C语言实现图的深度优先与广度优先遍历

"这篇实验报告主要探讨了图的深度优先遍历（DFS）和广度优先遍历（BFS）在C语言中的实现，重点在于理解这两种遍历算法的原理和应用，以及如何利用邻接矩阵和邻接表作为图的存储结构。报告中提到了实验的具体要求，包括构建无向图、指定顶点开始遍历并输出遍历序列，以及针对单号和双号学号学生的不同实现方式。" 图的深度优先遍历（DFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。在图中，DFS会从一个起点开始，沿着边尽可能深地探索图的分支，直到达到一个终点，然后回溯以探索其他分支。DFS通常使用栈来辅助实现，也可以用递归的方式。在邻接矩阵表示的图中，DFS可以从起点开始，访问当前节点的所有未访问邻居，然后继续这个过程。对于邻接表，DFS则需要遍历每个节点的邻接节点列表。 广度优先遍历（BFS）则是从图的一个顶点开始，首先访问所有与该顶点相邻的顶点，然后依次访问它们的邻接顶点，直到遍历完所有可达顶点。BFS通常使用队列来辅助实现，确保每次访问最近添加到队列的节点。在邻接矩阵中，BFS仍然可以使用队列，逐层遍历节点；而在邻接表中，BFS会更有效，因为它避免了不必要的矩阵元素检查。 实验中，学生需要根据用户输入的顶点数和边数创建无向图，然后选择一个起始顶点进行DFS和BFS。对于单号学号的学生，他们需要用邻接矩阵实现，矩阵的每个元素表示两个顶点之间是否存在边；双号学号的学生则需要使用邻接表，这种结构更节省空间，特别是当图稀疏时。 在程序源代码中，可以看到定义了结构体`edgenode`（表示边）、`vexnode`（表示顶点）和`Graph`（表示整个图），以及队列的定义和操作，如`EnQueue`（入队）和`DeQueue`（出队）。这些是实现DFS和BFS的关键组件。实验报告还要求学生完成程序设计、上机调试，并撰写包含算法设计小结和心得的实验报告。 这个实验旨在让学习者深入理解图的两种遍历算法，掌握它们的实现细节，并能够灵活选择合适的存储结构。通过这样的实践，学生可以提高对数据结构和算法的理解，这对于IT专业人士来说是非常重要的技能。