C++实现图的深度遍历与广度遍历算法

"这篇资源是关于使用C++编程语言实现图的深度优先遍历（DFS）和广度优先遍历（BFS）的程序。它提供了数据结构和算法的实现，包括邻接表（Adjacency List）来表示图，以及队列（Queue）的数据结构用于BFS。" 在图遍历中，深度优先遍历和广度优先遍历是两种常用的方法，用于探索图的所有节点。C++ 实现这两种方法时，通常会用到链表和栈（或队列）的数据结构。 深度优先遍历（DFS）： DFS 是一种递归策略，从起始节点开始，沿着某一条路径深入探索，直到达到叶子节点，然后回溯到最近的未访问节点，再选择另一条分支继续深入。在C++中，DFS的实现通常使用栈来存储待访问的节点。在这个程序中，`visited` 数组用于记录已访问过的节点，防止重复访问。 广度优先遍历（BFS）： BFS 是一种层次优先的遍历方法，从起始节点开始，逐层访问所有节点。首先将起始节点放入队列，然后每次取出队首节点，访问它并将其所有未访问的邻居加入队列。在C++中，BFS的实现通常使用队列来存储待访问的节点。这里的`Queue` 结构包含了队列的基本操作，如初始化、入队（EnQueue）和出队（DeQueue）。 邻接表（Adjacency List）： 在C++代码中，邻接表被定义为`ALGraph` 结构体，包含`vertices` 数组，每个元素都是一个`VNode` 类型，表示图中的一个顶点。`VNode` 包含了节点的信息（`data`）和指向相邻节点的指针链表（`firstarc`）。邻接表对于稀疏图（边的数量远小于节点数量的平方）特别有效，因为它节省了空间。 程序中还定义了`ArcNode` 结构体，表示图中的一条边，包括了指向相邻顶点的索引（`adjvex`）和指向下一个相邻节点的指针（`nextarc`）。 在实际应用中，这些遍历方法可以用于寻找图的特定属性，例如最短路径、判断连通性或者搜索特定路径。深度优先遍历常用于求解回溯问题，而广度优先遍历则适用于找到最近的邻居或求最短路径。 总结，这个C++程序提供了图的两种基本遍历方法的实现，即深度优先遍历和广度优先遍历。通过邻接表存储图结构，并使用队列和栈辅助遍历过程，有效地遍历图中的所有节点。对于学习和理解图论及数据结构的读者，这是一个很好的实践示例。