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

时间: 2024-01-13 17:04:44 浏览: 37
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 ```
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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。 ```cpp #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 ```

使用argparse模块来实现用户输入图的顶点和权值边等信息。

好的,让我给你一个使用argparse模块实现用户输入图的顶点和权值边的例子。 ```python import argparse def parse_args(): parser = argparse.ArgumentParser(description="Prim's algorithm for minimum spanning tree") parser.add_argument("nodes", type=int, help="number of nodes in the graph") parser.add_argument("edges", type=int, help="number of edges in the graph") parser.add_argument("-w", "--weights", nargs="+", type=int, help="weights of the edges") parser.add_argument("-s", "--start", type=int, help="starting node for Prim's algorithm") args = parser.parse_args() return args if __name__ == "__main__": args = parse_args() print(args.nodes) print(args.edges) print(args.weights) print(args.start) ``` 在这个例子中,我们使用argparse模块来解析命令行参数。用户需要输入图的顶点数(nodes)和边数(edges),并可以选择输入每条边的权值(weights)和Prim算法的起始节点(start)。 在命令行中输入以下命令,可以看到argparse模块解析出来的参数: ```python python prim.py 5 7 -w 1 2 3 4 5 6 7 -s 0 ``` 输出: ``` 5 7 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] 0 ``` 这个例子只是一个简单的使用argparse模块的例子,你可以根据实际需求来调整参数和参数类型。在Prim算法中,你需要将解析出来的参数传递给算法函数,从而实现对指定图的最小生成树的求解。

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