数据结构与算法实验报告图的深度优先与广度优先遍历

数据结构实验报告图的遍历讲解一、引言在数据结构实验中，图的遍历是一个重要的主题。

图是由顶点集合和边集合组成的一种数据结构，常用于描述网络、社交关系等复杂关系。

图的遍历是指按照一定的规则，挨次访问图中的所有顶点，以及与之相关联的边的过程。

本文将详细讲解图的遍历算法及其应用。

二、图的遍历算法1. 深度优先搜索（DFS）深度优先搜索是一种常用的图遍历算法，其基本思想是从一个顶点出发，沿着一条路径向来向下访问，直到无法继续为止，然后回溯到前一个顶点，再选择此外一条路径继续访问。

具体步骤如下：（1）选择一个起始顶点v，将其标记为已访问。

（2）从v出发，选择一个未被访问的邻接顶点w，将w标记为已访问，并将w入栈。

（3）如果不存在未被访问的邻接顶点，则出栈一个顶点，继续访问其它未被访问的邻接顶点。

（4）重复步骤（2）和（3），直到栈为空。

2. 广度优先搜索（BFS）广度优先搜索是另一种常用的图遍历算法，其基本思想是从一个顶点出发，挨次访问其所有邻接顶点，然后再挨次访问邻接顶点的邻接顶点，以此类推，直到访问完所有顶点。

具体步骤如下：（1）选择一个起始顶点v，将其标记为已访问，并将v入队。

（2）从队首取出一个顶点w，访问w的所有未被访问的邻接顶点，并将这些顶点标记为已访问，并将它们入队。

（3）重复步骤（2），直到队列为空。

三、图的遍历应用图的遍历算法在实际应用中有广泛的应用，下面介绍两个典型的应用场景。

1. 连通分量连通分量是指图中的一个子图，其中的任意两个顶点都是连通的，即存在一条路径可以从一个顶点到达另一个顶点。

图的遍历算法可以用来求解连通分量的个数及其具体的顶点集合。

具体步骤如下：（1）对图中的每一个顶点进行遍历，如果该顶点未被访问，则从该顶点开始进行深度优先搜索或者广度优先搜索，将访问到的顶点标记为已访问。

（2）重复步骤（1），直到所有顶点都被访问。

2. 最短路径最短路径是指图中两个顶点之间的最短路径，可以用图的遍历算法来求解。

数据结构中图的建立与深度优先、广度优先遍历《数据结构》实验报告实验内容：图的建立（邻接矩阵）及其深度优先、广度优先遍历学号：姓名：一、上机实验的问题和要求（需求分析）：[ 题目]二、程序设计的基本思想，原理和算法描述：设计一个程序，建立图的邻接矩阵，并且进行图的广度优先遍历。

三、调试和运行程序过程中产生的问题及采取的措施：（略）四、源程序及注释[ 源程序] 程序名：9.cpp#include"stdio.h"#include"stdlib.h"#define INFINITY 100#define MAX_VERTEX_NUM 20#define MAX 100#define OK 1#define ERROR 0#define NULL 0typedef int VRType;typedef int VertextType;typedef int Status;typedef enum {DG,DN,UDG,UDN}GraphKind;typedef struct ArcCell{VRType adj;}ArcCell,AdjMatrix[MAX_VERTEX_NUM ][MAX_VERTEX_NUM ]; typedef struct{int vexs[MAX_VERTEX_NUM ];int arcs[4][4] ;int vexnum,arcnum;GraphKind Kind;}MGraph;int LocateVex(MGraph G,int v1){ int i;for(i=0;i<g.vexnum;i++)< p="">if(G.vexs[i]==v1)printf("%d\n",i);return i;}Status CreateUDN(MGraph &G){ int v1,v2;int i,j,k,w;printf("输入图的顶点数和弧数：");scanf("%d,%d",&G.vexnum,&G.arcnum); printf("输入顶点:");for(i=0;i<g.vexnum;i++)< p="">scanf("%d",&G.vexs[i]);for(i=0;i<g.vexnum;i++)< p="">for(j=0;j<g.vexnum;j++)< p="">G.arcs[i][j]=INFINITY ;printf("输入顶点关系：");for(k=0;k<g.arcnum;k++)< p="">{scanf("%d%d%d",&v1,&v2,&w);i=LocateVex(G,v1);j=LocateVex(G,v2);G.arcs[i][j]=w;G.arcs[j][i]=G.arcs[i][j];printf("%d\n%d\n",G.arcs[i][j],G.arcs[j][i]);}printf("图的邻接矩阵图是:\n");for(i=0;i<g.vexnum;i++)< p="">{for(j=0;j<g.vexnum;j++)< p="">printf("%d",G.arcs[i][j]);printf("\n");}return OK;}Status Visit(int e){//输出函数printf("%d\n",e);return OK;}//PrintElement//Status(*VisitFunc)(char v);int visited[MAX];void DFS(MGraph G,int v){ int j;Visit (v);visited[v]=1;for(j=1;j<g.vexnum;j++)< p="">if(!visited[j]&&G.arcs[v][j]!=INFINITY)DFS(G,j); } void DFSTraverse(MGraph G){ int v;for(v=0;v<g.vexnum;++v)< p="">visited[v]=0;for(v=0;v<g.vexnum;++v)< p="">if(!visited[v])DFS(G,v);/* 有关队列的操作*/#define MAX SIZE 100#define QElemType int#define OVERFLOW 0typedef struct{QElemType *base;int front;int rear;}SqQueue;Status InitQueue(SqQueue &Q){ Q.base=(QElemType*)malloc(MAXSIZE* sizeof(QElemType)); if(!Q.base)exit(OVERFLOW);Q.front=Q.rear=0;return 0;}Status EnQueue(SqQueue &Q,QElemType e){if(Q.rear+1==Q.front)return ERROR;Q.base[Q.rear]=e;Q.rear=Q.rear+1;return OK;}Status DeQueue(SqQueue &Q,QElemType &e){if(Q.front==Q.rear)return ERROR;e=Q.base[Q.front];Q.front=Q.front+1;return OK;}Status QueueEmpty(SqQueue Q){if(Q.front==Q.rear)return OK;else return ERROR;void BFSTraverse(MGraph &G){ int v,u,j;SqQueue Q;for(v=0;v<g.vexnum;v++)< p=""> visited[v]=0;InitQueue(Q);for(v=0;v<g.vexnum;++v)< p="">if(!visited[v]){visited[v]=1;Visit(v);EnQueue(Q,v);while(!QueueEmpty(Q)){ DeQueue(Q,u);for(j=1;j<g.vexnum;j++)< p="">if(!visited[j]&&G.arcs[v][j]!=INFINITY) { visited[j]=1;Visit(j);EnQueue(Q,j);}} }}void main(){ MGraph G;CreateUDN(G);printf("建图成功！");printf("深度优先遍历的结果:\n"); DFSTraverse(G);printf("广度优先遍历的结果:\n"); BFSTraverse(G);}五、运行结果运行结果：上一页下一页</g.vexnum;j++)<></g.vexnum;++v)<></g.vexnum;v++)<></g.vexnum;++v)<> </g.vexnum;++v)<> </g.vexnum;j++)<> </g.vexnum;j++)<> </g.vexnum;i++)<> </g.arcnum;k++)<> </g.vexnum;j++)<> </g.vexnum;i++)<> </g.vexnum;i++)<> </g.vexnum;i++)<>。

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。

实验三 图的广度优先遍历和深度优先遍历算法的设计一、实验目的本实验的目的是通过理解图的逻辑结构和存储结构，进一步提高使用理论知识指导解决实际问题的能力。

二、实验内容１．分别编写BFS 、DFS 算法。

2．判断无向图G 是否连通，若连通则返回1，否则返回0。

3．判断无向图G 是否是一棵树。

若是树，返回1；否则返回0。

4．判断有向图中是否存在回路。

5．假设图G 采用邻接表存储，求距离顶点vO 的最短路径长度为k 的所有顶点，要求尽可能节省 时间。

三、实验类型验证性四、实验要求和提示1．实验前充分预习实验指导书内容及相关理论知识内容：实验中严格遵守实验室规范和制度，认真完成实验内容并做好实验纪录：实验后必须按照要求独立完成实验报告。

2．以上6个题中，题1是必做题，题2—5可任意选作l 或2题。

3．提示：（1）最好使用邻接表法建立无向图和有向图的存储结构，然后实现图的遍历。

（2）结点结构：typedef struct node{ int adjvex ； //邻接点域，存放与Vi 邻接的结点在表头数组中的位置 struct node * next ； //链域，指示下一条边或弧)JD ：表头接点：typedef struct tnode{ int vexdata ；//存放顶点信息struct node *firstarc ；//指示第一个邻接点}TD ；4．程序实现方面的提示：（1）可采用遍历方式判断无向图是否连通。

先给visited[]数组置初值O，然后从O 开始遍历该图，之后若所有顶点i的visited[i]均为1，则该图是连通的，否则不连通。

（2）一个无向图G是一棵树的条件是：G必须是无回路的连通图或者是有n—l条边的连通图(注：本题可以只给出算法)（3）判断有向图中是否存在回路时，若一个有向图拓扑排序不成功，则一定存在回路；反之，若拓扑排序成功，则一定不存在回路。

（3）采用宽度优先搜索方法，找出第k层的所有顶点即为所求(宽度优先搜索保证找到的路径是最短路径)。

华北水利水电学院数据结构实验报告20 10 ～20 11 学年第一学期2008级计算机专业班级：107学号：200810702姓名：王文波实验四图的应用一、实验目的：1．掌握图的存储结构及其构造方法2．掌握图的两种遍历算法及其执行过程二、实验内容：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，实现无向连通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。

提示：首先，根据用户输入的顶点总数和边数，构造无向图，然后以用户输入的顶点为起始点，进行深度优先和广度优先遍历，并输出遍历的结果。

三、实验要求：1．各班学号为单号的同学采用邻接矩阵实现，学号为双号的同学采用邻接表实现。

2．C/ C++完成算法设计和程序设计并上机调试通过。

3．撰写实验报告，提供实验结果和数据。

4．写出算法设计小结和心得。

四、程序源代码：#include<iostream.h>#define MaxVerNum 50struct edgenode{int endver;int inform;edgenode* edgenext;};struct vexnode{char vertex;edgenode* edgelink;};struct Graph{vexnode adjlists[MaxVerNum];int vexnum;int arcnum;};//队列的定义及相关函数的实现struct QueueNode{int nData;QueueNode* next;};struct QueueList{QueueNode* front;QueueNode* rear;};void EnQueue(QueueList* Q,int e) {QueueNode *q=new QueueNode;q->nData=e;q->next=NULL;if(Q==NULL)return;if(Q->rear==NULL)Q->front=Q->rear=q;else{Q->rear->next=q;Q->rear=Q->rear->next;}}void DeQueue(QueueList* Q,int* e) {if (Q==NULL)return;if (Q->front==Q->rear){*e=Q->front->nData;Q->front=Q->rear=NULL;}else{*e=Q->front->nData;Q->front=Q->front->next;}}//创建图void CreatAdjList(Graph* G){int i,j,k;edgenode* p1;edgenode* p2;cout<<"请输入顶点数和边数:"<<endl;cin>>G->vexnum>>G->arcnum;cout<<"开始输入顶点表:"<<endl;for (i=0;i<G->vexnum;i++){cin>>G->adjlists[i].vertex;G->adjlists[i].edgelink=NULL;}cout<<"开始输入边表信息:"<<endl;for (k=0;k<G->arcnum;k++){cout<<"请输入边<Vi,Vj>对应的顶点:";cin>>i>>j;p1=new edgenode;p1->endver=j;p1->edgenext=G->adjlists[i].edgelink;G->adjlists[i].edgelink=p1;p2=new edgenode;p2->endver=i;p2->edgenext=G->adjlists[j].edgelink;G->adjlists[j].edgelink=p2;//因为是无向图，所以有两次建立边表的过程}}//-------------------------------------------------------------深度优先遍历void DFS(Graph *G,int i,int visit[]){cout<<G->adjlists[i].vertex<<" ";visit[i]=1;edgenode *p=new edgenode;p=G->adjlists[i].edgelink;if(G->adjlists[i].edgelink&&!visit[p->endver]){DFS(G,p->endver,visit);}}void DFStraversal(Graph *G,char c)//深度优先遍历{cout<<"该图的深度优先遍历结果为:"<<endl;int visit[MaxVerNum];for(int i=0;i<G->vexnum;i++){visit[i]=0;//全部初始化为0，即未访问状态}int m;for (i=0;i<G->vexnum;i++){if (G->adjlists[i].vertex==c)//根据字符查找序号{m=i;DFS(G,i,visit);break;}}//继续访问未被访问的结点for(i=0;i<G->vexnum;i++){if(visit[i]==0)DFS(G,i,visit);}cout<<endl;}//-------------------------------------------------------------广度优先遍历void BFS(Graph* G,int v,int visit[]){QueueList *Q=new QueueList;Q->front=Q->rear=NULL;EnQueue(Q,v);while(Q->rear!=NULL){int e=0;DeQueue(Q,&e);cout<<G->adjlists[e].vertex<<" ";visit[e]=1;edgenode* p=new edgenode;p=G->adjlists[e].edgelink;if(p){int m=p->endver;if(m==0){EnQueue(Q,m);while(visit[m]==0){p=p->edgenext;if(p==NULL)break;m=p->endver;EnQueue(Q,m);}}}}}void BFStraversal(Graph *G,char c){cout<<"该图的广度优先遍历结果为:"<<endl;int visited[MaxVerNum];for (int i=0;i<G->vexnum;i++){visited[i]=0;}int m;for (i=0;i<G->vexnum;i++){if (G->adjlists[i].vertex==c){m=i;BFS(G,i,visited);break;}}//继续访问未被访问的结点for(i=0;i<G->vexnum;i++){if(visited[i]==0)BFS(G,i,visited);}cout<<endl;}void main(){Graph * G=new Graph;CreatAdjList(G);char ch;cout<<"请输入开始遍历的顶点:";cin>>ch;DFStraversal(G,ch);BFStraversal(G,ch);}五、程序运行情况（写出输入数据及运行结果）六、小结（包括收获、心得体会、存在的问题及解决问题的方法、建议等）注：内容一律使用宋体五号字，单倍行间距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。

实验报告一、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、广度优先遍历算法二、实验题目与要求1. 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3）实验提示:图的存储可采用邻接表或邻接矩阵；图存储数据类型定义（邻接表存储）# define MAX_VERTEX_NUM 8 //顶点最大个数typedef struct ArcNode{ int adjvex;struct ArcNode *nextarc;int weight; //边的权}ArcNode; //表结点# define VertexType int //顶点元素类型typedef struct VNode{ int degree,indegree; //顶点的度.入度VertexType data;ArcNode *firstarc; }Vnode /*头结点*/;typedef struct{Vnode vertices[MAX_VERTEX_NUM];int vexnum,arcnum;//顶点的实际数.边的实际数}ALGraph;4）注意问题:注意理解各算法实现时所采用的存储结构。

注意区别正、逆邻接。

2. 拓扑排序：给出一个图的结构.输出其拓扑排序序列（顶点序列用空格隔开）.要求在同等条件下.编号小的顶点在前。

3．利用最小生成树算法解决通信网的总造价最低问题1）问题描述：若在 n 个城市之间建通信网络.架设 n-1 条线路即可。

数据结构实验报告实验四图的应用一、实验题目：图的应用——深度优先／广度优先搜索遍历二、实验内容：很多涉及图上操作的算法都是以图的遍历操作为基础的。

试编写一个算法，实现图的深度优先和广度优先搜索遍历操作。

要求：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，实现连通无向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。

（注：学号为奇数的同学使用邻接矩阵存储结构实现，学号为偶数的同学使用邻接矩阵实现）提示：首先，根据用户输入的顶点总数和边数，构造无向图，然后以用户输入的顶点为起始点，进行深度优先、广度优先搜索遍历，并输出遍历的结果。

三、程序源代码：#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#define MAX_VERTEX_NUM 20#define OVERFLOW -1int visited[80];typedef struct ArcNode{int adjvex; //该弧所指向的顶点的位置struct ArcNode *nextarc; //指向下一条弧的指针}ArcNode;typedef struct VNode{int data; //顶点信息ArcNode *firstarc; //指向第一条依附该顶点的弧的指针}VNode,AdjList[MAX_VERTEX_NUM];typedef struct{AdjList vertices;int vexnum,arcnum;//图的当前顶点数和弧数}ALGraph;typedef struct QNode{int data;struct QNode *next;}QNode,*QueuePtr;typedef struct{QueuePtr front;//队头指针QueuePtr rear;//队尾指针}LinkQueue;void InitQueue(LinkQueue &q){//构造一个空队列qq.front=q.rear=(QueuePtr)malloc(sizeof(QNode));if(!q.front) exit(OVERFLOW);q.front->next=NULL;}void EnQueue(LinkQueue &q,int e){//插入元素e为q的新的队尾元素QueuePtr p;p=(QueuePtr)malloc(sizeof(QNode));if(!p) exit(OVERFLOW);//存储分配失败p->data=e;p->next=NULL;q.rear->next=p;q.rear=p;}int DeQueue(LinkQueue &q){int e;//若队列不空，则删除q的队头元素，用e返回其值，并返回OK;否则返回ERROR if(q.front==q.rear) return false;QueuePtr p;p=q.front->next;e=p->data;q.front->next=p->next;if(q.rear==p) q.rear=q.front;free(p);return e;}bool QueueEmpty(LinkQueue &q){ //若队列q为空队列，则返回TRUE，否则返回FLASE if(q.front==q.rear) return true;elsereturn false;}int LocateVex(ALGraph G,int v){int i;for(i=0;i<G.vexnum;i++)if(G.vertices[i].data==v)return i;}//用邻接表构造无向图void CreateDG(ALGraph &G){int i,j,k;printf("输入图的顶点数和弧度:\n");scanf("%d %d",&G.vexnum,&G.arcnum);printf("输入顶点信息:\n");for(i=0;i<G.vexnum;i++){scanf("%d",&G.vertices[i].data);G.vertices[i].firstarc=NULL;}printf("输入邻接点:\n");for(k=0;k<G.arcnum;k++){char v1,v2;scanf("%d %d",&v1,&v2);i=LocateVex(G,v1);j=LocateVex(G,v2);struct ArcNode *s;s=(ArcNode *)malloc(sizeof(ArcNode));s->adjvex=j;s->nextarc=G.vertices[i].firstarc;G.vertices[i].firstarc=s;struct ArcNode *t;t=(ArcNode *)malloc(sizeof(ArcNode));t->adjvex=i;t->nextarc=G.vertices[j].firstarc;G.vertices[j].firstarc=t;}}void DFSAL(ALGraph G,int v0){visited[v0]=1;printf("%5d",G.vertices[v0].data);struct ArcNode *p;int w;for(p=G.vertices[v0].firstarc;p;p=p->nextarc){w=p->adjvex;if(!visited[w])DFSAL(G,w);}}//深度优先搜索遍历void DFSTraverse(ALGraph G){int v0;for(v0=0;v0<G.vexnum;v0++) visited[v0]=0; //访问标志数组初始化//直到图中所有顶点都被访问到为止for(v0=0;v0<G.vexnum;v0++)if(!visited[v0])DFSAL(G,v0); //对尚未访问的顶点调用DFSAL}//广度优先搜索遍历void BFSTraverse(ALGraph G,LinkQueue q){ int u,w;struct ArcNode *p;for(u=0;u<G.vexnum;u++) visited[u]=0; //访问标志数组初始化InitQueue(q);for(u=0;u<G.vexnum;u++)if(!visited[u]){printf("%5d",G.vertices[u].data);visited[u]=1;EnQueue(q,u);while(!QueueEmpty(q)){u=DeQueue(q);p=G.vertices[u].firstarc;while(p){w=p->adjvex;if(!visited[w]){visited[w]=1;printf("%5d",G.vertices[w].data);EnQueue(q,w);}//ifp=p->nextarc;}//while}//while}//if}//BFSTraverseint main(){ALGraph G;LinkQueue q;CreateDG(G);printf("\n");printf("输出深度优先搜索序列：\n");DFSTraverse(G);printf("\n");printf("输出广度优先搜索序列：\n");BFSTraverse(G,q);printf("\n");return 0;}四、测试结果：。

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。

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结构；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，则为权值类型。

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 enumGKind {DG,DN,UDG,UDN}; // 有向图，有向网，无向图，无向/// <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>Ill VParam n ame="vex num">顶点数v∕param>III VParam n ame="arc num">弧数<∕param>Ill VParam 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 = newArcCell[Max_Vertex_Num,Max_Vertex_Num];}III Vsummary>III设置v1, v2之间的弧的权值，顶点的关系类型，对无权图，用表示相邻；III 对带权图，则为权值类型。

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。

图的遍历数据结构实验报告正文：1·引言本实验报告旨在介绍图的遍历数据结构实验的设计、实现和结果分析。

图是一种常见的数据结构，用于表示对象之间的关系。

图的遍历是指系统地访问图的每个节点或边的过程，以便获取所需的信息。

在本次实验中，我们将学习并实现图的遍历算法，并分析算法的效率和性能。

2·实验目标本实验的主要目标是实现以下几种图的遍历算法：●深度优先搜索（DFS）●广度优先搜索（BFS）●拓扑排序3·实验环境本实验使用以下环境进行开发和测试：●操作系统：Windows 10●编程语言：C++●开发工具：Visual Studio 20194·实验设计与实现4·1 图的表示我们采用邻接矩阵的方式来表示图。

邻接矩阵是一个二维数组，用于表示图中节点之间的关系。

具体实现时，我们定义了一个图类，其中包含了节点个数、边的个数和邻接矩阵等属性和方法。

4·2 深度优先搜索算法（DFS）深度优先搜索是一种经典的图遍历算法，它通过递归或栈的方式实现。

DFS的核心思想是从起始节点开始，尽可能深地访问节点，直到达到最深的节点或无法继续访问为止。

我们实现了一个递归版本的DFS算法，具体步骤如下：●从起始节点开始进行递归遍历，标记当前节点为已访问。

●访问当前节点的所有未访问过的邻接节点，对每个邻接节点递归调用DFS函数。

4·3 广度优先搜索算法（BFS）广度优先搜索是另一种常用的图遍历算法，它通过队列的方式实现。

BFS的核心思想是从起始节点开始，逐层地遍历节点，先访问离起始节点最近的节点。

我们实现了一个使用队列的BFS算法，具体步骤如下：●将起始节点放入队列，并标记为已访问。

●从队列中取出一个节点，访问该节点并将其所有未访问的邻接节点放入队列。

●重复上述步骤，直到队列为空。

4·4 拓扑排序算法拓扑排序是一种将有向无环图（DAG）的所有节点线性排序的算法。

深度优先和广度优先算法深度优先和广度优先算法深度优先遍历和广度优先遍历是两种常用的图遍历算法。

它们的策略不同，各有优缺点，可以在不同的场景中使用。

一、深度优先遍历深度优先遍历（Depth First Search，DFS）是一种搜索算法，它从一个顶点开始遍历，尽可能深地搜索图中的每一个可能的路径，直到找到所有的路径。

该算法使用栈来实现。

1. 算法描述深度优先遍历的过程可以描述为：- 访问起始顶点v，并标记为已访问； - 从v的未被访问的邻接顶点开始深度优先遍历，直到所有的邻接顶点都被访问过或不存在未访问的邻接顶点； - 如果图中还有未被访问的顶点，则从这些顶点中任选一个，重复步骤1。

2. 算法实现深度优先遍历算法可以使用递归或者栈来实现。

以下是使用栈实现深度优先遍历的示例代码：``` void DFS(Graph g, int v, bool[] visited) { visited[v] = true; printf("%d ", v);for (int w : g.adj(v)) { if(!visited[w]) { DFS(g, w,visited); } } } ```3. 算法分析深度优先遍历的时间复杂度为O(V+E)，其中V是顶点数，E是边数。

由于该算法使用栈来实现，因此空间复杂度为O(V)。

二、广度优先遍历广度优先遍历（Breadth First Search，BFS）是一种搜索算法，它从一个顶点开始遍历，逐步扩展到它的邻接顶点，直到找到所有的路径。

该算法使用队列来实现。

1. 算法描述广度优先遍历的过程可以描述为：- 访问起始顶点v，并标记为已访问； - 将v的所有未被访问的邻接顶点加入队列中； - 从队列头取出一个顶点w，并标记为已访问； - 将w的所有未被访问的邻接顶点加入队列中； - 如果队列不为空，则重复步骤3。

2. 算法实现广度优先遍历算法可以使用队列来实现。

数据结构实验报告图的遍历数据结构实验报告：图的遍历引言在计算机科学中，图是一种重要的数据结构，它由节点和边组成，用于表示不同实体之间的关系。

图的遍历是一种重要的操作，它可以帮助我们了解图中节点之间的连接关系，以及找到特定节点的路径。

在本实验中，我们将讨论图的遍历算法，并通过实验验证其正确性和效率。

深度优先搜索（DFS）深度优先搜索是一种常用的图遍历算法，它通过递归或栈的方式来遍历图中的节点。

在实验中，我们实现了深度优先搜索算法，并对其进行了测试。

实验结果表明，深度优先搜索算法能够正确地遍历图中的所有节点，并找到指定节点的路径。

此外，我们还对算法的时间复杂度进行了分析，验证了其在不同规模图上的性能表现。

广度优先搜索（BFS）广度优先搜索是另一种常用的图遍历算法，它通过队列的方式来遍历图中的节点。

在实验中，我们也实现了广度优先搜索算法，并对其进行了测试。

实验结果显示，广度优先搜索算法同样能够正确地遍历图中的所有节点，并找到指定节点的路径。

我们还对算法的时间复杂度进行了分析，发现其在不同规模图上的性能表现与深度优先搜索算法相近。

实验结论通过本次实验，我们深入了解了图的遍历算法，并验证了其在不同规模图上的正确性和效率。

我们发现深度优先搜索和广度优先搜索算法都能够很好地应用于图的遍历操作，且在不同情况下都有良好的性能表现。

这些算法的实现和测试为我们进一步深入研究图的相关问题提供了重要的基础。

总结图的遍历是图算法中的重要操作，它为我们提供了了解图结构和节点之间关系的重要手段。

本次实验中，我们实现并测试了深度优先搜索和广度优先搜索算法，验证了它们的正确性和效率。

我们相信这些算法的研究和应用将为我们在图相关问题的研究中提供重要的帮助。

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。

华北水利水电学院数据结构实验报告20 10 ～20 11 学年第一学期2008级计算机专业班级：107学号：200810702姓名：王文波实验四图的应用一、实验目的：1．掌握图的存储结构及其构造方法2．掌握图的两种遍历算法及其执行过程二、实验内容：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，实现无向连通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。

提示：首先，根据用户输入的顶点总数和边数，构造无向图，然后以用户输入的顶点为起始点，进行深度优先和广度优先遍历，并输出遍历的结果。

三、实验要求：1．各班学号为单号的同学采用邻接矩阵实现，学号为双号的同学采用邻接表实现。

2．C/ C++完成算法设计和程序设计并上机调试通过。

3．撰写实验报告，提供实验结果和数据。

4．写出算法设计小结和心得。

四、程序源代码：#include<iostream.h>#define MaxVerNum 50struct edgenode{int endver;int inform;edgenode* edgenext;};struct vexnode{char vertex;edgenode* edgelink;};struct Graph{vexnode adjlists[MaxVerNum];int vexnum;int arcnum;};//队列的定义及相关函数的实现struct QueueNode{int nData;QueueNode* next;};struct QueueList{QueueNode* front;QueueNode* rear;};void EnQueue(QueueList* Q,int e) {QueueNode *q=new QueueNode;q->nData=e;q->next=NULL;if(Q==NULL)return;if(Q->rear==NULL)Q->front=Q->rear=q;else{Q->rear->next=q;Q->rear=Q->rear->next;}}void DeQueue(QueueList* Q,int* e) {if (Q==NULL)return;if (Q->front==Q->rear){*e=Q->front->nData;Q->front=Q->rear=NULL;}else{*e=Q->front->nData;Q->front=Q->front->next;}}//创建图void CreatAdjList(Graph* G){int i,j,k;edgenode* p1;edgenode* p2;cout<<"请输入顶点数和边数:"<<endl;cin>>G->vexnum>>G->arcnum;cout<<"开始输入顶点表:"<<endl;for (i=0;i<G->vexnum;i++){cin>>G->adjlists[i].vertex;G->adjlists[i].edgelink=NULL;}cout<<"开始输入边表信息:"<<endl;for (k=0;k<G->arcnum;k++){cout<<"请输入边<Vi,Vj>对应的顶点:";cin>>i>>j;p1=new edgenode;p1->endver=j;p1->edgenext=G->adjlists[i].edgelink;G->adjlists[i].edgelink=p1;p2=new edgenode;p2->endver=i;p2->edgenext=G->adjlists[j].edgelink;G->adjlists[j].edgelink=p2;//因为是无向图，所以有两次建立边表的过程}}//-------------------------------------------------------------深度优先遍历void DFS(Graph *G,int i,int visit[]){cout<<G->adjlists[i].vertex<<" ";visit[i]=1;edgenode *p=new edgenode;p=G->adjlists[i].edgelink;if(G->adjlists[i].edgelink&&!visit[p->endver]){DFS(G,p->endver,visit);}}void DFStraversal(Graph *G,char c)//深度优先遍历{cout<<"该图的深度优先遍历结果为:"<<endl;int visit[MaxVerNum];for(int i=0;i<G->vexnum;i++){visit[i]=0;//全部初始化为0，即未访问状态}int m;for (i=0;i<G->vexnum;i++){if (G->adjlists[i].vertex==c)//根据字符查找序号{m=i;DFS(G,i,visit);break;}}//继续访问未被访问的结点for(i=0;i<G->vexnum;i++){if(visit[i]==0)DFS(G,i,visit);}cout<<endl;}//-------------------------------------------------------------广度优先遍历void BFS(Graph* G,int v,int visit[]){QueueList *Q=new QueueList;Q->front=Q->rear=NULL;EnQueue(Q,v);while(Q->rear!=NULL){int e=0;DeQueue(Q,&e);cout<<G->adjlists[e].vertex<<" ";visit[e]=1;edgenode* p=new edgenode;p=G->adjlists[e].edgelink;if(p){int m=p->endver;if(m==0){EnQueue(Q,m);while(visit[m]==0){p=p->edgenext;if(p==NULL)break;m=p->endver;EnQueue(Q,m);}}}}}void BFStraversal(Graph *G,char c){cout<<"该图的广度优先遍历结果为:"<<endl;int visited[MaxVerNum];for (int i=0;i<G->vexnum;i++){visited[i]=0;}int m;for (i=0;i<G->vexnum;i++){if (G->adjlists[i].vertex==c){m=i;BFS(G,i,visited);break;}}//继续访问未被访问的结点for(i=0;i<G->vexnum;i++){if(visited[i]==0)BFS(G,i,visited);}cout<<endl;}void main(){Graph * G=new Graph;CreatAdjList(G);char ch;cout<<"请输入开始遍历的顶点:";cin>>ch;DFStraversal(G,ch);BFStraversal(G,ch);}五、程序运行情况（写出输入数据及运行结果）六、小结（包括收获、心得体会、存在的问题及解决问题的方法、建议等）注：内容一律使用宋体五号字，单倍行间距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。

实验四图的深度优先与广度优先遍历实验题目：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）算法设计思路简介先定义邻接矩阵和邻接表类型，实现邻接表和邻接矩阵的相互转换，输出邻接表和邻接矩阵，再实现深度和广度优先遍历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）算法描述：可以用自然语言、伪代码或流程图等方式VertexType; //顶点类型MGraph; //图的邻接矩阵类型ArcNode; //定义邻接表类型void DispMat(MGraph g) //输出邻接矩阵void MatToList(MGraph g,ALGraph *&G) //将邻接矩阵g转换为邻接表Gvoid DispAdj(ALGraph *G) //输出邻接表void ListToMat(ALGraph *G,MGraph g) //将邻接表转换为邻接矩阵的形式void DFS(ALGraph *G,int v) //递归深度优先遍历void BFS(ALGraph *G,int v) //广度优先遍历（3）算法的实现和测试结果：包括算法运行时的输入、输出，实验中出现的问题及解决办法等#include<stdio.h>#include<malloc.h>#define max 100typedef struct //以下定义临接矩阵类型{int number;int info;}VertexType;typedef struct //图的定义{int edges[max][max];int n,e;VertexType vexs[max];}MGraph;//定义邻接表类型typedef struct ANode{int adjvex;struct ANode *nextarc; //指向下一条弧的指针int info; //存放弧的信息（权值）}ArcNode;typedef struct Vnode{int data;ArcNode *firstarc; //指向第一条弧}VNode;typedef VNode AdjList[max]; //AdjList是邻接表类型，把大表变成几个小的连接到一起typedef struct{AdjList adjlist;int n,e; //图中顶点数和和边数}ALGraph;int visited[max]; //全局数组用于判断后面节点是否被访问过void DispMat(MGraph g) //输出邻接矩阵{int i,j;for(i=0;i<g.n;i++){for(j=0;j<g.n;j++)if(g.edges[i][j]==0)printf("0 ");elseprintf("%d ",g.edges[i][j]);printf("\n");}}void MatToList(MGraph g,ALGraph *&G) //将邻接矩阵g转换为邻接表G{int i,j;int n=g.n;ArcNode *p;G=(ALGraph *)malloc(sizeof(ALGraph));for(i=0;i<n;i++) //给大的邻接表中所有头结点的指针域副初值G->adjlist[i].firstarc=NULL;for(i=0;i<n;i++) //检查邻接矩阵的每个元素for(j=0;j<n;j++)if(g.edges[i][j]!=0){p=(ArcNode *)malloc(sizeof(ArcNode));p->adjvex=j;p->info=g.edges[i][j];p->nextarc=G->adjlist[i].firstarc; //将*p连接到表后G->adjlist[i].firstarc=p;}G->e=g.e;G->n=g.n;}void DispAdj(ALGraph *G) //输出邻接表{int i;ArcNode *p;for(i=0;i<G->n;i++){p=G->adjlist[i].firstarc;if(p!=NULL)printf(" %d: ",i);while(p!=NULL){printf(" %d ",p->adjvex); //输出弧的终点p=p->nextarc;}printf("\n");}}void change(int visited[],ALGraph *G) //给全局变量visited赋初值{int i;for(i=0;i<G->n;i++)visited[i]=0;}void ListToMat(ALGraph *G,MGraph g) //将邻接表转换为邻接矩阵的形式{int i,j;int n=G->n;ArcNode *p;for(i=0;i<n;i++)for(j=0;j<n;j++)g.edges[i][j]=0;for(i=0;i<n;i++){p=G->adjlist[i].firstarc;while(p!=NULL){g.edges[i][p->adjvex]=p->info;p=p->nextarc;}}g.n=n;g.e=G->e;}void DFS(ALGraph *G,int v) //递归深度优先遍历{ArcNode *p;//change(visited,G);visited[v]=1; //第一个点设为已被访问并输出，接着以他为主进行遍历printf(" %d",v);p=G->adjlist[v].firstarc;while(p!=NULL){if(visited[p->adjvex]==0)DFS(G,p->adjvex);p=p->nextarc;}}void BFS(ALGraph *G,int v){ArcNode *p;int queue[max],front=0,rear=0; //定义循环队列并初始化int visited[max];int w,i;for(i=0;i<G->n;i++)visited[i]=0;printf(" %d ",v); //把输入的第v个作为第一个广度遍历的节点，一直这样进行下去visited[v]=1;rear=(rear+1)%max;queue[rear]=v; //把v入队while(front!=rear) //队列不为空的时候{front=(front+1)%max;w=queue[front];p=G->adjlist[w].firstarc;while(p!=NULL){if(visited[p->adjvex]==0) //当前节点未被访问{printf("%d ",p->adjvex);visited[p->adjvex]=1;rear=(rear+1)%max;queue[rear]=p->adjvex;}p=p->nextarc;}}printf("\n");}void main(){int i,j;MGraph g;ALGraph *G;int A[max][6];printf("请输入邻接矩阵：\n");for(i=0;i<6;i++)for(j=0;j<6;j++)scanf("%d",&A[i][j]);g.n=6;g.e=10;for(i=0;i<g.n;i++)for(j=0;j<g.n;j++)g.edges[i][j]=A[i][j]; //给邻接矩阵赋值printf("这是图的邻接矩阵的形式：");printf("\n");DispMat(g); //输出邻接矩阵的函数G=(ALGraph *)malloc(sizeof(ALGraph));MatToList(g,G);printf("这是图的邻接表的形式：");printf("\n");DispAdj(G);printf("从顶点0开始的深度优先遍历：\n");DFS(G,0);printf("\n");printf("从顶点0开始的广度优先遍历：\n");BFS(G,0);printf("\n");}。