《数据结构》课程实战:无向图与停车场管理系统的深度优先遍历

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在《数据结构》课程设计的停车场管理系统项目中,实验五主要关注图的处理和遍历算法。这个实验涉及以下几个核心知识点: 1. **无向图与有向图的邻接矩阵和邻接表**: 实验要求学生掌握两种常见图的表示方法:邻接矩阵和邻接表。邻接矩阵通过二维数组存储图中顶点之间的连接关系,而邻接表则利用链表来表示每个顶点的邻居节点,适合于稀疏图的存储。实验提供的代码片段展示了如何创建邻接表结构,`createadjlist` 函数用于初始化图,并读入边的信息,将它们添加到链表中。 2. **深度优先遍历(DFS)**: 深度优先遍历是一种用于遍历或搜索图的算法,这里在链式存储(邻接表)上实现。`dfs` 函数就是针对邻接表设计的,它从指定的起始顶点 `v0` 开始,递归地访问其未被访问过的相邻顶点。在`main` 函数中调用`dfs`函数,输出访问路径。 3. **广度优先遍历(BFS)**: 实验虽然没有直接提到广度优先遍历,但在实际的停车场管理系统中,它可能用于计算最短路径或寻找最近的停车位,但此处的重点在于深度优先。 4. **最小生成树(Prim算法)**: 虽然没有给出Prim算法的具体实现,但这是连通图中找到一棵包含所有顶点且边权之和最小的树。在停车场管理中,这可能用于优化车位分配,避免形成不必要的冗余连接。 5. **有向无环图(DAG)的拓扑排序**: 对于有向无环图,拓扑排序是一种确定节点顺序的方法,确保对于每条有向边 (u, v),节点 u 在排序结果中都出现在节点 v 之前。在停车场系统中,这可能与车辆的进入和离开时间序列有关。 本实验的核心是让学生将理论上的图论知识应用到实践中,通过实现邻接表、深度优先遍历等算法,加深对数据结构的理解,并能在停车场管理系统这一具体场景中展示算法的有效性。同时,通过解决最小生成树和拓扑排序问题,可以锻炼他们解决实际问题的能力和逻辑思维。