数据结构-图的深度优先搜索和广度优先搜索(邻接矩阵实现)
程序员文章站
2022-05-20 20:26:05
...
数据结构-图的深度优先搜索和广度优先搜索(邻接矩阵实现)
无需过分关注代码本身,核心在于代码的设计思路
深度优先
利用递归算法实现,代码设计思路就是
- 两个for循环表示对矩阵的每个元素进行一次访问
- 递归函数确保深度(一进到底再出)
广度优先
利用队列先进先出进行辅助,代码设计思路就是
- 两个for循环表示对矩阵每一个元素进行一次访问
- 访问过的元素进队列,以队列中的首元素为基准搜索到与首元素有边的另外元素,首元素出队列,再以上面首元素搜到的另外元素的第一个作为首元素进行循环
源代码
#include "stdio.h"
#include "stdlib.h"
#include "io.h"
#include "math.h"
#include "time.h"
#define OK 1
#define ERROR 0
#define TRUE 1
#define FALSE 0
typedef int Status; /* Status是函数的类型,其值是函数结果状态代码,如OK等 */
typedef int Boolean; /* Boolean是布尔类型,其值是TRUE或FALSE */
typedef char VertexType; /* 顶点类型应由用户定义 */
typedef int EdgeType; /* 边上的权值类型应由用户定义 */
#define MAXSIZE 9 /* 存储空间初始分配量 */
#define MAXEDGE 15
#define MAXVEX 9
#define INFINITY 65535
typedef struct
{
VertexType vexs[MAXVEX]; /* 顶点表 */
EdgeType arc[MAXVEX][MAXVEX];/* 邻接矩阵,可看作边表 */
int numVertexes, numEdges; /* 图中当前的顶点数和边数 */
}MGraph;
/* 用到的队列结构与函数********************************** */
/* 循环队列的顺序存储结构 */
typedef struct
{
int data[MAXSIZE];
int front; /* 头指针 */
int rear; /* 尾指针,若队列不空,指向队列尾元素的下一个位置 */
}Queue;
/* 初始化一个空队列Q */
Status InitQueue(Queue *Q)
{
Q->front = 0;
Q->rear = 0;
return OK;
}
/* 若队列Q为空队列,则返回TRUE,否则返回FALSE */
Status QueueEmpty(Queue Q)
{
if (Q.front == Q.rear) /* 队列空的标志 */
return TRUE;
else
return FALSE;
}
/* 若队列未满,则插入元素e为Q新的队尾元素 */
Status EnQueue(Queue *Q, int e)
{
if ((Q->rear + 1) % MAXSIZE == Q->front) /* 队列满的判断 */
return ERROR;
Q->data[Q->rear] = e; /* 将元素e赋值给队尾 */
Q->rear = (Q->rear + 1) % MAXSIZE;/* rear指针向后移一位置, */
/* 若到最后则转到数组头部 */
return OK;
}
/* 若队列不空,则删除Q中队头元素,用e返回其值 */
Status DeQueue(Queue *Q, int *e)
{
if (Q->front == Q->rear) /* 队列空的判断 */
return ERROR;
*e = Q->data[Q->front]; /* 将队头元素赋值给e */
Q->front = (Q->front + 1) % MAXSIZE; /* front指针向后移一位置, */
/* 若到最后则转到数组头部 */
return OK;
}
/* ****************************************************** */
void CreateMGraph(MGraph *G)
{
int i, j;
G->numEdges = 15;
G->numVertexes = 9;
/* 读入顶点信息,建立顶点表 */
G->vexs[0] = 'A';
G->vexs[1] = 'B';
G->vexs[2] = 'C';
G->vexs[3] = 'D';
G->vexs[4] = 'E';
G->vexs[5] = 'F';
G->vexs[6] = 'G';
G->vexs[7] = 'H';
G->vexs[8] = 'I';
for (i = 0; i < G->numVertexes; i++)/* 初始化图 */
{
for (j = 0; j < G->numVertexes; j++)
{
G->arc[i][j] = 0;
}
}
G->arc[0][1] = 1;
G->arc[0][5] = 1;
G->arc[1][2] = 1;
G->arc[1][8] = 1;
G->arc[1][6] = 1;
G->arc[2][3] = 1;
G->arc[2][8] = 1;
G->arc[3][4] = 1;
G->arc[3][7] = 1;
G->arc[3][6] = 1;
G->arc[3][8] = 1;
G->arc[4][5] = 1;
G->arc[4][7] = 1;
G->arc[5][6] = 1;
G->arc[6][7] = 1;
for (i = 0; i < G->numVertexes; i++)
{
for (j = i; j < G->numVertexes; j++)
{
G->arc[j][i] = G->arc[i][j];
}
}
}
Boolean visited[MAXVEX]; /* 访问标志的数组 */
/* 邻接矩阵的深度优先递归算法 */
void DFS(MGraph G, int i)
{
int j;
visited[i] = TRUE;
printf("%c ", G.vexs[i]);/* 打印顶点,也可以其它操作 */
/*对列中行进行搜索*/
for (j = 0; j < G.numVertexes; j++)
if (G.arc[i][j] == 1 && !visited[j])
DFS(G, j);/* 对为访问的邻接顶点递归调用 */
}
/* 邻接矩阵的深度遍历操作 */
void DFSTraverse(MGraph G)
{
int i;
for (i = 0; i < G.numVertexes; i++)
visited[i] = FALSE; /* 初始所有顶点状态都是未访问过状态 */
for (i = 0; i < G.numVertexes; i++)
/*对行中的每一个顶点循环搜索,在DFS方法中每个行都要行进行搜索 ==>两个for循环在一个在内方法*/
if (!visited[i]) /* 对未访问过的顶点调用DFS,若是连通图,只会执行一次 */
DFS(G, i);
}
/* 邻接矩阵的广度遍历算法 */
void BFSTraverse(MGraph G)
{
int i, j;
Queue Q;
for (i = 0; i < G.numVertexes; i++)
visited[i] = FALSE;
InitQueue(&Q); /* 初始化一辅助用的队列 */
for (i = 0; i < G.numVertexes; i++) /* 对每一个顶点做循环 */
{
if (!visited[i]) /* 若是未访问过就处理 */
{
visited[i] = TRUE; /* 设置当前顶点访问过 */
printf("%c ", G.vexs[i]);/* 打印顶点,也可以其它操作 */
EnQueue(&Q, i); /* 将此顶点入队列 */
while (!QueueEmpty(Q)) /* 若当前队列不为空 */
{
DeQueue(&Q, &i); /* 将队对元素出队列,赋值给i */
for (j = 0; j<G.numVertexes; j++)
{
/* 判断其它顶点若与当前顶点存在边且未访问过 */
if (G.arc[i][j] == 1 && !visited[j])
{
visited[j] = TRUE; /* 将找到的此顶点标记为已访问 */
printf("%c ", G.vexs[j]); /* 打印顶点 */
EnQueue(&Q, j); /* 将找到的此顶点入队列 */
}
}
}
}
}
}
int main(void)
{
MGraph G;
CreateMGraph(&G);
printf("\n深度遍历:");
DFSTraverse(G);
printf("\n广度遍历:");
BFSTraverse(G);
system("pause") ;
return 0;
}
运行结果
推荐阅读
-
python数据结构之图深度优先和广度优先实例详解
-
python深度优先搜索和广度优先搜索
-
Python数据结构与算法之图的广度优先与深度优先搜索算法示例
-
可能是目前为止最为详细的深度优先搜索DFS和广度优先搜索BFS算法分析
-
数据结构与算法-----BFS与DFS(广度优先搜索与深度优先搜索)
-
数据结构与算法_深度优先搜索(DFS)与广度优先搜索(BFS)详解
-
Java数据结构与算法:图、图的概念、深度优先搜索DFS、广度优先搜索BFS、思路分析、代码实现
-
【数据结构】图的遍历——深度优先搜索DFS、广度优先搜索BFS
-
Java数据结构与算法——深度优先搜索与广度优先搜索
-
数据结构与算法——广度和深度优先搜索