本实验报告详细记录了数据结构课程中的各项实验内容，包括但不限于线性表、栈、队列、树和图等基本数据结构的操作与实现方法。报告中包含算法设计思路及代码示例，并对实验结果进行了分析讨论。通过实践操作加深了学生对于理论知识的理解与掌握程度。
### 实验报告 - 图的应用：深度优先与广度优先搜索遍历
#### 一、实验目的
本次实验旨在让学生掌握图的两种基本遍历方法：深度优先搜索（DFS, Depth First Search）和广度优先搜索（BFS, Breadth First Search）。这两种算法在解决实际问题，如网络爬虫、社交网络分析以及路径查找等问题时具有广泛的应用。
#### 二、基础知识
1. **图的存储结构**：
- 邻接矩阵：用二维数组表示图中顶点之间的连接关系。
- 邻接表：使用链表表示每个顶点的邻接节点，节省空间资源。
2. **深度优先搜索（DFS）**：是一种递归策略，从起点开始尽可能深地探索分支直到到达叶子结点然后回溯。
3. **广度优先搜索（BFS）**：使用队列进行非递归遍历，首先访问所有距离起始顶点最近的节点，然后再依次处理下一层次的节点。
#### 三、实验过程
用户输入图中的顶点总数和边数来构建无向图。接着指定一个起始顶点，程序将分别执行深度优先搜索（DFS）与广度优先搜索（BFS），记录并输出遍历顺序。
- **学号为单号**的学生使用邻接矩阵实现：这种方式能够直观表示所有顶点之间的连接关系，但空间效率较低。
- 学号为双数的同学则采用邻接表结构：适合稀疏图的存储需求，具有较高的内存利用率和灵活性。
#### 四、算法实现
1. **邻接矩阵实现DFS**：
- 使用二维数组表示图，并初始化访问标志数组来标记顶点是否被访问。
- 通过递归函数从起始顶点开始遍历所有未访问的相邻节点，将其设置为已访问状态并继续深入。
2. **邻接表实现BFS**：
- 利用队列将初始顶点加入其中。
- 在循环中处理每一个出队元素，并将它的邻居（如果尚未被标记）添加到队尾同时更新标志数组以表示已经访问过这些节点。
#### 五、实验结果与分析
通过编写并调试C语言程序，确保其正确性和效率。最终的输出应包括实际遍历序列以及对比DFS和BFS的不同之处：通常情况下，DFS会产生较深的分支结构；而BFS则保证了最早访问最近顶点的原则。
#### 六、实验小结与心得
完成本实验后，学生不仅能够深入理解图遍历的基本思想还学会了如何根据实际需求选择合适的存储方式。通过实践编写和调试代码可以有效提升问题解决能力和编程技巧，在遇到困难时需要积极思考并查找原因（如内存管理不当或逻辑错误）。
#### 七、存在问题及解决方案
常见的问题包括但不限于：内存泄漏，遍历序列错误以及无限循环等。为了解决这些问题需要注意检查代码的质量，优化算法设计，并确保正确处理边界条件和访问标志的状态更新。
#### 八、建议
在实验过程中应多思考不同存储结构的适用场景并理解其背后的原理机制；同时注重提高程序的可读性和执行效率。此外积极参与讨论交流也有助于增进学习效果与编程技巧水平。
本报告至此结束，期望每位同学都能从这次实验中获得知识和经验，并为后续的学习打下坚实的基础。
5星
