圖的深度優先和廣度優先演算法(DFS遞迴與非遞迴)
本部落格前面文章已對圖有過簡單的介紹,本文主要是重點介紹有關圖的一些具體操作與應用
無向圖——鄰接矩陣的深度優先和廣度優先演算法實現
測試環境:VS2008(C)
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圖的深度優先和廣度優先搜尋演算法
#include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<string.h> #define MaxVertexNum 100 //佇列的宣告 typedef struct Qnode { int da
建立有向圖的鄰接表,深度優先遍歷和廣度優先遍歷的遞迴與非遞迴演算法,判斷是否是有向無環圖,並輸出一種拓撲序列
/*(1)輸入一組頂點,建立有向圖的鄰接表,進行DFS(深度優先遍歷)和BFS(廣度優先遍歷)。 寫出深度優先遍歷的遞迴和非遞迴演算法。 (2)根據建立的有向圖,判斷該圖是否是有向無環圖,若是,則輸出其一種拓撲有序序列。*/ #include<stdio.h>
圖的深度優先遍歷(遞迴與非遞迴演算法)和廣度優先遍歷
老師的題目:: 實驗內容 已知某地區的公路網以圖表示,圖中的頂點表示站點,任意兩站點間的路段以帶權的邊構成的鄰接矩陣表示,矩陣中非零元表示兩個站點間存在直接的路段,否則沒有路段。 開啟E:\Test資料夾中的exp06.cpp檔案,補充編寫所需程式碼。程式首先進行圖的連通性判定,若圖連通則輸出連通訊息,否則
無向圖的鄰接矩陣,深度優先遍歷和廣度優先遍歷的遞迴與非遞迴演算法
/*(1)輸入一組頂點,建立無向圖的鄰接矩陣。 進行DFS(深度優先遍歷)和BFS(廣度優先遍歷)。 寫出深度優先遍歷的遞迴和非遞迴演算法。*/ #include<stdio.h> #define max 40 //最大頂點個數 #define M 10000
圖的遍歷之深度優先和廣度優先
優先 ges sky 深度優先 們的 老師 ear blog earch 圖的遍歷之深度優先和廣度優先 深度優先遍歷 假設給定圖G的初態是所有頂點均未曾訪問過。在G中任選一頂點v為初始出發點(源點),則深度優先遍歷可定義如下:首先訪問出發點v,並將其標記為已訪問過;然後依
基於鄰接表儲存的圖的深度優先和廣度優先遍歷
一.深度優先遍歷是連通圖的一種遍歷方法: 設x是當前被訪問頂點,在對x做過訪問標記後,選擇一條從x出發的未檢測過的邊(x, y)。若發現頂點y已訪問過,則重新選擇另一條從x出發的未檢測過的邊,否則沿邊(x,y) 到達未曾訪問過的y,對y訪問並將其標記為已訪問過;
C++ 圖的鄰接矩陣表示以及深度優先和廣度優先遍歷
Node.h 宣告頂點類 #pragma once class Node { public: Node(char data=0); char m_cData; bool m_bIsVisited; }; Node.cpp 實現頂點的成員以及操作函式 #incl
10、【資料結構】圖之深度優先和廣度優先搜尋
一、深度優先搜尋 1、深度優先搜尋介紹 圖的深度優先搜尋(Depth First Search),和樹的先序遍歷比較類似。 它的思想:假設初始狀態是圖中所有頂點均未被訪問,則從某個頂點v出發,首先訪問該頂點,然後依次從它的各個未被訪問的鄰接點出發
python 圖的遍歷-深度優先和廣度優先
Python的圖實現有很多別人已經寫好的(比如我下面寫的就是參考python-graph),可是不適合一個剛開始的學習的人,我就簡化了一下,實現可深度優先和廣度優先遍歷。 #!/usr/bin/env python #-*- coding:utf8 -*- clas
python 圖 遍歷-深度優先和廣度優先 II
在上一篇(python 圖 遍歷-深度優先和廣度優先)的程式碼上加了最小生成樹和拓撲序列功能。程式碼如下: #!/usr/bin/env python #-*- coding:utf8 -*- import copy class Graph(object):
Python爬蟲從入門到放棄(十)之 關於深度優先和廣度優先
網站的樹結構深度優先演算法和實現廣度優先演算法和實現網站的樹結構通過伯樂線上網站為例子:並且我們通過訪問伯樂線上也是可以發現,我們從任何一個子頁面其實都是可以返回到首頁,所以當我們爬取頁面的資料的時候就會涉及到去重的問題,我們需要將爬過的url記錄下來,我們將上圖進行更改在爬蟲系統中,待抓取URL佇列是很重要
資料結構--圖的理解:深度優先和廣度優先遍歷及其 Java 實現
遍歷 圖的遍歷,所謂遍歷,即是對結點的訪問。一個圖有那麼多個結點,如何遍歷這些結點,需要特定策略,一般有兩種訪問策略: 深度優先遍歷廣度優先遍歷 深度優先 深度優先遍歷,從初始訪問結點出發,我們知道初始訪問結點可能有多個鄰接結點,深度優先遍歷的策略就是首先訪問第一個
圖的深度優先和廣度優先遍歷及兩點間最優路徑實現
通用遍歷 參考:https://segmentfault.com/a/1190000002685939 遍歷 圖的遍歷,所謂遍歷,即是對結點的訪問。一個圖有那麼多個結點,如何遍歷這些結點,需要特定策略,一般有兩種訪問策略: 深度優先遍歷 廣度優先遍歷 深度優先 深度優先遍歷
深度優先和廣度優先演算法的尋路問題求解
兩個演算法尋路的基本思路都是首先判斷從起點是否能到達目標點,再一步一步從目標點返回到起點,得到路徑。 比如要從下面圖的0節點到7號節點,首先利用兩種演算法判斷0號是否能到7號,再從7號返回到起點0點。 首先簡單介紹以下兩種演算法,這兩種圖的搜尋方法都可以簡單地類比為二
無向圖的鄰接矩陣,深度優先遍歷廣度優先遍歷的遞迴與非遞迴演算法
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深度優先和廣度優先的基礎應用
logs node con min fan step 分享 lin 判斷 圖來自啊哈算法 這裏描述的問題就是如何從1,1走到4,3 這裏有兩個解決方案,一個是用深度優先算法 初始化地圖,和標記點 int[,] ditu = new int[5,
第三篇 深度優先和廣度優先
-h oot -c 廣度優先遍歷 code 技術分享 sub depth not PS:一個網站下除了主域名,還會有多個子域名 需要通過遍歷把所有域名取到 深度優先的算法,根據上面的截圖,爬取url的順序是A--B--D--E--I---C--F-G--
深度優先和廣度優先算法
後序遍歷 wid span cde 廣度 str 特殊 產生 求解 1、深度優先算法 遍歷規則:不斷地沿著頂點的深度方向遍歷。頂點的深度方向是指它的鄰接點方向。 最後得出的結果為:ABDECFHG。 Python代碼實現的偽代碼如下: 2、廣度優先算法: 遍歷規
ES優化聚合查詢之深度優先和廣度優先
策略 字段 示例 pre collect 功率 模式 二層 信息 1.優化聚合查詢示例 假設我們現在有一些關於電影的數據集,每條數據裏面會有一個數組類型的字段存儲表演該電影的所有演員的名字。 { "actors" : [ "Fred Jones"