深度优先遍历有向图的C语言实现与演示

深度优先搜索(Depth-First Search, DFS)是一种在有向图或无向图中寻找路径的算法，其核心思想是从起点开始，尽可能深地探索一条路径，直到到达一个无法再前进的节点（称为“分支”的终点），然后回溯到上一个节点，继续探索其他路径。本文档将详细介绍如何在C语言中实现有向图的深度优先搜索算法。 首先，我们定义了一些数据结构来表示图的节点和边。`cirqueue`用于实现队列的数据结构，包含front、rear、count和data数组，用于存储节点的顺序访问。`vertextype`和`edgenode`分别代表图中的顶点类型和边的节点类型，其中`adjvex`表示边连接的顶点，`next`指向相邻的边。`vertexnode`用于存储顶点及其关联的边，`firstedge`表示顶点的第一个边。`adjlist`是顶点列表，`algraph`是整个图的结构，包含了顶点列表、顶点数n和边数e。 `boolean`枚举类型用于标记节点是否已访问过，`visited[]`数组记录了每个顶点的访问状态。`main()`函数中，首先动态分配内存创建一个`algraph`对象，并调用`createalgraph()`函数初始化图的结构和输入图的信息，如图的类型（有向或无向）、顶点数、边数以及顶点的具体值。 `createalgraph()`函数接收一个`algraph`指针作为参数，用户输入图的类型和节点数据。接下来，通过循环遍历顶点，根据用户输入的边的数量和连接关系，创建边并将其添加到对应的顶点`firstedge`所指向的链表中。在这个过程中，算法确保图的结构被正确构建。 `dfstraverse()`函数是深度优先搜索的核心部分，它采用递归的方式实现。从起始顶点开始，首先检查该顶点是否已被访问过，如果未访问，则标记为已访问，然后遍历与该顶点相连的所有未访问的邻接顶点，递归地调用自身进行深度优先搜索。这个过程会一直进行，直到所有可达的节点都被访问过或者遇到一个死胡同（没有未访问的邻接顶点）。 最后，`bfstraverse()`函数表示广度优先搜索(Breadth-First Search, BFS)，与DFS不同，BFS按照节点的层级顺序遍历，但此处文档并未详细说明如何实现BFS，仅提及了其存在。 总结起来，这个文档提供了在C语言中实现有向图深度优先搜索的步骤，包括定义数据结构、创建图、初始化图内容，以及核心的深度优先搜索遍历逻辑。对于学习图论和算法的学生或开发人员来说，这是一个实用的指南，可以帮助理解如何在实际编程中操作和应用深度优先搜索算法。