C++实现深度优先与广度优先搜索的有向图算法

资源摘要信息:"该文件是一份关于C++实现有向图的深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的编程练习，主要利用相邻矩阵（邻接矩阵）的方式对图进行存储，并通过这些基础算法来遍历图结构。" 知识点详细说明： 1. 相邻矩阵（邻接矩阵）存储图： 在计算机科学中，图是一种数据结构，用于表示对象之间的关系。图可以分为有向图和无向图。有向图中的边具有方向性，即边由一个顶点指向另一个顶点，而在无向图中，边是双向的。 相邻矩阵是表示图的一种方式，它是一个二维数组，用来表示图中各个顶点之间的连接关系。在无向图中，相邻矩阵是对称的，即matrix[i][j]等于matrix[j][i]；而在有向图中，相邻矩阵可能不是对称的。 在相邻矩阵中，如果顶点i和顶点j之间存在一条边，则对应的matrix[i][j]为1（或边的权重），否则为0。对于不存在的边，如果图是无向的，则matrix[i][j]和matrix[j][i]都是0；如果是有向的，则只需要确保matrix[i][j]为0即可。 2. 深度优先搜索（DFS）： 深度优先搜索是一种用于遍历或搜索树或图的算法。这个算法会尽可能深地搜索图的分支。当节点v的所在边都已被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这个过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。 在有向图中，深度优先搜索可以用来检测图中是否存在从某一顶点出发的路径，也可以用来检测图中是否有环路。在算法实现上，通常使用递归或栈来跟踪访问过的节点。 3. 广度优先搜索（BFS）： 广度优先搜索是一种遍历或搜索树或图的算法。它从根节点开始，逐层扩展，直至所有节点都被访问过。在图的遍历中，这意味着算法会首先访问所有与起始顶点相邻的节点，然后再访问这些相邻节点的相邻节点。 广度优先搜索的一个常见应用是寻找两个顶点之间的最短路径，尤其是在无权图中。在有向图中，该算法可以用来检测图中的连通性，或者寻找从起点到终点的最短路径。 4. C++编程基础： C++是一种静态类型、编译式、通用的编程语言。它支持多范式，包括过程化、面向对象和泛型编程。在本文件中，C++被用来实现图的数据结构，以及深度优先搜索和广度优先搜索算法。 实现图的相邻矩阵表示以及相关算法通常需要使用C++的类和对象特性，动态内存分配，以及循环和条件语句。同时，递归函数的使用对于实现深度优先搜索是必不可少的，而队列结构则是实现广度优先搜索的关键。 综合上述知识点，可以推断出，该文件中的内容可能是关于如何在C++中使用相邻矩阵来存储和表示有向图，并通过深度优先搜索和广度优先搜索算法来遍历该图。文件名“shiyan55”可能表示这是一个编号为55的实验或练习。练习的目的可能在于加深对图论基础概念的理解，以及掌握C++编程中类、对象、递归、队列等概念的实际应用。