设计一个数据结构图的程序,要求:1、实现图的存储,输出存储结构示意图;2、输出对建立的图进行深度优先搜索和广度优先搜索所得的遍历序列

时间: 2024-02-25 18:51:29 浏览: 29
好的,这是一个比较复杂的问题,需要分步骤来解决。首先,我们需要确定数据结构的选择,接着需要实现图的存储和遍历算法。下面是一个基于邻接表的图的数据结构示例和遍历算法的实现示例: ## 数据结构示例 ```python class Graph: def __init__(self, vertices): self.V = vertices self.adj = [[] for i in range(vertices)] def add_edge(self, u, v): self.adj[u].append(v) self.adj[v].append(u) def print_graph(self): for i in range(self.V): print("Adjacency list of vertex {}\n head ".format(i), end="") for j in self.adj[i]: print("-> {}".format(j), end="") print(" \n") ``` 这个类包括了初始化图和添加边的方法,以及打印图的邻接表结构。 ## 深度优先遍历算法 ```python def DFSUtil(v, visited, graph, result): visited[v] = True result.append(v) for i in graph.adj[v]: if visited[i] == False: DFSUtil(i, visited, graph, result) def DFS(graph): visited = [False] * graph.V result = [] for i in range(graph.V): if visited[i] == False: DFSUtil(i, visited, graph, result) return result ``` 这个算法使用了递归的方式进行深度遍历。它接收一个Graph对象和一个起始顶点作为输入,并返回遍历结果。 ## 广度优先遍历算法 ```python from collections import deque def BFS(graph): visited = [False] * graph.V result = [] queue = deque() for i in range(graph.V): if visited[i] == False: queue.append(i) visited[i] = True while queue: s = queue.popleft() result.append(s) for j in graph.adj[s]: if visited[j] == False: queue.append(j) visited[j] = True return result ``` 这个算法使用了队列进行广度遍历。它接收一个Graph对象作为输入,并返回遍历结果。 最后,我们可以使用这些方法来创建一个图,并输出它的邻接表结构和遍历结果: ```python g = Graph(4) g.add_edge(0, 1) g.add_edge(0, 2) g.add_edge(1, 2) g.add_edge(2, 3) g.print_graph() print("DFS traversal:") print(DFS(g)) print("BFS traversal:") print(BFS(g)) ``` 输出结果: ``` Adjacency list of vertex 0 head -> 1-> 2 Adjacency list of vertex 1 head -> 0-> 2 Adjacency list of vertex 2 head -> 0-> 1-> 3 Adjacency list of vertex 3 head -> 2 DFS traversal: [0, 1, 2, 3] BFS traversal: [0, 1, 2, 3] ``` 这个程序可以实现图的存储和遍历,输出存储结构示意图和遍历序列。

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