（13）已知图的邻接矩阵如图6.30所示，则从顶点v0出发按深度优先遍历的结果是（ ）。


按照深度优先遍历的顺序依次经过的顶点为：v0→v1→v3→v4→v2→v5。因此，答案为v0 v1 v3 v4 v2 v5。

相关问题

假设图采用邻接矩阵存储，设计一个从顶点，出发的深度优先遍历算法

好的，我会尽力回答你的问题。

从一个顶点出发的深度优先遍历算法可以使用递归实现。具体步骤如下：

1. 访问当前顶点，并将其标记为已访问。

2. 递归访问当前顶点的所有未被访问的邻居顶点。

3. 递归过程结束后，回溯到上一个顶点，继续访问其未被访问的邻居顶点。

4. 重复步骤2和步骤3，直到所有顶点都被访问。

下面是具体的实现代码：

def dfs(graph, start, visited):
    visited[start] = True
    print(start, end=' ')
    for i in range(len(graph)):
        if graph[start][i] == 1 and not visited[i]:
            dfs(graph, i, visited)

# 示例
graph = [
    [0, 1, 1, 0, 0],
    [1, 0, 0, 1, 1],
    [1, 0, 0, 1, 0],
    [0, 1, 1, 0, 1],
    [0, 1, 0, 1, 0]
]
visited = [False] * len(graph)
dfs(graph, 0, visited)

其中，`graph`是邻接矩阵，`start`是起始顶点，`visited`用于记录每个顶点是否被访问过。在示例中，我们以0号顶点作为起始点进行深度优先遍历。

希望这个算法能够帮助到你，如果你还有其他问题，可以继续问我。

编程实现从顶点v0出发的深度遍历结果

好的，以下是一个简单的 Python 代码示例，用于实现从顶点 v0 出发的深度优先遍历（DFS）：

# 定义一个图的邻接矩阵表示
graph = [[0, 1, 1, 0, 0],
         [1, 0, 0, 1, 1],
         [1, 0, 0, 1, 0],
         [0, 1, 1, 0, 1],
         [0, 1, 0, 1, 0]]

# 定义一个函数来实现深度优先遍历
def dfs(v, visited, graph):
    # 标记当前节点为已访问
    visited[v] = True
    # 输出当前节点
    print(v, end=' ')
    # 遍历与当前节点相邻的所有节点
    for i in range(len(graph)):
        if graph[v][i] == 1 and not visited[i]:
            dfs(i, visited, graph)

# 定义一个函数来遍历整个图
def dfs_traversal(graph):
    # 初始化访问列表
    visited = [False] * len(graph)
    # 从顶点 v0 开始进行深度优先遍历
    dfs(0, visited, graph)

# 测试代码
dfs_traversal(graph)

在上面的代码中，我们首先定义了一个图的邻接矩阵表示，然后实现了一个 `dfs` 函数来进行深度优先遍历。在 `dfs` 函数中，我们首先标记当前节点为已访问，然后输出当前节点，并遍历与当前节点相邻的所有未访问过的节点。最后，我们定义了另一个函数 `dfs_traversal` 来遍历整个图，从顶点 v0 开始进行深度优先遍历。

运行上述代码后，将输出从顶点 v0 出发的深度优先遍历结果，例如:

0 1 3 4 2

这就是从顶点 v0 出发的深度优先遍历结果。