#include <iostream> #include <queue> using namespace std; // 定义图的最大顶点数 #define MAX_VERTEX_NUM 100 // 图的邻接矩阵表示 typedef struct { int vertex[MAX_VERTEX_NUM]; // 顶点数组 int edges[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM]; // 邻接矩阵 int vertexNum; // 顶点数量 int edgeNum; // 边数量 } GraphMatrix; // 初始化图 void initGraph(GraphMatrix& graph) { graph.vertexNum = 0; graph.edgeNum = 0; for (int i = 0; i < MAX_VERTEX_NUM; i++) { graph.vertex[i] = 0; for (int j = 0; j < MAX_VERTEX_NUM; j++) { graph.edges[i][j] = 0; } } } // 添加顶点 void addVertex(GraphMatrix& graph, int v) { if (graph.vertexNum < MAX_VERTEX_NUM) { graph.vertex[graph.vertexNum] = v; graph.vertexNum++; } } // 添加边 void addEdge(GraphMatrix& graph, int v1, int v2) { int i, j; for (i = 0; i < graph.vertexNum; i++) { if (graph.vertex[i] == v1) break; } for (j = 0; j < graph.vertexNum; j++) { if (graph.vertex[j] == v2) break; } if (i < graph.vertexNum && j < graph.vertexNum) { graph.edges[i][j] = 1; graph.edges[j][i] = 1; graph.edgeNum++; } } // 销毁图 void destroyGraph(GraphMatrix& graph) { graph.vertexNum = 0; graph.edgeNum = 0; } // 深度优先遍历 void depthFirstSearch(GraphMatrix& graph, int v, bool visited[]) { visited[v] = true; cout << graph.vertex[v] << " "; for (int i = 0; i < graph.vertexNum; i++) { if (graph.edges[v][i] == 1 && !visited[i]) { depthFirstSearch(graph, i, visited); } } } // 深度优先遍历图 void DFS(GraphMatrix& graph) { bool visited[MAX_VERTEX_NUM]; for (int i = 0; i < graph.vertexNum; i++) { visited[i] = false; } for (int i = 0; i < graph.vertexNum; i++) { if (!visited[i]) { depthFirstSearch(graph, i, visited); } } cout << endl; } // 广度优先遍历图 void BFS(GraphMatrix& graph) { bool vis这段代码的不足

这段代码的不足可能有以下几点：

1. 缺少输入检查：在添加顶点和添加边的函数中，没有检查输入的参数是否合法，比如顶点数量是否已经达到最大值，或者添加的边是否已经存在。

2. 图的存储方式不够灵活：这里使用邻接矩阵来表示图，虽然在一些场景下比较方便，但是对于稀疏图来说，会浪费大量的空间。因此，可以考虑使用邻接表等其他存储方式。

3. 没有考虑多个连通分量的情况：在深度优先遍历和广度优先遍历的函数中，只考虑了单个连通分量的情况。如果图由多个连通分量组成，就只能遍历其中一个连通分量。

4. 代码可读性不够好：代码中缺少注释，函数命名不够规范，导致代码可读性不够好，不利于后期维护和修改。

相关问题

用C++代码实现：理解并实现无向图邻接矩阵的创建，理解并实现无向图邻接矩阵方式存储的广度优先遍历的算法，转换成程序并上机实现； //用两个数组分别存储顶点表和邻接矩阵 #define MaxInt 32767 //表示极大值，即∞ #define MVNum 100 //最大顶点数 typedef char VerTexType; //假设顶点的数据类型为字符型 typedef int ArcType; //假设边的权值类型为整型 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 }AMGraph;

以下是C++代码实现：

#include <iostream>
#include <queue>
using namespace std;

#define MaxInt 32767
#define MVNum 100

typedef char VerTexType;
typedef int ArcType;

typedef struct{
    VerTexType vexs[MVNum];
    ArcType arcs[MVNum][MVNum];
    int vexnum, arcnum;
}AMGraph;

void CreateUDN(AMGraph &G) {
    cout << "请输入顶点数和边数：" << endl;
    cin >> G.vexnum >> G.arcnum;
    cout << "请输入顶点信息：" << endl;
    for(int i = 0; i < G.vexnum; i++) {
        cin >> G.vexs[i];
    }
    for(int i = 0; i < G.vexnum; i++) {
        for(int j = 0; j < G.vexnum; j++) {
            G.arcs[i][j] = MaxInt;
        }
    }
    cout << "请输入边的信息：" << endl;
    for(int k = 0; k < G.arcnum; k++) {
        int i, j, w;
        cin >> i >> j >> w;
        G.arcs[i][j] = w;
        G.arcs[j][i] = w;
    }
}

void BFS(AMGraph G, int v, bool visited[]) {
    queue<int> q;
    cout << G.vexs[v] << " ";
    visited[v] = true;
    q.push(v);
    while(!q.empty()) {
        int w = q.front();
        q.pop();
        for(int i = 0; i < G.vexnum; i++) {
            if(G.arcs[w][i] != MaxInt && !visited[i]) {
                cout << G.vexs[i] << " ";
                visited[i] = true;
                q.push(i);
            }
        }
    }
}

void BFSTraverse(AMGraph G) {
    bool visited[MVNum] = {false};
    for(int i = 0; i < G.vexnum; i++) {
        if(!visited[i]) {
            BFS(G, i, visited);
        }
    }
}

int main() {
    AMGraph G;
    CreateUDN(G);
    cout << "广度优先遍历结果：" << endl;
    BFSTraverse(G);
    return 0;
}

在这段代码中，我们使用了一个邻接矩阵来存储无向图，包括顶点表和邻接矩阵两个数组。函数 `CreateUDN` 可以创建一个无向图，并且使用了一个二维数组 `arcs` 来存储边的权值。

函数 `BFS` 实现了广度优先遍历算法，使用了一个队列来存储需要遍历的顶点。函数 `BFSTraverse` 则是对整个图进行了广度优先遍历。

在 `main` 函数中，我们先创建了一个无向图，然后调用 `BFSTraverse` 函数进行广度优先遍历，并输出结果。

void Dijkstra(ALGraph g,int v) { //求从v到其他顶点的最短路径 /********** Begin **********/ /********** End **********/ }补全代码

好的，下面是 Dijkstra 算法的 C++ 代码实现：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
using namespace std;

#define INF 0x3f3f3f3f

// 图的邻接表表示
typedef struct ArcNode {
    int adjvex;            // 邻接点编号
    int weight;            // 边的权重
    struct ArcNode *next;  // 指向下一条边的指针
} ArcNode;

typedef struct VNode {
    char data;             // 顶点数据
    ArcNode *firstarc;     // 指向第一条边的指针
} VNode, AdjList[MAX_VERTEX_NUM];

typedef struct {
    AdjList vertices;      // 顶点数组
    int vexnum, arcnum;    // 顶点数和边数
} ALGraph;

// 辅助结构体，用于记录最短路径
typedef struct {
    int dist;              // 距离
    int path;              // 前驱结点
} Path;

// Dijkstra 算法
void Dijkstra(ALGraph g, int v) {
    // 初始化距离数组和标记数组
    vector<int> dist(g.vexnum, INF);
    vector<int> visited(g.vexnum, 0);

    // 设置起点距离为0
    dist[v] = 0;

    // 创建小根堆，并将起点加入堆中
    priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int> >, greater<pair<int, int> > > q;
    q.push(make_pair(dist[v], v));

    // 循环处理堆中的结点，直到堆为空
    while (!q.empty()) {
        // 取出堆顶元素
        int u = q.top().second;
        q.pop();

        // 如果已经访问过，则直接跳过
        if (visited[u]) {
            continue;
        }

        // 标记该结点已经访问
        visited[u] = 1;

        // 遍历所有邻接点
        for (ArcNode *p = g.vertices[u].firstarc; p != NULL; p = p->next) {
            int v = p->adjvex;              // 邻接点编号
            int weight = p->weight;         // 边的权重

            // 如果到该点的路径更短，则更新路径
            if (dist[u] + weight < dist[v]) {
                dist[v] = dist[u] + weight; // 更新距离
                q.push(make_pair(dist[v], v)); // 将该点加入堆中
            }
        }
    }

    // 输出最短路径
    for (int i = 0; i < g.vexnum; i++) {
        if (dist[i] == INF) {
            cout << "顶点" << v << "到顶点" << i << "不存在路径" << endl;
        } else {
            cout << "顶点" << v << "到顶点" << i << "的最短路径为：" << dist[i] << endl;
        }
    }
}

int main() {
    // 创建有向图
    ALGraph g;
    g.vexnum = 5;
    g.arcnum = 7;
    g.vertices[0].data = 'A';
    g.vertices[1].data = 'B';
    g.vertices[2].data = 'C';
    g.vertices[3].data = 'D';
    g.vertices[4].data = 'E';
    g.vertices[0].firstarc = new ArcNode{1, 2, new ArcNode{3, 1, NULL}};
    g.vertices[1].firstarc = new ArcNode{2, 3, new ArcNode{4, 1, NULL}};
    g.vertices[2].firstarc = new ArcNode{4, 5, NULL};
    g.vertices[3].firstarc = new ArcNode{2, 1, new ArcNode{4, 4, NULL}};
    g.vertices[4].firstarc = new ArcNode{2, 6, new ArcNode{3, 3, NULL}};

    // 调用 Dijkstra 算法
    Dijkstra(g, 0);

    return 0;
}

以上代码为您提供了一个基本的 Dijkstra 算法实现，您可以根据您的实际需求进行修改。