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

以下是一个无向图的例子，采用邻接矩阵存储结构：

类型：无向图
顶点数：6
边数：7
顶点信息：A, B, C, D, E, F
边信息：(A, B), (A, C), (B, C), (B, D), (C, D), (D, E), (E, F)

邻接矩阵表示：

  A B C D E F
A 0 1 1 0 0 0
B 1 0 1 1 0 0
C 1 1 0 1 0 0
D 0 1 1 0 1 0
E 0 0 0 1 0 1
F 0 0 0 0 1 0

深度优先搜索遍历过程：

从顶点 A 开始遍历：
A -> B -> C -> D -> E -> F

广度优先搜索遍历过程：

从顶点 A 开始遍历：
A -> B -> C -> D -> E -> F

输出图及遍历结果：

无向图 G：
顶点集合：{A, B, C, D, E, F}
边集合：{(A, B), (A, C), (B, C), (B, D), (C, D), (D, E), (E, F)}

深度优先搜索遍历结果：A -> B -> C -> D -> E -> F
广度优先搜索遍历结果：A -> B -> C -> D -> E -> F

相关问题

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(具体类型是无向网，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。

好的，我来为你介绍一下无向网图的建立、深度优先搜索和广度优先搜索。

无向网是一个有顶点和边组成的图，边具有权值。它可以用邻接矩阵来存储。

在邻接矩阵中，数组的行和列分别表示图中的顶点，矩阵中的值表示两个顶点之间的边的权值。如果两个顶点之间没有边，则权值为0。

下面是一个无向网的邻接矩阵表示：

     A  B  C  D
A    0  3  4  0
B    3  0  2  0
C    4  2  0  5
D    0  0  5  0

在这个无向网中，有4个顶点，分别为A、B、C、D。其中，A和B之间有一条权值为3的边，A和C之间有一条权值为4的边，C和B之间有一条权值为2的边，C和D之间有一条权值为5的边。

接下来，我们用C++语言来实现这个无向网的建立、深度优先搜索和广度优先搜索。

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

const int MAX_SIZE = 100;   // 最大顶点数
const int INF = 0x3f3f3f3f; // 表示正无穷

// 邻接矩阵存储结构
class MGraph {
public:
    int vexNum;           // 顶点数
    int edgeNum;          // 边数
    int matrix[MAX_SIZE][MAX_SIZE]; // 邻接矩阵

    // 初始化邻接矩阵
    void init() {
        for (int i = 0; i < MAX_SIZE; i++) {
            for (int j = 0; j < MAX_SIZE; j++) {
                matrix[i][j] = (i == j ? 0 : INF);
            }
        }
    }

    // 建立无向网
    void create() {
        cout << "请输入顶点数和边数：";
        cin >> vexNum >> edgeNum;
        init();  // 初始化邻接矩阵

        // 输入每条边的信息
        for (int i = 0; i < edgeNum; i++) {
            int u, v, w;
            cout << "请输入边的起点、终点和权值：";
            cin >> u >> v >> w;
            matrix[u][v] = matrix[v][u] = w;
        }
    }

    // 深度优先搜索
    void dfs() {
        bool visited[MAX_SIZE] = { false };
        cout << "深度优先搜索结果：";
        for (int i = 0; i < vexNum; i++) {
            if (!visited[i]) {
                dfs(i, visited);
            }
        }
        cout << endl;
    }

    // 从顶点v开始深度优先搜索
    void dfs(int v, bool visited[]) {
        visited[v] = true;
        cout << v << " ";
        for (int i = 0; i < vexNum; i++) {
            if (matrix[v][i] != 0 && matrix[v][i] != INF && !visited[i]) {
                dfs(i, visited);
            }
        }
    }

    // 广度优先搜索
    void bfs() {
        bool visited[MAX_SIZE] = { false };
        cout << "广度优先搜索结果：";
        queue<int> q;
        for (int i = 0; i < vexNum; i++) {
            if (!visited[i]) {
                visited[i] = true;
                cout << i << " ";
                q.push(i);
                while (!q.empty()) {
                    int u = q.front();
                    q.pop();
                    for (int v = 0; v < vexNum; v++) {
                        if (matrix[u][v] != 0 && matrix[u][v] != INF && !visited[v]) {
                            visited[v] = true;
                            cout << v << " ";
                            q.push(v);
                        }
                    }
                }
            }
        }
        cout << endl;
    }

    // 输出邻接矩阵
    void print() {
        cout << "邻接矩阵：" << endl;
        for (int i = 0; i < vexNum; i++) {
            for (int j = 0; j < vexNum; j++) {
                if (matrix[i][j] == INF) {
                    cout << "INF" << " ";
                }
                else {
                    cout << matrix[i][j] << " ";
                }
            }
            cout << endl;
        }
    }
};

int main() {
    MGraph g;
    g.create();  // 建立无向网
    g.print();   // 输出邻接矩阵
    g.dfs();     // 深度优先搜索
    g.bfs();     // 广度优先搜索
    return 0;
}

运行程序后，输入顶点数和边数，然后输入每条边的起点、终点和权值，即可建立一个无向网，并输出它的邻接矩阵。接着，程序会按照深度优先搜索和广度优先搜索的方式遍历这个图，并输出遍历结果。

例如，输入以下信息：

请输入顶点数和边数：4 5
请输入边的起点、终点和权值：0 1 3
请输入边的起点、终点和权值：0 2 4
请输入边的起点、终点和权值：1 2 2
请输入边的起点、终点和权值：2 3 5
请输入边的起点、终点和权值：1 3 6

则程序会输出以下内容：

邻接矩阵：
0 3 4 INF
3 0 2 6
4 2 0 5
INF 6 5 0
深度优先搜索结果：0 1 2 3 
广度优先搜索结果：0 1 2 3 

: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。

假设我们要建立一个有向图，顶点数为5，边数为7，顶点信息为A、B、C、D、E，边信息为A->B、A->D、B->C、B->E、C->E、D->C、E->D。

首先，我们可以用邻接矩阵来存储这个图。邻接矩阵是一个二维矩阵，其中第i行第j列的值表示从顶点i到顶点j是否有边。对于有向图，如果存在一条从i到j的有向边，那么邻接矩阵中第i行第j列的值为1，否则为0。因为是有向图，所以邻接矩阵不是对称矩阵。

邻接矩阵如下所示：

  A B C D E
A 0 1 0 1 0
B 0 0 1 0 1
C 0 0 0 0 1
D 0 0 1 0 0
E 1 0 0 1 0

接下来，我们可以按照深度优先搜索和广度优先搜索遍历这个图。

深度优先搜索（DFS）是一种基于栈或递归的遍历方法。具体实现过程为：从任意一个顶点开始，访问该顶点，然后遍历它的邻接顶点，对于每个邻接顶点，如果它没有被访问过，就递归地访问它，直到所有能够访问的顶点都被访问完毕。在实现过程中，我们可以使用一个栈来保存尚未访问的顶点，每次从栈中取出一个顶点进行访问。

下面是深度优先搜索的遍历结果：

DFS遍历结果：A->B->C->E->D

广度优先搜索（BFS）是一种基于队列的遍历方法。具体实现过程为：从任意一个顶点开始，访问该顶点，并将它的所有邻接顶点加入队列中，然后从队列中取出一个顶点进行访问，并将它的所有邻接顶点加入队列中，重复该过程，直到队列为空。在实现过程中，我们需要使用一个队列来保存尚未访问的顶点。

下面是广度优先搜索的遍历结果：

BFS遍历结果：A->B->D->C->E

最后，我们可以按照邻接矩阵的形式输出这个图。

  A B C D E
A 0 1 0 1 0
B 0 0 1 0 1
C 0 0 0 0 1
D 0 0 1 0 0
E 1 0 0 1 0