邻接表按深度优先遍历和按广度优先遍历的序列

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了邻接表按深度优先遍历和按广度优先遍历的序列。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

求此邻接表的深度优先遍历序列和广度优先遍历序列。

深度优先序列,408,深度优先,广度优先,数据结构期末

  深度优先:按深度优先遍历时会有类似"跳转"的操作,比如例1中顶点v1→边v2后,会直接跳转到顶点v2去,再重新从顶点v2→边v1,由于v1访问过,所以变为v2→边v5,再跳转到顶点v5去,直到每个顶点都被访问过。抽象理解为"跳转",实际上是递归。那么例1按深度优先遍历的序列如下:

v1→v2→v5→v3→v4→v6

  广度优先:按广度优先遍历实际上就是一条路走到黑, 比如例1中顶点v1→边v2→边v3→边v4,此时,再从顶点v2开始,顶点v2→边v1(访问过)→边v5,再从顶点v3开始,再从顶点v4开始......直到每个顶点都被访问过。实际上里面运用了队列,这个和二叉树按层次遍历非常相似。那么例1按广度优先遍历的序列如下:

v1→v1→v3→v4→v5→v6

 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-764184.html

留下一题试试身手,答案在评论区。

深度优先序列,408,深度优先,广度优先,数据结构期末

 

到了这里,关于邻接表按深度优先遍历和按广度优先遍历的序列的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 利用邻接矩阵进行的深度优先和广度优先遍历(含全部代码+图解)

    目录     --------------------------------------目录------------------------------------------ 图的定义和术语 图的邻接矩阵构建法   深度优先遍历算法(DFS)   广度优先遍历算法 (BFS) 全部代码          图 :G = (V,E) V:顶点的有穷非空集合 E:边的有穷集合          无向图 :每条

    2024年02月05日
    浏览(27)
  • 数据结构实验6 :图的存储与遍历(邻接矩阵的深度优先遍历DFS和邻接表的广度优先遍历BFS)

    利用邻接矩阵存储无向图,并从0号顶点开始进行深度优先遍历。 输入第一行是两个整数n1 n2,其中n1表示顶点数(则顶点编号为0至n1-1),n2表示图中的边数。 之后有n2行输入,每行输入表示一条边,格式是“顶点1 顶点2”,把边插入图中。 例如: 4 4 0 1 1 3 0 3 0 2 先输出存储

    2024年02月09日
    浏览(54)
  • 基于邻接矩阵的有向图的广度优先遍历(BFS)和深度优先遍历(DFS)算法

    概念: 广度优先遍历算法是图的另一种基本遍历算法,其基本思想是尽最大程度辐射能够覆盖的节点,并对其进行访问。 以迷宫为例,广度优先搜索则可以想象成一组人一起朝不同的方向走迷宫,当出现新的未走过的路的时候,可以理解成一个人有分身术,继续从不同的方

    2024年02月06日
    浏览(49)
  • 对无向图进行邻接矩阵的转化,并且利用DFS(深度优先)和BFS(广度优先)算法进行遍历输出, 在邻接矩阵存储结构上,完成最小生成树的操作。

    目录 一 实验目的 二 实验内容及要求 实验内容: 实验要求: 三 实验过程及运行结果 一 算法设计思路 二 源程序代码 三、截图 四 调试情况、设计技巧及体会 1.掌握图的相关概念。 2.掌握用邻接矩阵和邻接表的方法描述图的存储结构。 3.掌握图的深度优先搜索和广度优

    2024年02月04日
    浏览(44)
  • 广度优先遍历(邻接表,邻接矩阵)

        广度优先遍历又称为广度优先搜索,简称BFS     如果说图的深度优先遍历(图的深度优先遍历相关内容:图的深度优先遍历)类似树的前序遍历,那么图的广度优先遍历就类似于树的层序遍历。     具体遍历过程如下图所示:     就如上面的第三个图上所编写的序号进

    2024年02月10日
    浏览(31)
  • C++实现图—邻接矩阵,邻接表,深度遍历,广度遍历

    目录 1.图的基本概念 2.图的存储结构 2.1邻接矩阵 2.2 邻接表 3.图的遍历 3.1广度优先遍历 3.2图的深度遍历  总结: 图是由顶点集合以及顶点之间的关系组成的一种数据结构:G = (V,E),其中顶点集合V={x|x属于某个对象集}是有穷非空集合; E = {(x,y)|x,y属于V}或者E = {x, y|x,y属于V Pa

    2024年02月06日
    浏览(39)
  • 数据结构——图篇(邻接矩阵、邻接表、深度优先搜索、广度优先搜索)

    描述 图比树更为复杂,展现的是一种多对多的关系,图的结构是任意两个数据对象之间都可能存在某种特定的关系的数据结构 概念 顶点 : 基本介绍 顶点集合表示为V集合,要求图中顶点至少要有一个,即V集合不能为空集。通常使用|V|来表示顶点的个数,通常使用E(V)来表示

    2024年02月04日
    浏览(30)
  • 图、邻接矩阵、广度与深度优先、生成树

    最近突然被问到这个问题,于是复习一下,用最通俗的语言解释。 无向图 :如下左图各个顶点之间用不带箭头的边连接的图;相应的右图就是 有向图                 可以理解为表示上述图中顶点与顶点之间是否有直接相连的边(有则是1,无则是0),描述这种关系的二维

    2024年02月04日
    浏览(25)
  • 深度优先遍历和广度优先遍历

    首先来看一下两者之间的区别: 深度优先遍历(简称DFS):就是先选择一条路尽可能深入,走到头(即该点没有未被访问过的相邻节点)再回退到上一个节点,继续探索该节点的其他支路,就该支路继续深入的遍历方法 以示例作参考 先选择一条作为深度优先遍历首次探索到

    2024年02月05日
    浏览(26)
  • 图的遍历——深度优先遍历与广度优先遍历

    目录 何谓遍历? 图的遍历特点 图的遍历方式 深度优先搜索 过程分析 案例分析: 算法的代码实现  测试案例: 测试结果如下: 遍历非连通图 算法复杂度分析 额外补充 广度优先搜索 过程分析 辅助队列 算法的代码实现 队列部分 广度搜索部分 测试案例: 测试结果: 非连

    2024年02月04日
    浏览(28)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包