图的深度优先遍历实验报告

深度优先遍历一、实验目的了解深度优先遍历的基本概念以及实现方式。

二、实验内容1、设计一个算法来对图的进行深度优先遍历；2、用C语言编程来实现此算法。

用下面的实例来调试程序：三、使用环境Xcode编译器四、编程思路深度优先遍历图的方法是，从邻接矩阵出发：访问顶点v；依次从v的未被访问的邻接点出发，对图进行深度优先遍历；直至图中和v有路径相通的顶点都被访问；构造一个遍历辅助矩阵visited[]进行比较若此时图中尚有顶点未被访问，则从一个未被访问的顶点出发，重新进行深度优先遍历，直到图中所有顶点均被访问过为止，并将顶点信息存储在数组Q[]里面。

反复搜索可以通过使用函数的嵌套来实现。

五、调试过程1.程序代码：//为方便调试，程序清晰直观删除了邻接矩阵的构造函数，//并且修改了main()函数，只保留了DFS函数#include <stdio.h>#define N 4 //定义顶点数int a[N][N]={{0,1,1,1},{1,0,0,0},{1,0,0,1},{1,0,0,1}}; //邻接矩阵由之前程序函给出int visited[N]={0}; //遍历比较的辅助矩阵，初始化为0矩阵int Q[N]; //用来存储各个顶点的信息static int last=-1;void DFS(int G[][N], int s){visited[s] = 1;Q[++last]=s;for (int i=0;i<N;i++) //进行遍历{if (G[s][i]==1){if(visited[i] == 0)DFS(G,i); //函数嵌套，完成一次搜索，指向下一个顶点 }}}int main(){DFS(a,0);printf("深度优先搜索为\n");for (int i=0;i<N;i++) //打印遍历的结果printf("%d ",Q[i]+1);return 0;}2．运行窗口：输出结果为各顶点按深度优先遍历的排序。

图的遍历实验报告一、引言图是一种非线性的数据结构，由一组节点（顶点）和节点之间的连线（边）组成。

图的遍历是指按照某种规则依次访问图中的每个节点，以便获取或处理节点中的信息。

图的遍历在计算机科学领域中有着广泛的应用，例如在社交网络中寻找关系紧密的人员，或者在地图中搜索最短路径等。

本实验旨在通过实际操作，掌握图的遍历算法。

在本实验中，我们将实现两种常见的图的遍历算法：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并比较它们的差异和适用场景。

二、实验目的1. 理解和掌握图的遍历算法的原理与实现；2. 比较深度优先搜索和广度优先搜索的差异；3. 掌握图的遍历算法在实际问题中的应用。

三、实验步骤实验材料1. 计算机；2. 编程环境（例如Python、Java等）；3. 支持图操作的相关库（如NetworkX）。

实验流程1. 初始化图数据结构，创建节点和边；2. 实现深度优先搜索算法；3. 实现广度优先搜索算法；4. 比较两种算法的时间复杂度和空间复杂度；5. 比较两种算法的遍历顺序和适用场景；6. 在一个具体问题中应用图的遍历算法。

四、实验结果1. 深度优先搜索（DFS）深度优先搜索是一种通过探索图的深度来遍历节点的算法。

具体实现时，我们可以使用递归或栈来实现深度优先搜索。

算法的基本思想是从起始节点开始，选择一个相邻节点进行探索，直到达到最深的节点为止，然后返回上一个节点，再继续探索其他未被访问的节点。

2. 广度优先搜索（BFS）广度优先搜索是一种逐层遍历节点的算法。

具体实现时，我们可以使用队列来实现广度优先搜索。

算法的基本思想是从起始节点开始，依次遍历当前节点的所有相邻节点，并将这些相邻节点加入队列中，然后再依次遍历队列中的节点，直到队列为空。

3. 时间复杂度和空间复杂度深度优先搜索和广度优先搜索的时间复杂度和空间复杂度如下表所示：算法时间复杂度空间复杂度深度优先搜索O(V+E) O(V)广度优先搜索O(V+E) O(V)其中，V表示节点的数量，E表示边的数量。

数据结构实验报告图的遍历一、实验目的本实验旨在通过实践的方式学习图的遍历算法，掌握图的深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的实现方法，加深对数据结构中图的理解。

二、实验步骤1. 创建图的数据结构首先，我们需要创建一个图的数据结构，以方便后续的操作。

图可以使用邻接矩阵或邻接表来表示，这里我们选择使用邻接矩阵。

class Graph:def__init__(self, num_vertices):self.num_vertices = num_verticesself.adj_matrix = [[0] * num_vertices for _ in range(num_vertic es)]def add_edge(self, v1, v2):self.adj_matrix[v1][v2] =1self.adj_matrix[v2][v1] =1def get_adjacent_vertices(self, v):adjacent_vertices = []for i in range(self.num_vertices):if self.adj_matrix[v][i] ==1:adjacent_vertices.append(i)return adjacent_vertices2. 深度优先搜索（DFS）DFS是一种遍历图的算法，其基本思想是从图的某一顶点开始，沿着一条路径一直走到最后，然后返回尚未访问过的顶点继续遍历，直到所有顶点都被访问过为止。

def dfs(graph, start_vertex):visited = [False] * graph.num_verticesstack = [start_vertex]while stack:vertex = stack.pop()if not visited[vertex]:print(vertex)visited[vertex] =Truefor neighbor in graph.get_adjacent_vertices(vertex):if not visited[neighbor]:stack.append(neighbor)3. 广度优先搜索（BFS）BFS同样是一种遍历图的算法，其基本思想是从图的某一顶点开始，首先访问其所有邻接点，然后再依次访问邻接点的邻接点，直到所有顶点都被访问过为止。

《数据结构与关系数据库（本科）》实验报告姓名班级学号实验日期课程名称数据结构与关系数据库（本科）指导教师成绩实验名称：深度优先遍历以邻接表存储的图一、实验目的1、掌握以邻接表存储的图的深度优先遍历算法；二、实验环境1、硬件环境：微机2、软件环境：Windows XP，VC6.0三、实验内容、步骤及结果1、实验内容：基于图的深度优先遍历编写一个算法，判别以邻接表方式存储的有向图中是否存在由顶点vi到顶点vj的路径（i≠j）。

2、代码：#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#define MaxVertexNum 100 /*最大顶点数为100*/typedef char VertexType;typedef struct node{ /*边表结点*/int adjvex; /*邻接点域*/struct node * next; /*指向下一个邻接点的指针域*//*若要表示边上信息，则应增加一个数据域info*/}EdgeNode;typedef struct vnode{ /*顶点表结点*/VertexType vertex; /*顶点域*/EdgeNode * firstedge; /*边表头指针*/}VertexNode;typedef VertexNode AdjList[MaxVertexNum]; /*AdjList 是邻接表类型*/typedef struct{AdjList adjlist; /*邻接表*/int n,e; /*顶点数和边数*/}ALGraph; /*ALGraph 是以邻接表方式存储的图类型*/bool visited[MaxVertexNum];void CreateTestALGraph(ALGraph *G){/*建立有向图的邻接表存储*/int i,j;EdgeNode * s;G->n=8;G->e=9;for (i=0;i<G->n;i++) /*建立有n 个顶点的顶点表*/{G->adjlist[i].vertex='1'+i;//转换为字符型G->adjlist[i].firstedge=NULL; /*顶点的边表头指针设为空*/}{i=0,j=1;s=(EdgeNode*)malloc(sizeof(EdgeNode)); /*生成新边表结点s*/s->adjvex=j; /*邻接点序号为j*/s->next=G->adjlist[i].firstedge; /*将新边表结点s 插入到顶点Vi 的边表头部*/ G->adjlist[i].firstedge=s;i=0,j=2;s=(EdgeNode*)malloc(sizeof(EdgeNode)); //*生成新边表结点ss->adjvex=j; //*邻接点序号为js->next=G->adjlist[i].firstedge; ///*将新边表结点s 插入到顶点Vi 的边表头部G->adjlist[i].firstedge=s;i=1,j=3;s=(EdgeNode*)malloc(sizeof(EdgeNode)); //*生成新边表结点ss->adjvex=j; //*邻接点序号为js->next=G->adjlist[i].firstedge; //*将新边表结点s 插入到顶点Vi 的边表头部G->adjlist[i].firstedge=s;i=1,j=4;s=(EdgeNode*)malloc(sizeof(EdgeNode)); //*生成新边表结点ss->adjvex=j; //*邻接点序号为js->next=G->adjlist[i].firstedge; //*将新边表结点s 插入到顶点Vi 的边表头部G->adjlist[i].firstedge=s;i=2,j=0;s=(EdgeNode*)malloc(sizeof(EdgeNode)); //*生成新边表结点ss->adjvex=j; //*邻接点序号为js->next=G->adjlist[i].firstedge; //*将新边表结点s 插入到顶点Vi 的边表头部G->adjlist[i].firstedge=s;i=2,j=6;s=(EdgeNode*)malloc(sizeof(EdgeNode)); //*生成新边表结点ss->adjvex=j; //*邻接点序号为js->next=G->adjlist[i].firstedge; //*将新边表结点s 插入到顶点Vi 的边表头部G->adjlist[i].firstedge=s;i=3,j=4;s=(EdgeNode*)malloc(sizeof(EdgeNode)); //*生成新边表结点ss->adjvex=j; //*邻接点序号为js->next=G->adjlist[i].firstedge; //*将新边表结点s 插入到顶点Vi 的边表头部G->adjlist[i].firstedge=s;i=4,j=3;s=(EdgeNode*)malloc(sizeof(EdgeNode)); //*生成新边表结点ss->adjvex=j; //*邻接点序号为js->next=G->adjlist[i].firstedge; //*将新边表结点s 插入到顶点Vi 的边表头部G->adjlist[i].firstedge=s;}///*CreateALGraph}void DFSTraverseAL(ALGraph *G){/*深度优先遍历以邻接表存储的图G*/int i;for (i=0;i<G->n;i++)visited[i]=false; /*标志向量初始化*/for (i=0;i<G->n;i++)if (!visited[i]) DFSAL(G,i); /*vi 未访问过，从vi 开始DFS 搜索*/ }/*DFSTraveseAL*///int level=1;//递归进行的层数int exist_path_DFS(ALGraph *G,int i,int j)//深度优先判断有向图G中顶点i到顶点j是否有路径,是则返回1,否则返回0{EdgeNode *p;int k;if(i==j) return 1; //i就是jelse{visited[i]=true;//for(p=G->adjlist[i].firstedge;p;p=p->next,level--)for(p=G->adjlist[i].firstedge;p;p=p->next){//level++;k=p->adjvex;if(!visited[k] && exist_path_DFS(G,k,j)){printf("V%d ",k+1);return 1;//i下游的顶点到j有路径}}//forreturn 0;}//else//if (level==1) return 0;}//exist_path_DFSvoid main(){ALGraph *G;G=(ALGraph *)malloc(sizeof(ALGraph));CreateTestALGraph(G);int i,j;printf("请输入i和j的值格式：i,j\n");scanf("%d,%d",&i,&j);i=i-1;j=j-1;if(i==j){printf("i不能等于j\n");}else{if(exist_path_DFS(G,i,j)){printf("该路径存在。

实验报告一、实验目的和内容1.实验目的掌握图的邻接矩阵的存储构造；实现图的两种遍历：深度优先遍历和广度优先遍历。

2.实验内容1．图的初始化；2．图的遍历：深度优先遍历和广度优先遍历。

二、实验方案程序主要代码：///<summary>///邻接矩阵的节点数据///</summary>public struct ArcCell{public int Type; //顶点的关系类型，对无权图，用1或0表示相邻；//对带权图，那么为权值类型。

public object Data; //该弧相关信息public ArcCell(int type,object data){Type = type;Data = data;}}///<summary>///图的类型///</summary>public enum GKind {DG,DN,UDG,UDN}; //有向图，有向网，无向图，无向网///<summary>///图类///</summary>public class Graph{public static int Max_Vertex_Num = 20; //最大顶点数private object [] Vexs; //顶点数据数组private ArcCell [,] Arcs; //邻接矩阵private GKind Kind; //图的种类private int VexNum,ArcNum; //当前顶点数和弧数///<summary>///图的初始化方法///</summary>///<param name="vexnum">顶点数</param>///<param name="arcnum">弧数</param>///<param name="k">图的类型</param>public Graph(int vexnum,int arcnum,GKind k){VexNum = vexnum;ArcNum = arcnum;Kind = k;Vexs = new object[Max_Vertex_Num];Arcs = new ArcCell[Max_Vertex_Num,Max_Vertex_Num];}///<summary>///设置v1，v2之间的弧的权值，顶点的关系类型，对无权图，用1或0表示相邻；///对带权图，那么为权值类型。

图的遍历的实验报告图的遍历的实验报告一、引言图是一种常见的数据结构，它由一组节点和连接这些节点的边组成。

图的遍历是指从图中的某个节点出发，按照一定的规则依次访问图中的所有节点。

图的遍历在许多实际问题中都有广泛的应用，例如社交网络分析、路线规划等。

本实验旨在通过实际操作，深入理解图的遍历算法的原理和应用。

二、实验目的1. 掌握图的遍历算法的基本原理；2. 实现图的深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）算法；3. 比较并分析DFS和BFS算法的时间复杂度和空间复杂度。

三、实验过程1. 实验环境本实验使用Python编程语言进行实验，使用了networkx库来构建和操作图。

2. 实验步骤（1）首先，我们使用networkx库创建一个包含10个节点的无向图，并添加边以建立节点之间的连接关系。

（2）接下来，我们实现深度优先搜索算法。

深度优先搜索从起始节点开始，依次访问与当前节点相邻的未访问过的节点，直到遍历完所有节点或无法继续访问为止。

（3）然后，我们实现广度优先搜索算法。

广度优先搜索从起始节点开始，先访问与当前节点相邻的所有未访问过的节点，然后再访问这些节点的相邻节点，依此类推，直到遍历完所有节点或无法继续访问为止。

（4）最后，我们比较并分析DFS和BFS算法的时间复杂度和空间复杂度。

四、实验结果经过实验，我们得到了如下结果：（1）DFS算法的时间复杂度为O(V+E)，空间复杂度为O(V)。

（2）BFS算法的时间复杂度为O(V+E)，空间复杂度为O(V)。

其中，V表示图中的节点数，E表示图中的边数。

五、实验分析通过对DFS和BFS算法的实验结果进行分析，我们可以得出以下结论：（1）DFS算法和BFS算法的时间复杂度都是线性的，与图中的节点数和边数呈正比关系。

（2）DFS算法和BFS算法的空间复杂度也都是线性的，与图中的节点数呈正比关系。

但是，DFS算法的空间复杂度比BFS算法小，因为DFS算法只需要保存当前路径上的节点，而BFS算法需要保存所有已访问过的节点。

深度优先搜索实验报告引言深度优先搜索（Depth First Search，DFS）是图论中的一种重要算法，主要用于遍历和搜索图的节点。

在实际应用中，DFS被广泛用于解决迷宫问题、图的连通性问题等，具有较高的实用性和性能。

本实验旨在通过实际编程实现深度优先搜索算法，并通过实际案例验证其正确性和效率。

实验中我们将以迷宫问题为例，使用深度优先搜索算法寻找从入口到出口的路径。

实验过程实验准备在开始实验之前，我们需要准备一些必要的工具和数据。

1. 编程环境：我们选择使用Python语言进行编程实验，因其语法简洁而强大的数据处理能力。

2. 迷宫地图：我们需要设计一个迷宫地图，包含迷宫的入口和出口，以及迷宫的各个路径和墙壁。

实验步骤1. 首先，我们需要将迷宫地图转化为计算机可处理的数据结构。

我们选择使用二维数组表示迷宫地图，其中0表示墙壁，1表示路径。

2. 接着，我们将编写深度优先搜索算法的实现。

在DFS函数中，我们将使用递归的方式遍历迷宫地图的所有路径，直到找到出口或者遇到墙壁。

3. 在每次遍历时，我们将记录已经访问过的路径，以防止重复访问。

4. 当找到出口时，我们将输出找到的路径，并计算路径的长度。

实验结果经过实验，我们成功地实现了深度优先搜索算法，并在迷宫地图上进行了测试。

以下是我们的实验结果：迷宫地图：1 1 1 1 11 0 0 0 11 1 1 0 11 0 0 0 11 1 1 1 1最短路径及长度：(1, 1) -> (1, 2) -> (1, 3) -> (1, 4) -> (2, 4) -> (3, 4) -> (4, 4) -> (5, 4)路径长度：7从实验结果可以看出，深度优先搜索算法能够准确地找到从入口到出口的最短路径，并输出了路径的长度。

实验分析我们通过本实验验证了深度优先搜索算法的正确性和有效性。

然而，深度优先搜索算法也存在一些缺点：1. 只能找到路径的一种解，不能确定是否为最优解。

实现图的遍历算法实验报告实现图的遍历算法实验报告⼀实验题⽬: 实现图的遍历算法⼆实验要求:2.1:（1）建⽴如图（p126 8.1）所⽰的有向图 G 的邻接矩阵，并输出之（2）由有向图G的邻接矩阵产⽣邻接表，并输出之（3）再由（2）的邻接表产⽣对应的邻接矩阵，并输出之2.2 （1）输出如图8.1所⽰的有向图G从顶点0开始的深度优先遍历序列（递归算法）（2）输出如图8.1所⽰的有向图G从顶点0开始的深度优先遍历序列（⾮递归算法）（3）输出如图8.1所⽰的有向图G从顶点0开始的⼴度优先遍历序列三实验内容:3.1 图的抽象数据类型:ADT Graph{数据对象V：V是具有相同特性的数据元素的集合，称为顶点集。

数据关系R：R={VR}VR={|v,w∈V且P(v,w)，表⽰从v到w的弧，谓词P(v,w)定义了弧的意义或信息}基本操作：CreateGraph( &G, V, VR )初始条件：V是图的顶点集，VR是图中弧的集合。

操作结果：按V和VR的定义构造图G。

DestroyGraph( &G )初始条件：图G存在。

操作结果：销毁图G。

LocateVex( G, u )初始条件：图G存在，u和G中顶点有相同特征。

操作结果：若G中存在顶点u，则返回该顶点在图中位置；否则返回其它信息。

GetVex( G, v )初始条件：图G存在，v是G中某个顶点。

操作结果：返回v的值。

PutVex( &G, v, value )初始条件：图G存在，v是G中某个顶点。

初始条件：图G存在，v是G中某个顶点。

操作结果：返回v的第⼀个邻接顶点。

若顶点在G中没有邻接顶点，则返回“空”。

NextAdjVex( G, v, w )初始条件：图G存在，v是G中某个顶点，w是v的邻接顶点。

操作结果：返回v的（相对于w的）下⼀个邻接顶点。

若w是v 的最后⼀个邻接点，则返回“空”。

InsertVex( &G, v )初始条件：图G存在，v和图中顶点有相同特征。

数据结构课程实验报告课程名称数据结构班级计算123 实验日期2014年6月1日--3日姓名学号实验成绩实验名称实验四图的深度和广度优先遍历实验目的及要求【实验目的】熟练掌握图的邻接表存储结构及其图的建立方法和深度和广度优先遍历的方法。

【实验要求】1.图的存储可采用邻接矩阵或邻接表2.GraphCreate(): 按从键盘的数据建立图3.GraphDFS()：深度优先遍历图4.GraphBFS()：广度优先遍历图5.编写完整程序完成下面的实验内容并上机运行6.整理并上交实验报告实验环境硬件平台：普通的PC机软件平台：Windows 7 操作系统编程环境：VisualC++ 6.0实验内容1.以邻接矩阵或邻接表为存储结构，以用户指定的顶点为起始点，实现图的深度优先及广度优先搜索遍历，并输出遍历的结点序列。

算法描述及实验步骤算法：1)定义图的邻接表存储结构2）实现图的邻接表存储，即建立图的存储结构3）实现图的深度优先遍历4）定义队列的顺序存储结构，并实现队列的基本操作如初始化队列、入队、出对、判断队列是否为空等。

利用队列实现图的广度优先遍历。

伪代码：1）定义邻接矩阵和队列的存取结构；2）创建图L：1.置空图L->num=0；2.输入顶点数目num；3.i++,输入结点L->vexs[i]直到L->num;3）输出图L的各顶点；4）深度优先遍历图g中能访问的各个顶点1.输入起点的下标qidian；2.标志数组初始化mark[v]=0;3.for(v=qidian;v<g.num+qidian;v++) //{v1=v%g.num;if(mark[v1]==0)DFS(g,v1,mark); //从第v1个点出发深度优先遍历图g中能访问的各个顶点（算法描述里的流程图很详细）}5）广度优先周游图g中能访问的各个顶点。

1.构造空队列；2.入队a[0]；3.a[0]出队，a[0]的邻接点入队，遍历a[0]；4.队首出队，重复3直到队列为空；5.判断是否全遍历完了；6.输出广度优先遍历序列流程图：开始访问V 0,置标志求V 0邻接点有邻接点w求下一邻接点w V 0W 访问过结束NYN YDFS开始标志数组初始化V i =1Vi 访问过DFSV i =V i +1V i ==Vexnums结束NNYY调试过程及实验结果总结本次试验采用的是邻接表的方式实现图的深度优先遍历和广度优先遍历。

图的遍历算法实验报告
《图的遍历算法实验报告》
在计算机科学领域，图的遍历算法是一种重要的算法，它用于在图数据结构中
访问每个顶点和边。

图的遍历算法有两种常见的方法：深度优先搜索（DFS）
和广度优先搜索（BFS）。

在本实验中，我们将对这两种算法进行实验，并比较
它们的性能和应用场景。

首先，我们使用深度优先搜索算法对一个简单的无向图进行遍历。

通过实验结
果可以看出，DFS算法会首先访问一个顶点的所有邻居，然后再递归地访问每
个邻居的邻居，直到图中所有的顶点都被访问到。

这种算法在一些应用场景中
非常有效，比如寻找图中的连通分量或者寻找图中的环路。

接下来，我们使用广度优先搜索算法对同样的无向图进行遍历。

通过实验结果
可以看出，BFS算法会首先访问一个顶点的所有邻居，然后再按照距离递增的
顺序访问每个邻居的邻居。

这种算法在一些应用场景中也非常有效，比如寻找
图中的最短路径或者寻找图中的最小生成树。

通过对比实验结果，我们可以发现DFS和BFS算法各自的优势和劣势。

DFS算
法适合用于寻找图中的连通分量和环路，而BFS算法适合用于寻找最短路径和
最小生成树。

因此，在实际应用中，我们需要根据具体的需求来选择合适的算法。

总的来说，图的遍历算法是计算机科学中非常重要的算法之一，它在许多领域
都有着广泛的应用。

通过本次实验，我们对DFS和BFS算法有了更深入的了解，并且对它们的性能和应用场景有了更清晰的认识。

希望通过这篇实验报告，读
者们也能对图的遍历算法有更深入的理解和认识。

天津理工大学实验报告学院（系）名称：计算机与通信工程学院姓名学号专业计算机科学与技术班级2009级1班实验项目实验四图的深度优先与广度优先遍历课程名称数据结构与算法课程代码实验时间2011年5月12日第5-8节实验地点7号楼215 批改意见成绩教师签字：实验四图的深度优先与广度优先遍历实验时间：2011年5月12日，12:50 -15:50（地点：7-215）实验目的：理解图的逻辑特点；掌握理解图的两种主要存储结构（邻接矩阵和邻接表），掌握图的构造、深度优先遍历、广度优先遍历算法。

具体实验题目：（任课教师根据实验大纲自己指定）每位同学按下述要求实现相应算法：根据从键盘输入的数据创建图（图的存储结构可采用邻接矩阵或邻接表），并对图进行深度优先搜索和广度优先搜索1）问题描述：在主程序中提供下列菜单：1…图的建立2…深度优先遍历图3…广度优先遍历图0…结束2）实验要求：图的存储可采用邻接表或邻接矩阵；定义下列过程：CreateGraph(): 按从键盘的数据建立图DFSGrahp()：深度优先遍历图BFSGrahp()：广度优先遍历图实验报告格式及要求：按学校印刷的实验报告模版书写。

（具体要求见四）实验思路：首先，定义邻接矩阵和图的类型，定义循环队列来存储，本程序中只给出了有向图的两种遍历，定义深度优先搜索和广度优先搜索的函数，和一些必要的函数，下面的程序中会有说明，然后是函数及运行结果！#include<iostream>#include<cstdlib>using namespace std;#define MAX_VERTEX_NUM 20//最大顶点数#define MaxSize 100bool visited[MAX_VERTEX_NUM];enum GraphKind{AG,AN,DG,DN};//图的种类，无向图，无向网络，有向图，有向网络struct ArcNode{int adjvex;ArcNode * nextarc;};struct VNode{int data;ArcNode * firstarc;};struct Graph{VNode vertex[MAX_VERTEX_NUM];int vexnum,arcnum;//顶点数，弧数GraphKind kind;//图的类型};struct SeqQueue{int *base;int front,rear;SeqQueue InitQueue(){//循环队列初始化SeqQueue Q;Q.base = new int;Q.front=0;Q.rear=0;return Q;}void DeQueue(SeqQueue &Q,int &u){//出队操作u = *(Q.base+Q.front);Q.front = (Q.front+1)%MaxSize;}int QueueFull(SeqQueue Q){//判断循环队列是否满return (Q.front==(Q.rear+1)%MaxSize)?1:0;}void EnQueue(SeqQueue &Q,int x){//入队操作if(QueueFull(Q)){cout<<"队满，入队操作失败！"<<endl;exit(0);}*(Q.base+Q.rear) = x;Q.rear = (Q.rear+1)%MaxSize;void CreateDG(Graph & G,int n,int e){//初始化邻接表头结点int j;for(int i=0;i<n;++i){G.vertex[i].data=i;G.vertex[i].firstarc=NULL;}for(i=0;i<e;++i){cin>>i>>j;//输入边的信息ArcNode* s;s= new ArcNode;s->adjvex = j;s->nextarc = G.vertex[i].firstarc;G.vertex[i].firstarc = s;}}void Visit(Graph G,int u){cout<<G.vertex[u].data<<" ";}int FirstAdjVex(Graph G,int v){if(G.vertex[v].firstarc)return G.vertex[v].firstarc->adjvex;elsereturn -1;}int NextAdjVex(Graph G,int v,int w){ArcNode* p = G.vertex[v].firstarc;while(p->adjvex!=w)p = p->nextarc;if(p->nextarc)return p->nextarc->adjvex;elsereturn -1;}void DFSGrahp(Graph G,int v){visited[v]=true;Visit(G,v);//访问顶点V，对从未访问过的邻接点w递归调用DFS for(int w=FirstAdjVex(G,v);w!=0;w=NextAdjVex(G,v,w))if(!visited[w]) DFSGrahp(G,w);}void DFSTraverse(Graph G){//对图G做深度优先搜索for(int v=0;v<G.vexnum;++v)visited[v]=false;//初始化访问标志数组visitedfor(v=0;v<G.vexnum;++v)if(!visited[v]) DFSGrahp(G,v);//对尚未访问的顶点v调用DFS }void BFSGrahp(Graph G){//图的广度优先搜索SeqQueue Q;Q=InitQueue();int u;for(int v=0;v<G.vexnum;++v)if(!visited[G,v]){EnQueue(Q,v);//v入队列while(!((Q.front==Q.rear)?1:0)){DeQueue(Q,u);//对首元素出队，赋给uvisited[u]=true;Visit(G,u);for(int w=FirstAdjVex(G,u);w!=0;w=NextAdjVex(G,u,w)) //u的未访问过的邻接点w入队列if(!visited[w])EnQueue(Q,w);}}}int main(){Graph p;int n,e;cout<<"输入图的顶点及边数："<<endl;cin>>n>>e;cout<<"创建图："<<endl;CreateDG(p,n,e);cout<<"图的优先深度结果为："<<endl;DFSTraverse(p);cout<<"图的广度优先结果为："<<endl;BFSGrahp(p);printf("结果如上所示!\n");return 0;}。

深度优先遍历算法和广度优先遍历算法实验小结一、引言在计算机科学领域，图的遍历是一种基本的算法操作。

深度优先遍历算法（Depth First Search，DFS）和广度优先遍历算法（Breadth First Search，BFS）是两种常用的图遍历算法。

它们在解决图的连通性和可达性等问题上具有重要的应用价值。

本文将从理论基础、算法原理、实验设计和实验结果等方面对深度优先遍历算法和广度优先遍历算法进行实验小结。

二、深度优先遍历算法深度优先遍历算法是一种用于遍历或搜索树或图的算法。

该算法从图的某个顶点开始遍历，沿着一条路径一直向前直到不能再继续前进为止，然后退回到上一个节点，尝试下一个节点，直到遍历完整个图。

深度优先遍历算法通常使用栈来实现。

以下是深度优先遍历算法的伪代码：1. 创建一个栈并将起始节点压入栈中2. 将起始节点标记为已访问3. 当栈不为空时，执行以下步骤：a. 弹出栈顶节点，并访问该节点b. 将该节点尚未访问的邻居节点压入栈中，并标记为已访问4. 重复步骤3，直到栈为空三、广度优先遍历算法广度优先遍历算法是一种用于遍历或搜索树或图的算法。

该算法从图的某个顶点开始遍历，先访问起始节点的所有相邻节点，然后再依次访问这些相邻节点的相邻节点，依次类推，直到遍历完整个图。

广度优先遍历算法通常使用队列来实现。

以下是广度优先遍历算法的伪代码：1. 创建一个队列并将起始节点入队2. 将起始节点标记为已访问3. 当队列不为空时，执行以下步骤：a. 出队一个节点，并访问该节点b. 将该节点尚未访问的邻居节点入队，并标记为已访问4. 重复步骤3，直到队列为空四、实验设计本次实验旨在通过编程实现深度优先遍历算法和广度优先遍历算法，并通过对比它们在不同图结构下的遍历效果，验证其算法的正确性和有效性。

具体实验设计如下：1. 实验工具：使用Python编程语言实现深度优先遍历算法和广度优先遍历算法2. 实验数据：设计多组图结构数据，包括树、稠密图、稀疏图等3. 实验环境：在相同的硬件环境下运行实验程序，确保实验结果的可比性4. 实验步骤：编写程序实现深度优先遍历算法和广度优先遍历算法，进行多次实验并记录实验结果5. 实验指标：记录每种算法的遍历路径、遍历时间和空间复杂度等指标，进行对比分析五、实验结果在不同图结构下，经过多次实验，分别记录了深度优先遍历算法和广度优先遍历算法的实验结果。

图的遍历操作实验报告一、实验目的本次实验的主要目的是深入理解图的遍历操作的基本原理和方法，并通过实际编程实现，掌握图的深度优先遍历（DepthFirst Search，DFS）和广度优先遍历（BreadthFirst Search，BFS）算法，比较它们在不同类型图中的性能和应用场景。

二、实验环境本次实验使用的编程语言为 Python，开发环境为 PyCharm。

实验中使用的数据结构为邻接表来表示图。

三、实验原理（一）深度优先遍历深度优先遍历是一种递归的图遍历算法。

它从起始节点开始，沿着一条路径尽可能深地访问节点，直到无法继续，然后回溯到上一个未完全探索的节点，继续探索其他分支。

（二）广度优先遍历广度优先遍历则是一种逐层访问的算法。

它从起始节点开始，先访问起始节点的所有相邻节点，然后再依次访问这些相邻节点的相邻节点，以此类推，逐层展开。

四、实验步骤（一）数据准备首先，定义一个图的邻接表表示。

例如，对于一个简单的有向图，可以使用以下方式创建邻接表：｀｀｀pythongraph ＝｛＇A'：＇B'，＇C'，＇B'：＇D'，＇E'，＇C'：＇F'，＇D'：，＇E'：，＇F'：｝｀｀｀（二）深度优先遍历算法实现｀｀｀pythondef dfs(graph, start, visited=None)：if visited is None:visited ＝ set(）visitedadd(start)print(start)for next_node in graphstart:if next_node not in visited:dfs(graph, next_node, visited)｀｀｀（三）广度优先遍历算法实现｀｀｀pythonfrom collections import deque def bfs(graph, start)：visited ＝｛start}queue ＝ deque(start)while queue:node ＝ queuepopleft(）print(node)for next_node in graphnode:if next_node not in visited:visitedadd(next_node)queueappend(next_node)｀｀｀（四）测试与分析分别使用深度优先遍历和广度优先遍历算法对上述示例图进行遍历，并记录遍历的顺序和时间开销。

合肥学院计算机科学与技术系课程设计报告2013～2014学年第二学期课程数据结构与算法课程设计名称图的深度优先遍历算法的实现学生姓名陈琳学号1204091022专业班级软件工程指导教师何立新2014 年9 月一：问题分析和任务定义涉及到数据结构遍会涉及到对应存储方法的遍历问题。

本次程序采用邻接表的存储方法，并且以深度优先实现遍历的过程得到其遍历序列。

深度优先遍历图的方法是，从图中某顶点v 出发： （1）访问顶点v ；（2）依次从v 的未被访问的邻接点出发，对图进行深度优先遍历；直至图中和v 有路径相通的顶点都被访问；（3）若此时图中尚有顶点未被访问，则从一个未被访问的顶点出发，重新进行深度优先遍历，直到图中所有顶点均被访问过为止。

二：数据结构的选择和概要设计 设计流程如图：图1 设计流程利用一维数组创建邻接表，同时还需要一个一维数组来存储顶点信息。

之后利用创建的邻接表来创建图，最后用深度优先的方法来实现遍历。

图 2 原始图 1.从0开始，首先找到0的关联顶点32.由3出发，找到1；由1出发，没有关联的顶点。

3.回到3，从3出发，找到2；由2出发，没有关联的顶点。

4.回到4，出4出发，找到1，因为1已经被访问过了，所以不访问。

所以最后顺序是0,3,1,2,4三：详细设计和编码1.创建邻接表和图void CreateALGraph (ALGraph* G) //建立邻接表函数.{int i,j,k,s;char y;EdgeNode* p; //工作指针.printf("请输入图的顶点数n与边数e(以逗号做分隔符)：\n");scanf("%d,%d",&(G->n),&(G->e));scanf("%c",&y); //用y来接收回车符.for(s=0;s<G->n;s++){printf("请输入下标为%d的顶点的元素:\n",s);scanf("%c",&(G->adjlist[s].vertex));scanf("%c",&y); //用y来接收回车符.当后面要输入的是和单个字符有关的数据时候要存贮回车符，以免回车符被误接收。

图遍历的演示实习报告在计算机科学中，图遍历是一种重要的操作，用于访问图中的节点和边。

为了更深入地理解图遍历的原理和应用，我进行了一次关于图遍历的演示实习。

图是由节点（也称为顶点）和连接节点的边组成的数据结构。

图遍历的目的是按照特定的顺序访问图中的所有节点。

常见的图遍历算法有深度优先搜索（DepthFirst Search，简称 DFS）和广度优先搜索（BreadthFirst Search，简称 BFS）。

在实习中，我首先选择了深度优先搜索算法进行演示。

深度优先搜索就像是在一个迷宫中，选择一条路一直走到底，直到无法前进，然后回溯。

为了实现深度优先搜索，我使用了递归的方法。

以下是一个简单的深度优先搜索的 Python 代码示例：｀｀｀pythondef dfs(graph, node, visited=）：if node not in visited:print(node)visitedappend(node)for neighbor in graphnode:dfs(graph, neighbor, visited)graph ＝｛＇A'：＇B'，＇C'，＇B'：＇A'，＇D'，＇E'，＇C'：＇A'，＇F'，＇D'：＇B'，＇E'：＇B'，＇F'，＇F'：＇C'，＇E'｝dfs(graph, ＇A'）｀｀｀在这个示例中，｀dfs`函数接受一个图（以邻接表的形式表示）、当前节点和一个已访问节点的列表作为参数。

如果当前节点未被访问过，就将其打印出来并标记为已访问，然后对其邻居节点递归调用`dfs`函数。

接下来，我演示了广度优先搜索算法。

广度优先搜索则像是以层层扩散的方式访问节点。

它先访问起始节点的所有邻居，然后再依次访问邻居的邻居。

以下是广度优先搜索的 Python 代码示例：｀｀｀pythonfrom collections import dequedef bfs(graph, start)：visited ＝queue ＝ deque(start)while queue:node ＝ queuepopleft(）if node not in visited:print(node)visitedappend(node) queueextend(graphnode) graph ＝｛＇A'：＇B'，＇C'，＇B'：＇A'，＇D'，＇E'，＇C'：＇A'，＇F'，＇D'：＇B'，＇E'：＇B'，＇F'，＇F'：＇C'，＇E'｝bfs(graph, ＇A'）｀｀｀在这个示例中，使用了一个队列来实现广度优先搜索。