非递归纵向优先搜索法遍历图算法详解

在本篇关于"纵向优先搜索法遍历图的非递归算法"的讲解中，主要涉及了数据结构和图论在计算机科学中的应用。首先，章节2.1介绍了数据结构的基本概念，强调了数据结构是数据元素集合及其关系的组织方式，通过例子如无序表顺序查找和有序表对分查找展示了数据元素排列顺序对查找效率的重要性。数据结构被划分为线性数据结构（如顺序存储结构和线性链表）和非线性数据结构（如树和图），图的邻接表和顺序存储空间在此算法中扮演关键角色。 主要内容聚焦于如何利用纵向优先搜索法（DFS，Depth-First Search）对图进行非递归遍历。这里的输入包括图中的节点数量n，邻接表的顺序存储空间DATA和LINK，以及单链表的存储空间NUM和NEXT。输出则是遍历得到的序列。DFSGP（深度优先搜索广度优先搜索）算法通过标志数组MARK和栈S进行实现，初始化标志数组并设置栈顶top为0，然后从每个未标记的节点开始，依次进行搜索。 算法的核心步骤包括：初始化所有节点的标志为0，对所有节点进行标记，然后使用栈存储待访问的节点，直到栈为空或者所有节点都被访问过。这是一种典型的深度优先搜索策略，它不关心距离，而是尽可能深地探索分支，直到遇到不可达的节点或到达目标节点。 这个过程有助于理解图的遍历方法，特别是在没有使用递归的情况下，如何利用循环和栈来模拟递归调用，从而避免了递归带来的堆栈溢出问题。同时，这个算法体现了数据结构在实际问题中的应用，如路径搜索、连通性检测等，对于理解和设计高效的程序实现具有重要意义。 通过这个非递归的纵向优先搜索算法，学习者不仅可以掌握图的遍历技巧，还能深入理解数据结构的逻辑结构和存储结构对算法性能的影响，提升数据处理的效率，特别是针对大规模数据集的处理能力。