深度优先搜索在图数据结构中的应用——临界表解析

"数据结构之临界表 基于图的深度优先搜索策略" 本文将探讨在图数据结构中如何使用深度优先搜索（DFS，Depth-First Search）策略来寻找节点之间的路径。深度优先搜索是一种用于遍历或搜索树或图的算法，它沿着树的深度尽可能深地搜索，直到找到目标节点或者回溯到没有未访问过的节点为止。 首先，我们定义了图的节点结构。`vextype`和`adjtype`是自定义类型，分别代表顶点的值和边的权重。`edgenode`结构体表示图中的边，包含相邻顶点的值、权重以及指向下一个边的指针。`vexnode`结构体代表图的顶点，包括顶点的值和指向连接边的指针。 在`creat_wxdadjlist()`函数中，我们初始化了一个无向图。这个函数接受一个`vexnode`类型的数组`g`作为参数，用于存储图的顶点。通过循环，我们为每个顶点设置初始值，并将它们的链接设置为空。接着，我们读取用户输入的边信息（两个顶点和一个权重），并创建新的边节点插入到对应顶点的链接列表中。这样就构建了一个邻接列表表示的图。 接下来，我们实现了深度优先搜索的函数`deepfirst()`。此函数接收一个`vexnode`数组`ga`和一个起始顶点`i`作为参数。它首先打印当前顶点的值，并将其标记为已访问。然后，它遍历当前顶点的所有邻接节点，如果邻接节点未被访问过，则递归调用`deepfirst()`进行深度搜索。 在主函数`main()`中，我们首先调用`creat_wxdadjlist()`创建图，然后提示用户输入要查找的两个顶点。`deepfirst()`函数用于从源节点开始执行深度优先搜索，直到找到目标节点或者遍历完所有可达节点。 深度优先搜索在寻找路径时非常有效，特别是在图中存在环的情况下，它能够避免陷入无限循环，因为每次访问新节点时都会标记其为已访问。然而，需要注意的是，深度优先搜索可能不是找到最短路径的最佳方法，因为它主要关注的是能否到达目标节点，而不是路径的长度。在寻找最短路径时，通常会使用广度优先搜索（BFS）或者其他优化算法，如Dijkstra算法或Bellman-Ford算法。 深度优先搜索是图论中的一个重要工具，适用于多种问题，如判断图的连通性、寻找回路等。在实际应用中，我们需要根据问题的具体需求选择合适的搜索策略。