//void DFS(Graph& g, vector<bool>& visited, int v) { // visited[v] = true; // cout << v << " "; // for (int i = 0; i < g.adj[v].size(); i++) { // int u = g.adj[v][i]; // if (!visited[u]) { // DFS(g, visited, u); // } // } //}

时间: 2024-01-20 14:02:34 浏览: 72
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用于多光谱/多日期遥感图像配准的鲁棒Delaunay三角剖分匹配

这段代码是一个基于DFS（深度优先搜索）算法的遍历图的实现。其中，Graph是一个图的数据结构，visited是一个bool类型的数组，用于标记节点是否被访问过。v是起始节点。 具体实现过程如下： 1. 将起始节点v标记为已访问，并输出其信息。 2. 遍历节点v的所有邻居节点，若其未被访问过，则递归调用DFS函数访问该节点。 3. 重复步骤2，直到所有节点均被访问过。 该算法的时间复杂度为O(V+E)，其中V为节点数，E为边数。与BFS相比，DFS更适用于搜索深度较大的图。
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//void BFS(Graph& g, vector<bool>& visited, int v) { // queue<int> q; // visited[v] = true; // q.push(v); // while (!q.empty()) { // int u = q.front(); // q.pop(); // cout << u << " "; // for (int i = 0; i < g.adj[u].size(); i++) { // int w = g.adj[u][i]; // if (!visited[w]) { // visited[w] = true; // q.push(w); // }

其中，Graph是一个图的数据结构，visited是一个bool类型的数组，用于标记节点是否被访问过。v是起始节点，q是一个队列，用于存储待访问的节点。 具体实现过程如下： 1. 将起始节点v标记为已访问，并将其加入队列q...

void DFS(Graph& g, vector<bool>& visited, int v) { visited[v] = true; cout << v << " "; for (int i = 0; i < g.adj[v].size(); i++) { int u = g.adj[v][i]; if (!visited[u]) { DFS(g, visited, u); } }

这段代码是一个深度优先遍历（DFS）的算法实现。它使用了递归的方式来遍历图中的节点。从起始节点开始，标记其为访问过的节点并输出其值，然后递归访问其未被访问过的邻居节点。递归结束后，回溯到上一层递归调用，...

#include <iostream>#include <vector>#include <stack>using namespace std;void dfs(int u, vector<vector<int>>& graph, vector<bool>& visited, vector<int>& farthest) { stack<int> s; s.push(u); visited[u] = true; while (!s.empty()) { int v = s.top(); s.pop(); for (int i = 0; i < graph[v].size(); i++) { int w = graph[v][i]; if (!visited[w]) { visited[w] = true; s.push(w); farthest[w] = farthest[v] + 1; } } }}int main() { int n, m; cin >> n >> m; vector<vector<int>> graph(n); for (int i = 0; i < m; i++) { int u, v; cin >> u >> v; graph[u].push_back(v); } vector<int> farthest(n, 0); for (int i = 0; i < n; i++) { vector<bool> visited(n, false); dfs(i, graph, visited, farthest); } for (int i = 0; i < n; i++) { cout << "Node " << i << " can reach farthest node " << farthest[i] << endl; } return 0;}不用STL实现这个代码

void dfs(int u, int graph[][MAXN], bool visited[], int farthest[]) { push(u); visited[u] = true; while (!empty()) { int v = pop(); for (int i = 0; i < MAXN; i++) { if (graph[v][i] && !visited[i]...

#include <iostream> #include <vector> using namespace std; // 定义边结构体 struct Edge { int dest; // 目标顶点 int weight; // 边的权值 Edge(int d, int w): dest(d), weight(w) {} }; // 定义邻接表节点结构体 struct Node { int vertex; // 顶点编号 vector<Edge> edges; // 与该顶点相连的边 Node(int v): vertex(v) {} }; // 邻接表表示法构造无向网G vector<Node> buildGraph() { vector<Node> graph; int numNodes, numEdges; cout << "请输入顶点数和边数："; cin >> numNodes >> numEdges; graph.resize(numNodes); cout << "请输入每条边的起点、终点和权值：" << endl; for (int i = 0; i < numEdges; ++i) { int start, dest, weight; cin >> start >> dest >> weight; graph[start].edges.emplace_back(dest, weight); graph[dest].edges.emplace_back(start, weight); } return graph; } // 递归地深度优先遍历该图G void dfs(vector<Node>& graph, vector<bool>& visited, int current) { visited[current] = true; cout << current << " "; for (Edge& e : graph[current].edges) { int next = e.dest; if (!visited[next]) { dfs(graph, visited, next); } } } int main() { vector<Node> graph = buildGraph(); vector<bool> visited(graph.size(), false); int start; cout << "请输入起始顶点编号："; cin >> start; dfs(graph, visited, start); cout << endl; return 0; }运行一下这段代码

当你运行这段代码时，程序会提示你输入顶点数和边数，你需要输入两个整数。然后程序会提示你输入每条边的起点、终点和权值，你需要按照提示输入每条边的起点、终点和权值，其中起点和终点都是整数，权值可以是整数或...

#include <iostream> #include <vector> #include <queue> using namespace std; // 定义图的边结构体 struct Edge { int to; // 边的终点 int weight; // 边的权重 Edge(int t, int w) : to(t), weight(w) {} }; // 定义图的邻接表结构体 struct Graph { int n; // 节点数 vector<vector<Edge>> adj; // 邻接表 Graph(int n) : n(n), adj(n) {} // 添加一条边 void addEdge(int from, int to, int weight) { adj[from].push_back(Edge(to, weight)); } // 深度优先遍历 void dfs(int cur, vector<bool>& visited) { visited[cur] = true; cout << cur << " "; for (auto e : adj[cur]) { if (!visited[e.to]) { dfs(e.to, visited); } } } // 广度优先遍历 void bfs(int cur, vector<bool>& visited) { queue<int> q; q.push(cur); visited[cur] = true; while (!q.empty()) { int u = q.front(); q.pop(); cout << u << " "; for (auto e : adj[u]) { if (!visited[e.to]) { visited[e.to] = true; q.push(e.to); } } } } }; int main() { int n, m; cin >> n >> m; Graph g(n); for (int i = 0; i < m; i++) { int u, v, w; cin >> u >> v >> w; g.addEdge(u, v, w); g.addEdge(v, u, w); // 无向图需要添加反向边 } // 深度优先遍历 cout << "DFS: "; vector<bool> visited(n, false); g.dfs(0, visited); cout << endl; // 广度优先遍历 cout << "BFS: "; visited.assign(n, false); g.bfs(0, visited); cout << endl; return 0; }给代码添加注释

void dfs(int cur, vector<bool>& visited) { visited[cur] = true; cout << cur << " "; for (auto e : adj[cur]) { if (!visited[e.to]) { dfs(e.to, visited); } } } // 广度优先遍历 void bfs(int ...

#include <iostream> #include <queue> using namespace std; // 定义图的最大顶点数 #define MAX_VERTEX_NUM 100 // 图的邻接矩阵表示 typedef struct { int vertex[MAX_VERTEX_NUM]; // 顶点数组 int edges[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM]; // 邻接矩阵 int vertexNum; // 顶点数量 int edgeNum; // 边数量 } GraphMatrix; // 初始化图 void initGraph(GraphMatrix& graph) { graph.vertexNum = 0; graph.edgeNum = 0; for (int i = 0; i < MAX_VERTEX_NUM; i++) { graph.vertex[i] = 0; for (int j = 0; j < MAX_VERTEX_NUM; j++) { graph.edges[i][j] = 0; } } } // 添加顶点 void addVertex(GraphMatrix& graph, int v) { if (graph.vertexNum < MAX_VERTEX_NUM) { graph.vertex[graph.vertexNum] = v; graph.vertexNum++; } } // 添加边 void addEdge(GraphMatrix& graph, int v1, int v2) { int i, j; for (i = 0; i < graph.vertexNum; i++) { if (graph.vertex[i] == v1) break; } for (j = 0; j < graph.vertexNum; j++) { if (graph.vertex[j] == v2) break; } if (i < graph.vertexNum && j < graph.vertexNum) { graph.edges[i][j] = 1; graph.edges[j][i] = 1; graph.edgeNum++; } } // 销毁图 void destroyGraph(GraphMatrix& graph) { graph.vertexNum = 0; graph.edgeNum = 0; } // 深度优先遍历 void depthFirstSearch(GraphMatrix& graph, int v, bool visited[]) { visited[v] = true; cout << graph.vertex[v] << " "; for (int i = 0; i < graph.vertexNum; i++) { if (graph.edges[v][i] == 1 && !visited[i]) { depthFirstSearch(graph, i, visited); } } } // 深度优先遍历图 void DFS(GraphMatrix& graph) { bool visited[MAX_VERTEX_NUM]; for (int i = 0; i < graph.vertexNum; i++) { visited[i] = false; } for (int i = 0; i < graph.vertexNum; i++) { if (!visited[i]) { depthFirstSearch(graph, i, visited); } } cout << endl; } // 广度优先遍历图 void BFS(GraphMatrix& graph) { bool vis这段代码的不足

这段代码的不足可能有以下几点： 1. 缺少输入检查：在添加顶点和添加边的函数中，没有检查输入的参数是否合法，比如顶点数量是否已经达到最大值，或者添加的边是否已经存在。 2. 图的存储方式不够灵活：这里使用...

#include<iostream> #include<queue> #include<vector> using namespace std; // 定义图的邻接表结构 struct edge { int dest; edge* next; }; struct vertex { edge* head; }; // 图类 class Graph { private: int V; // 顶点数 vertex* adj; // 邻接表 public: Graph(int V) { this->V = V; adj = new vertex[V]; for (int i = 0; i < V; ++i) { adj[i].head = nullptr; } } // 添加边 void addEdge(int src, int dest) { edge* e = new edge; e->dest = dest; e->next = adj[src].head; adj[src].head = e; } // 深度优先遍历 void DFS(int v, bool* visited) { visited[v] = true; cout << v << " "; edge* e = adj[v].head; while (e != nullptr) { if (!visited[e->dest]) { DFS(e->dest, visited); } e = e->next; } } // 广度优先遍历 void BFS(int v, bool* visited) { queue<int> q; visited[v] = true; q.push(v); while (!q.empty()) { int u = q.front(); q.pop(); cout << u << " "; edge* e = adj[u].head; while (e != nullptr) { if (!visited[e->dest]) { visited[e->dest] = true; q.push(e->dest); } e = e->next; } } } }; int main() { int V, E; cout << "请输入顶点数和边数：" << endl; cin >> V >> E; Graph g(V); cout << "请输入每条边的起点和终点：" << endl; for (int i = 0; i < E; ++i) { int src, dest; cin >> src >> dest; g.addEdge(src, dest); } // 深度优先遍历 cout << "深度优先遍历结果为：" << endl; bool* visited = new bool[V]; for (int i = 0; i < V; ++i) { visited[i] = false; } for (int i = 0; i < V; ++i) { if (!visited[i]) { g.DFS(i, visited); } } cout << endl; // 广度优先遍历 cout << "广度优先遍历结果为：" << endl; for (int i = 0; i < V; ++i) { visited[i] = false; } for (int i = 0; i < V; ++i) { if (!visited[i]) { g.BFS(i, visited); } } cout << endl; return 0; }这段代码从输入数字修改为输入为字母

void DFS(int v, bool* visited) { visited[v] = true; // 将数字映射为字母输出 for (auto it = charToInt.begin(); it != charToInt.end(); ++it) { if (it->second == v) { cout << it->first << " "; ...

#include <iostream> #include <vector> #include <queue> using namespace std; struct Edge { int u, v, weight; Edge(int u, int v, int weight) : u(u), v(v), weight(weight) {} }; class Graph { private: int V; vector<vector>> adj; public: Graph(int V) : V(V) { adj.resize(V); } void addEdge(int u, int v, int weight) { adj[u].push_back(make_pair(v, weight)); adj[v].push_back(make_pair(u, weight)); } int primMST() { priority_queue, vector>, greater>> pq; vector<bool> visited(V, false); int minCost = 0; pq.push(make_pair(0, 0)); while (!pq.empty()) { int u = pq.top().second; int weight = pq.top().first; pq.pop(); if (visited[u]) continue; visited[u] = true; minCost += weight; for (auto neighbor : adj[u]) { int v = neighbor.first; int w = neighbor.second; if (!visited[v]) pq.push(make_pair(w, v)); } } return minCost; } }; int main() { int V, E; cout << "Enter the number of vertices: "; cin >> V; cout << "Enter the number of edges: "; cin >> E; Graph g(V); cout << "Enter the edges in the format (u, v, weight):" << endl; for (int i = 0; i < E; i++) { int u, v, weight; cin >> u >> v >> weight; g.addEdge(u, v, weight); } int minCost = g.primMST(); cout << "Minimum cost of the MST: " << minCost << endl; return 0; }

然后定义了一个Graph类来表示图，包括顶点数和邻接表。 类中的addEdge函数用于向图中添加边，将边的信息存储在邻接表中。primMST函数使用Prim算法计算最小生成树的最小权重。它使用优先队列来选择权重最小的...

#include <iostream> #include <queue> using namespace std; const int VEX_MAX = 100; bool visited[VEX_MAX]; struct Node { int vex; int weight; struct Node* next; }; typedef struct ENode { char data; Node* head; }*List; typedef struct GNode { List list; int vexnum; int arcnum; }*Graph; Graph createGraph(); void DFSTraverse(Graph graph); void DFS(Graph graph, int v); void BFSTraverse(Graph graph); void printGraph(Graph graph); int main() { Graph graph = createGraph(); printGraph(graph); cout << "深度优先遍历：" << endl; DFSTraverse(graph); cout << endl; cout << "广度优先遍历：" << endl; BFSTraverse(graph); return 0; } Graph createGraph() { Graph graph = new GNode; cout << "请输入顶点个数和边个数：" << endl; cin >> graph->vexnum >> graph->arcnum; graph->list = new ENode[graph->vexnum + 1]; cout << "请输入顶点数据：" << endl; for (int i = 1; i <= graph->vexnum; i++) { cin >> graph->list[i].data; graph->list[i].head = NULL; } int begin, end, weight; cout << "请输入边的起始点及其权重：" << endl; for (int i = 1; i <= graph->arcnum; i++) { cin >> begin >> end >> weight; Node* node = new Node; node->weight = weight; node->vex = end; node->next = graph->list[begin].head; graph->list[begin].head = node; node = new Node; node->weight = weight; node->vex = begin; node->next = graph->list[end].head; graph->list[end].head = node; } return graph; }讲解

程序中先通过createGraph()函数创建了一个图，并将其存储在GNode中。在createGraph()函数中，先读入了顶点个数和边的个数，然后再读入每个顶点的数据，并将其存储在ENode中。接着，读入每条边的起始点、终止点和权重...

#include <iostream>#include <vector>#include <stack>using namespace std;const int MAX = 100;int graph[MAX][MAX];bool visited[MAX];void DFS(int start) { stack<int> s; s.push(start); visited[start] = true; cout << "Visited node " << start << endl; while (!s.empty()) { int curr = s.top(); s.pop(); for (int i = 0; i < MAX; i++) { if (graph[curr][i] && !visited[i]) { s.push(i); visited[i] = true; cout << "Visited node " << i << endl; } } }}int main() { // Initialize graph for (int i = 0; i < MAX; i++) { for (int j = 0; j < MAX; j++) { graph[i][j] = 0; } visited[i] = false; } graph[0][1] = graph[1][0] = 1; graph[0][2] = graph[2][0] = 1; graph[1][2] = graph[2][1] = 1; graph[1][3] = graph[3][1] = 1; graph[2][4] = graph[4][2] = 1; graph[3][4] = graph[4][3] = 1; // Start DFS from node 0 DFS(0); return 0;}详细解释一下这段代码，以及这段代码是用来做什么的？

这段代码是一个使用深度优先搜索（DFS）算法遍历图的示例代码。具体来说，它实现了一个无向图，然后从节点0开始执行深度优先搜索，输出遍历的顺序。 代码中使用了一个二维数组 graph 来表示图，其中 graph[i][j]...

#include <iostream>#include <vector>using namespace std;const int MAXN = 10005;int stack[MAXN], top = -1;void push(int x) { stack[++top] = x;}int pop() { return stack[top--];}bool empty() { return top == -1;}void dfs(int u, int graph[][MAXN], bool visited[], int farthest[]) { push(u); visited[u] = true; while (!empty()) { int v = pop(); for (int i = 0; i < MAXN; i++) { if (graph[v][i] && !visited[i]) { visited[i] = true; push(i); farthest[i] = farthest[v] + 1; } } }}int main() { int n, m; cin >> n >> m; int graph[MAXN][MAXN] = {0}; for (int i = 0; i < m; i++) { int u, v; cin >> u >> v; graph[u][v] = 1; } int farthest[MAXN] = {0}; for (int i = 0; i < n; i++) { bool visited[MAXN] = {false}; dfs(i, graph, visited, farthest); } for (int i = 0; i < n; i++) { cout << "Node " << i << " can reach farthest node " << farthest[i] << endl; } return 0;}不用vector的STL实现这个代码

void dfs(int u, int graph[][MAXN], bool visited[], int farthest[]) { push(u); visited[u] = true; while (!empty()) { int v = pop(); for (int i = 0; i < MAXN; i++) { if (graph[v][i] && !visited[i]...

#include <iostream> #include <queue> using namespace std; const int SIZE = 5; // 深度优先遍历 void depthFirstTraversal(bool graph[SIZE][SIZE], bool visited[SIZE], int vertex) { cout << vertex << " "; visited[vertex] = true; for (int i = 0; i < SIZE; i++) { if (graph[vertex][i] && !visited[i]) { depthFirstTraversal(graph, visited, i); } } } // 广度优先遍历 void breadthFirstTraversal(bool graph[SIZE][SIZE], bool visited[SIZE], int startVertex) { queue<int> q; visited[startVertex] = true; q.push(startVertex); while (!q.empty()) { int vertex = q.front(); q.pop(); cout << vertex << " "; for (int i = 0; i < SIZE; i++) { if (graph[vertex][i] && !visited[i]) { visited[i] = true; q.push(i); } } } } int main() { bool graph[SIZE][SIZE] = { {0, 1, 0, 1, 0}, {1, 0, 1, 0, 0}, {0, 1, 0, 1, 1}, {1, 0, 1, 0, 1}, {0, 0, 1, 1, 0} }; bool visited[SIZE] = { false }; cout << "Depth First Traversal: "; depthFirstTraversal(graph, visited, 0); cout << endl; // Reset visited array for (int i = 0; i < SIZE; i++) { visited[i] = false; } cout << "Breadth First Traversal: "; breadthFirstTraversal(graph, visited, 0); cout << endl; return 0; } 给这段代码加上注释

void depthFirstTraversal(bool graph[SIZE][SIZE], bool visited[SIZE], int vertex) { cout << vertex << " "; // 输出访问的节点号 visited[vertex] = true; // 标记该节点已被访问 // 遍历所有与该节点相邻...

void BFS(const Graph& g, int start)//广度遍历 { bool visited[199] = { false }; // 标记顶点是否被访问过 //定义一个q队列（直接引用现有的库） std::queue<int> q; q.push(start); visited[start] = true; while (!q.empty()) {//直到把队列清空 int v = q.front(); q.pop(); // 处理顶点v std::cout << g.vexs[v].city << " "; // 遍历v的邻接顶点 for (int w = 0; w < g.vexnum; ++w) { if (g.arcs[v][w].cost != 1975 && !visited[w]) { q.push(w); visited[w] = true; } } } }

这段代码是用来实现图的广度优先遍历算法的。...然后遍历v的所有邻接顶点w，如果w还没有被访问过，就将其加入队列中，并将visited[w]标记为true。直到队列为空，表示所有可达的顶点都已经遍历完毕。

} edge* e = adj[u].head; while (e != nullptr) { if (!visited[e->dest]) { visited[e->dest] = true; q.push(e->dest); } e = e->next; } } } }; int main() { int V, E; cout << "请输入顶点数和边数：" << endl; cin >> V >> E; Graph g(V); cout << "请输入每条边的起点和终点：" << endl; for (int i = 0; i < E; ++i) { char src, dest; cin >> src >> dest; g.addEdge(src, dest); } // 深度优先遍历 cout << "深度优先遍历结果为：" << endl; bool* visited = new bool[V]; for (int i = 0; i < V; ++i) { visited[i] = false; } for (int i = 0; i < V; ++i) { if (!visited[i]) { g.DFS(i, visited); } } cout << endl; // 广度优先遍历 cout << "广度优先遍历结果为：" << endl; for (int i = 0; i < V; ++i) { visited[i] = false; } for (int i = 0; i < V; ++i) { if (!visited[i]) { g.BFS(i, visited); } } cout << endl; return 0; }请详细讲解一下这段代码

深度优先遍历函数 DFS 和广度优先遍历函数 BFS 都是从指定节点开始遍历整个图，其中利用了一个 visited 数组来记录每个节点是否被访问过。 在 DFS 函数中，从当前节点开始遍历它的邻居节点，如果邻居节点未被访问过...
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Crossbow Spot最新更新 - 获取Chrome扩展新闻

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