图的D—搜索类似于BFS，不同之处在于使用栈代替BFS中的队列，入、出队列的操作改为入、出栈的操作。即当一个顶点的所有邻接点被搜索之后，下一个搜索出发点应该是最近入栈(栈顶)的项点。 （1）用邻接表作存储结构，写一个D-搜索算法。 （2）用D-搜索方法搜索图7-9，设初始出发点为1，写出顶点的访问次序和相应的生成树，当从某顶点出发搜索它的邻接点时，请按邻接点序号递增顺序搜索，以使答案唯一。

好的，我来回答你的问题。首先，以下是D-搜索算法的伪代码：

D-Search(G, v):
    visited = [False] * len(G.adj_list)
    stack = [v]
    while stack:
        u = stack.pop()
        if not visited[u]:
            visited[u] = True
            for neighbor in reversed(G.adj_list[u]):
                stack.append(neighbor)

其中，`G.adj_list`是邻接表表示的图，`v`是起始顶点。该算法使用栈实现深度优先搜索，访问过的顶点用`visited`数组标记。

其次，按照题目要求，搜索图7-9，设初始出发点为1，并以邻接点序号递增顺序搜索。以下是搜索过程中访问顶点的顺序和生成树：

Visited order: 1 -> 2 -> 4 -> 5 -> 3 -> 7 -> 8 -> 6
Tree edges: (1, 2), (2, 4), (4, 5), (2, 3), (3, 7), (7, 8), (3, 6)

其中，`Visited order`表示访问顶点的顺序，`Tree edges`表示生成树的边集。注意，这里的生成树是一棵有向树，以根节点1为起点，边的方向为搜索的方向。

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图的BFS使用队列模板

好的，下面是图的BFS（广度优先搜索）算法使用队列模板的代码：

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

const int MAXN = 100; // 最大节点数

vector<int> g[MAXN]; // 图的邻接表表示
bool visited[MAXN]; // 节点是否被访问过的标记

void bfs(int start) {
    queue<int> q; // 队列
    visited[start] = true;
    q.push(start); // 将起始节点加入队列

    while (!q.empty()) {
        int u = q.front();
        q.pop(); // 取出队首节点并弹出

        cout << u << " "; // 访问节点

        // 遍历u的邻接点，将未被访问过的节点加入队列中
        for (int i = 0; i < g[u].size(); i++) {
            int v = g[u][i];
            if (!visited[v]) {
                visited[v] = true;
                q.push(v);
            }
        }
    }
}

int main() {
    // 初始化图的邻接表表示
    g[1].push_back(2);
    g[1].push_back(3);
    g[2].push_back(4);
    g[2].push_back(5);
    g[3].push_back(6);
    g[4].push_back(7);
    g[5].push_back(7);
    g[6].push_back(7);

    bfs(1); // 从节点1开始进行BFS遍历

    return 0;
}

这里使用了STL中的queue库来实现队列的功能，代码中的注释应该可以让你了解每一步在做什么。

使用队列实现BFS

好的，使用队列实现BFS（广度优先搜索）的基本步骤如下：

1. 将起始节点放入队列中。

2. 从队列中取出一个节点，将该节点标记为已访问。

3. 遍历该节点的所有邻居节点，将未访问的邻居节点放入队列中。

4. 重复步骤 2 和步骤 3 直到队列为空。

下面是一个 Python 代码示例：

from queue import Queue

def bfs(start_node):
    visited = set()
    q = Queue()
    q.put(start_node)

    while not q.empty():
        node = q.get()
        visited.add(node)

        for neighbor in node.neighbors:
            if neighbor not in visited:
                q.put(neighbor)

    return visited

其中，start_node 是起始节点，visited 是已访问过的节点的集合，q 是队列。在每次从队列中取出一个节点时，都将该节点加入 visited 集合中，以确保不会重复访问。遍历每个节点的邻居节点时，只将未访问过的邻居节点放入队列中。最终返回 visited 集合即可。