以下伪代码为图的广度优先遍历算法，请给出该算法在执行下图时的结果，并尝试找出该代码的错误，使得其输出正确。 【伪代码】 void BFS(ALGraph *G){ InitQueue(*Q);//初始化空队列 EnQueue(*Q,0);//第一个元素入队 while(!isQueueEmpty(*Q)){ i=DeQueue(*Q);//队首元素出队 visited[i]=1;//标记已访问 printf(“%c”,G->vertex[i]);//访问顶点vi for(p=G->vertex[i].firstedge;p;p=p->next){//依次搜索顶点vi的邻接顶点 if(!visited[p->adjvex]) EnQueue(*Q,p->adjvex);//顶点vj入队 } } }

根据伪代码可以得出，在遍历图时，从顶点0开始，先将其入队，并标记为已访问。然后从队列中取出队首元素0，访问该顶点，并依次搜索其邻接顶点1、2、4，将未访问过的邻接顶点入队。然后从队列中取出队首元素1，访问该顶点，并依次搜索其邻接顶点0、2、3，将未访问过的邻接顶点入队。以此类推，直到队列为空，遍历结束。

下图是按照上述算法遍历时的顶点访问顺序：


该伪代码中的错误在于，EnQueue和DeQueue操作应该传入队列指针，而非队列本身。因此，正确的伪代码应该是：

void BFS(ALGraph *G){
    InitQueue(&Q);//初始化空队列
    EnQueue(&Q,0);//第一个元素入队
    while(!isQueueEmpty(Q)){
        i=DeQueue(&Q);//队首元素出队
        visited[i]=1;//标记已访问
        printf(“%c”,G->vertex[i]);//访问顶点vi
        for(p=G->vertex[i].firstedge;p;p=p->next){//依次搜索顶点vi的邻接顶点
            if(!visited[p->adjvex])
                EnQueue(&Q,p->adjvex);//顶点vj入队
        }
    }
}

相关问题

二叉树的深度优先遍历和广度优先遍历是如何实现的？请分别用伪代码给出示例。

掌握二叉树的遍历方法是学习数据结构时的关键步骤。为了帮助你更好地理解深度优先遍历（DFS）和广度优先遍历（BFS），我们推荐使用《数据结构》英文课件：Chapter5 Binary Trees.ppt。这份课件详细介绍了二叉树的概念及其遍历算法，非常适合你当前的学习需求。

参考资源链接：[《数据结构》英文课件：Chapter5 Binary Trees.ppt](https://wenku.csdn.net/doc/76hphxn14k?spm=1055.2569.3001.10343)

深度优先遍历（DFS）主要有三种形式：前序遍历、中序遍历和后序遍历。以下是三种遍历的伪代码示例：

前序遍历（Pre-order Traversal）：

    procedure preorder(node)
        if node is null then return
        visit(node)
        preorder(node.left)
        preorder(node.right)
    end procedure

中序遍历（In-order Traversal）：

    procedure inorder(node)
        if node is null then return
        inorder(node.left)
        visit(node)
        inorder(node.right)
    end procedure

后序遍历（Post-order Traversal）：

    procedure postorder(node)
        if node is null then return
        postorder(node.left)
        postorder(node.right)
        visit(node)
    end procedure

广度优先遍历（BFS）通常使用队列来实现，以下是其伪代码示例：

    procedure bfs(root)
        if root is null then return
        queue q
        q.enqueue(root)
        while q is not empty do
            node := q.dequeue()
            visit(node)
            if node.left is not null then
                q.enqueue(node.left)
            if node.right is not null then
                q.enqueue(node.right)
        end while
    end procedure

在进行遍历时，你可以根据实际需要选择合适的遍历方法。例如，如果你想按层次顺序访问节点，那么广度优先遍历是理想的选择。而深度优先遍历则常用于需要递归处理子节点的场景。通过这份英文课件的指导，你不仅能够理解二叉树遍历的理论基础，还能掌握实现这些算法的编程技巧。在深入学习这些遍历技术之后，你可以尝试解决更复杂的数据结构问题，进一步提升你的编程能力。

参考资源链接：[《数据结构》英文课件：Chapter5 Binary Trees.ppt](https://wenku.csdn.net/doc/76hphxn14k?spm=1055.2569.3001.10343)

写出有向图和无向图的建立以及深度优先遍历和广度优先遍历的算法

有向图和无向图的建立：

有向图是由若干个顶点和有向边组成的，每条有向边指向另一个顶点。可以通过邻接表或邻接矩阵来表示有向图。

无向图是由若干个顶点和边组成的，每条边连接两个顶点。同样可以通过邻接表或邻接矩阵来表示无向图。

其中，邻接表是由一个数组和若干个链表组成，数组中每个元素表示一个顶点，链表中存储该顶点所连接的其他顶点；邻接矩阵是一个二维数组，其中行和列表示顶点，矩阵中的元素表示两个顶点之间是否有边。

深度优先遍历算法：

深度优先遍历算法（Depth-First Search，DFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。从起始顶点开始，沿着一条路径一直向下走直到不能再走为止，然后返回上一级顶点，直到遍历完整个图。

具体实现时，可以使用递归或栈来记录遍历顺序。以下是递归实现的伪代码：

DFS(vertex):
    visited[vertex] = true
    for neighbor in neighbors[vertex]:
        if not visited[neighbor]:
            DFS(neighbor)

广度优先遍历算法：

广度优先遍历算法（Breadth-First Search，BFS）同样用于遍历或搜索树或图，不同的是它先访问起始顶点的所有邻居，然后再访问邻居的邻居，以此类推，直到访问完整个图。

具体实现时，可以使用队列来记录遍历顺序。以下是队列实现的伪代码：

BFS(start):
    queue = [start]
    visited[start] = true
    while queue is not empty:
        vertex = queue.dequeue()
        for neighbor in neighbors[vertex]:
            if not visited[neighbor]:
                visited[neighbor] = true
                queue.enqueue(neighbor)