图的存储与遍历：邻接矩阵和邻接表的DFS、BFS实现

"数据结构课程设计，主要涉及图的存储结构和遍历方法，包括邻接矩阵和邻接表，以及深度优先遍历(DFS)和广度优先遍历(BFS)。实验要求以这两种存储方式实现图的遍历，并输出相应的遍历序列。" 在数据结构中，图是一种重要的非线性数据结构，它可以表示许多实际问题中的关系。本课程设计重点在于理解和实现图的存储结构及遍历算法。图的存储结构主要有两种常见方式： 1. 邻接矩阵：这是一个二维数组，其中的元素表示图中两个顶点之间是否存在边。如果顶点i和j之间有边，那么矩阵的[i][j]位置通常设为1，否则为0。此外，还需要额外的一维数组存储顶点信息，以及图的顶点数和边数。 2. 邻接表：对于每个顶点，邻接表维护了一个链表，链表中的元素表示与其相邻的所有顶点。相比于邻接矩阵，邻接表在存储稀疏图时更节省空间。 遍历图的方法主要有两种： 1. 深度优先遍历(DFS)：从一个起点开始，尽可能深入地探索图的分支，直到到达一个无法继续深入的节点，然后回溯到上一个节点并尝试其他未访问的邻接节点。DFS可以使用递归或栈来实现。 2. 广度优先遍历(BFS)：BFS按照层次顺序遍历图，先访问距离起点近的节点，然后再访问远的节点。它通常使用队列来辅助实现，类似于树的层次遍历。 实验内容包含两部分，分别针对邻接矩阵和邻接表实现DFS和BFS遍历： 对于题目1，你需要用邻接矩阵来表示图，然后实现DFS和BFS遍历。在DFS中，你可以使用递归或栈来跟踪未访问的节点，一旦遇到已访问的节点，就回溯到上一个节点。BFS则通过队列来维护待访问的节点，始终保持最近访问的节点先出队。 对于题目2，你将以邻接表的形式存储图，然后同样实现DFS和BFS。虽然存储方式不同，但遍历的基本思路不变，只是在处理相邻节点时，需要根据邻接表的结构进行操作。 在实现这些算法时，你需要编写C语言代码，并提供测试数据来验证算法的正确性。最后，你应该对算法的运行结果进行分析，确保遍历序列符合预期，并理解为何会产生这样的遍历序列。 这个课程设计旨在加深对图数据结构的理解，提高编程实现复杂算法的能力，并熟悉使用不同的数据结构解决实际问题的方法。通过实践，学生能够更好地掌握数据结构的核心概念，并为后续的算法学习和软件开发打下坚实的基础。