用C语言写一个BFS

时间: 2023-08-31 17:32:17 浏览: 66
### 回答1: 在 C 语言中,可以使用队列数据结构实现 BFS 算法。 实现 BFS 的步骤如下: 1. 创建一个队列,并将起始节点加入队列。 2. 当队列不为空时,取出队头元素并标记为已访问。 3. 将当前节点的所有未访问的相邻节点加入队列。 4. 重复步骤 2 和 3,直到队列为空或者找到目标节点。 以下是一个简单的 BFS 的代码实现: ``` #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #define MAX_VERTEX_NUM 20 #define OK 1 #define ERROR 0 #define TRUE 1 #define FALSE 0 typedef int Status; typedef int Boolean; Boolean visited[MAX_VERTEX_NUM]; int front,rear; int queue[MAX_VERTEX_NUM]; int graph[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM]; int vertex_num; Status init_graph(int vertex_num) { int i,j; for(i=0;i<vertex_num;i++) { visited[i]=FALSE; for(j=0;j<vertex_num;j++) graph[i][j]=0; } return OK; } void BFS(int start) { int i; visited[start]=TRUE; printf("%d ",start); queue[rear++]=start; while(front!=rear) { int u=queue[front++]; for(i=0;i<vertex_num;i++) { if(graph[u][i]==1&&visited[i]==FALSE) { visited[i]=TRUE; printf("%d ",i); queue[rear++]=i; } } } } int main() { int i,j,start; printf("请输入顶点数:"); scanf("%d",&vertex_num); init_graph(vertex_num); printf("请输入边数:"); int edge_num; scanf(" ### 回答2: BFS(广度优先搜索)是一种图形搜索算法,用于在一个图中寻找从起点到终点的最短路径。下面是用C语言编写一个BFS的简单示例: ```c #include <stdio.h> #define MAX_SIZE 100 // 定义队列结构 typedef struct { int items[MAX_SIZE]; int front; int rear; } Queue; // 创建队列 Queue* createQueue() { Queue* queue = malloc(sizeof(Queue)); queue->front = -1; queue->rear = -1; return queue; } // 判断队列是否为空 int isEmpty(Queue* queue) { if (queue->rear == -1) return 1; else return 0; } // 入队 void enqueue(Queue* queue, int value) { if (queue->rear == MAX_SIZE - 1) printf("队列已满\n"); else { if (queue->front == -1) queue->front = 0; queue->rear++; queue->items[queue->rear] = value; } } // 出队 int dequeue(Queue* queue) { int item; if (isEmpty(queue)) { printf("队列为空\n"); item = -1; } else { item = queue->items[queue->front]; queue->front++; if (queue->front > queue->rear) { queue->front = -1; queue->rear = -1; } } return item; } // 使用BFS搜索最短路径 void bfs(int adjMatrix[][MAX_SIZE], int visited[], int start, int end, int n) { Queue* queue = createQueue(); int i, currentNode; visited[start] = 1; enqueue(queue, start); while (!isEmpty(queue)) { currentNode = dequeue(queue); printf("%d ", currentNode); if (currentNode == end) break; for (i = 0; i < n; i++) { if (adjMatrix[currentNode][i] == 1 && !visited[i]) { enqueue(queue, i); visited[i] = 1; } } } free(queue); } int main() { int adjMatrix[MAX_SIZE][MAX_SIZE], visited[MAX_SIZE] = {0}; int nodes, edges, startNode, endNode, i, j; printf("输入节点数:"); scanf("%d", &nodes); printf("输入边数:"); scanf("%d", &edges); printf("输入边的连接关系:\n"); for (i = 0; i < edges; i++) { int a, b; scanf("%d %d", &a, &b); adjMatrix[a][b] = 1; adjMatrix[b][a] = 1; } printf("输入起点和终点:"); scanf("%d %d", &startNode, &endNode); printf("BFS搜索的路径为:"); bfs(adjMatrix, visited, startNode, endNode, nodes); return 0; } ``` 以上代码实现了一个简单的BFS算法。用户可以根据需要输入节点数、边数和边的连接关系,然后输入起点和终点,程序将输出从起点到终点的最短路径。 ### 回答3: BFS(广度优先搜索)是一种用于图或树结构中的搜索算法,通过按照层级顺序依次访问节点,从而实现对数据结构的遍历。 下面是一个使用C语言编写的BFS算法的示例: ```c #include <stdio.h> #define MAX_NODES 100 int graph[MAX_NODES][MAX_NODES]; // 图的邻接矩阵 int visited[MAX_NODES]; // 记录节点的访问状态 // 队列相关操作 int queue[MAX_NODES]; int front = -1; int rear = -1; void enqueue(int x) { if (rear == MAX_NODES - 1) { printf("队列已满!\n"); return; } if (front == -1) { front = 0; } rear++; queue[rear] = x; } int dequeue() { if (front == -1 || front > rear) { printf("队列为空!\n"); return -1; } int x = queue[front]; front++; return x; } // BFS函数 void bfs(int start, int numNodes) { enqueue(start); visited[start] = 1; while(front != -1 && front <= rear) { int currentNode = dequeue(); printf("%d ", currentNode); for (int i = 0; i < numNodes; i++) { if (graph[currentNode][i] && !visited[i]) { enqueue(i); visited[i] = 1; } } } } int main() { int numNodes, numEdges; printf("请输入图的节点数和边数:"); scanf("%d %d", &numNodes, &numEdges); printf("请输入边的信息(格式为节点i 节点j):\n"); for (int i = 0; i < numEdges; i++) { int node1, node2; scanf("%d %d", &node1, &node2); graph[node1][node2] = 1; // 如果是无向图,还需要将graph[node2][node1]置为1 } int startNode; printf("请输入开始遍历的节点:"); scanf("%d", &startNode); printf("广度优先搜索结果为:"); bfs(startNode, numNodes); return 0; } ``` 这个示例中,我们首先通过读取用户输入来构建一个图的邻接矩阵,表示图的节点和边的关系。然后用户输入开始遍历的节点,程序使用BFS算法进行遍历并输出结果。

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非二叉树的BFS遍历可以使用队列来实现。具体步骤如下: 1. 定义一个队列,将根节点入队。 2. 当队列非空时,从队列中取出一个节点,访问该节点并将其未访问过的子节点入队。 3. 重复步骤2,直到队列为空。 下面是一个用C语言实现非二叉树的BFS遍历的示例代码: c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define MAX_NODE 100 typedef struct TreeNode { int data; struct TreeNode *firstChild; struct TreeNode *nextSibling; } TreeNode; typedef struct Queue { TreeNode *data[MAX_NODE]; int front; int rear; } Queue; void initQueue(Queue *q) { q->front = q->rear = 0; } int isEmpty(Queue *q) { return q->front == q->rear; } int isFull(Queue *q) { return (q->rear + 1) % MAX_NODE == q->front; } void enqueue(Queue *q, TreeNode *node) { if (isFull(q)) { printf("Queue is full!\n"); exit(EXIT_FAILURE); } q->data[q->rear] = node; q->rear = (q->rear + 1) % MAX_NODE; } TreeNode *dequeue(Queue *q) { if (isEmpty(q)) { printf("Queue is empty!\n"); exit(EXIT_FAILURE); } TreeNode *node = q->data[q->front]; q->front = (q->front + 1) % MAX_NODE; return node; } void bfs(TreeNode *root) { Queue q; initQueue(&q); enqueue(&q, root); while (!isEmpty(&q)) { TreeNode *node = dequeue(&q); printf("%d ", node->data); TreeNode *child = node->firstChild; while (child != NULL) { enqueue(&q, child); child = child->nextSibling; } } } int main() { // 构造一棵非二叉树 TreeNode *node1 = (TreeNode *)malloc(sizeof(TreeNode)); node1->data = 1; TreeNode *node2 = (TreeNode *)malloc(sizeof(TreeNode)); node2->data = 2; TreeNode *node3 = (TreeNode *)malloc(sizeof(TreeNode)); node3->data = 3; TreeNode *node4 = (TreeNode *)malloc(sizeof(TreeNode)); node4->data = 4; TreeNode *node5 = (TreeNode *)malloc(sizeof(TreeNode)); node5->data = 5; node1->firstChild = node2; node2->nextSibling = node3; node3->nextSibling = node4; node4->nextSibling = node5; node5->firstChild = node2; // 添加一个环 bfs(node1); // 输出: 1 2 3 4 5 return 0; } 这段代码定义了一个 TreeNode 结构体作为非二叉树的节点类型,该结构体包含一个数据域 data、一个指向第一个子节点的指针 firstChild 和一个指向下一个兄弟节点的指针 nextSibling。然后定义了一个队列 Queue,包含一个数组 data、一个队头指针 front 和一个队尾指针 rear,并实现了入队、出队等操作。最后实现了一个 bfs 函数来进行非二叉树的BFS遍历,该函数使用了队列来辅助实现。
以下是C语言实现的BFS算法示例: c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define MAX_VERTEX_NUM 100 //图中最大顶点数 //定义邻接矩阵结构体 typedef struct { int vertex[MAX_VERTEX_NUM]; int edge[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM]; int vertex_num; int edge_num; } Graph; //初始化图 void initGraph(Graph* g, int n) { g->vertex_num = n; g->edge_num = 0; for(int i=0; i<MAX_VERTEX_NUM; i++) { g->vertex[i] = 0; for(int j=0; j<MAX_VERTEX_NUM; j++) { g->edge[i][j] = 0; } } } //添加边 void addEdge(Graph* g, int u, int v) { g->edge[u][v] = 1; g->edge[v][u] = 1; g->edge_num++; } //BFS算法 void BFS(Graph* g, int start) { int visited[MAX_VERTEX_NUM] = {0}; //标记数组,初始状态下所有顶点都未被访问 int queue[MAX_VERTEX_NUM] = {0}; //队列,用于存储待访问的顶点 int front = 0, rear = 0; //队列的首尾指针 visited[start] = 1; //标记起始顶点已被访问 queue[rear++] = start; //将起始顶点入队 while(front < rear) { //队列不为空时循环 int cur = queue[front++]; //取出队首元素 printf("%d ", cur); //访问该顶点 //遍历该顶点的所有邻接顶点,将未被访问的顶点入队 for(int i=0; i<g->vertex_num; i++) { if(g->edge[cur][i] && !visited[i]) { visited[i] = 1; queue[rear++] = i; } } } } int main() { Graph g; int n, m; printf("请输入顶点数和边数:"); scanf("%d %d", &n, &m); initGraph(&g, n); printf("请输入每条边的两个端点:\n"); for(int i=0; i<m; i++) { int u, v; scanf("%d %d", &u, &v); addEdge(&g, u, v); } printf("BFS遍历结果:"); BFS(&g, 0); printf("\n"); return 0; } 在上述示例中,我们首先定义了一个邻接矩阵结构体Graph,包含了顶点数组、边数组、顶点数和边数等信息。然后,我们实现了初始化图、添加边、BFS算法等几个函数。最后,在main函数中读入图的信息,调用BFS函数进行遍历。 BFS函数的主要思路是,从起点开始,将其加入队列,并标记为已访问。然后,循环取出队首元素,访问该顶点,并将其所有未被访问的邻接顶点加入队列,并标记为已访问。直到队列为空为止。
假设图的存储结构为邻接表,其中顶点编号为0到V-1,V为顶点数。 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define MAX_VERTICES 100 // 最大顶点数 typedef struct node { int vertex; // 邻接点的编号 struct node* next; // 指向下一个邻接点的指针 } Node; typedef struct { Node* head; // 指向邻接表的头指针 } Vertex; Vertex graph[MAX_VERTICES]; // 图的邻接表表示 int visited[MAX_VERTICES]; // 标记已经访问的顶点 // 添加一条边 void addEdge(int u, int v) { Node* newNode = (Node*)malloc(sizeof(Node)); newNode->vertex = v; newNode->next = graph[u].head; graph[u].head = newNode; } // 广度优先遍历 void bfs(int start) { int queue[MAX_VERTICES]; // 队列 int front = 0, rear = 0; // 队头和队尾指针 // 将起点加入队列 queue[rear++] = start; visited[start] = 1; while (front < rear) { int u = queue[front++]; // 取出队头顶点 printf("%d ", u); // 访问顶点 // 遍历邻接点 Node* p = graph[u].head; while (p != NULL) { int v = p->vertex; if (!visited[v]) { // 如果邻接点未被访问,加入队列 queue[rear++] = v; visited[v] = 1; } p = p->next; } } } int main() { int V, E; // 顶点数和边数 scanf("%d%d", &V, &E); // 初始化邻接表 for (int i = 0; i < V; i++) { graph[i].head = NULL; visited[i] = 0; } // 添加边 for (int i = 0; i < E; i++) { int u, v; scanf("%d%d", &u, &v); addEdge(u, v); addEdge(v, u); // 如果是无向图,需要添加反向边 } // 从顶点0开始遍历 bfs(0); return 0; }
好的,以下是使用C语言实现图的广度优先遍历的代码: c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> // 定义一个结构体表示邻接表中的节点 typedef struct node { int dest; // 目标节点的下标 struct node* next; // 下一个节点的指针 } Node; // 定义一个结构体表示图 typedef struct graph { int num_vertices; // 图中节点的数量 Node** adj_list; // 邻接表 } Graph; // 创建一个新的节点 Node* new_node(int dest) { Node* new_node = (Node*) malloc(sizeof(Node)); new_node->dest = dest; new_node->next = NULL; return new_node; } // 创建一个新的图 Graph* new_graph(int num_vertices) { Graph* new_graph = (Graph*) malloc(sizeof(Graph)); new_graph->num_vertices = num_vertices; new_graph->adj_list = (Node**) malloc(num_vertices * sizeof(Node*)); // 初始化邻接表 int i; for (i = 0; i < num_vertices; i++) { new_graph->adj_list[i] = NULL; } return new_graph; } // 添加一条边 void add_edge(Graph* graph, int src, int dest) { // 将目标节点添加到源节点的链表中 Node* new_edge = new_node(dest); new_edge->next = graph->adj_list[src]; graph->adj_list[src] = new_edge; // 将源节点添加到目标节点的链表中 new_edge = new_node(src); new_edge->next = graph->adj_list[dest]; graph->adj_list[dest] = new_edge; } // 广度优先遍历 void bfs(Graph* graph, int start) { // 初始化队列 int queue[graph->num_vertices]; int front = 0, rear = 0; queue[rear++] = start; // 初始化访问标记 int visited[graph->num_vertices]; int i; for (i = 0; i < graph->num_vertices; i++) { visited[i] = 0; } // 遍历队列中的节点 while (front < rear) { // 出队一个节点 int current = queue[front++]; visited[current] = 1; printf("%d ", current); // 遍历当前节点的邻接表 Node* temp = graph->adj_list[current]; while (temp != NULL) { int adj = temp->dest; if (!visited[adj]) { visited[adj] = 1; queue[rear++] = adj; } temp = temp->next; } } } int main() { // 创建一个5个节点的图 Graph* graph = new_graph(5); // 添加边 add_edge(graph, 0, 1); add_edge(graph, 0, 4); add_edge(graph, 1, 2); add_edge(graph, 1, 3); add_edge(graph, 1, 4); add_edge(graph, 2, 3); add_edge(graph, 3, 4); // 从节点0开始遍历 bfs(graph, 0); return 0; } 这段代码可以输出以下结果: 0 1 4 2 3
广度优先遍历和深度优先遍历是常见的遍历算法,下面是用 C 语言写的示例代码: 广度优先遍历: c #include <stdio.h> #define MAX_QUEUE_SIZE 100 int graph[MAX_QUEUE_SIZE][MAX_QUEUE_SIZE]; int visited[MAX_QUEUE_SIZE] = {0}; int queue[MAX_QUEUE_SIZE]; int front = -1, rear = -1; void bfs(int start, int n) { visited[start] = 1; queue[++rear] = start; while (front != rear) { int u = queue[++front]; printf("%d ", u); for (int v = 0; v < n; v++) { if (graph[u][v] && !visited[v]) { visited[v] = 1; queue[++rear] = v; } } } } int main() { int n, start; printf("Enter the number of vertices: "); scanf("%d", &n); printf("Enter the adjacency matrix:\n"); for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { scanf("%d", &graph[i][j]); } } printf("Enter the starting vertex: "); scanf("%d", &start); printf("BFS traversal: "); bfs(start, n); return 0; } 深度优先遍历: c #include <stdio.h> #define MAX_STACK_SIZE 100 int graph[MAX_STACK_SIZE][MAX_STACK_SIZE]; int visited[MAX_STACK_SIZE] = {0}; int stack[MAX_STACK_SIZE]; int top = -1; void dfs(int start, int n) { visited[start] = 1; stack[++top] = start; printf("%d ", start); for (int v = 0; v < n; v++) { if (graph[start][v] && !visited[v]) { dfs(v, n); } } top--; } int main() { int n, start; printf("Enter the number of vertices: "); scanf("%d", &n); printf("Enter the adjacency matrix:\n"); for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { scanf("%d", &graph[i][j]); } } printf("Enter the starting vertex: "); scanf("%d", &start); printf("DFS traversal: "); dfs(start, n); return 0; } 希望这可以帮助你理解广度优先遍历和深度优先遍历的算法。
### 回答1: 你好,我是C知道语言模型。关于你的问题,BFS是一种常见的图遍历算法,可以用于解决迷宫问题。下面是用C语言实现BFS迷宫问题的示例代码: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define MAX_QUEUE_SIZE 100 typedef struct { int row; int col; } Point; typedef struct { Point data[MAX_QUEUE_SIZE]; int front; int rear; } Queue; void enqueue(Queue *q, Point p) { if (q->rear == MAX_QUEUE_SIZE - 1) { fprintf(stderr, "Queue overflow!\n"); exit(EXIT_FAILURE); } q->data[++q->rear] = p; } Point dequeue(Queue *q) { if (q->front == q->rear) { fprintf(stderr, "Queue underflow!\n"); exit(EXIT_FAILURE); } return q->data[++q->front]; } int bfs(int maze[][6], int start_row, int start_col, int end_row, int end_col) { int visited[6][6] = {0}; // 初始化所有位置都未被访问过 Queue q = {{0}, -1, -1}; // 初始化队列 Point start = {start_row, start_col}; visited[start_row][start_col] = 1; // 标记起点为已访问 enqueue(&q, start); // 将起点加入队列 while (q.front != q.rear) { Point cur = dequeue(&q); // 取出队头元素 if (cur.row == end_row && cur.col == end_col) { return 1; // 找到终点,返回1 } // 尝试向四个方向扩展 int dx[4] = {1, 0, -1, 0}; int dy[4] = {0, 1, 0, -1}; for (int i = 0; i < 4; i++) { int next_row = cur.row + dx[i]; int next_col = cur.col + dy[i]; // 如果位置合法且未被访问过,将其加入队列 if (next_row >= 0 && next_row < 6 && next_col >= 0 && next_col < 6 && maze[next_row][next_col] == 0 && !visited[next_row][next_col]) { Point next = {next_row, next_col}; visited[next_row][next_col] = 1; enqueue(&q, next); } } } return 0; // 队列为空但未找到终点,返回0 } int main() { int maze[6][6] = { {0, 1, 0, 0, 0, 0}, {0, 1, 0, 1, 1, 0}, {0, 0, 0, 1, 0, 0}, {1, 1, 1, 0, 0, 1}, {0, 0, 0, 0, 1, 0}, {0, 0, 0, 0, 0, 0}, }; ### 回答2: 要用C语言来学习实现BFS迷宫问题,首先需要了解BFS(广度优先搜索)算法的原理和思路。BFS算法是一种基于图的搜索算法,可以用于解决迷宫问题。 首先,我们需要创建一个迷宫,可以使用一个二维数组来表示,其中0表示可通行的路径,1表示障碍物或墙壁。我们可以使用C语言的数组来表示迷宫。 接下来,我们需要定义一个队列来存储待搜索的节点。可以使用C语言的数组来模拟队列,可以通过维护队列的头部和尾部指针来实现队列的功能。 接下来,我们要利用BFS算法来搜索迷宫中的路径。BFS算法的基本思路是从起点开始,将起点添加到队列中,并标记起点的访问状态,然后不断地从队列中取出一个节点进行扩展,将可以到达的未访问节点加入队列,并标记为已访问。直到所有节点都被遍历完毕,或者找到终点为止。 在实现BFS算法的过程中,我们可以使用一个二维数组来记录每个节点的访问状态,其中0表示未访问,1表示已访问。 最后,我们可以通过输出路径或使用其他方式展示迷宫中的路径,例如,可以在访问过程中记录每个节点的前驱节点,并回溯路径来展示最短路径。 以上是用C语言学习实现BFS迷宫问题的大致思路和步骤。通过实际编写代码,加深对BFS算法的理解和掌握,提升自己的编程能力。 ### 回答3: BFS(广度优先搜索)算法可以用来解决迷宫问题。迷宫问题是指在一个网格图中寻找从起点到终点的路径,这些路径要经过一些阻碍物(墙壁)。 使用C语言编写BFS迷宫问题的解决方案可以按照以下步骤进行: 1. 首先创建一个二维数组作为迷宫的模拟。可以将迷宫中的墙壁表示为特定的值(例如0),可以通行的路径表示为另一个特定的值(例如1),起点和终点可以用不同的数值表示。 2. 创建一个队列来存储待访问的节点。首先将起点入队。 3. 创建一个visited数组来记录已经访问过的节点,初始时所有节点都未被访问。 4. 开始BFS循环,直到队列为空: - 从队列中取出一个节点作为当前节点。 - 如果当前节点是终点,那么说明已经找到了从起点到终点的路径,结束搜索。 - 否则,将当前节点的所有相邻节点中未访问过的节点加入队列,并更新visited数组。 5. 如果BFS循环结束时,队列为空但仍未找到终点,那么说明不存在从起点到终点的路径。 6. 可以根据visited数组的记录,回溯求得从起点到终点的路径。 使用BFS算法解决迷宫问题可以确保找到最短路径,因为搜索的方式是逐层扩展,即先访问起点周围的节点,再访问与起点相邻的节点,依此类推,直到找到终点或者遍历完所有可访问的节点。 这是一种常用的应用在寻路问题上的算法,对于较小规模的迷宫问题,用C语言实现BFS可以很高效地找到从起点到终点的最短路径。
### 回答1: 深度优先遍历和广度优先遍历是图论中两种常用的遍历方式,下面分别给出它们的C语言实现。 深度优先遍历(DFS): c #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #define MAXN 100 // 最大顶点数 int visited[MAXN]; // 标记数组 // 邻接矩阵存储图 int G[MAXN][MAXN]; int n; // 顶点数 // DFS遍历 void DFS(int v) { visited[v] = 1; // 标记为已访问 printf("%d ", v); for (int i = 0; i < n; i++) { if (G[v][i] && !visited[i]) { DFS(i); } } } int main() { // 读入图 scanf("%d", &n); for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { scanf("%d", &G[i][j]); } } // 遍历图 for (int i = 0; i < n; i++) { if (!visited[i]) { DFS(i); } } return 0; } 广度优先遍历(BFS): c #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #define MAXN 100 // 最大顶点数 #define MAXQ 10000 // 队列最大容量 // 队列结构体 typedef struct queue { int data[MAXQ]; int front, rear; } Queue; int visited[MAXN]; // 标记数组 // 邻接矩阵存储图 int G[MAXN][MAXN]; int n; // 顶点数 // 初始化队列 void InitQueue(Queue *q) { q->front = q->rear = 0; } // 入队 void EnQueue(Queue *q, int v) { q->data[q->rear++] = v; } // 出队 int DeQueue(Queue *q) { return q->data[q->front++]; } // 判断队列是否为空 int IsEmpty(Queue *q) { return q->front == q->rear; } // BFS遍历 void BFS(int v) { Queue q; InitQueue(&q); visited[v] = 1; // 标记为已访问 printf("%d ", v); EnQueue(&q, v); while (!IsEmpty(&q)) { int u = DeQueue(&q); for (int i = 0; i < n; i++) { if (G[u][i] && !visited[i]) { visited[i] = 1; printf("%d ", i); EnQueue(&q, i); } } } } int main() { // 读入图 scanf("%d", &n); for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { scanf("%d", &G[i][j]); } } // 遍历图 for (int i = 0; i < n; i++) { if (!visited[i]) { BFS(i); } } return 0; } ### 回答2: 深度优先遍历(Depth First Search, DFS)和广度优先遍历(Breadth First Search, BFS)是图论中两种常用的遍历算法。 深度优先遍历是通过从图的某一顶点出发,沿着一条路径访问未被访问过的顶点,直到搜索到已访问过的所有顶点为止。具体实现时,可以使用递归或栈的方式来保存遍历的路径。 以下是一个使用C语言实现的图的深度优先遍历的示例代码: #include<stdio.h> #define MAX_VERTICES 100 // 定义图的结构体 typedef struct { int edges[MAX_VERTICES][MAX_VERTICES]; // 边的关系矩阵 int vertexNum; // 顶点数 int visited[MAX_VERTICES]; // 记录顶点是否被访问过 } Graph; // 初始化图 void initGraph(Graph *graph, int vertexNum) { graph->vertexNum = vertexNum; int i, j; for(i = 0; i < vertexNum; i++) { for(j = 0; j < vertexNum; j++) { graph->edges[i][j] = 0; } graph->visited[i] = 0; } } // 添加边 void addEdge(Graph *graph, int start, int end) { graph->edges[start][end] = 1; graph->edges[end][start] = 1; } // 深度优先遍历 void dfs(Graph *graph, int vertex) { printf("%d ", vertex); graph->visited[vertex] = 1; int i; for(i = 0; i < graph->vertexNum; i++) { if(graph->edges[vertex][i] == 1 && graph->visited[i] == 0) { dfs(graph, i); } } } int main() { Graph graph; int vertexNum = 6; initGraph(&graph, vertexNum); addEdge(&graph, 0, 1); addEdge(&graph, 0, 2); addEdge(&graph, 1, 3); addEdge(&graph, 1, 4); addEdge(&graph, 2, 5); printf("深度优先遍历结果: "); dfs(&graph, 0); return 0; } 输出结果为:0 1 3 4 2 5 广度优先遍历是从图的某一顶点开始,首先访问这个顶点,然后依次访问该顶点的所有相邻顶点,再依次访问这些相邻顶点的相邻顶点,直到所有顶点都被访问为止。具体实现时,可以使用队列来保存遍历的路径。 以下是一个使用C语言实现的图的广度优先遍历的示例代码: #include<stdio.h> #define MAX_VERTICES 100 #define QUEUE_SIZE 100 // 定义图的结构体 typedef struct { int edges[MAX_VERTICES][MAX_VERTICES]; // 边的关系矩阵 int vertexNum; // 顶点数 int visited[MAX_VERTICES]; // 记录顶点是否被访问过 } Graph; // 定义队列结构体 typedef struct { int data[QUEUE_SIZE]; int front,rear; } Queue; // 初始化队列 void initQueue(Queue *queue) { queue->front = queue->rear = -1; } // 判断队列是否为空 int isEmpty(Queue *queue) { return queue->front == queue->rear; } // 入队列 void enqueue(Queue *queue,int vertex) { queue->rear++; queue->data[queue->rear] = vertex; } // 出队列 int dequeue(Queue *queue) { queue->front++; return queue->data[queue->front]; } // 初始化图 void initGraph(Graph *graph, int vertexNum) { graph->vertexNum = vertexNum; int i, j; for(i = 0; i < vertexNum; i++) { for(j = 0; j < vertexNum; j++) { graph->edges[i][j] = 0; } graph->visited[i] = 0; } } // 添加边 void addEdge(Graph *graph, int start, int end) { graph->edges[start][end] = 1; graph->edges[end][start] = 1; } // 广度优先遍历 void bfs(Graph *graph, int vertex) { Queue queue; initQueue(&queue); printf("%d ", vertex); graph->visited[vertex] = 1; enqueue(&queue, vertex); while(!isEmpty(&queue)) { int frontVertex = dequeue(&queue); int i; for(i = 0; i < graph->vertexNum; i++) { if(graph->edges[frontVertex][i] == 1 && graph->visited[i] == 0) { printf("%d ", i); graph->visited[i] = 1; enqueue(&queue, i); } } } } int main() { Graph graph; int vertexNum = 6; initGraph(&graph, vertexNum); addEdge(&graph, 0, 1); addEdge(&graph, 0, 2); addEdge(&graph, 1, 3); addEdge(&graph, 1, 4); addEdge(&graph, 2, 5); printf("广度优先遍历结果: "); bfs(&graph, 0); return 0; } 输出结果为:0 1 2 3 4 5 这是一个基本的示例代码,你可以根据自己的需求进行修改和扩展。
好的,以下是一个简单的三阶多叉树的广度优先遍历函数的 C 代码实现: c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define MAX_CHILDREN 3 // 定义每个节点最多有 3 个子节点 // 三叉树节点的结构体定义 typedef struct TreeNode { int data; // 节点数据 struct TreeNode *children[MAX_CHILDREN]; // 指向子节点的指针数组 } TreeNode; // 创建一个新节点 TreeNode* new_node(int data) { TreeNode *node = (TreeNode*)malloc(sizeof(TreeNode)); node->data = data; for (int i = 0; i < MAX_CHILDREN; i++) { node->children[i] = NULL; } return node; } // 广度优先遍历三叉树 void bfs(TreeNode *root) { if (root == NULL) { return; } // 创建一个队列,用于辅助遍历 TreeNode **queue = (TreeNode**)malloc(sizeof(TreeNode*) * 1000); int front = 0, rear = 0; queue[rear++] = root; while (front < rear) { TreeNode *node = queue[front++]; printf("%d ", node->data); for (int i = 0; i < MAX_CHILDREN; i++) { if (node->children[i] != NULL) { queue[rear++] = node->children[i]; } } } free(queue); } int main() { // 构建一个三叉树 TreeNode *root = new_node(1); root->children[0] = new_node(2); root->children[1] = new_node(3); root->children[2] = new_node(4); root->children[0]->children[0] = new_node(5); root->children[0]->children[1] = new_node(6); root->children[1]->children[0] = new_node(7); root->children[1]->children[1] = new_node(8); root->children[2]->children[0] = new_node(9); root->children[2]->children[1] = new_node(10); // 广度优先遍历 bfs(root); return 0; } 在这个例子中,我们使用了一个 TreeNode 结构体表示三叉树的节点,其中包含一个整数数据和一个指向子节点的指针数组。同时,我们使用最简单的数组实现一个队列来辅助遍历。在 bfs 函数中,我们首先检查根节点是否为空,然后创建一个队列并将根节点入列。进入循环后,我们从队列中取出一个节点,并输出它的数据。然后,我们将它的所有子节点加入队列。循环继续,直到队列为空为止。

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