邻接矩阵与邻接表：图的深度广度遍历实现与课程设计

本文档是关于图的深度广度遍历算法与数据结构课程设计的详细指南。在课程中，学生将学习如何在邻接矩阵和邻接表这两种不同的数据结构下实现图的构建和遍历。 首先，图作为一种复杂的数据结构，其节点间的连接关系是任意的，这使得图在许多领域都有广泛应用，如社交网络、路线规划等。在本项目中，主要任务是通过邻接矩阵（一个二维数组，用于表示节点间是否有边及其权重）和邻接表（一种链式结构，每个节点包含邻接点信息和边的权重）来操作和表示图。 基本要求包括： 1. 选择适当的存储结构（邻接矩阵或邻接表）来创建图，并能够展示矩阵形式的图以及进行深度和广度遍历。 2. 对邻接矩阵，需要实现深度优先搜索（DFS），即从起点v出发，尽可能深入地访问所有可达的节点，直到无更多未访问节点为止。同样，也要实现广度优先搜索（BFS），按照层次顺序访问节点，确保先访问的节点的邻居比后访问的节点先被访问。 3. 对邻接表，每个节点由邻接点域、链域和数据域组成，头节点包含指向链表的第一个节点的指针以及定点vi的信息。在这个结构上，需完成DFS和BFS的遍历，并输出遍历序列。 测试数据部分需要提供实际的图结构供学生练习和测试算法的有效性。 算法思想部分详细阐述了两种存储结构的工作原理和遍历方法，例如邻接矩阵通过两个数组分别存储节点和边的信息，邻接表则利用链表结构方便地表示节点间的连接。深度优先搜索和广度优先搜索的递归性质也被清晰地定义出来。 最后，模块划分部分可能涉及到两个主要部分：一是基于邻接矩阵的深度和广度遍历实现，需要编写函数如StatusInitQueue和StatusQueue，这些函数负责初始化队列并进行相应的遍历操作。这部分编程工作要求学生熟练掌握数据结构的实现和算法逻辑。 整个课程设计旨在帮助学生深化理解图的理论概念，掌握两种常见数据结构在图操作中的应用，并通过实际编程实现深度和广度遍历，提升算法设计和编程能力。