; // 标记已访问
stack[++top] = val; // 入栈
}
p = p->next;
}
}
}
int main() {
// 建立一个简单的无向图
int n = 6; // 节点数
int edges[][2] = {{0, 1}, {0, 2}, {1, 3}, {2, 3}, {2, 4}, {3, 4}}; // 边列表
for (int i = 0; i < n; i++) {
graph[i] = NULL; // 初始化邻接表
visited[i] = 0; // 初始化访问状态
}
for (int i = 0; i < sizeof(edges) / sizeof(edges[0]); i++) { // 建图
int u = edges[i][0], v = edges[i][1];
Node* p = (Node*)malloc(sizeof(Node)); // 新建节点
p->val = v;
p->next = graph[u];
graph[u] = p;
p = (Node*)malloc(sizeof(Node)); // 新建节点
p->val = u;
p->next = graph[v];
graph[v] = p;
}
int start = 0; // 起点
printf("DFS: ");
dfs(start);
printf("\n");
return 0;
}
写一段C++代码,用栈保存边结点指针实现基于邻接表的DFS非递归算法
好的,以下是实现基于邻接表的DFS非递归算法的C代码:
```
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#define MAX_SIZE 100
typedef struct EdgeNode{
int adjvex; // 存储邻接点在顶点数组中的下标
struct EdgeNode *next; // 指向下一个邻接点的指针
}EdgeNode;
typedef struct VertexNode{
int data; // 存储顶点信息
EdgeNode *firstedge; // 指向第一个邻接点的指针
}VertexNode, AdjList[MAX_SIZE];
typedef struct Graph{
AdjList adjList;
int numVertexes, numEdges; // 记录顶点数和边数
}Graph;
typedef struct Stack{
int top;
int data[MAX_SIZE]; // 存储元素的数组
}Stack;
// 初始化栈
void InitStack(Stack *S){
S -> top = -1;
}
// 判断栈是否为空
int StackIsEmpty(Stack S){
return S.top == -1;
}
// 判断栈是否已满
int StackIsFull(Stack S){
return S.top == MAX_SIZE - 1;
}
// 入栈
void Push(Stack *S, int x){
if(StackIsFull(*S)){
printf("Stack is full.\n");
exit(1);
}else{
S -> data[++S -> top] = x;
}
}
// 出栈
int Pop(Stack *S){
if(StackIsEmpty(*S)){
printf("Stack is empty.\n");
exit(1);
}else{
return S -> data[S -> top--];
}
}
// 基于邻接表的DFS非递归算法
void DFS_no_recursion(Graph G, int start){
int visited[MAX_SIZE] = {0}; // visited数组用于标记顶点是否被访问
Stack S;
EdgeNode *p;
InitStack(&S);
Push(&S, start); // 先将起始顶点入栈
visited[start] = 1;
printf("%d ", G.adjList[start].data); // 输出起始顶点
while(!StackIsEmpty(S)){
int v = Pop(&S); // 取出栈顶元素
p = G.adjList[v].firstedge; // 找到第一个邻接点
while(p){
if(!visited[p -> adjvex]){ // 如果邻接点未被访问
visited[p -> adjvex] = 1; // 标记该邻接点已被访问
printf("%d ", G.adjList[p -> adjvex].data); // 输出该邻接点的数据
Push(&S, p -> adjvex); // 将该邻接点入栈
break;
}
p = p -> next; // 继续找下一个邻接点
}
}
}
int main(){
Graph G;
int start = 0;
G.numVertexes = 5;
G.numEdges = 6;
for(int i = 0; i < G.numVertexes; i++){ // 初始化顶点和邻接表
G.adjList[i].data = i;
G.adjList[i].firstedge = NULL;
}
// 添加边
EdgeNode *e1 = (EdgeNode *)malloc(sizeof(EdgeNode));
e1 -> adjvex = 1;
EdgeNode *e2 = (EdgeNode *)malloc(sizeof(EdgeNode));
e2 -> adjvex = 2;
EdgeNode *e3 = (EdgeNode *)malloc(sizeof(EdgeNode));
e3 -> adjvex = 3;
EdgeNode *e4 = (EdgeNode *)malloc(sizeof(EdgeNode));
e4 -> adjvex = 0;
EdgeNode *e5 = (EdgeNode *)malloc(sizeof(EdgeNode));
e5 -> adjvex = 2;
EdgeNode *e6 = (EdgeNode *)malloc(sizeof(EdgeNode));
e6 -> adjvex = 4;
e1 -> next = G.adjList[0].firstedge;
G.adjList[0].firstedge = e1;
e2 -> next = G.adjList[1].firstedge;
G.adjList[1].firstedge = e2;
e3 -> next = G.adjList[2].firstedge;
G.adjList[2].firstedge = e3;
e4 -> next = G.adjList[3].firstedge;
G.adjList[3].firstedge = e4;
e5 -> next = G.adjList[4].firstedge;
G.adjList[4].firstedge = e5;
e6 -> next = G.adjList[0].firstedge;
G.adjList[0].firstedge = e6;
// 调用基于邻接表的DFS非递归算法
printf("DFS:\n");
DFS_no_recursion(G, start);
printf("\n");
return 0;
}
```