数据结构图 算法6.1-6.2创建无向网 算法6.4-6.6DFS

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了数据结构图 算法6.1-6.2创建无向网 算法6.4-6.6DFS。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。

一个不知名大学生,江湖人称菜狗
original author: jacky Li
Email : 3435673055@qq.com

Time of completion:2022.12.6
Last edited: 2022.12.6

【问题描述】1、输入无向图的顶点和边的数据,建立该图的邻接矩阵;2、采用普里,java,c,数据结构等相关作业,算法,数据结构,图论

算法6.1-6.2创建无向网

第1关:算法6.1邻接矩阵

任务描述

本关任务:编写一个能输出无向图邻接矩阵的小程序。

相关知识

为了完成本关任务,你需要掌握:1.创建邻接矩阵

编程要求

根据提示,在右侧编辑器补充代码,输出邻接矩阵。

输入说明

第一行是顶点数目n和边数目e,中间以空格分开 第二行是n个字符型的顶点数目名称,中间以空格分开 接下来e行分别是对应的边 比如说 A B 400 表示顶点A和B之间有边,权值为400

测试说明

平台会对你编写的代码进行测试:

测试输入:

4 5

A B C D

A B 100

A C 200

B C 300

B D 400

C D 500

预期输出:

∞ 100 200 ∞

100 ∞ 300 400

200 300 ∞ 500

∞ 400 500 ∞

参考代码

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <map>
#include <cmath>
#include <cstring>

#define IOS std::ios::sync_with_stdio(false)
//#define YES cout << "1"
//#define NO cout << "0"
#define MaxInt 0x3f
#define MVNum 100
#define OK 1
#define ERROR 0

const int N = 1003;

using namespace std;
typedef long long LL;

typedef struct
{
	char vexs[MVNum];
	int arcs[MVNum][MVNum];
	int vexnum, arcnum;
}AMGraph;

int LocateVex(AMGraph G , char v) //确定点v在G中的位置
{
	for(int i = 1; i <= G.vexnum; i ++)
		if(G.vexs[i] == v)
			return i;
   return -1;
}

int CreateUDN(AMGraph &G)
{
	cin >> G.vexnum >> G.arcnum;
	for(int i = 1; i <= G.vexnum; i ++)
		cin >> G.vexs[i];
		
	for(int i = 1; i <= G.vexnum; i ++)
		for(int j = 1; j <= G.vexnum; j ++)
			G.arcs[i][j] = MaxInt;
			
	char v1, v2; int w;
	
	for(int k = 1; k <= G.arcnum; k ++)
	{
		cin >> v1 >> v2 >> w;
		int i = LocateVex(G, v1), j = LocateVex(G, v2);
		G.arcs[i][j] = w, G.arcs[j][i] = w;
	}
	
	for(int i = 1; i <= G.vexnum; i ++)
	{
		for(int j = 1; j <= G.vexnum; j ++)
			if(G.arcs[i][j] == MaxInt) cout << "∞" << "   ";
			else cout << G.arcs[i][j] << "   ";
		cout << endl;
	}
	return OK;
}

signed main()
{
	IOS; 
	AMGraph G;
	CreateUDN(G);
    return 0;
}

第2关:算法6.2建立邻接表

任务描述

本关任务:编写一个能输出无向网邻接表的小程序。

相关知识

为了完成本关任务,你需要掌握:1.创建邻接表

编程要求

根据提示,在右侧编辑器补充代码,输出邻接表。

输入说明

第一行是顶点数目n和边数目e,中间以空格分开 第二行是n个字符型的顶点数目名称,中间以空格分开 接下来e行分别是对应的边 比如说 A B表示顶点A和B之间有边

测试说明

平台会对你编写的代码进行测试:

测试输入:

4 5

A B C D

A B

A C

B C

B D

C D

预期输出:

A->2->1

B->3->2->0

C->3->1->0

D->2->1

参考代码

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <map>
#include <cmath>
#include <cstring>

#define IOS std::ios::sync_with_stdio(false)
//#define YES cout << "1"
//#define NO cout << "0"
#define MaxInt 0x3f
#define MVNum 100
#define OK 1
#define ERROR -1

const int N = 1003;

using namespace std;
typedef long long LL;

typedef struct ArcNode 
{
	int adjvex;
	struct ArcNode *nextarc;
}AMGraph;

typedef struct VNode
{
	char data;
	ArcNode *firstarc;
}VNode, AdjList[MVNum];

typedef struct
{
	AdjList vertices;
	int vexnum, arcnum;
}ALGraph;

int LocateVex(ALGraph G , char v)
{
	for(int i = 1; i <= G.vexnum; i ++)
		if(G.vertices[i].data == v)
			return i;
   return ERROR;
}

int CreateUDG(ALGraph &G)
{ 
	cin >> G.vexnum >> G.arcnum;
	for(int i = 1; i <= G.vexnum; i ++)
	{
		cin >> G.vertices[i].data;
		G.vertices[i].firstarc = NULL;
	}
	
	char v1, v2;
	
	for(int k = 1; k <= G.arcnum; k ++)
	{
		cin >> v1 >> v2;
		int i = LocateVex(G, v1), j = LocateVex(G, v2);
		
		ArcNode *p1 = new ArcNode;
		p1 -> adjvex = j, p1 -> nextarc = G.vertices[i].firstarc, G.vertices[i].firstarc = p1;
		ArcNode *p2 = new ArcNode;
		p2 -> adjvex = i, p2 -> nextarc = G.vertices[j].firstarc, G.vertices[j].firstarc = p2;
	}
	
	return OK;
}

signed main()
{
	IOS; int i;
	ALGraph G;
	CreateUDG(G);
	
	for(i = 1 ; i <= G.vexnum ; i ++)
	{
		VNode temp = G.vertices[i];
		ArcNode *p = temp.firstarc;
		if(p == NULL)
		{
			cout << G.vertices[i].data;
			cout << endl;
		}
		else
		{
			cout << temp.data;
			while(p)
			{
				cout << "->";
				cout << p->adjvex - 1;
				p = p->nextarc;
			}
		}
		cout << endl;
	}
	return 0;
}

算法6.4-6.6DFS

第1关:算法6.5采用邻接矩阵表示图的深搜

任务描述

本关任务:编写一个采用邻接矩阵表示图的深搜程序。

相关知识

为了完成本关任务,你需要掌握:1.如何创建邻接矩阵2.如何对图进行深搜。

编程要求

根据提示,在右侧编辑器补充代码,输出由一个顶点出发的深搜路径,顶点之间间隔四个空格。

输入输出说明

输入说明: 第一行为顶点数n和边数e 第二行为n个顶点符号 接下来e行为e条边,每行两个字符代表无向图的一条边 最后一行仅包含一个字符,代表深搜开始顶点 输出说明: 一条路径,顶点之间相隔四个空格

测试说明

平台会对你编写的代码进行测试:

测试输入:

4 5

a b c d

a b

a c

a d

b c

c d

c

测试输出:

c a b d

参考代码

//算法6.5 采用邻接矩阵表示图的深度优先搜索遍历
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <map>
#include <cmath>
#include <cstring>

#define IOS std::ios::sync_with_stdio(false)
//#define YES cout << "1"
//#define NO cout << "0"
#define MaxInt 0x3f
#define MVNum 100
#define OK 1
#define ERROR 0

const int N = 1003;

using namespace std;
typedef long long LL;
typedef char VerTexType;					//假设顶点的数据类型为字符型 
typedef int ArcType;                 		//假设边的权值类型为整型 

//------------图的邻接矩阵------------------
typedef struct
{ 
	VerTexType vexs[MVNum];            		//顶点表 
	ArcType arcs[MVNum][MVNum];      		//邻接矩阵 
	int vexnum, arcnum;                		//图的当前点数和边数 
}Graph;

bool visited[MVNum];           				//访问标志数组,其初值为"false" 
int FirstAdjVex(Graph G , int v);			//返回v的第一个邻接点
int NextAdjVex(Graph G , int v , int w);	//返回v相对于w的下一个邻接点

int LocateVex(Graph G , VerTexType v){
	//确定点v在G中的位置
	for(int i = 0; i < G.vexnum; ++i)
		if(G.vexs[i] == v)
			return i;
	return -1;
}//LocateVex

void CreateUDN(Graph &G){ 
    //采用邻接矩阵表示法,创建无向网G 
	int i , j , k;
    cin >> G.vexnum >> G.arcnum;							//输入总顶点数,总边数

    for(i = 0; i < G.vexnum; ++i){   
		cin >> G.vexs[i];                        			//依次输入点的信息 
	}	
	

    for(i = 0; i < G.vexnum; ++i)                			//初始化邻接矩阵,边的权值均置为极大值MaxInt 
		for(j = 0; j < G.vexnum; ++j)   
			G.arcs[i][j] = 0;  

	for(k = 0; k < G.arcnum;++k){							//构造邻接矩阵 
		VerTexType v1 , v2;
		cin >> v1 >> v2;									//输入一条边依附的顶点及权值
		i = LocateVex(G, v1);  j = LocateVex(G, v2);		//确定v1和v2在G中的位置,即顶点数组的下标 
		G.arcs[j][i] = G.arcs[i][j] = 1;					//置<v1, v2>的对称边<v2, v1>的权值为w 
	}//for
}//CreateUDN 

void DFS(Graph G, int v)
{        		
	cout << G.vexs[v] <<"    ";
	visited[v] = true;
	for(int w = FirstAdjVex(G, v); w >= 0; w = NextAdjVex(G, v, w))
	if(!visited[w]) DFS(G, w);
}//DFS

int FirstAdjVex(Graph G, int v)
{
	for(int i = 0; i < G.vexnum; ++ i)
    	if(G.arcs[v][i] == 1 && visited[i] == false)
			return i;
	return -1;
}//FirstAdjVex

int NextAdjVex(Graph G, int v, int w)
{
	int i;
	for(i = w ; i < G.vexnum ; ++ i)
		if(G.arcs[v][i] == 1 && visited[i] == false)
			return i;
	return -1;
}//NextAdjVex

int main(){
	
	Graph G;

	CreateUDN(G);
	VerTexType c;
	cin >> c;

	int i;
	for(i = 0 ; i < G.vexnum ; ++i){
		if(c == G.vexs[i])
			break;
	}
	DFS(G , i);

	return 0;
}//main

第2关:算法6.6采用邻接表表示图的深搜

任务描述

本关任务:编写一个采用邻接表表示图的深搜程序。

相关知识

为了完成本关任务,你需要掌握:1.如何创建邻接表 2.如何对图进行深搜。

编程要求

根据提示,在右侧编辑器补充代码,输出由一个顶点出发的深搜路径,顶点之间间隔四个空格。

输入输出说明

输入说明: 第一行为顶点数n和边数e 第二行为n个顶点符号 接下来e行为e条边,每行两个字符代表无向图的一条边 最后一行仅包含一个字符,代表深搜开始顶点 输出说明: 一条路径,顶点之间相隔四个空格

测试说明

平台会对你编写的代码进行测试:

测试输入:

4 5

a b c d

a b

a c

a d

b c

c d

c

测试输出:

c a b d

参考代码

//算法6.6 采用邻接表表示图的深度优先搜索遍历
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <map>
#include <cmath>
#include <cstring>

#define IOS std::ios::sync_with_stdio(false)
//#define YES cout << "1"
//#define NO cout << "0"
#define MaxInt 0x3f
#define MVNum 100
#define OK 1
#define ERROR 0

const int N = 1003;

using namespace std;
typedef long long LL;
typedef char VerTexType;					//假设顶点的数据类型为字符型 
typedef int ArcType;                 		//假设边的权值类型为整型 

//-------------图的邻接表---------------------
typedef struct ArcNode						//边结点
{                		 
    int adjvex;                          	//该边所指向的顶点的位置 
    struct ArcNode *nextarc;          		//指向下一条边的指针 
}ArcNode; 

typedef struct VNode
{ 
    VerTexType data;                    	//顶点信息
    ArcNode *firstarc;                		//指向第一条依附该顶点的边的指针 
}VNode, AdjList[MVNum];               		//AdjList表示邻接表类型 

typedef struct
{
    AdjList vertices;                 		//邻接表 
    int vexnum, arcnum;              		//图的当前顶点数和边数 
}ALGraph;

bool visited[MVNum];           				//访问标志数组,其初值为"false" 

int LocateVex(ALGraph G , VerTexType v)
{
	for(int i = 0; i < G.vexnum; ++i)
		if(G.vertices[i].data == v)
			return i;
	return -1;
}//LocateVex

void CreateUDG(ALGraph &G){ 
	//采用邻接表表示法,创建无向图G
	int i , k;
	cin >> G.vexnum >> G.arcnum;				//输入总顶点数,总边数 
	for(i = 0; i < G.vexnum; ++i){          	//输入各点,构造表头结点表
		cin >> G.vertices[i].data;           	//输入顶点值 
		G.vertices[i].firstarc=NULL;			//初始化表头结点的指针域为NULL 
    }//for
	for(k = 0; k < G.arcnum;++k){        		//输入各边,构造邻接表
		VerTexType v1 , v2;
		int i , j;
		cin >> v1 >> v2;                 		//输入一条边依附的两个顶点
		i = LocateVex(G, v1);  j = LocateVex(G, v2);
		//确定v1和v2在G中位置,即顶点在G.vertices中的序号 
		
		ArcNode *p1=new ArcNode;               	//生成一个新的边结点*p1 
		p1->adjvex=j;                   		//邻接点序号为j 
		p1->nextarc= G.vertices[i].firstarc;  G.vertices[i].firstarc=p1;  
		//将新结点*p1插入顶点vi的边表头部
		
		ArcNode *p2=new ArcNode;                //生成另一个对称的新的边结点*p2 
		p2->adjvex=i;                   		//邻接点序号为i 
		p2->nextarc= G.vertices[j].firstarc;  G.vertices[j].firstarc=p2;  
		//将新结点*p2插入顶点vj的边表头部 
    }//for 
}//CreateUDG

void DFS(ALGraph G, int v)	//图G为邻接表类型 
{        			
	ArcNode *p;
	cout << G.vertices[v].data << "    ";
	
	visited[v] = true;
	p = G.vertices[v].firstarc;
	
	while(p)
	{
		if(!visited[p -> adjvex])  DFS(G, p -> adjvex);
		p = p -> nextarc;
	}
}//DFS

int main(){
	ALGraph G;
	CreateUDG(G);
	VerTexType c;
	cin >> c;
	
	int i;
	for(i = 0 ; i < G.vexnum ; ++i){
		if(c == G.vertices[i].data)
			break;
	}
	
	DFS(G , i);
	return 0;
}//main

第3关:算法6.4非连通图的深搜-邻接矩阵表示图

任务描述

本关任务:编写一个采用邻接表表示图的深搜程序。

相关知识

为了完成本关任务,你需要掌握:1.如何创建邻接表 2.如何对图进行深搜。

编程要求

根据提示,在右侧编辑器补充代码,输出由一个顶点出发的深搜路径,顶点之间间隔四个空格。

输入输出说明

输入说明: 第一行为顶点数n和边数e 第二行为n个顶点符号 接下来e行为e条边,每行两个字符代表无向图的一条边 最后一行仅包含一个字符,代表深搜开始顶点 输出说明: 一条路径,顶点之间相隔四个空格

测试说明

平台会对你编写的代码进行测试:

测试输入:

6 6

a b c d e f

a b

a c

a d

c d

b d

e f

测试输出:

a b d c

e f

参考代码

//算法6.4 深度优先搜索遍历非连通图
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <map>
#include <cmath>
#include <cstring>

#define IOS std::ios::sync_with_stdio(false)
//#define YES cout << "1"
//#define NO cout << "0"
#define MaxInt 0x3f
#define MVNum 100
#define OK 1
#define ERROR 0

const int N = 1003;

using namespace std;
typedef long long LL;
typedef char VerTexType;					//假设顶点的数据类型为字符型 
typedef int ArcType;                 		//假设边的权值类型为整型 
	
//-------------图的邻接矩阵-----------------
typedef struct
{ 
	VerTexType vexs[MVNum];            			//顶点表 
	ArcType arcs[MVNum][MVNum];      			//邻接矩阵 
	int vexnum, arcnum;                			//图的当前点数和边数 
}Graph;

bool visited[MVNum];           					//访问标志数组,其初值为"false" 
int FirstAdjVex(Graph G , int v);				//返回v的第一个邻接点
int NextAdjVex(Graph G , int v , int w);		//返回v相对于w的下一个邻接点

int LocateVex(Graph G , VerTexType v){
	//确定点v在G中的位置
	for(int i = 0; i < G.vexnum; ++i)
		if(G.vexs[i] == v)
			return i;
		return -1;
}//LocateVex

void CreateUDN(Graph &G){ 
    //采用邻接矩阵表示法,创建无向网G 
	int i , j , k;
    cin >> G.vexnum >> G.arcnum;								//输入总顶点数,总边数
	for(i = 0; i < G.vexnum; ++i)   
		cin >> G.vexs[i];                        				//依次输入点的信息 

    for(i = 0; i < G.vexnum; ++i)                				//初始化邻接矩阵,边的权值均置为极大值MaxInt 
		for(j = 0; j < G.vexnum; ++j)   
			G.arcs[i][j] = 0;  

	for(k = 0; k < G.arcnum;++k){								//构造邻接矩阵 
		VerTexType v1 , v2;
		cin >> v1 >> v2;										//输入一条边依附的顶点及权值
		i = LocateVex(G, v1);  j = LocateVex(G, v2);			//确定v1和v2在G中的位置,即顶点数组的下标 
		G.arcs[j][i] = G.arcs[i][j] = 1;						//置<v1, v2>的对称边<v2, v1>的权值为w 
	}//for
}//CreateUDN 

void DFS(Graph G, int v)
{        								
	cout << G.vexs[v];

	visited[v] = true;
	for(int w = FirstAdjVex(G, v); w >= 0; w = NextAdjVex(G, v, w))
	{
		if(!visited[w])  
		{
			cout<<"    ";
			DFS(G,w);
		}
	}
}//DFS

void DFSTraverse(Graph G){ 
	//对非连通图G做深度优先遍历 
	/**************************Begin*************************/
for(int v=0;v<G.vexnum;++v)  visited[v]=false;
for(int v=0;v<G.vexnum;++v)  
if(!visited[v])  
{cout<<endl;
    DFS(G,v);

}

    /**************************End****************************/
}//DFSTraverse 

int FirstAdjVex(Graph G , int v){
	//返回v的第一个邻接点
	int i;
	for(i = 0 ; i < G.vexnum ; ++i){
		if(G.arcs[v][i] == 1 && visited[i] == false)
			return i;
	}
	return -1;
}//FirstAdjVex

int NextAdjVex(Graph G , int v , int w){
	//返回v相对于w的下一个邻接点
	int i;
	for(i = w ; i < G.vexnum ; ++i){
		if(G.arcs[v][i] == 1 && visited[i] == false)
			return i;
	}
	return -1;
}//NextAdjVex

int main(){

	Graph G;

	CreateUDN(G);
	DFSTraverse(G);

	return 0;
}//main

作者有言

如果感觉博主讲的对您有用,请点个关注支持一下吧,将会对此类问题持续更新……

 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-768036.html

 

 

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    YOLO 社区自前两次发布以来一直情绪高涨!随着中国农历新年2023兔年的到来,美团对YOLOv6进行了许多新的网络架构和训练方案改进。此版本标识为 YOLOv6 v3.0。对于性能,YOLOv6-N在COCO数据集上的AP为37.5%,通过NVIDIA Tesla T4 GPU测试的吞吐量为1187 FPS。YOLOv6-S以484 FPS的速度得到了超过

    2024年02月05日
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  • YOLOv7-tiny网络结构图及yaml文件 详细备注

    池化层,默认表示两倍下采样, 就是表示Conv+BN+LeakyReLU [-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]] 结构图 yaml yaml文件中如下表示,直接看最后一层输出通道数,尺寸不会变化,SP模块默认设置卷积Pading为卷积核的一半大小 构建代码 yaml文件中的SP表示如下 结构图 yaml文件表示

    2024年02月03日
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  • 前端Vue uni-app App/小程序/H5 通用tree树形结构图

    随着技术的发展,开发的复杂度也越来越高,传统开发方式将一个系统做成了整块应用,经常出现的情况就是一个小小的改动或者一个小功能的增加可能会引起整体逻辑的修改,造成牵一发而动全身。 通过组件化开发,可以有效实现单独开发,单独维护,而且他们之间可以随

    2024年02月16日
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  • 改进YOLOv8 | 即插即用篇 | C2F模块增加注意力机制 | 附详细结构图 计算机视觉

    摘要: 本文针对目标检测算法YOLOv8进行改进,通过在C2F模块中引入注意力机制,提高目标的定位和分类性能。文章首先介绍了YOLOv8的基本原理和结构,然后详细阐述了注意力机制的原理和作用,并对修改后的C2F模块结构进行了说明。最后,给出了实验结果和源代码。 引言 目

    2024年02月04日
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