邻接结构与图操作实践：度计算、遍历与连通性判断

本资源主要介绍了图的基本操作，包括图的数据结构实现和算法应用。首先，它涉及到了图的两种常见存储方式：邻接矩阵和邻接表。邻接矩阵用于表示图中任意两个顶点之间是否有边以及边的权重，而邻接表则更适用于稀疏图，通过链表形式存储每个顶点的邻接顶点及其权重。在创建图时，用户可以选择创建一个无向带权图，并输入顶点数量和边的数量。 在实现过程中，实验者被要求编写代码来完成以下任务： 1. 创建图：利用`MGraph`结构体，定义邻接矩阵或邻接表，用户需要输入顶点数量和边的信息，如顶点编号、字符表示以及边的权重。 2. 计算顶点度：对创建的图进行操作，计算指定顶点的度数。对于有向图，需要分别计算出度（入度和出度）。函数`Degree`负责此任务，遍历邻接矩阵或邻接表来统计与每个顶点相连的边的数量。 3. 图的遍历：实现深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）算法。DFS通常从某个起点开始，深度地探索图的各个分支，直到达到目标或无法继续为止；而BFS则是逐层遍历图，先访问离起点最近的节点，再逐步扩展到更远的节点。 4. 判断图的连通性：检查整个图是否是连通的。这可以通过遍历找出是否存在从一个顶点不能到达其他所有顶点的情况来确定。如果所有顶点都可以通过边互相到达，则图是连通的。 实验源码中包含了一个`Creat`函数用于初始化图，以及`Degree`函数来计算度。这些操作和算法是理解图论基础的关键，有助于进一步学习网络分析、图算法优化等高级主题。 总结来说，这个资源涵盖了图论中的核心概念，包括图的存储结构、度的计算以及常用的图遍历方法，这对于理解和实践计算机图形学、社交网络分析或者计算机网络通信等领域至关重要。通过实际操作和代码实现，学习者可以加深对这些概念的理解，并提升编程技能。