算法1:输入图的类型、顶点数、狐(边)数、顶点信息、狐(边)信息,建立相应的图(具体类型可以是无向图、有向图、无向网、有向网,采用邻接矩阵存储结构);分别按深度优先搜索和广度优先搜索遍历图;按某种形式输

出遍历结果。

算法2：

1. 根据输入的图类型，顶点数和边数，创建一个空的图。

2. 根据输入的顶点信息，将每个顶点添加到图中。

3. 根据输入的边信息，将每条边添加到图中。

4. 根据图的类型，使用邻接矩阵存储结构来表示图。

5. 对于深度优先搜索算法，从任意一个顶点开始，将该顶点标记为已访问，然后访问该顶点的所有未访问过的相邻顶点，直到所有顶点都被访问过。

6. 对于广度优先搜索算法，从任意一个顶点开始，将该顶点标记为已访问，然后将该顶点的所有相邻顶点加入到一个队列中。依次从队列中取出每个顶点，标记为已访问，并将其相邻顶点加入到队列中，直到所有顶点都被访问过。

7. 输出遍历结果，可以按照某种形式进行输出，例如输出每个顶点被访问的顺序或者输出遍历路径等。

注意：在实现算法时，需要考虑图中可能存在多个连通分量的情况，需要对每个连通分量都进行遍历。同时，需要考虑某些顶点可能无法被访问到的情况，例如存在孤立点或者存在环路等。

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算法1：输入图的类型、顶点数、狐（边）数、顶点信息、狐（边）信息，建立相应的图(具体类型可以是无向图、有向图、无向网、有向网，采用邻接矩阵存储结构)；分别按深度优先搜索和广度优先搜索遍历图；按某种形式输出图及遍历结果 用c语言 加上主函数

以下是算法1的C语言代码实现，包括建立图、深度优先搜索和广度优先搜索遍历图以及输出结果的功能。具体注释见代码中。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdbool.h>

#define MAX_VERTEX_NUM 100  // 最大顶点数

// 图的类型
typedef enum {
    DG,     // 有向图
    DN,     // 有向网
    UG,     // 无向图
    UN      // 无向网
} GraphType;

// 边/弧的类型
typedef struct {
    int weight;     // 权值
} ArcType;

// 图的结构体
typedef struct {
    GraphType type;     // 图的类型
    int vertexNum;      // 顶点数
    int arcNum;         // 边/弧数
    char vertex[MAX_VERTEX_NUM];        // 顶点信息
    ArcType arcs[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM];     // 边/弧信息
} Graph;

// 初始化图
void initGraph(Graph* G, GraphType type, int vertexNum, int arcNum, char* vertex, ArcType* arcs) {
    G->type = type;
    G->vertexNum = vertexNum;
    G->arcNum = arcNum;
    for (int i = 0; i < vertexNum; i++) {
        G->vertex[i] = vertex[i];
        for (int j = 0; j < vertexNum; j++) {
            if (i == j) {
                G->arcs[i][j].weight = 0;
            } else {
                G->arcs[i][j].weight = INT_MAX;     // 初始值为无穷大
            }
        }
    }
    for (int i = 0; i < arcNum; i++) {
        int from, to;
        ArcType arc;
        printf("请输入边/弧信息(起点 终点 权值): ");
        scanf("%d %d %d", &from, &to, &arc.weight);
        G->arcs[from][to] = arc;
        if (type == UG || type == UN) {
            G->arcs[to][from] = arc;    // 如果是无向图/网，还要加上反向边/弧
        }
    }
}

// 深度优先搜索遍历图
void DFS(Graph* G, bool* visited, int v) {
    visited[v] = true;
    printf("%c ", G->vertex[v]);
    for (int i = 0; i < G->vertexNum; i++) {
        if (G->arcs[v][i].weight != INT_MAX && !visited[i]) {      // i是v的邻接点且未被访问
            DFS(G, visited, i);
        }
    }
}

// 深度优先搜索
void depthFirstSearch(Graph* G) {
    bool visited[MAX_VERTEX_NUM] = {false};    // 记录每个顶点是否被访问
    printf("深度优先搜索结果: ");
    for (int i = 0; i < G->vertexNum; i++) {
        if (!visited[i]) {      // 从未被访问的顶点开始进行深度优先搜索
            DFS(G, visited, i);
        }
    }
    printf("\n");
}

// 广度优先搜索遍历图
void BFS(Graph* G, bool* visited, int v) {
    int queue[MAX_VERTEX_NUM];      // 存放待访问的顶点的队列
    int front = 0, rear = 0;        // 队列的头和尾
    visited[v] = true;
    printf("%c ", G->vertex[v]);
    queue[rear++] = v;
    while (front != rear) {     // 队列非空
        int w = queue[front++];
        for (int i = 0; i < G->vertexNum; i++) {
            if (G->arcs[w][i].weight != INT_MAX && !visited[i]) {      // i是w的邻接点且未被访问
                visited[i] = true;
                printf("%c ", G->vertex[i]);
                queue[rear++] = i;
            }
        }
    }
}

// 广度优先搜索
void breadthFirstSearch(Graph* G) {
    bool visited[MAX_VERTEX_NUM] = {false};    // 记录每个顶点是否被访问
    printf("广度优先搜索结果: ");
    for (int i = 0; i < G->vertexNum; i++) {
        if (!visited[i]) {      // 从未被访问的顶点开始进行广度优先搜索
            BFS(G, visited, i);
        }
    }
    printf("\n");
}

// 输出图
void printGraph(Graph* G) {
    printf("图的类型: ");
    switch (G->type) {
        case DG:
            printf("有向图\n");
            break;
        case DN:
            printf("有向网\n");
            break;
        case UG:
            printf("无向图\n");
            break;
        case UN:
            printf("无向网\n");
            break;
    }
    printf("顶点数: %d\n", G->vertexNum);
    printf("边/弧数: %d\n", G->arcNum);
    printf("顶点信息: ");
    for (int i = 0; i < G->vertexNum; i++) {
        printf("%c ", G->vertex[i]);
    }
    printf("\n边/弧信息:\n");
    for (int i = 0; i < G->vertexNum; i++) {
        for (int j = 0; j < G->vertexNum; j++) {
            if (G->arcs[i][j].weight != INT_MAX) {
                printf("(%d, %d, %d) ", i, j, G->arcs[i][j].weight);
            }
        }
        printf("\n");
    }
}

int main() {
    Graph G;
    GraphType type;
    int vertexNum, arcNum;
    char vertex[MAX_VERTEX_NUM];
    ArcType arcs[MAX_VERTEX_NUM];
    printf("请输入图的类型(0--有向图 1--有向网 2--无向图 3--无向网): ");
    scanf("%d", &type);
    printf("请输入顶点数和边/弧数: ");
    scanf("%d %d", &vertexNum, &arcNum);
    printf("请输入顶点信息: ");
    for (int i = 0; i < vertexNum; i++) {
        scanf(" %c", &vertex[i]);
    }
    initGraph(&G, type, vertexNum, arcNum, vertex, arcs);
    printGraph(&G);
    depthFirstSearch(&G);
    breadthFirstSearch(&G);
    return 0;
}

注意：这里采用了邻接矩阵存储结构，对于无向图/网，边/弧信息需要同时保存在两个顶点的邻接矩阵中。

算法1:输入图的类型、顶点数、弧(边)数、顶点信息、弧(边)信息,建立相应的图(具体类型可以是无向图、有向图、无向网、有向网,采用邻接矩阵存储结构);分别按深度优先搜索和广度优先搜索遍历图;按某种形式输

出遍历结果。

1. 建立图的过程：

首先，根据输入的图的类型、顶点数和弧（边）数，初始化一个邻接矩阵G，将矩阵中每个元素都初始化为0。然后，将顶点信息按照顺序依次存储到一个一维数组V中。接着，将弧（边）信息按照起始顶点和终止顶点的顺序依次存储到一个二维数组E中，其中E[i][0]表示第i条弧（边）的起始顶点，E[i][1]表示第i条弧（边）的终止顶点，E[i][2]表示该弧（边）的权值（如果是网）。

接下来，根据图的类型，采用不同的方式来进行邻接矩阵的构建。如果是无向图或有向图，则将G[i][j]和G[j][i]（如果是无向图）或G[i][j]（如果是有向图）分别赋值为1，表示从顶点i到顶点j有一条弧（边）。如果是无向网或有向网，则将G[i][j]或G[j][i]（如果是无向网）或G[i][j]（如果是有向网）赋值为该弧（边）的权值。

2. 深度优先搜索过程：

深度优先搜索是一种递归的遍历方式。具体实现过程如下：

（1）定义一个数组visited，用于标记每个顶点是否被访问过，初始值全部为false。

（2）从任意一个顶点开始，依次访问它的邻接点。如果该邻接点未被访问，则以该邻接点为起点递归进行深度优先搜索，直到所有与起点相连的顶点都被访问过。

（3）如果存在未被访问的顶点，则从中选择一个顶点作为起点，重复步骤（2）。

（4）如果所有顶点都被访问过，则结束遍历。

具体实现代码如下：

def DFS(G, v, visited):
    visited[v] = True
    print(v)

    for i in range(len(G)):
        if G[v][i] != 0 and not visited[i]:
            DFS(G, i, visited)

def DFS_traversal(G):
    visited = [False] * len(G)

    for i in range(len(G)):
        if not visited[i]:
            DFS(G, i, visited)

3. 广度优先搜索过程：

广度优先搜索是一种按层次遍历的方式。具体实现过程如下：

（1）定义一个队列queue，用于存储已经被访问过但其邻接点还未被访问的顶点。

（2）从任意一个顶点开始，将其加入队列queue中，并标记为已访问。

（3）从队列queue中取出一个顶点v，访问它的所有邻接点，并将未被访问过的邻接点加入队列queue中，并标记为已访问。

（4）重复步骤（3），直到队列queue为空。

具体实现代码如下：

from queue import Queue

def BFS(G, v, visited):
    queue = Queue()
    queue.put(v)
    visited[v] = True

    while not queue.empty():
        v = queue.get()
        print(v)

        for i in range(len(G)):
            if G[v][i] != 0 and not visited[i]:
                queue.put(i)
                visited[i] = True

def BFS_traversal(G):
    visited = [False] * len(G)

    for i in range(len(G)):
        if not visited[i]:
            BFS(G, i, visited)

4. 输出遍历结果：

在DFS和BFS的实现代码中，我们分别先输出了每个被访问的顶点的编号，这个可以根据具体需求进行修改，比如输出顶点信息，或者将遍历结果存储到一个列表中等等。