图数据结构实验：存储、遍历与最优化线路设计

"数据结构学习之图（实验）" 在这个实验中，主要关注的是图这一重要的数据结构。图是由顶点（或节点）和边组成的集合，用来表示对象之间的关系。实验的目标是深入理解图的基本存储结构，如邻接表和邻接矩阵，以及相关的操作实现方法。此外，还需要掌握图的深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），这两种遍历方法是解决图问题的基础。 1. 邻接表和邻接矩阵是两种常见的图存储方式： - 邻接表：对于每个顶点，记录与其相邻的所有顶点，空间效率高，尤其适合边稀疏的图。 - 邻接矩阵：使用二维数组表示，矩阵的每个元素表示对应顶点之间是否有边相连，适用于边密集的图。 2. 深度优先搜索和广度优先搜索： - DFS：从一个顶点出发，沿着边向下探索，直到达到叶子节点，然后回溯。使用栈来辅助实现，可以用于寻找环、求解连通性和拓扑排序等问题。 - BFS：从一个顶点开始，逐层扩展到所有相邻的顶点。使用队列来辅助实现，常用于找出两顶点间的最短路径和求最小生成树。 3. 实验的具体任务包括： - 构建无向图的存储结构，进行测试以确保正确性。 - 实现DFS和BFS遍历，再次测试以验证遍历的正确性。 - 解决最小生成树问题，例如，使用Prim或Kruskal算法在给定的城镇中找到最小成本的通信线路网络，使得所有城镇都能通信。 - 设计一个路径规划问题，为苏州科技大学石湖校区的学生提供从学习场所到最近食堂的路径方案，可能需要使用Dijkstra算法或A*算法等找到最短路径。 4. 代码接口展示了图的枚举类型`GraphKind`，以及与图操作相关的函数，如创建图、获取图的类型、顶点数和边数、查找边、计算顶点的度、入度和出度等。虽然部分函数（如插入和删除边）在此处未实现，但它们是图操作中常见的功能。 总结来说，这个实验旨在通过实践提升对图数据结构的理解和应用能力，包括其存储结构、遍历方法以及在实际问题中的应用，如最小生成树和路径规划。这不仅要求掌握理论知识，还要求能够将这些知识应用于实际编程中。