无向图关键节点的DFS求解算法

"图的关节点的无向图实现与深度优先搜索" 在计算机科学中，图是一种用于表示对象之间关系的数据结构。在这个问题中，我们关注的是无向图的“关节点”（Cut Vertex）的概念。关节点，也称为割点，是指在图中删除后会增加连通分量数量的节点。换句话说，如果一个节点的移除会导致原本连通的图变得不连通，那么这个节点就是关节点。 为了找到无向图中的所有关节点，我们可以使用深度优先搜索（DFS）算法。DFS 是一种遍历或搜索树或图的算法，它从根节点开始，递归地访问每个子节点，直到所有可达节点都被访问。 在提供的代码中，`Point` 结构体代表图中的节点，包含以下字段： - `data`: 存储节点的数据，这里用字符表示。 - `flag`: 用于标记节点的状态，可能与DFS过程中节点的访问状态有关。 - `predfn`: 可能是前驱节点的标记或索引。 - `af` 和 `bf`: 可能是用来记录节点的一些属性或计算结果。 - `next`: 指向同一层相邻节点的指针，用于构建链表表示层序遍历。 - `edge`: 指向相邻节点的指针，用于构建邻接表表示图的边。 `CreatNew()` 函数应该是用来创建新节点的辅助函数，但具体实现未给出。 `DFS` 函数执行深度优先搜索，接受当前节点、起始节点和字符数组作为参数。函数的目的是遍历图，并在过程中识别关节点。由于代码不完整，无法提供完整的DFS实现，但通常在DFS过程中，我们需要维护一个回溯路径，以便确定哪些节点是关节点。当从一个节点回溯到其父节点时，如果发现该节点的删除会导致子树与剩余部分的图断开连接，那么该节点就是一个关节点。 在主函数中，用户被要求输入图的信息，包括点的数量、点的名称以及邻接矩阵表示的关系。邻接矩阵是一个二维整数数组，其中的值表示节点之间的连接情况，1 表示相连，0 表示不相连。 代码通过创建 `Point` 结构体实例来表示节点，并用邻接矩阵构建邻接表。然后，应该调用 `DFS` 函数遍历图并找出关节点，但这部分代码缺失了。 找到无向图的关节点需要使用深度优先搜索，通过遍历图的每条路径并检查节点的删除是否会影响图的连通性。然而，提供的代码缺少关键部分，如完整的DFS实现和关节点的检测逻辑。要完成这个任务，你需要补充这些缺失的部分。