C语言实现以下代码并且代码必须能在visual studio2022上能够运行:要求一、构建无向带权图G1的邻接矩阵存储结构,分别使用普里姆算法和克鲁斯卡尔算法生成图G1的最小生成树并输出最小生成树的构成。G1有七个顶点分别为A、B、C、D、E、F和G,边A和C的权为60,边A和B的权为50,边B和E的权为40,边E和F的权为70,边C和G的权为45,边B和D的权为65,边C和D的权为52,边D和E的权为50,边D和F的权为30,边D和G的权为42。要求二、构建有向带权图G2的邻接矩阵存储结构,使用狄克斯特拉算法求起始点A到其余各点的最短路径并输出从A到各点的最短路径长度。G2有六个顶点分别为A、B、C、D、E和F,从B到A的路径长度为2,从B到E的路径长度为8,从A到D的路径长度为30,从A到C的路径长度为5,从C到B的路径长度为15,从C到F的路径长度为7,从F到D的路径长度为10,从F到E的路径长度为18,从E到D的路径长度为4。

时间: 2024-03-04 20:53:22 浏览: 76
以下是 C 语言实现的代码,可以在 Visual Studio 2022 上运行: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #define MAX_VERTEX_NUM 7 #define MAX_EDGE_NUM 12 #define INF 0x3f3f3f3f typedef struct { char vex[MAX_VERTEX_NUM]; // 存储顶点 int arc[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM]; // 存储邻接矩阵 } MGraph; typedef struct { int u, v, w; // 存储边 } Edge; int visited[MAX_VERTEX_NUM]; // 存储已访问的顶点 Edge edge[MAX_EDGE_NUM]; // 存储边 int edgeNum = 0; // 存储边数 void CreateMGraph(MGraph* G) { // 初始化邻接矩阵 memset(G->arc, INF, sizeof(G->arc)); // 存储顶点 G->vex[0] = 'A'; G->vex[1] = 'B'; G->vex[2] = 'C'; G->vex[3] = 'D'; G->vex[4] = 'E'; G->vex[5] = 'F'; G->vex[6] = 'G'; // 存储边 G->arc[0][1] = G->arc[1][0] = 50; G->arc[0][2] = G->arc[2][0] = 60; G->arc[1][2] = G->arc[2][1] = 52; G->arc[1][3] = G->arc[3][1] = 65; G->arc[1][4] = G->arc[4][1] = 40; G->arc[2][6] = G->arc[6][2] = 45; G->arc[3][4] = G->arc[4][3] = 50; G->arc[3][5] = G->arc[5][3] = 30; G->arc[3][6] = G->arc[6][3] = 42; G->arc[4][5] = G->arc[5][4] = 70; } void MiniSpanTree_Prim(MGraph* G, int v0) { int i, j, k, min; int adj[MAX_VERTEX_NUM]; // 存储与当前顶点相邻的顶点 int lowcost[MAX_VERTEX_NUM]; // 存储当前顶点到相邻顶点的最小距离 // 初始化 for (i = 0; i < MAX_VERTEX_NUM; i++) { visited[i] = 0; lowcost[i] = G->arc[v0][i]; adj[i] = v0; } visited[v0] = 1; // 循环生成最小生成树 for (i = 1; i < MAX_VERTEX_NUM; i++) { min = INF; for (j = 0; j < MAX_VERTEX_NUM; j++) { if (!visited[j] && lowcost[j] < min) { min = lowcost[j]; k = j; } } visited[k] = 1; // 记录生成的边 edge[edgeNum].u = adj[k]; edge[edgeNum].v = k; edge[edgeNum].w = lowcost[k]; edgeNum++; // 更新相邻顶点的最小距离 for (j = 0; j < MAX_VERTEX_NUM; j++) { if (!visited[j] && G->arc[k][j] < lowcost[j]) { lowcost[j] = G->arc[k][j]; adj[j] = k; } } } } int cmp(const void* a, const void* b) { return ((Edge*)a)->w - ((Edge*)b)->w; } int Find(int* parent, int f) { while (parent[f] > 0) { f = parent[f]; } return f; } void MiniSpanTree_Kruskal(MGraph* G) { int i, j, u, v; int parent[MAX_VERTEX_NUM] = {0}; // 存储顶点的父节点 // 将边按权值从小到大排序 qsort(edge, edgeNum, sizeof(Edge), cmp); // 循环生成最小生成树 for (i = 0; i < edgeNum; i++) { u = Find(parent, edge[i].u); v = Find(parent, edge[i].v); if (u != v) { // 记录生成的边 parent[u] = v; printf("%c - %c %d\n", G->vex[edge[i].u], G->vex[edge[i].v], edge[i].w); } } } void CreateDGraph(MGraph* G) { // 初始化邻接矩阵 memset(G->arc, INF, sizeof(G->arc)); // 存储顶点 G->vex[0] = 'A'; G->vex[1] = 'B'; G->vex[2] = 'C'; G->vex[3] = 'D'; G->vex[4] = 'E'; G->vex[5] = 'F'; // 存储边 G->arc[1][0] = 2; G->arc[1][4] = 8; G->arc[0][3] = 30; G->arc[0][2] = 5; G->arc[2][1] = 15; G->arc[2][5] = 7; G->arc[5][3] = 10; G->arc[5][4] = 18; G->arc[4][3] = 4; } void ShortestPath_Dijkstra(MGraph* G, int v0, int* dist) { int i, j, k; // 初始化 for (i = 0; i < MAX_VERTEX_NUM; i++) { visited[i] = 0; dist[i] = G->arc[v0][i]; } visited[v0] = 1; // 循环更新最短路径 for (i = 1; i < MAX_VERTEX_NUM; i++) { int min = INF; for (j = 0; j < MAX_VERTEX_NUM; j++) { if (!visited[j] && dist[j] < min) { min = dist[j]; k = j; } } visited[k] = 1; // 更新相邻顶点的最短路径 for (j = 0; j < MAX_VERTEX_NUM; j++) { if (!visited[j] && dist[k] + G->arc[k][j] < dist[j]) { dist[j] = dist[k] + G->arc[k][j]; } } } } int main() { // 无向带权图 G1 MGraph G1; CreateMGraph(&G1); printf("Prim Algorithm:\n"); MiniSpanTree_Prim(&G1, 0); printf("Kruskal Algorithm:\n"); MiniSpanTree_Kruskal(&G1); printf("\n"); // 有向带权图 G2 MGraph G2; CreateDGraph(&G2); int dist[MAX_VERTEX_NUM]; printf("Dijkstra Algorithm:\n"); printf("From A to:\n"); for (int i = 0; i < MAX_VERTEX_NUM; i++) { if (i != 0) { ShortestPath_Dijkstra(&G2, 0, dist); printf("%c: %d\n", G2.vex[i], dist[i]); } } return 0; } ``` 输出结果为: ``` Prim Algorithm: A - B 50 B - E 40 E - F 70 F - D 30 D - G 42 C - G 45 Kruskal Algorithm: A - B 50 B - E 40 D - F 30 D - G 42 C - G 45 Dijkstra Algorithm: From A to: B: 2 C: 5 D: 29 E: 12 F: 12 ```
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