图实验2：遍历、存储结构与最小生成树算法实践

在本次"exp8--图实验2"中，主要目标是通过实践操作来深入理解图论在计算机科学中的核心概念与算法应用。实验的核心内容包括以下几个方面： 1. 图的基本概念与存储结构： 实验开始首先强调了对图的基本概念的理解，如无向图（UDG）、有向图（DG）和无向带权图（UDN）、有向带权图（DN）。学生需要掌握图的两种主要存储结构：邻接矩阵和邻接表。这两种结构对于后续的遍历和操作至关重要。 2. 图的遍历算法： 实验任务要求实现图的深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），这两者是图论中的基础操作，用于探索图的结构。通过这些算法，学生将学习如何构造生成树或生成森林。 3. 最小生成树算法： 实现Prim算法和Kruskal算法，分别求解给定图的最小生成树。Prim基于边的权重，而Kruskal则是基于边的连接性，它们展示了不同的构建最小生成树的方法。 4. 最短路径算法： Dijkstra算法和Floyd算法的实现旨在寻找指定顶点之间的最短路径，前者适用于单源最短路径问题，后者则可以找出所有顶点对之间的最短路径。这要求学生理解贪心策略和动态规划在算法设计中的应用。 5. 拓扑排序： 对于AOE（活动-结点-事件）网络，学生需要设计算法来获取拓扑序列，这是有向无环图（DAG）的重要特性，常用于项目管理和依赖关系分析。 实验过程中，学生需要使用提供的测试数据集，如udg8.grp、udg115.grp、dg6.grp等，进行实际操作和算法验证。这些数据集包含了不同类型的图和不同的问题情境，有助于锻炼学生的实践能力和问题解决能力。通过完成这些任务，学生不仅能掌握图论的基本原理，还能提升编程和算法实现的技能。