int main() { Graph g; CreateUDG(g); BFS(g, 0);//从0号顶点开始遍历 DestroyUDG(g); return 0; }//main

时间: 2024-05-22 08:11:24 浏览: 28
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WiFi 802.11b/g/p Gnuradio实现

这段代码是使用广度优先搜索算法遍历无向图，并释放图占用的内存。 首先，定义了一个无向图 `g`，并通过函数 `CreateUDG(g)` 创建了一个用户输入的图。然后，从 0 号顶点开始遍历该图，调用了函数 `BFS(g, 0)`。最后，通过函数 `DestroyUDG(g)` 释放了图占用的内存。最后，`main` 函数返回 0。 需要注意的是，这段代码缺少函数 `BFS` 和 `DestroyUDG` 的具体实现，所以无法确定这段代码的完整性。
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图Graph, 深度优先遍历(DFS), 广度优先遍历(BFS)【数据结构和算法入门9】

图Graph,_深度优先遍历(DFS),_广度优先遍历(BFS)【数据结构和算法入门9】

#include <iostream> #include <iomanip> #include <cstdio> using namespace std; #define MVNum 100 //最大顶点数 typedef string VerTexType; //假设顶点的数据类型为字符串 typedef int ArcType; //假设边的权值类型为整型 //------------图的邻接矩阵------------------ typedef struct { VerTexType vexs[MVNum]; //顶点表 ArcType arcs[MVNum][MVNum]; //邻接矩阵 int vexnum, arcnum; //图的当前点数和边数 } Graph; //得到顶点i的数据 VerTexType Vertexdata(const Graph &g, int i) { return g.vexs[i]; } int LocateVex(const Graph &g, VerTexType v) { //确定点v在G中的位置 for(int i = 0; i < g.vexnum; ++i) if(g.vexs[i] == v) return i; return -1; }//LocateVex int FirstAdjVex(const Graph &g, int v) { //返回v的第一个邻接点编号，没有返回-1 /****在此下面完成代码***************/ /***********************************/ }//FirstAdjVex int NextAdjVex(const Graph &g, int v, int w) { //返回v相对于w的下一个邻接点，没有返回-1 /****在此下面完成代码***************/ /***********************************/ }//NextAdjVex void CreateUDG(Graph &g) { //采用邻接矩阵表示法，创建无向图G /****在此下面完成代码***************/ /***********************************/ }//CreateUDN void DestroyUDG(Graph &g) { //you should do this } //输出邻接矩阵 void PrintUDG(const Graph& g) { int i, j; cout << " "; for(i = 0; i < g.vexnum; i++) { cout << setw(4) << g.vexs[i] ; } cout << endl; for(i = 0; i < g.vexnum; i++) { cout << setw(4) << g.vexs[i]; for(j = 0; j < g.vexnum; j++) { cout << setw(4) << g.arcs[i][j]; } cout << endl; } } int main() { Graph g; CreateUDG(g); //输出各个顶点的邻接点 for(int i = 0; i < g.vexnum; i++) { cout << Vertexdata(g, i) << ":"; for(int w = FirstAdjVex(g, i); w >= 0; w = NextAdjVex(g, i, w)) { cout << ' ' << Vertexdata(g, w); } cout << endl; } PrintUDG(g); DestroyUDG(g); return 0; }//mai来将这个代码补充完整

int NextAdjVex(const Graph &g, int v, int w) { for(int i = w+1; i < g.vexnum; ++i) if(g.arcs[v][i] != 0) return i; return -1; } //采用邻接矩阵表示法，创建无向图G void CreateUDG(Graph &g) { cin >...

void BFS(const Graph& g, int start)//广度遍历 { bool visited[199] = { false }; // 标记顶点是否被访问过 //定义一个q队列（直接引用现有的库） std::queue<int> q; q.push(start); visited[start] = true; while (!q.empty()) {//直到把队列清空 int v = q.front(); q.pop(); // 处理顶点v std::cout << g.vexs[v].city << " "; // 遍历v的邻接顶点 for (int w = 0; w < g.vexnum; ++w) { if (g.arcs[v][w].cost != 1975 && !visited[w]) { q.push(w); visited[w] = true; } } } }

其中，参数g表示待遍历的图，参数start表示遍历的起始顶点。该算法使用了一个bool类型的visited数组来标记每个顶点是否被访问过，初始值都为false。广度优先遍历使用了队列来存储待遍历的顶点，初始只有起始顶点...

#include<iostream> #define OK 1 #define ERROR 0 #define OVERFLOW -2 #define MVNum 100 //最大顶点数 using namespace std; typedef struct ArcNode {//边结点 int adjvex; //邻接点域：该边所指向的顶点的位置 int data; //数据域：存储和边相关的信息 struct ArcNode* nextarc; //链域：指向下一条边的指针 }ArcNode; typedef struct VNode {//顶点信息 int data; //顶点结点的数据域 ArcNode *firstarc; //链域：指向第一条依附该顶点的边的指针 }VNode,AdjList[MVNum]; //AdjList表示邻接表类型 typedef struct {//邻接表 AdjList vertices; int vexnum,arcnum; //图的当前顶点数和边数 }ALGragh; int CreateUDG(ALGragh &G,int vexnum,int arcnum) {//采用邻接表表示法，创建无向图G } int InsertVex(ALGragh &G) {//在以邻接表形式存储的无向图G上插入顶点v } int PrintGraph(ALGragh G) {//输出图G }

这段代码是一个基本的邻接表表示法的无向图的数据结构定义和相关操作函数的框架，具体内容如下： 1. 定义了一个结构体ArcNode，表示边结点，包含...在PrintGraph函数中，需要遍历整个邻接表并输出其中的顶点和边信息。

实现基于邻接矩阵表示的广度优先遍历。 函数接口定义： void BFS(Graph G, int v); 其中 G 是基于邻接矩阵存储表示的无向图，v表示遍历起点。 裁判测试程序样例： #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define MVNum 10 int visited[MVNum]; typedef struct{ char vexs[MVNum]; int arcs[MVNum][MVNum]; int vexnum,arcnum; }Graph; void CreateUDN(Graph &G);//实现细节隐藏 void BFS(Graph G, int v); void BFSTraverse(Graph G){ int v; for(v = 0; v < G.vexnum; ++v) visited[v] = 0; for(v = 0; v < G.vexnum; ++v) if(!visited[v]) BFS(G, v); } int main(){ Graph G; CreateUDN(G); BFSTraverse(G); return 0; } /* 请在这里填写答案 */ 输入样例： 输入第1行为结点数vexnum和边数arcnum。第2行为结点的值，依次输入arcnum行，每行输入两个结点的值表示该两个结点互为邻接点。 8 8 ABCDEFGH A B A C B D B E C F C G D H E H 输出样例： 遍历序列。 A B C D E F G H

void BFS(Graph G, int v) { int queue[MVNum]; // 定义一个队列 int front = 0, rear = 0; // 定义队列的头和尾指针 visited[v] = 1; // 标记当前节点已经访问过 printf("%c ", G.vexs[v]); // 输出当前节点...

void BFS(ALGraph* G, int v) /* 从顶点v出发，广度优先搜索遍历v所在的子图 / { int w; int Queued[MAX_VEX] = { 0 }; / 顶点是否已在队列标志 / LinkNode p; Queue* Q; Q = (Queue*)malloc(sizeof(Queue)); Q->front = Q->rear = 0; /* 建立空队列并初始化 / Q->elem[++Q->rear] = v; / v入队 / Queued[v] = 1; while (Q->front != Q->rear) { w = Q->elem[++Q->front]; / 出队 / Visited[w] = 1; / 置访问标志 / printf("%c->", G->AdjList[w].data); / 访问出队元素 / p = G->AdjList[w].firstarc; while (p != NULL) { if (!Visited[p->adjvex]) / 顶点未访问 / / Q->elem[++Q->rear]=p->adjvex ; / { if (Queued[p->adjvex] == 0) // 顶点未在队列中，入队且修改是否已在队列中标志 { Q->elem[++Q->rear] = p->adjvex; Queued[p->adjvex] = 1; } } p = p->nextarc; } / 将和w相邻接的所有未访问的顶点入队 / } / end of while / } void BFS_traverse_Graph(ALGraph G) /* 广度优先搜索遍历图 / { int v; for (v = 0; v < G->vexnum; v++) Visited[v] = 0; / 访问标志初始化 */ for (v = 0; v < G->vexnum; v++) if (!Visited[v]) BFS(G, v); }时间复杂度

这段代码是用广度优先搜索算法遍历图，其中 BFS 函数从顶点 v 出发，遍历 v 所在的子图，并且访问 v 的邻接顶点，将它们加入到队列中。然后，依次从队列中取出顶点，访问它们的邻接顶点，并将未访问过的邻接顶点加入...

根据下面的BFS程序框架回答问题。 void BFS(Graph g, int v ) //图结构为邻接矩阵或邻接表的BFS算法，v是起始顶点。 { queue<int> qu; //定义一个队列qu visited[v] = 1; //置已访问标记 ① ; qu.push(v); //v进队 while (!qu.empty()) //队列不空时循环 { w = qu.pop(); //出队顶点w ② ; for each u in g.neibor(w) //找与顶点w相邻的顶点 if (visited[u]==0) { ③ ; visited[u]=1; //置该顶点已被访问的标志 qu.push(u); //该顶点进队 } } } （1）上述BFS程序是否能遍历图g的所有顶点？如果能给出证明，如果不能说明理由，并给出补救措施。 （2）给定连通图g及其两顶点v和t，用BFS方法求顶点v到t的最短路径，请在程序空白处分别标明要添加的操作代码。

(1) 上述BFS程序能遍历图g的所有顶点。因为BFS算法的核心是通过队列实现的，它按照广度优先的顺序遍历图中的所有顶点，每个顶点只会被访问一次，因此可以遍历所有顶点。 (2) 求顶点v到t的最短路径，可以在程序空白...

基于邻接矩阵表示的广度优先遍历。 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define MVNum 100 int visited[MVNum]; typedef struct{ char vexs[MVNum]; int arcs[MVNum][MVNum]; int vexnum,arcnum; }Graph; void CreateUDN(Graph &G);//实现细节隐藏 void BFS(Graph G, int v){ char Q[MVNum]; int f=0,r=0; int u,w; printf("%c ",G.vexs[v]); visited[v] = 1; Q[r++]=v; while( ){ u= ; for(w = 0; w < G.vexnum; w++){ if( ) { printf("%c ",G.vexs[w]); visited[w] = 1; =w; } } } } void BFSTraverse(Graph G){ int v; for(v = 0; v < G.vexnum; ++v) visited[v] = 0; for(v = 0; v < G.vexnum; ++v) if(!visited[v]) BFS(G, v); } int main(){ Graph G; CreateUDN(G); BFSTraverse(G); return 0; }

其中，Graph结构体包含了图的顶点集和边集，visited数组表示顶点是否被访问过。CreateUDN函数用于创建无向图，BFS函数用于进行广度优先遍历，BFSTraverse函数用于遍历整个图。 具体实现细节如下： 1. 在BFS函数中...

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define MVNum 100 int visited[MVNum]; typedef struct{ char vexs[MVNum]; int arcs[MVNum][MVNum]; int vexnum,arcnum; }Graph; void CreateUDN(Graph &G);//实现细节隐藏 void BFS(Graph G, int v){ char Q[MVNum]; int f=0,r=0; int u,w; printf("%c ",G.vexs[v]); visited[v] = 1; Q[r++]=v; while( ){ u= ; for(w = 0; w < G.vexnum; w++){ if( ) { printf("%c ",G.vexs[w]); visited[w] = 1; =w; } } } } void BFSTraverse(Graph G){ int v; for(v = 0; v < G.vexnum; ++v) visited[v] = 0; for(v = 0; v < G.vexnum; ++v) if(!visited[v]) BFS(G, v); } int main(){ Graph G; CreateUDN(G); BFSTraverse(G); return 0; }

在遍历过程中，从起始顶点开始，将其标记为已访问，并将其加入到队列中。然后，依次从队列中取出顶点，并遍历该顶点的所有邻接点，如果邻接点未被访问，则将其标记为已访问，并加入到队列中。最终，整个图将被遍历一...

函数DFS应从第V个顶点出发递归地深度优先遍历图Graph,遍历时用提前定 义的函数Visit访问每个顶点。当访问邻接点时，要求按序号递增的顺序。题目 保证V是图中的合法顶点。 测试用例： 序号GraphV返回 55130426 0 00 1 10 数据结构与算法基础实验指导 2不连通图略略 实验分析： （1）问题分析 深度优先遍历是树的前序遍历的推广，基本步骤是先处理当前顶点，然后递 归处理其尚未被访问过的相邻顶点。不同的存储方法决定了搜索相邻顶点的效率。 本题给定了邻接矩阵存储的图，对任一顶点V，要遍历所有与之相邻的顶点，只 能通过检查邻接矩阵的第V行的每个元素来实现，这一步的时间复杂度固定是O （Nv）。 （2）实现要点： 对于无权图要判断两个顶点V和W之间是否有边，只要判断是否有 Graph->G[V][W]!=0。 代码框架： #include<stdio.h> #include<stdlib.h> typedefintVertex; #defineMaxVertexNum10 typedefstructGNode*PtrToGNode; structGNode{ intNv;/*顶点数*/ intNe;/*边数*/ intG[MaxVertexNum][MaxVertexNum]; }; typedefPtrToGNodeMGraph; intVisited[MaxVertexNum];/*记录某个顶点是否被访问过*/ voidDFS(MGraphGraph,VertexV) { VertexW; printf("%d",V); Visited[V]=1; 11 数据结构与算法基础实验指导 /*待补充代码1*/ } intmain() { /*待补充代码2*/ }

给定一个邻接矩阵存储的图，要求从第V个顶点出发进行深度优先遍历，访问每个顶点时使用给定的Visit函数，并且访问邻接点时按序号递增的顺序。 根据深度优先遍历的思想，我们需要从当前顶点V开始，依次遍历其未被...

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define MAX_VERTEX_NUM 50 typedef struct { int data[MAX_VERTEX_NUM]; int front, rear; } Queue; void InitQueue(Queue *Q) { Q->front = Q->rear = 0; } int QueueEmpty(Queue Q) { return Q.front == Q.rear; } void EnQueue(Queue *Q, int x) { Q->data[Q->rear++] = x; } int DeQueue(Queue *Q) { return Q->data[Q->front++]; } typedef struct { int vex[MAX_VERTEX_NUM]; int edge[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM]; int vexnum, edgenum; } Graph; void CreateGraph(Graph *G) { int i, j; scanf("%d", &G->vexnum); for (i = 0; i < G->vexnum; i++) { for (j = 0; j < G->vexnum; j++) { scanf("%d", &G->edge[i][j]); } } } int FirstAdjVex(Graph G, int v) { int i; for (i = 0; i < G.vexnum; i++) { if (G.edge[v][i] == 1) { return i; } } return -1; } int NextAdjVex(Graph G, int v, int w) { int i; for (i = w + 1; i < G.vexnum; i++) { if (G.edge[v][i] == 1) { return i; } } return -1; } void BFS(Graph G, int v, int visited[]) { Queue Q; int w, i; InitQueue(&Q); visited[v] = 1; printf("%d ", v); EnQueue(&Q, v); while (!QueueEmpty(Q)) { w = DeQueue(&Q); for (i = FirstAdjVex(G, w); i != -1; i = NextAdjVex(G, w, i)) { if (!visited[i]) { visited[i] = 1; printf("%d ", i); EnQueue(&Q, i); } } } } void BFSTraverse(Graph G) { int visited[MAX_VERTEX_NUM] = {0}; int i; for (i = 0; i < G.vexnum; i++) { if (!visited[i]) { BFS(G, i, visited); } } } int main() { Graph G; CreateGraph(&G); BFSTraverse(G); printf("\n"); return 0; }上述代码的各个步骤都有什么用

10. 广度优先遍历操作BFS，从顶点v开始遍历图，使用队列实现遍历过程，访问每个未被访问的邻接顶点，将其放入队列中。 11. 广度优先遍历操作BFSTraverse，对整个图进行广度优先遍历，使用visited数组记录每个顶点...

设图结点的元素类型为char，建立一个不少于8个顶点的带权无向图G，实现以下图的各种基本操作的程序： ① 用邻接矩阵作为储结构存储图G并输出该邻接矩阵； ② 用邻接链表作为储结构存储图G并输出该邻接链表； ③ 按DFS算法输出图G中顶点的遍历序列； ④ 按BFS算法输出图G中顶点的遍历序列； ⑤ 按Prim算法从某个指定的顶点出发输出图G的最小生成树； ⑥ 主函数通过函数调用实现以上各项操作。

5. 按BFS算法输出图G中顶点的遍历序列，可以使用队列实现，从起点开始遍历，将其相邻的未访问过的顶点加入队列，然后依次从队列中取出每个顶点，并将其相邻的未访问过的顶点加入队列中，直到遍历完整个图。...

g.addEdge(src, dest); } // 深度优先遍历 cout << "深度优先遍历结果为：" << endl; bool* visited = new bool[V]; for (int i = 0; i < V; ++i) { visited[i] = false; } for (int i = 0; i < V; ++i) { if (!visited[i]) { g.DFS(i, visited); } } cout << endl; // 广度优先遍历 cout << "广度优先遍历结果为：" << endl; for (int i = 0; i < V; ++i) { visited[i] = false; } for (int i = 0; i < V; ++i) { if (!visited[i]) { g.BFS(i, visited); } } cout << endl; return 0; }讲解一下这段代码的思路

Graph 类中包含了两个遍历方法：DFS 和 BFS，分别实现了深度优先遍历和广度优先遍历。在主函数中，首先定义了一个 Graph 对象 g，并调用 addEdge 方法添加边。然后，使用深度优先遍历和广度优先遍历方法遍历整个图，...

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好的，以下是C++代码实现图的深度优先搜索和广度优先搜索遍历，并输出图1的有向图G从顶点0开始的深度优先搜索遍历序列和广度优先搜索遍历序列。 c++ #include #include #include #include using namespace std; ...

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![ggflags包的定制化主题与调色板：个性化数据可视化打造秘籍](https://img02.mockplus.com/image/2023-08-10/5cf57860-3726-11ee-9d30-af45d079f268.png) # 1. ggflags包概览与数据可视化基础 ## 1.1 ggflags包简介 ggflags是R语言中一个用于创建带有国旗标记的地理数据可视化的包，它是ggplot2包的扩展。ggflags允许用户以类似于ggplot2的方式创建复杂的图形，并将地理标志与传统的折线图、条形图等结合起来，极大地增强了数据可视化的表达能力。 ## 1.2 数据可视
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如何使用Matlab进行风电场风速模拟，并结合Weibull分布和智能优化算法预测风速？

针对风电场风速模拟及其预测，特别是结合Weibull分布和智能优化算法，Matlab提供了一套完整的解决方案。在《Matlab仿真风电场风速模拟与Weibull分布分析》这一资源中，你将学习如何应用Matlab进行风速数据的分析和模拟，以及预测未来的风速变化。 参考资源链接：[Matlab仿真风电场风速模拟与Weibull分布分析](https://wenku.csdn.net/doc/63hzn8vc2t?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，Weibull分布的拟合是风电场风速预测的基础。Matlab中的统计工具箱提供了用于估计Weibull分布参数的函数，你可以使
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小栗子源码2.9.3版本发布

资源摘要信息:"小栗子源码_*.*.*.*.zip" 根据提供的信息，此压缩包中包含的文件应与"小栗子"项目的源码有关，版本号为*.*.*.*。"小栗子"很可能是一个软件产品的名称，而源码则指的是该软件项目最原始的代码文件。源码对于IT行业的开发人员来说是极其重要的资源，它包含了构建程序所需的所有指令和注释。开发者通过阅读和修改源码来改进软件、修复bug、添加新功能或进行定制化开发。 该压缩包的描述和标题一致，没有额外提供更多的信息，这表明我们只能从标题本身推测其内容。标题中的"*.*.*.*"很可能表示的是该软件的版本号，其中： - "2"代表软件的主版本号，通常意味着软件的架构或者功能上发生了重大的变更。 - "9"可能是次版本号，表示软件功能的增强或是一些新功能的添加。 - "3"可能是修订版本号，通常是指在次要版本基础上的小的错误修复或改动。 - "0"可能是补丁版本号，表示对次要版本的一些微小的修复或更新。 由于没有提供标签信息，我们无法得知该软件具体的应用场景或是目标用户。同时，压缩包内文件的具体结构和所包含的文件类型也无从得知，通常一个软件的源码包会包含多个文件，例如： - 源代码文件：通常以.cpp、.h、.java、.py等为后缀，分别代表C++、C语言、Java或Python等不同编程语言的源代码。 - 资源文件：可能包含图片、音频、视频等资源文件，这些资源文件被源代码引用以提供程序的视觉或听觉效果。 - 编译脚本或配置文件：如Makefile、build.xml、CMakeLists.txt等，它们用于自动化编译过程。 - 项目文档：可能包含README、LICENSE等，用于说明软件的使用、安装、版权和许可证等信息。 - 开发者文档：包含了API文档、开发指南、设计文档等，以帮助开发者更好地理解软件的架构和开发细节。 在没有具体的文件列表情况下，无法提供更深入的分析。如果需要进一步分析压缩包内部结构和内容，需要解压该压缩文件，并查看具体的文件列表和文件内容。在处理源码时，需要具备与之相对应的编程语言知识和开发经验，才能有效地理解和使用这些源码。对于开发人员而言，源码是学习编程技术、掌握软件架构和提高编程能力的宝贵资源。对于企业来说，源码则涉及到产品的知识产权和商业机密，因此管理源码的安全性和保密性至关重要。