//广度优先搜索的代码实现
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#define MAX_VERtEX_NUM 20 //顶点的最大个数
#define VRType int //表示顶点之间的关系的变量类型
#define InfoType char //存储弧或者边额外信息的指针变量类型
#define VertexType int //图中顶点的数据类型
typedef enum{false,true}bool; //定义bool型常量
bool visited[MAX_VERtEX_NUM]; //设置全局数组,记录标记顶点是否被访问过
typedef struct Queue{
VertexType data;
struct Queue * next;
}Queue;
typedef struct {
VRType adj; //对于无权图,用 1 或 0 表示是否相邻;对于带权图,直接为权值。
InfoType * info; //弧或边额外含有的信息指针
}ArcCell,AdjMatrix[MAX_VERtEX_NUM][MAX_VERtEX_NUM];
typedef struct {
VertexType vexs[MAX_VERtEX_NUM]; //存储图中顶点数据
AdjMatrix arcs; //二维数组,记录顶点之间的关系
int vexnum,arcnum; //记录图的顶点数和弧(边)数
}MGraph;
//根据顶点本身数据,判断出顶点在二维数组中的位置
int LocateVex(MGraph * G,VertexType v){
int i=0;
//遍历一维数组,找到变量v
for (; i<G->vexnum; i++) {
if (G->vexs[i]==v) {
break;
}
}
//如果找不到,输出提示语句,返回-1
if (i>G->vexnum) {
printf("no such vertex.\n");
return -1;
}
return i;
}
//构造无向图
void CreateDN(MGraph *G){
scanf("%d,%d",&(G->vexnum),&(G->arcnum));
for (int i=0; i<G->vexnum; i++) {
scanf("%d",&(G->vexs[i]));
}
for (int i=0; i<G->vexnum; i++) {
for (int j=0; j<G->vexnum; j++) {
G->arcs[i][j].adj=0;
G->arcs[i][j].info=NULL;
}
}
for (int i=0; i<G->arcnum; i++) {
int v1,v2;
scanf("%d,%d",&v1,&v2);
int n=LocateVex(G, v1);
int m=LocateVex(G, v2);
if (m==-1 ||n==-1) {
printf("no this vertex\n");
return;
}
G->arcs[n][m].adj=1;
G->arcs[m][n].adj=1;//无向图的二阶矩阵沿主对角线对称
}
}
int FirstAdjVex(MGraph G,int v)
{
//查找与数组下标为v的顶点之间有边的顶点,返回它在数组中的下标
for(int i = 0; i<G.vexnum; i++){
if( G.arcs[v][i].adj ){
return i;
}
}
return -1;
}
int NextAdjVex(MGraph G,int v,int w)
{
//从前一个访问位置w的下一个位置开始,查找之间有边的顶点
for(int i = w+1; i<G.vexnum; i++){
if(G.arcs[v][i].adj){
return i;
}
}
return -1;
}
//操作顶点的函数
void visitVex(MGraph G, int v){
printf("%d ",G.vexs[v]);
}
//初始化队列
void InitQueue(Queue ** Q){
(*Q)=(Queue*)malloc(sizeof(Queue));
(*Q)->next=NULL;
}
//顶点元素v进队列
void EnQueue(Queue **Q,VertexType v){
Queue * element=(Queue*)malloc(sizeof(Queue));
element->data=v;
element->next=NULL;
Queue * temp=(*Q);
while (temp->next!=NULL) {
temp=temp->next;
}
temp->next=element;
}
//队头元素出队列
void DeQueue(Queue **Q,int *u){
(*u)=(*Q)->next->data;
(*Q)->next=(*Q)->next->next;
}
//判断队列是否为空
bool QueueEmpty(Queue *Q){
if (Q->next==NULL) {
return true;
}
return false;
}
//广度优先搜索
void BFSTraverse(MGraph G){//
int v;
//将用做标记的visit数组初始化为false
for( v = 0; v < G.vexnum; ++v){
visited[v] = false;
}
//对于每个标记为false的顶点调用深度优先搜索函数
Queue * Q;
InitQueue(&Q);
for( v = 0; v < G.vexnum; v++){
if(!visited[v]){
visited[v]=true;
visitVex(G, v);
EnQueue(&Q, G.vexs[v]);
while (!QueueEmpty(Q)) {
int u;
DeQueue(&Q, &u);
u=LocateVex(&G, u);
for (int w=FirstAdjVex(G, u); w>=0; w=NextAdjVex(G, u, w)) {
if (!visited[w]) {
visited[w]=true;
visitVex(G, w);
EnQueue(&Q, G.vexs[w]);
}
}
}
}
}
}
int main() {
MGraph G;//建立一个图的变量
CreateDN(&G);//初始化图
BFSTraverse(G);//广度优先搜索图
return 0;
}
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
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算法是解决特定问题或执行特定任务的一系列步骤或规则的有序集合。在计算机科学中,算法通常用来指导计算机执行特定的任务或解决问题。良好设计的算法能够有效地解决问题,并且在给定的输入下能够产生正确的输出。 常见的算法包括但不限于以下几种: 排序算法:排序算法是将一组数据按照一定的顺序排列的算法。常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。 搜索算法:搜索算法用于在数据集中查找特定元素的算法。常见的搜索算法包括线性搜索、二分搜索等。 图算法:图算法用于处理图结构的数据,如最短路径算法(如Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法)、最小生成树算法(如Prim算法、Kruskal算法)等。 动态规划:动态规划是一种通过将问题分解成更小的子问题来解决复杂问题的算法。常见的动态规划问题包括背包问题、最长递增子序列、编辑距离等。 贪心算法:贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优决策的算法。常见的贪心算法包括最小生成树算法中的Prim算法、Dijkstra算法等。 字符串匹配算法:字符串匹配算法用于在一个字符串(文本)中查找一个子串(模式)的出现位置。常见的字符串匹配算法包括暴力匹配、KMP算法、Boyer-Moore算法等。 这些是计算机科学中常见的算法类型,每种算法都有不同的应用场景和解决问题的方法。在实际编程中,选择合适的算法对于提高程序效率和性能至关重要。
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