C++实现图遍历与最小生成树

该资源是关于C++编程的实验，主要涵盖了图的两种遍历方法——深度优先遍历（DFS）和广度优先遍历（BFS），以及如何找到图的最小生成树。代码实现了一个图的数据结构，并提供了相应的遍历和最小生成树的函数。 在C++中，图通常通过邻接矩阵来表示，如这里的`struct tu`定义了一个二维数组`jz[6][6]`来存储边的权重，`vexnum`表示顶点数量，`arcnum`表示边的数量。`struct list1`则可能用于存储链表，辅助进行遍历操作。 `initlist`函数用于初始化链表，分配内存并设置链表长度。`chark`函数检查给定的元素是否已经存在于链表中，返回0表示存在，1表示不存在，这是为了防止在遍历过程中重复访问同一个顶点。 `GDbianli`函数实现了深度优先遍历（DFS）。DFS通常采用递归或栈的方式来实现，但这里使用了循环和一个临时存储已访问节点的链表`b`。在循环中，它检查当前节点的所有邻接节点，如果邻接节点未被访问过，则将其添加到链表中并打印。当所有邻接节点都被访问后，移动到下一个未访问的节点，直到所有节点都被遍历。 `SDbianli`函数则是广度优先遍历（BFS）的实现。BFS通常使用队列来存储待访问的节点。在这个函数中，也用到了链表`b`来存储访问顺序，同时用一个变量`k`记录已访问的节点数。每次从当前节点的未访问邻接节点中选择一个加入链表，然后移动到下一个未访问的节点。与DFS不同，BFS会先访问距离起始节点更近的节点。 最小生成树的算法并未直接在提供的代码中给出，常见的方法有Prim算法或Kruskal算法。这两种算法都是从一个初始的边集合中逐步选择边，直到形成一棵包括所有顶点且总权重尽可能小的树。Prim算法通常从任意一个顶点开始，逐步加入使得当前树的边集增加最小权重的边；而Kruskal算法则是按边的权重从小到大排序，依次添加不形成环的边。 这个实验旨在让学生掌握图的基本操作，理解DFS和BFS的区别，以及如何在实际编程中实现这些算法。对于最小生成树，虽然没有直接的代码实现，但理解这两个经典算法对于解决这个问题至关重要。