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。

相关问题

在图算法中,深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)的区别是什么? A DFS使用栈,而BFS使用队列 B DFS是非递归算法,而BFS是递归算法 C DFS可以找到最短路径,而BFS不能 D DFS可以处理有向图,而BFS只能处理无向图

在图算法中,深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)的区别是：A DFS使用栈,而BFS使用队列。因此，选项A是正确的。

在DFS中，我们从起点开始，依次访问它的邻居节点，并将其压入栈中。接着，从栈中取出一个节点，重复上述操作，直到找到目标节点或者栈为空。

而在BFS中，我们从起点开始，依次访问它的邻居节点，并将其加入到队列中。接着，从队列中取出一个节点，重复上述操作，直到找到目标节点或者队列为空。

因此，DFS使用栈，而BFS使用队列，是它们的主要区别。此外，DFS可以是递归算法或非递归算法，BFS通常是非递归算法。DFS可以找到一条路径，但不一定是最短路径，BFS可以找到最短路径。DFS和BFS都可以处理有向图和无向图。

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。