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图的遍历(包括有向图和无向图)

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简介:
本篇教程介绍图数据结构的基础概念,并详细讲解如何通过深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)对有向图及无向图进行遍历。 本段落讨论了无向图和有向图的深度优先遍历(DFS)与宽度优先遍历(BFS),包括递归和非递归两种实现方式。

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    本篇教程介绍图数据结构的基础概念,并详细讲解如何通过深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)对有向图及无向图进行遍历。 本段落讨论了无向图和有向图的深度优先遍历(DFS)与宽度优先遍历(BFS),包括递归和非递归两种实现方式。
  • 构建与展示(网)
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    本课程专注于介绍图形数据结构及其应用,涵盖有向图、无向图、有向网及无向网的概念、构建方法以及可视化技术。 这是我在学习数据结构课程时老师布置的上机作业,主要内容是创建并输出四种类型的图:有向图、无向图、有向网和无向网。通过选择不同的类型来决定所要处理的具体图形种类。
  • 构建与方法探讨
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    本论文深入探讨了无向图的构建及其常用遍历算法,并分析了不同方法在实际应用中的优劣。 建立图的邻接表存储结构,输入或存储任意一个无向图,并显示该图的深度优先搜索遍历路径和广度优先搜索遍历路径。
  • ()深度优先Java算法模板
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    本段落提供了一个用于执行深度优先搜索(DFS)的Java代码模板,专注于有向图的应用场景。该模板包含了递归实现方式,并附带了基本的数据结构和标记机制以避免无限循环。它适用于解决各种涉及图论的问题,如路径查找、连通性分析等。 以下是关于有向图深度优先遍历算法的模板代码: ```java package dsa; public abstract class DFS extends GraphTraverse { // 变量:用于记录遍历时的时间戳 protected static int clock = 0; public DFS(Graph g) { super(g); } /** * 深度优先搜索算法的实现。 */ protected Object traverse(Vertex v, Object info) { if (v.getStatus() != UNDISCOVERED) return null; // 跳过已访问过的顶点,适用于非连通图的情况 v.setDStamp(clock++); v.setStatus(DISCOVERED); visit(v, info); // 访问当前节点 for (Iterator it = v.outEdges(); it.hasNext();) { Edge e = (Edge)it.getNext(); Vertex u = (Vertex)e.getVPosInV(1).getElem(); switch(u.getStatus()) { case UNDISCOVERED : // 如果u尚未被发现,则将边e归类为树边,并从顶点u继续进行深度优先搜索 e.setType(TREE); traverse(u, info); break; case DISCOVERED : // 若u已经被发现,但对其访问尚未结束,则将e归类为后向跨边 e.setType(BACKWARD); break; default : if (u.getDStamp() < v.getDStamp()) { // 如果相对于v顶点而言,u被发现得更早,则将e归类为横跨边 e.setType(CROSS); } else { // 否则将其分类为前向跨边 e.setType(FORWARD); } } } v.setFStamp(clock++); v.setStatus(VISITED); return null; } } ``` 这段代码定义了一个抽象类DFS,该类继承自GraphTraverse。它提供了一个名为traverse的方法用于执行深度优先搜索算法,并根据顶点的状态更新边的类型(树边、后向跨边、横跨边或前向跨边)。
  • 关于Matlab绘函数
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    本篇文章主要介绍如何使用MATLAB编写和应用绘制有向图与无向图的函数。文中详细讲解了相关算法及代码实现,并提供了实例以帮助读者理解和实践。适合需要在MATLAB环境中进行图形分析的研究者和技术人员参考学习。 根据网络邻接矩阵可以绘制有向图或无向图,这在交通、电能等领域中的网络可视化方面非常有用。
  • 构建邻接矩阵,以及
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    本段介绍如何构建无向图、有向图及它们对应的网络(带权图)的邻接矩阵表示方法,并分析其特点与应用。 邻接矩阵可以用来构造无向图、网以及有向图、网,并且在各个版本的VS环境下都可以运行。
  • adjacency matrix
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    有向图的邻接矩阵是一种用于表示顶点之间连接关系的二维数组。每个元素[a[i][j]]代表从顶点i到顶点j是否存在一条边。此矩阵为非对称,能清晰展现有向图的方向性及结构特点。 有向图的邻接矩阵是存储图结构的一种方式,使用二维数组来表示顶点之间的连接关系。如果两个顶点之间存在一条弧,则对应的元素值为1;否则为0。 在本实验中,我们用C语言实现了一种基于邻接矩阵的数据结构来处理有向图。为此定义了一个名为MGraph的结构体对象用于存储有关图的所有信息,包括顶点集合、相邻关系矩阵(即邻接矩阵)、节点数量以及弧的数量等关键数据。 为了便于操作和理解,我们还引入了一些基础类型如布尔值、状态码及枚举型变量来辅助表示不同类型的数据。例如定义了一个GraphKind的枚举用于区分不同类型的图结构:有向图、无向图及其加权版本(即有向网与无向网)。 在创建具体图形实例时,我们通过两个主要函数CreateDG和CreateUDG分别处理了构建有向图与无向图的需求。首先读取顶点数及弧的数量,并依次录入每个节点的信息到MGraph结构体中;接着初始化邻接矩阵的所有值为0以便后续操作;最后根据给定的弧信息更新相应位置的数据,完成图的构造。 通过这种方式我们可以有效地构建并存储有向或无向图形数据。利用这样的结构还可以方便地执行诸如查找顶点、搜索路径等基本图算法任务。然而,邻接矩阵也有其局限性:占用空间较大,在处理大规模复杂网络时可能显得不够高效。 尽管如此,由于其实现的简单性和直观性,邻接矩阵在图像分析、计算机通信网路设计及数据库关联查询等领域依然有着广泛的应用价值和潜力。
  • 关于带权各种算法(、Dijkstra算法、计算各顶点间最短路径算法、Floyd算法等)
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    本文探讨了多种针对带权图的算法,涵盖有向图与无向图,并深入分析了迪杰斯特拉和弗洛伊德算法在求解单源最短路径及所有顶点对间的最短路径问题中的应用。 本段落介绍带权图的多种算法实现方法,包括有向图、无向图、Dijkstra算法(用于计算到每个顶点的最短距离)、佛洛依德算法(Floyd)(用于找出每对顶点之间的最短路径)以及求解带权重无向图最小生成树的方法。具体而言,这里会详细介绍Prim算法和Kruskal算法在Java语言中的实现,并且配有详细注释以帮助理解这些复杂概念。所有内容均为作者独立完成的代码示例,旨在使读者能够轻松理解和掌握相关知识。
  • 如果数据元素为字符类型,使用邻接矩阵或邻接表来实现基本操作如下:(1)构建(涵盖网、网);...
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    本文探讨了在数据元素为字符类型的条件下,如何利用邻接矩阵与邻接表实现图结构的基本操作。详细讲解了四种不同类型的图的创建方法。 图与网的区别在于:网是带权值的图;有向和无向图的区别在于,有向图直接标出谁指向谁,而无向图是有向图的一种特殊情况,若之间存在弧,则表明之间也存在弧。构图步骤如下: ① 确定顶点数、边的数量以及是否有权值; ② 输入每个顶点及其对应的边(以<尾节点,头节点>的形式表示)及权重; ③ 若为无向图,则需要同时实现之间的对称性。 此外,深度优先搜索遍历类似于树的先序遍历方式。从初始顶点出发,沿着一条路径尽可能深入地访问所有节点直到完成整个图的所有顶点的访问;使用visited[]数组来记录每个顶点是否被访问过(默认为未访问状态FALSE),一旦某个顶点被访问,则将其标记为已访问TRUE。
  • MATLAB Plot Gallery - 绘制:生成-matlab开发
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    本项目演示如何使用MATLAB绘制有向图。通过内置函数创建和可视化节点间的定向关系,适用于网络分析等场景。 这是如何在 MATLAB 中创建有向图的示例。阅读 MATLAB 文档中的“digraph”函数以获取更多信息。此功能在 R2015b 或更新版本中可用。 要查看更多示例,可以访问 MATLAB 绘图库。