带权图邻接表存储与遍历算法详解及代码
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更新于2023-03-16
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本篇资源主要讲解了如何实现带权图的邻接表存储以及图的遍历算法,特别是针对深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。首先,我们将介绍带权图的邻接表存储方式,这是一种常用的数据结构,用于表示图中各个顶点及其连接关系。
在数据结构部分,我们使用`ArcNode`结构体来定义图的边,包括一个指向目标顶点的位置(`adjvex`)、一个指向下一个边的指针(`nextarc`),以及边的权重(`info`)。`VNode`结构体则表示顶点,包含顶点数据(`data`)和一个指向第一个边的指针(`firstarc`)。
`ALGraph`是一个全局定义的邻接表,包含了顶点数组`ver`,表头`ver`,以及顶点数量(`vexnum`)和边的数量(`arcnum`)。`LocateVex`函数用于在邻接表中定位给定的顶点,通过循环遍历直到找到匹配的顶点并返回其索引。
接下来是`Create`函数的核心部分,它接收一个`ALGraph`类型的指针和一个文件指针`fp`。这个函数首先从文件中读取顶点数量和边的数量,接着逐个读取顶点数据并设置它们的边为空。然后读取边的信息,包括起点和权重,并将它们插入到相应的顶点的`firstarc`指针所指的链表中。
图的遍历算法方面,实验要求实现深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。DFS通常通过递归或栈来实现,从某个顶点出发,沿着边一直深入,直到无法继续为止,然后回溯。而BFS则使用队列,从起点开始,逐层探索所有邻居,直到遍历完整张图。
完成这些操作后,读者需要理解和编写代码,包括添加必要的注释以便理解程序逻辑,并实际运行程序验证结果。最后,将实验结果附在文档中,例如输出图的遍历路径或者验证图的正确构建等。
总结来说,本资源提供了一个带权图邻接表的实现示例,涵盖了数据结构设计、文件I/O操作以及两种基本图遍历算法的使用,对于理解图算法和数据结构的实践应用非常有帮助。学习者可以通过阅读源代码、分析注释,并通过实际操作来加深对这些概念的理解。
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