C语言数据结构与算法——深度、广度优先搜索(DFS、BFS)

news2024/11/18 1:26:42

目录

一、深度优先搜索(Depth-First-Search 简称:DFS)

无向图的深度优先搜索

有向图的深度优先搜索

二、广度优先搜索(Breadth-First-Search 简称:BFS)

无向图的广度优先搜索

有向图的广度优先搜索

深度优先搜索(Depth-First Search,DFS)和广度优先搜索(Breadth-First Search,BFS)是两种常见的图遍历算法,它们在C语言中被广泛应用于解决各种数据结构和算法问题。这两种搜索算法都用于遍历图或树中的节点,以便查找特定的目标或执行其他相关任务。

一、深度优先搜索(Depth-First-Search 简称:DFS)

图的深度优先搜索(Depth First Search),和树的先序遍历比较类似。

它的思想:假设初始状态是图中所有顶点均未被访问,则从某个顶点v出发,首先访问该顶点,然后依次从它的各个未被访问的邻接点出发深度优先搜索遍历图,直至图中所有和v有路径相通的顶点都被访问到。 若此时尚有其他顶点未被访问到,则另选一个未被访问的顶点作起始点,重复上述过程,直至图中所有顶点都被访问到为止。

显然,深度优先搜索是一个递归的过程。

无向图的深度优先搜索

1.1 遍历过程:

  (1)从图中某个顶点v出发,访问v。

  (2)找出刚才第一个被顶点访问的邻接点。访问该顶点。以这个顶点为新的顶点,重复此步骤,直到访问过的顶点没有未被访问过的顶点为止。

  (3)返回到步骤(2)中的被顶点v访问的,且还没被访问的邻接点,找出该点的下一个未被访问的邻接点,访问该顶点。

  (4)重复(2) (3) 直到每个点都被访问过,遍历结束。

例无权图:

第1步:访问A。

第2步:访问(A的邻接点)B。  在第1步访问A之后,接下来应该访问的是A的邻接点,即"B、F、E"中的一个。但在本文的实现中,顶点ABCDEFG是按照顺序存储,B在"D、F和E"的前面,因此,先访问B。

第3步:访问(B的邻接点)C。在第2步访问B之后,接下来应该访问B的邻接点,即"F、D、C"中一个(A已经被访问过,就不算在内)。而由于C在D、F之前,先访问C。

第4步:访问(C的邻接点)D。在第3步访问C之后,接下来应该访问C的邻接点,即D。(B已经被访问过,就不算在内)。

第5步:访问(D的邻接点)E。

第6步:访问(E的邻接点)F。

故遍历结果为 A->B->C->D->E->F

有向图的深度优先搜索

第1步:访问A。

第2步:访问B。在访问A之后,接下来访问A的出边的另一个顶点,即顶点B。

第3步:访问C。 在访问了B之后,接下来应该访问的是B的出边的另一个顶点,即顶点C,E,F。在本文实现的图中,顶点ABCDEFG按照顺序存储,因此先访问C。

第4步:访问E。接下来访问C的出边的另一个顶点,即顶点E。

第5步:访问D。接下来访问E的出边的另一个顶点,即顶点B,D。顶点B已经被访问过,因此访问顶点D。

第6步:访问F。接下应该回溯"访问A的出边的另一个顶点F"。

第7步:访问G。

故遍历结果为A->b->c->E->D->F->G

二、广度优先搜索(Breadth-First-Search 简称:BFS)

广度优先搜索算法(Breadth First Search),又称为"宽度优先搜索"或"横向优先搜索",简称BFS。

它的思想是:从图中某顶点v出发,在访问了v之后依次访问v的各个未曾访问过的邻接点,然后分别从这些邻接点出发依次访问它们的邻接点,并使得“先被访问的顶点的邻接点先于后被访问的顶点的邻接点被访问,直至图中所有已被访问的顶点的邻接点都被访问到。如果此时图中尚有顶点未被访问,则需要另选一个未曾被访问过的顶点作为新的起始点,重复上述过程,直至图中所有顶点都被访问到为止。

换句话说,广度优先搜索遍历图的过程是以v为起点,由近至远,依次访问和v有路径相通且路径长度为1,2...的顶点。

无向图的广度优先搜索

第1步:访问A。
第2步:依次访问B,E,F。
    在访问了A之后,接下来访问A的邻接点。顶点ABCDEFG按照顺序存储,B在"E和F"的前面,因此,先访问B。再访问完B之后,再依次访问E,F。
第3步:依次访问C,D。
    在第2步访问完B,E,F之后,再依次访问它们的邻接点。首先访问B的邻接点C,再访问E的邻接点D。

因此访问顺序是:A->B->E->F->C->D

有向图的广度优先搜索

第1步:访问A。
第2步:访问B。
第3步:依次访问C,E,F。
    在访问了B之后,接下来访问B的出边的另一个顶点,即C,E,F。顶点ABCDEFG按照顺序存储,因此会先访问C,再依次访问E,F。
第4步:依次访问D,G。
    在访问完C,E,F之后,再依次访问它们的出边的另一个顶点。还是按照C,E,F的顺序访问,C的已经全部访问过了,那么就只剩下E,F;先访问E的邻接点D,再访问F的邻接点G。

因此访问顺序是:A->B->C->E->F->D->G

邻接矩阵图表示的"无向图"

/**
 * C: 邻接矩阵图表示的"无向图(Matrix Undirected Graph)"
 *
 * @author skywang
 * @date 2014/04/18
 */

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <malloc.h>
#include <string.h>

#define MAX 100
#define isLetter(a)  ((((a)>='a')&&((a)<='z')) || (((a)>='A')&&((a)<='Z')))
#define LENGTH(a)  (sizeof(a)/sizeof(a[0]))

// 邻接矩阵
typedef struct _graph
{
    char vexs[MAX];       // 顶点集合
    int vexnum;           // 顶点数
    int edgnum;           // 边数
    int matrix[MAX][MAX]; // 邻接矩阵
}Graph, *PGraph;

/*
 * 返回ch在matrix矩阵中的位置
 */
static int get_position(Graph g, char ch)
{
    int i;
    for(i=0; i<g.vexnum; i++)
        if(g.vexs[i]==ch)
            return i;
    return -1;
}

/*
 * 读取一个输入字符
 */
static char read_char()
{
    char ch;

    do {
        ch = getchar();
    } while(!isLetter(ch));

    return ch;
}

/*
 * 创建图(自己输入)
 */
Graph* create_graph()
{
    char c1, c2;
    int v, e;
    int i, p1, p2;
    Graph* pG;
    
    // 输入"顶点数"和"边数"
    printf("input vertex number: ");
    scanf("%d", &v);
    printf("input edge number: ");
    scanf("%d", &e);
    if ( v < 1 || e < 1 || (e > (v * (v-1))))
    {
        printf("input error: invalid parameters!\n");
        return NULL;
    }
    
    if ((pG=(Graph*)malloc(sizeof(Graph))) == NULL )
        return NULL;
    memset(pG, 0, sizeof(Graph));

    // 初始化"顶点数"和"边数"
    pG->vexnum = v;
    pG->edgnum = e;
    // 初始化"顶点"
    for (i = 0; i < pG->vexnum; i++)
    {
        printf("vertex(%d): ", i);
        pG->vexs[i] = read_char();
    }

    // 初始化"边"
    for (i = 0; i < pG->edgnum; i++)
    {
        // 读取边的起始顶点和结束顶点
        printf("edge(%d):", i);
        c1 = read_char();
        c2 = read_char();

        p1 = get_position(*pG, c1);
        p2 = get_position(*pG, c2);
        if (p1==-1 || p2==-1)
        {
            printf("input error: invalid edge!\n");
            free(pG);
            return NULL;
        }

        pG->matrix[p1][p2] = 1;
        pG->matrix[p2][p1] = 1;
    }

    return pG;
}

/*
 * 创建图(用已提供的矩阵)
 */
Graph* create_example_graph()
{
    char vexs[] = {'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'};
    char edges[][2] = {
        {'A', 'C'}, 
        {'A', 'D'}, 
        {'A', 'F'}, 
        {'B', 'C'}, 
        {'C', 'D'}, 
        {'E', 'G'}, 
        {'F', 'G'}}; 
    int vlen = LENGTH(vexs);
    int elen = LENGTH(edges);
    int i, p1, p2;
    Graph* pG;
    
    // 输入"顶点数"和"边数"
    if ((pG=(Graph*)malloc(sizeof(Graph))) == NULL )
        return NULL;
    memset(pG, 0, sizeof(Graph));

    // 初始化"顶点数"和"边数"
    pG->vexnum = vlen;
    pG->edgnum = elen;
    // 初始化"顶点"
    for (i = 0; i < pG->vexnum; i++)
    {
        pG->vexs[i] = vexs[i];
    }

    // 初始化"边"
    for (i = 0; i < pG->edgnum; i++)
    {
        // 读取边的起始顶点和结束顶点
        p1 = get_position(*pG, edges[i][0]);
        p2 = get_position(*pG, edges[i][1]);

        pG->matrix[p1][p2] = 1;
        pG->matrix[p2][p1] = 1;
    }

    return pG;
}

/*
 * 返回顶点v的第一个邻接顶点的索引,失败则返回-1
 */
static int first_vertex(Graph G, int v)
{
    int i;

    if (v<0 || v>(G.vexnum-1))
        return -1;

    for (i = 0; i < G.vexnum; i++)
        if (G.matrix[v][i] == 1)
            return i;

    return -1;
}

/*
 * 返回顶点v相对于w的下一个邻接顶点的索引,失败则返回-1
 */
static int next_vertix(Graph G, int v, int w)
{
    int i;

    if (v<0 || v>(G.vexnum-1) || w<0 || w>(G.vexnum-1))
        return -1;

    for (i = w + 1; i < G.vexnum; i++)
        if (G.matrix[v][i] == 1)
            return i;

    return -1;
}

/*
 * 深度优先搜索遍历图的递归实现
 */
static void DFS(Graph G, int i, int *visited)
{                                   
    int w; 

    visited[i] = 1;
    printf("%c ", G.vexs[i]);
    // 遍历该顶点的所有邻接顶点。若是没有访问过,那么继续往下走
    for (w = first_vertex(G, i); w >= 0; w = next_vertix(G, i, w))
    {
        if (!visited[w])
            DFS(G, w, visited);
    }
       
}

/*
 * 深度优先搜索遍历图
 */
void DFSTraverse(Graph G)
{
    int i;
    int visited[MAX];       // 顶点访问标记

    // 初始化所有顶点都没有被访问
    for (i = 0; i < G.vexnum; i++)
        visited[i] = 0;

    printf("DFS: ");
    for (i = 0; i < G.vexnum; i++)
    {
        //printf("\n== LOOP(%d)\n", i);
        if (!visited[i])
            DFS(G, i, visited);
    }
    printf("\n");
}

/*
 * 广度优先搜索(类似于树的层次遍历)
 */
void BFS(Graph G)
{
    int head = 0;
    int rear = 0;
    int queue[MAX];     // 辅组队列
    int visited[MAX];   // 顶点访问标记
    int i, j, k;

    for (i = 0; i < G.vexnum; i++)
        visited[i] = 0;

    printf("BFS: ");
    for (i = 0; i < G.vexnum; i++)
    {
        if (!visited[i])
        {
            visited[i] = 1;
            printf("%c ", G.vexs[i]);
            queue[rear++] = i;  // 入队列
        }
        while (head != rear) 
        {
            j = queue[head++];  // 出队列
            for (k = first_vertex(G, j); k >= 0; k = next_vertix(G, j, k)) //k是为访问的邻接顶点
            {
                if (!visited[k])
                {
                    visited[k] = 1;
                    printf("%c ", G.vexs[k]);
                    queue[rear++] = k;
                }
            }
        }
    }
    printf("\n");
}

/*
 * 打印矩阵队列图
 */
void print_graph(Graph G)
{
    int i,j;

    printf("Martix Graph:\n");
    for (i = 0; i < G.vexnum; i++)
    {
        for (j = 0; j < G.vexnum; j++)
            printf("%d ", G.matrix[i][j]);
        printf("\n");
    }
}

void main()
{
    Graph* pG;

    // 自定义"图"(输入矩阵队列)
    //pG = create_graph();
    // 采用已有的"图"
    pG = create_example_graph();

    print_graph(*pG);       // 打印图
    DFSTraverse(*pG);       // 深度优先遍历
    BFS(*pG);               // 广度优先遍历
}

邻接表表示的"无向图"

/**
 * C: 邻接表表示的"无向图(List Undirected Graph)"
 *
 * @author skywang
 * @date 2014/04/18
 */

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <malloc.h>
#include <string.h>

#define MAX 100
#define isLetter(a)  ((((a)>='a')&&((a)<='z')) || (((a)>='A')&&((a)<='Z')))
#define LENGTH(a)  (sizeof(a)/sizeof(a[0]))

// 邻接表中表对应的链表的顶点
typedef struct _ENode
{
    int ivex;                   // 该边所指向的顶点的位置
    struct _ENode *next_edge;   // 指向下一条弧的指针
}ENode, *PENode;

// 邻接表中表的顶点
typedef struct _VNode
{
    char data;              // 顶点信息
    ENode *first_edge;      // 指向第一条依附该顶点的弧
}VNode;

// 邻接表
typedef struct _LGraph
{
    int vexnum;             // 图的顶点的数目
    int edgnum;             // 图的边的数目
    VNode vexs[MAX];
}LGraph;

/*
 * 返回ch在matrix矩阵中的位置
 */
static int get_position(LGraph g, char ch)
{
    int i;
    for(i=0; i<g.vexnum; i++)
        if(g.vexs[i].data==ch)
            return i;
    return -1;
}

/*
 * 读取一个输入字符
 */
static char read_char()
{
    char ch;

    do {
        ch = getchar();
    } while(!isLetter(ch));

    return ch;
}

/*
 * 将node链接到list的末尾
 */
static void link_last(ENode *list, ENode *node)
{
    ENode *p = list;

    while(p->next_edge)
        p = p->next_edge;
    p->next_edge = node;
}

/*
 * 创建邻接表对应的图(自己输入)
 */
LGraph* create_lgraph()
{
    char c1, c2;
    int v, e;
    int i, p1, p2;
    ENode *node1, *node2;
    LGraph* pG;

    // 输入"顶点数"和"边数"
    printf("input vertex number: ");
    scanf("%d", &v);
    printf("input edge number: ");
    scanf("%d", &e);
    if ( v < 1 || e < 1 || (e > (v * (v-1))))
    {
        printf("input error: invalid parameters!\n");
        return NULL;
    }
 
    if ((pG=(LGraph*)malloc(sizeof(LGraph))) == NULL )
        return NULL;
    memset(pG, 0, sizeof(LGraph));

    // 初始化"顶点数"和"边数"
    pG->vexnum = v;
    pG->edgnum = e;
    // 初始化"邻接表"的顶点
    for(i=0; i<pG->vexnum; i++)
    {
        printf("vertex(%d): ", i);
        pG->vexs[i].data = read_char();
        pG->vexs[i].first_edge = NULL;
    }

    // 初始化"邻接表"的边
    for(i=0; i<pG->edgnum; i++)
    {
        // 读取边的起始顶点和结束顶点
        printf("edge(%d): ", i);
        c1 = read_char();
        c2 = read_char();

        p1 = get_position(*pG, c1);
        p2 = get_position(*pG, c2);

        // 初始化node1
        node1 = (ENode*)malloc(sizeof(ENode));
        node1->ivex = p2;
        // 将node1链接到"p1所在链表的末尾"
        if(pG->vexs[p1].first_edge == NULL)
          pG->vexs[p1].first_edge = node1;
        else
            link_last(pG->vexs[p1].first_edge, node1);
        // 初始化node2
        node2 = (ENode*)malloc(sizeof(ENode));
        node2->ivex = p1;
        // 将node2链接到"p2所在链表的末尾"
        if(pG->vexs[p2].first_edge == NULL)
          pG->vexs[p2].first_edge = node2;
        else
            link_last(pG->vexs[p2].first_edge, node2);
    }

    return pG;
}

/*
 * 创建邻接表对应的图(用已提供的数据)
 */
LGraph* create_example_lgraph()
{
    char c1, c2;
    char vexs[] = {'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'};
    char edges[][2] = {
        {'A', 'C'}, 
        {'A', 'D'}, 
        {'A', 'F'}, 
        {'B', 'C'}, 
        {'C', 'D'}, 
        {'E', 'G'}, 
        {'F', 'G'}}; 
    int vlen = LENGTH(vexs);
    int elen = LENGTH(edges);
    int i, p1, p2;
    ENode *node1, *node2;
    LGraph* pG;


    if ((pG=(LGraph*)malloc(sizeof(LGraph))) == NULL )
        return NULL;
    memset(pG, 0, sizeof(LGraph));

    // 初始化"顶点数"和"边数"
    pG->vexnum = vlen;
    pG->edgnum = elen;
    // 初始化"邻接表"的顶点
    for(i=0; i<pG->vexnum; i++)
    {
        pG->vexs[i].data = vexs[i];
        pG->vexs[i].first_edge = NULL;
    }

    // 初始化"邻接表"的边
    for(i=0; i<pG->edgnum; i++)
    {
        // 读取边的起始顶点和结束顶点
        c1 = edges[i][0];
        c2 = edges[i][1];

        p1 = get_position(*pG, c1);
        p2 = get_position(*pG, c2);

        // 初始化node1
        node1 = (ENode*)malloc(sizeof(ENode));
        node1->ivex = p2;
        // 将node1链接到"p1所在链表的末尾"
        if(pG->vexs[p1].first_edge == NULL)
          pG->vexs[p1].first_edge = node1;
        else
            link_last(pG->vexs[p1].first_edge, node1);
        // 初始化node2
        node2 = (ENode*)malloc(sizeof(ENode));
        node2->ivex = p1;
        // 将node2链接到"p2所在链表的末尾"
        if(pG->vexs[p2].first_edge == NULL)
          pG->vexs[p2].first_edge = node2;
        else
            link_last(pG->vexs[p2].first_edge, node2);
    }

    return pG;
}

/*
 * 深度优先搜索遍历图的递归实现
 */
static void DFS(LGraph G, int i, int *visited)
{
    int w;
    ENode *node;

    visited[i] = 1;
    printf("%c ", G.vexs[i].data);
    node = G.vexs[i].first_edge;
    while (node != NULL)
    {
        if (!visited[node->ivex])
            DFS(G, node->ivex, visited);
        node = node->next_edge;
    }
}

/*
 * 深度优先搜索遍历图
 */
void DFSTraverse(LGraph G)
{
    int i;
    int visited[MAX];       // 顶点访问标记

    // 初始化所有顶点都没有被访问
    for (i = 0; i < G.vexnum; i++)
        visited[i] = 0;

    printf("DFS: ");
    for (i = 0; i < G.vexnum; i++)
    {
        if (!visited[i])
            DFS(G, i, visited);
    }
    printf("\n");
}

/*
 * 广度优先搜索(类似于树的层次遍历)
 */
void BFS(LGraph G)
{
    int head = 0;
    int rear = 0;
    int queue[MAX];     // 辅组队列
    int visited[MAX];   // 顶点访问标记
    int i, j, k;
    ENode *node;

    for (i = 0; i < G.vexnum; i++)
        visited[i] = 0;

    printf("BFS: ");
    for (i = 0; i < G.vexnum; i++)
    {
        if (!visited[i])
        {
            visited[i] = 1;
            printf("%c ", G.vexs[i].data);
            queue[rear++] = i;  // 入队列
        }
        while (head != rear) 
        {
            j = queue[head++];  // 出队列
            node = G.vexs[j].first_edge;
            while (node != NULL)
            {
                k = node->ivex;
                if (!visited[k])
                {
                    visited[k] = 1;
                    printf("%c ", G.vexs[k].data);
                    queue[rear++] = k;
                }
                node = node->next_edge;
            }
        }
    }
    printf("\n");
}

/*
 * 打印邻接表图
 */
void print_lgraph(LGraph G)
{
    int i,j;
    ENode *node;

    printf("List Graph:\n");
    for (i = 0; i < G.vexnum; i++)
    {
        printf("%d(%c): ", i, G.vexs[i].data);
        node = G.vexs[i].first_edge;
        while (node != NULL)
        {
            printf("%d(%c) ", node->ivex, G.vexs[node->ivex].data);
            node = node->next_edge;
        }
        printf("\n");
    }
}

void main()
{
    LGraph* pG;

    // 自定义"图"(自己输入数据)
    //pG = create_lgraph();
    // 采用已有的"图"
    pG = create_example_lgraph();

    // 打印图
    print_lgraph(*pG);
    DFSTraverse(*pG);
    BFS(*pG);
}

邻接矩阵表示的"有向图"

/**
 * C: 邻接矩阵表示的"有向图(Matrix Directed Graph)"
 *
 * @author skywang
 * @date 2014/04/18
 */

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <malloc.h>
#include <string.h>

#define MAX 100
#define isLetter(a)  ((((a)>='a')&&((a)<='z')) || (((a)>='A')&&((a)<='Z')))
#define LENGTH(a)  (sizeof(a)/sizeof(a[0]))

// 邻接矩阵
typedef struct _graph
{
    char vexs[MAX];       // 顶点集合
    int vexnum;           // 顶点数
    int edgnum;           // 边数
    int matrix[MAX][MAX]; // 邻接矩阵
}Graph, *PGraph;

/*
 * 返回ch在matrix矩阵中的位置
 */
static int get_position(Graph g, char ch)
{
    int i;
    for(i=0; i<g.vexnum; i++)
        if(g.vexs[i]==ch)
            return i;
    return -1;
}

/*
 * 读取一个输入字符
 */
static char read_char()
{
    char ch;

    do {
        ch = getchar();
    } while(!isLetter(ch));

    return ch;
}

/*
 * 创建图(自己输入)
 */
Graph* create_graph()
{
    char c1, c2;
    int v, e;
    int i, p1, p2;
    Graph* pG;
    
    // 输入"顶点数"和"边数"
    printf("input vertex number: ");
    scanf("%d", &v);
    printf("input edge number: ");
    scanf("%d", &e);
    if ( v < 1 || e < 1 || (e > (v * (v-1))))
    {
        printf("input error: invalid parameters!\n");
        return NULL;
    }
    
    if ((pG=(Graph*)malloc(sizeof(Graph))) == NULL )
        return NULL;
    memset(pG, 0, sizeof(Graph));

    // 初始化"顶点数"和"边数"
    pG->vexnum = v;
    pG->edgnum = e;
    // 初始化"顶点"
    for (i = 0; i < pG->vexnum; i++)
    {
        printf("vertex(%d): ", i);
        pG->vexs[i] = read_char();
    }

    // 初始化"边"
    for (i = 0; i < pG->edgnum; i++)
    {
        // 读取边的起始顶点和结束顶点
        printf("edge(%d):", i);
        c1 = read_char();
        c2 = read_char();

        p1 = get_position(*pG, c1);
        p2 = get_position(*pG, c2);
        if (p1==-1 || p2==-1)
        {
            printf("input error: invalid edge!\n");
            free(pG);
            return NULL;
        }

        pG->matrix[p1][p2] = 1;
    }

    return pG;
}

/*
 * 创建图(用已提供的矩阵)
 */
Graph* create_example_graph()
{
    char vexs[] = {'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'};
    char edges[][2] = {
        {'A', 'B'}, 
        {'B', 'C'}, 
        {'B', 'E'}, 
        {'B', 'F'}, 
        {'C', 'E'}, 
        {'D', 'C'}, 
        {'E', 'B'}, 
        {'E', 'D'}, 
        {'F', 'G'}}; 
    int vlen = LENGTH(vexs);
    int elen = LENGTH(edges);
    int i, p1, p2;
    Graph* pG;
    
    // 输入"顶点数"和"边数"
    if ((pG=(Graph*)malloc(sizeof(Graph))) == NULL )
        return NULL;
    memset(pG, 0, sizeof(Graph));

    // 初始化"顶点数"和"边数"
    pG->vexnum = vlen;
    pG->edgnum = elen;
    // 初始化"顶点"
    for (i = 0; i < pG->vexnum; i++)
    {
        pG->vexs[i] = vexs[i];
    }

    // 初始化"边"
    for (i = 0; i < pG->edgnum; i++)
    {
        // 读取边的起始顶点和结束顶点
        p1 = get_position(*pG, edges[i][0]);
        p2 = get_position(*pG, edges[i][1]);

        pG->matrix[p1][p2] = 1;
    }

    return pG;
}

/*
 * 返回顶点v的第一个邻接顶点的索引,失败则返回-1
 */
static int first_vertex(Graph G, int v)
{
    int i;

    if (v<0 || v>(G.vexnum-1))
        return -1;

    for (i = 0; i < G.vexnum; i++)
        if (G.matrix[v][i] == 1)
            return i;

    return -1;
}

/*
 * 返回顶点v相对于w的下一个邻接顶点的索引,失败则返回-1
 */
static int next_vertix(Graph G, int v, int w)
{
    int i;

    if (v<0 || v>(G.vexnum-1) || w<0 || w>(G.vexnum-1))
        return -1;

    for (i = w + 1; i < G.vexnum; i++)
        if (G.matrix[v][i] == 1)
            return i;

    return -1;
}

/*
 * 深度优先搜索遍历图的递归实现
 */
static void DFS(Graph G, int i, int *visited)
{                                   
    int w; 

    visited[i] = 1;
    printf("%c ", G.vexs[i]);
    // 遍历该顶点的所有邻接顶点。若是没有访问过,那么继续往下走
    for (w = first_vertex(G, i); w >= 0; w = next_vertix(G, i, w))
    {
        if (!visited[w])
            DFS(G, w, visited);
    }
       
}

/*
 * 深度优先搜索遍历图
 */
void DFSTraverse(Graph G)
{
    int i;
    int visited[MAX];       // 顶点访问标记

    // 初始化所有顶点都没有被访问
    for (i = 0; i < G.vexnum; i++)
        visited[i] = 0;

    printf("DFS: ");
    for (i = 0; i < G.vexnum; i++)
    {
        //printf("\n== LOOP(%d)\n", i);
        if (!visited[i])
            DFS(G, i, visited);
    }
    printf("\n");
}

/*
 * 广度优先搜索(类似于树的层次遍历)
 */
void BFS(Graph G)
{
    int head = 0;
    int rear = 0;
    int queue[MAX];     // 辅组队列
    int visited[MAX];   // 顶点访问标记
    int i, j, k;

    for (i = 0; i < G.vexnum; i++)
        visited[i] = 0;

    printf("BFS: ");
    for (i = 0; i < G.vexnum; i++)
    {
        if (!visited[i])
        {
            visited[i] = 1;
            printf("%c ", G.vexs[i]);
            queue[rear++] = i;  // 入队列
        }
        while (head != rear) 
        {
            j = queue[head++];  // 出队列
            for (k = first_vertex(G, j); k >= 0; k = next_vertix(G, j, k)) //k是为访问的邻接顶点
            {
                if (!visited[k])
                {
                    visited[k] = 1;
                    printf("%c ", G.vexs[k]);
                    queue[rear++] = k;
                }
            }
        }
    }
    printf("\n");
}

/*
 * 打印矩阵队列图
 */
void print_graph(Graph G)
{
    int i,j;

    printf("Martix Graph:\n");
    for (i = 0; i < G.vexnum; i++)
    {
        for (j = 0; j < G.vexnum; j++)
            printf("%d ", G.matrix[i][j]);
        printf("\n");
    }
}

void main()
{
    Graph* pG;

    // 自定义"图"(输入矩阵队列)
    //pG = create_graph();
    // 采用已有的"图"
    pG = create_example_graph();

    print_graph(*pG);       // 打印图
    DFSTraverse(*pG);       // 深度优先遍历
    BFS(*pG);               // 广度优先遍历
}

邻接表表示的"有向图"

/**
 * C: 邻接表表示的"有向图(List Directed Graph)"
 *
 * @author skywang
 * @date 2014/04/18
 */

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <malloc.h>
#include <string.h>

#define MAX 100
#define isLetter(a)  ((((a)>='a')&&((a)<='z')) || (((a)>='A')&&((a)<='Z')))
#define LENGTH(a)  (sizeof(a)/sizeof(a[0]))

// 邻接表中表对应的链表的顶点
typedef struct _ENode
{
    int ivex;                   // 该边所指向的顶点的位置
    struct _ENode *next_edge;   // 指向下一条弧的指针
}ENode, *PENode;

// 邻接表中表的顶点
typedef struct _VNode
{
    char data;              // 顶点信息
    ENode *first_edge;      // 指向第一条依附该顶点的弧
}VNode;

// 邻接表
typedef struct _LGraph
{
    int vexnum;             // 图的顶点的数目
    int edgnum;             // 图的边的数目
    VNode vexs[MAX];
}LGraph;

/*
 * 返回ch在matrix矩阵中的位置
 */
static int get_position(LGraph g, char ch)
{
    int i;
    for(i=0; i<g.vexnum; i++)
        if(g.vexs[i].data==ch)
            return i;
    return -1;
}

/*
 * 读取一个输入字符
 */
static char read_char()
{
    char ch;

    do {
        ch = getchar();
    } while(!isLetter(ch));

    return ch;
}

/*
 * 将node链接到list的末尾
 */
static void link_last(ENode *list, ENode *node)
{
    ENode *p = list;

    while(p->next_edge)
        p = p->next_edge;
    p->next_edge = node;
}

/*
 * 创建邻接表对应的图(自己输入)
 */
LGraph* create_lgraph()
{
    char c1, c2;
    int v, e;
    int i, p1, p2;
    ENode *node1, *node2;
    LGraph* pG;

    // 输入"顶点数"和"边数"
    printf("input vertex number: ");
    scanf("%d", &v);
    printf("input edge number: ");
    scanf("%d", &e);
    if ( v < 1 || e < 1 || (e > (v * (v-1))))
    {
        printf("input error: invalid parameters!\n");
        return NULL;
    }
 
    if ((pG=(LGraph*)malloc(sizeof(LGraph))) == NULL )
        return NULL;
    memset(pG, 0, sizeof(LGraph));

    // 初始化"顶点数"和"边数"
    pG->vexnum = v;
    pG->edgnum = e;
    // 初始化"邻接表"的顶点
    for(i=0; i<pG->vexnum; i++)
    {
        printf("vertex(%d): ", i);
        pG->vexs[i].data = read_char();
        pG->vexs[i].first_edge = NULL;
    }

    // 初始化"邻接表"的边
    for(i=0; i<pG->edgnum; i++)
    {
        // 读取边的起始顶点和结束顶点
        printf("edge(%d): ", i);
        c1 = read_char();
        c2 = read_char();

        p1 = get_position(*pG, c1);
        p2 = get_position(*pG, c2);
        // 初始化node1
        node1 = (ENode*)malloc(sizeof(ENode));
        node1->ivex             = p2;
        // 将node1链接到"p1所在链表的末尾"
        if(pG->vexs[p1].first_edge == NULL)
          pG->vexs[p1].first_edge = node1;
        else
            link_last(pG->vexs[p1].first_edge, node1);
    }

    return pG;
}

/*
 * 创建邻接表对应的图(用已提供的数据)
 */
LGraph* create_example_lgraph()
{
    char c1, c2;
    char vexs[] = {'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'};
    char edges[][2] = {
        {'A', 'B'}, 
        {'B', 'C'}, 
        {'B', 'E'}, 
        {'B', 'F'}, 
        {'C', 'E'}, 
        {'D', 'C'}, 
        {'E', 'B'}, 
        {'E', 'D'}, 
        {'F', 'G'}}; 
    int vlen = LENGTH(vexs);
    int elen = LENGTH(edges);
    int i, p1, p2;
    ENode *node1, *node2;
    LGraph* pG;


    if ((pG=(LGraph*)malloc(sizeof(LGraph))) == NULL )
        return NULL;
    memset(pG, 0, sizeof(LGraph));

    // 初始化"顶点数"和"边数"
    pG->vexnum = vlen;
    pG->edgnum = elen;
    // 初始化"邻接表"的顶点
    for(i=0; i<pG->vexnum; i++)
    {
        pG->vexs[i].data = vexs[i];
        pG->vexs[i].first_edge = NULL;
    }

    // 初始化"邻接表"的边
    for(i=0; i<pG->edgnum; i++)
    {
        // 读取边的起始顶点和结束顶点
        c1 = edges[i][0];
        c2 = edges[i][1];

        p1 = get_position(*pG, c1);
        p2 = get_position(*pG, c2);
        // 初始化node1
        node1 = (ENode*)malloc(sizeof(ENode));
        node1->ivex = p2;
        // 将node1链接到"p1所在链表的末尾"
        if(pG->vexs[p1].first_edge == NULL)
          pG->vexs[p1].first_edge = node1;
        else
            link_last(pG->vexs[p1].first_edge, node1);
    }

    return pG;
}

/*
 * 深度优先搜索遍历图的递归实现
 */
static void DFS(LGraph G, int i, int *visited)
{
    int w;
    ENode *node;

    visited[i] = 1;
    printf("%c ", G.vexs[i].data);
    node = G.vexs[i].first_edge;
    while (node != NULL)
    {
        if (!visited[node->ivex])
            DFS(G, node->ivex, visited);
        node = node->next_edge;
    }
}

/*
 * 深度优先搜索遍历图
 */
void DFSTraverse(LGraph G)
{
    int i;
    int visited[MAX];       // 顶点访问标记

    // 初始化所有顶点都没有被访问
    for (i = 0; i < G.vexnum; i++)
        visited[i] = 0;

    printf("DFS: ");
    for (i = 0; i < G.vexnum; i++)
    {
        if (!visited[i])
            DFS(G, i, visited);
    }
    printf("\n");
}

/*
 * 广度优先搜索(类似于树的层次遍历)
 */
void BFS(LGraph G)
{
    int head = 0;
    int rear = 0;
    int queue[MAX];     // 辅组队列
    int visited[MAX];   // 顶点访问标记
    int i, j, k;
    ENode *node;

    for (i = 0; i < G.vexnum; i++)
        visited[i] = 0;

    printf("BFS: ");
    for (i = 0; i < G.vexnum; i++)
    {
        if (!visited[i])
        {
            visited[i] = 1;
            printf("%c ", G.vexs[i].data);
            queue[rear++] = i;  // 入队列
        }
        while (head != rear) 
        {
            j = queue[head++];  // 出队列
            node = G.vexs[j].first_edge;
            while (node != NULL)
            {
                k = node->ivex;
                if (!visited[k])
                {
                    visited[k] = 1;
                    printf("%c ", G.vexs[k].data);
                    queue[rear++] = k;
                }
                node = node->next_edge;
            }
        }
    }
    printf("\n");
}

/*
 * 打印邻接表图
 */
void print_lgraph(LGraph G)
{
    int i,j;
    ENode *node;

    printf("List Graph:\n");
    for (i = 0; i < G.vexnum; i++)
    {
        printf("%d(%c): ", i, G.vexs[i].data);
        node = G.vexs[i].first_edge;
        while (node != NULL)
        {
            printf("%d(%c) ", node->ivex, G.vexs[node->ivex].data);
            node = node->next_edge;
        }
        printf("\n");
    }
}

void main()
{
    LGraph* pG;

    // 自定义"图"(自己输入数据)
    //pG = create_lgraph();
    // 采用已有的"图"
    pG = create_example_lgraph();

    // 打印图
    print_lgraph(*pG);
    DFSTraverse(*pG);
    BFS(*pG);
}

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1492479.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

NTFS Disk by Omi NTFS for mac v1.1.4中文版

NTFS Disk by Omi NTFS for Mac&#xff1a;NTFS文件系统的无缝桥梁 软件下载&#xff1a;NTFS Disk by Omi NTFS for mac v1.1.4中文版 &#x1f310; 跨平台访问&#xff0c;文件无阻 NTFS Disk by Omi NTFS for Mac 为您的Mac提供了对NTFS文件系统的无缝访问。无论您是在Win…

三大数学软件之Maple

相信钻研数学的小伙伴们对MATLAB、SPSS这样的重量级软件并不陌生&#xff0c;这些大型软件能求解复杂的运算&#xff0c;解决各领域的数学问题。今天博主为大家带来了一款名不见经传的软件——Maple&#xff0c;作为三大数学软件之一&#xff0c;Maple同样拥有不菲的计算能力&a…

CSS的标准文档流,简单开发web

一面 6道基本技术问题&#xff0c;居中、闭包、块级元素和行内元素等&#xff08;答案在下方&#xff09; 某个项目的页面布局方式&#xff0c;缓存的设计和优化方式&#xff08;本地存储和协议相关的&#xff09; ajax 的原生写法&#xff08;创建 XHR 对象&#xff0c; ope…

小迪安全32WEB 攻防-通用漏洞文件上传二次渲染.htaccess变异免杀

#知识点&#xff1a; 1、文件上传-二次渲染 2、文件上传-简单免杀变异 3、文件上传-.htaccess 妙用 4、文件上传-PHP 语言特性 #详细点&#xff1a; 1、检测层面&#xff1a;前端&#xff0c;后端等 2、检测内容&#xff1a;文件头&#xff0c;完整性&#xff0c…

HTML实体字符列表,必看

HTML、CSS、JS三大部分都起什么作用&#xff1f; HTML内容层&#xff0c;它的作用是表示一个HTML标签在页面里是个什么角色&#xff1b;CSS样式层&#xff0c;它的作用是表示一块内容以什么样的样式&#xff08;字体、大小、颜色、宽高等&#xff09;显示&#xff1b;JS行为层…

uni-app头像编辑上传

实现比较简单&#xff0c;文档中都有描述&#xff0c;就是第一次做可能会有疏漏&#xff0c;记录一下&#xff1a; <view class"edict-item" click"selectPic"><text class"item-name" :style"$em.$getThemeStyle([avatarConText…

B端设计:如何让UI组件库成为助力,而不是阻力。

Hi&#xff0c;我是大千UI工场&#xff0c;网上的UI组件库琳琅满目&#xff0c;比如elementUI、antdesign、iview等等&#xff0c;甚至很多前端框架&#xff0c;也出了很多UI组件&#xff0c;如若依、Layui、bootstrap等等&#xff0c;作为UI设计师该如何面对他们呢。 一、UI组…

CSS字体样式的使用,下载量瞬秒百万

CSS简介 CSS是层叠样式表&#xff08;Cascading Style Sheets&#xff09;的简称。 作用&#xff1a; 用于HTML文档中元素的样式定义实现内容&#xff08;html元素&#xff09;与表现&#xff08;css样式&#xff09;的分离实现代码的可重用性和可维护性 CSS主要部分&#…

html实体字符,看完这篇彻底明白了

二.技术基础知识 基础知识一直都是重点考察的内容&#xff0c;包含有HTML&#xff08;5&#xff09;、CSS&#xff08;3&#xff09;、JavaScript到 戳这里领取完整开源项目&#xff1a;【一线大厂前端面试题解析核心总结学习笔记Web真实项目实战最新讲解视频】 Vue&#xff0…

Spring 面试题及答案整理,最新面试题

Spring框架中的Bean生命周期是什么&#xff1f; Spring框架中的Bean生命周期包含以下关键步骤&#xff1a; 1、实例化Bean&#xff1a; 首先创建Bean的实例。 2、设置属性值&#xff1a; Spring框架通过反射机制注入属性。 3、调用BeanNameAware的setBeanName()&#xff1a…

Jetpack Compose: Hello Android

Jetpack Compose 是一个现代化的工具包&#xff0c;用于使用声明式方法构建原生 Android UI。在本博文中&#xff0c;我们将深入了解一个基本的 “Hello Android” 示例&#xff0c;以帮助您开始使用 Jetpack Compose。我们将探讨所提供代码片段中使用的函数和注解。 入门 在…

Leetcode3066. 超过阈值的最少操作数 II

Every day a Leetcode 题目来源&#xff1a;3066. 超过阈值的最少操作数 II 解法1&#xff1a;模拟 两个 int 类型的数 x 和 y 做操作&#xff1a;min(x, y) * 2 max(x, y)&#xff0c;得到的结果会超出 int 范围。 代码&#xff1a; /** lc appleetcode.cn id3066 langc…

磁性机器人在医学领域取得进展

磁性医疗机器人利用磁场梯度来控制设备的运动&#xff0c;并最终以高精度进入体内的目标组织。这些磁性机器人可以采用导管和微型或纳米机器人的形式&#xff0c;并由磁导航系统操纵。磁性机器人最近取得了一些进展&#xff0c;为临床诊断和治疗用途开辟了新的可能性。在本期的…

基础设施即代码 (IaC)简介

基础设施即代码 (IaC) 市场预计到 2027 年将达到 23 亿美元&#xff0c;复合年增长率为 24.0%。这凸显了 IaC 对于各种规模的组织越来越不可或缺。除了成为一种趋势之外&#xff0c;采用 IaC 也是在当今充满活力和竞争的环境中蓬勃发展的战略必要条件。在这份综合指南中&#x…

基于双种群的容量式电动汽车路由问题的协同进化算法(2023)

A Dual-Population Based Co-evolutionary Algorithm for Capacitated Electric Vehicle Routing Problems 摘要、&#xff1a; 有容量的电动汽车路由问题是一个具有挑战性的非确定性多项式硬问题&#xff08;NP-hard&#xff09;&#xff0c;由两个相互依赖的子问题组成&…

基于GitBucket的Hook构建ES检索PDF等文档全栈方案

背景 之前已简单使用ES及Kibana和在线转Base64工具实现了检索文档的demo&#xff0c;预期建设方案是使用触发器类型从公共的文档源拉取最新的文件&#xff0c;然后调用Java将文件转Base64后入ES建索引&#xff0c;再提供封装接口给前端做查询之用。 由于全部内容过长&#xff…

html5新增标签+css3新增标签

新增标签 一.html5新增标签1.语义化标签2.多媒体标签&#xff08;1&#xff09;视频video&#xff08;2&#xff09;音频audio&#xff08;3&#xff09;.总结 3.input属性4.表单属性 二.css3新增选择器1.新增选择器&#xff08;1&#xff09;属性选择器&#xff08;2&#xff…

堆以及堆的实现

文章目录 堆的概念堆的实现HeapPushHeapPop HeapTop HeapSize HeapEmpty堆的应用 堆的概念 堆是一颗完全二叉树每个结点的值都小于子结点的值&#xff0c;这颗二叉树为小根堆每个结点的值都大于子结点的值&#xff0c;这颗二叉树为大根堆堆的定义如下&#xff1a;n个元素的序列…

蓝桥杯练习题——双指针

1.牛的学术圈 I 思路 1.从大到小排序&#xff0c;把数组分成三段&#xff0c;[1, j] (j, j2] (j2, n]&#xff0c;j 以 i 为界限&#xff0c;j2 以 i - 1 为界限 2.第一部分引用数已经够了&#xff0c;第三部分引用数差太多&#xff0c;判断第一部分 min(L, 第二部分)是否有 …

【Lattice FPGA 开发】IP核的调用

本文介绍Diamond开发软件进行IP核调用与对应官方文档查找方法。 文章目录 1. IP核的调用1.1 IPexpress调用IP核1.2 Clarity Designer调用IP核 2. IP核相关文档查找2.1 方法一2.2 方法二2.3 方法三 3 问题 1. IP核的调用 Diamond软件中&#xff0c;根据所选目标FPGA器件型号的…