C++实现图的深度与广度优先遍历与邻接矩阵定义

本资源主要介绍了图的深度和广度优先遍历在C++编程中的实现，以及相关的数据结构。首先，我们看到一个名为`AdjMatrix`的结构体，它包含字符数组`vexs`存储顶点，二维整型数组`arcs`表示邻接矩阵，用于表示图的连接关系，以及四个枚举类型`DG`（有向图）、`DN`（有向无环图）、`UDG`（无向图）和`UDN`（无向无环图），分别代表图的不同类型。程序中提供了四个函数：`CreatDG`、`CreatDN`、`CreatUDG`和`CreatUDN`，用于创建不同类型的图。 `CreatDG`函数用于创建有向图，通过输入顶点数量和边的信息来构建邻接矩阵。其他三个函数创建有向无环图（DN）、无向图（UDG）和无向无环图（UDN），它们在创建过程中除了处理图的类型差异外，还会读取每条边的起点、终点和权重，并将权重值填入`arcs`数组中。 `PrintGraph`函数用于打印图的结构，根据传入的`AdjMatrix`实例`G`的`kind`属性，判断是哪种类型的图并输出相应的表示形式。例如，如果是有向图，会输出“图”。 深度优先遍历（DFS）和广度优先遍历（BFS）是图论中两种基本的搜索算法。DFS通常从某个顶点开始，沿着一条路径尽可能深地搜索，直到无法继续，然后回溯到未访问过的顶点。BFS则相反，从起始顶点开始，逐层扩展，先访问所有相邻的顶点，再访问它们的相邻顶点。 虽然这段代码没有直接实现这两种遍历算法，但理解和掌握这些基础数据结构和创建图的方法是进行后续深度或广度优先遍历的前提。如果需要在C++中实现DFS或BFS，通常会用递归或栈（对于DFS）或队列（对于BFS）来辅助操作，遍历图中的每个顶点，并记录访问状态。 总结来说，这个资源的核心内容包括了图的表示（邻接矩阵），图的创建函数，以及图的结构表示方法。深入学习这部分内容后，可以为进一步研究图算法如深度优先搜索和广度优先搜索打下坚实的基础。