1、简介 深度优先遍历是指按照深度方向搜索,它类似于树的先根遍历,是树的先根遍历的推广。 基本思想(通俗) 选一条路走到底,直到走不通,就原路返回看看是否还有路可走,如果返回到起点还无路可走,说明深度优先遍历已完成。 2、举例说明 这是要深度遍历的无向图: 深度遍历依次访问的点为: v1->v2->v4->v8...
树结构是一对多的关系,所以我们要将数组和链表的特性结合在一起才能更好的存放。 那么我们的图,是多对多的情况,另外图上的任何一个顶点都可以被看作是第一个顶点,任一顶点的邻接点之间也不存在次序关系。 仔细观察以下几张图,然后深刻领悟一下: 因为任意两个顶点之间都可能存在联系,因此无法以数据元素在内存中的...
graphNodeList= []#图存储节点信息graphAdjMatrix = []#图邻接矩阵searchNodeInfo = []#深度优先搜索已经查找过的节点索引searchResult = []#深度优先搜索的结果searchPath =[]#str切分后给列表赋值格式defacquireNode(): node_list= input("请输入途中所有的点,以空格分隔:")fornodeInfoinnode_list.strip()....
0.深度优先遍历 图的遍历:就是依次访问所有的结点,且不能重复访问某个结点,且要避免死循环,所以应该把访问过的结点加上标记。 1.邻接矩阵深度优先遍历 所以上图中,以结点的右手原则遍历得到以下结果: 右手原则遍历 但是还没有访问到所有的结点,所以现在应该原路返回 如果遇到还没有访问过的结点,则继续访问,比如I...
图的遍历和树的遍历类似,我们希望从图中某一顶点出发访遍图中其余顶点,且使每一个顶点仅被访问一次,这一过程就叫做图的遍历(Traverse Graph)。 图的遍历方法一般有两种,第一种是深度优先遍历(Depth First Search),也有称为深度优先搜索,简称为DFS。第二种是《广度优先遍历(Breadth First Search)》,也有称为广度...
对图的遍历操作,我会用邻接矩阵和邻接表两种方式分别操作图的广度优先遍历和图的深度优先遍历。 首先,我们先来看比较好写的深度优先遍历。 图1.png 图2.png 上面两种图是一个图和对图的遍历操作的示意图,其中图2的绿色表示遍历节点的顺序,黄色的表示与上一个节点连接的其他节点。
若w未曾访问过,则以w为新的出发点继续进行深度优先遍历,直至图中所有和源点v有路径相通的顶点(亦称为从源点可达的顶点)均已被访问为止。 若此时图中仍有未访问的顶点,则返回去另选一个尚未访问的顶点作为新的源点重复上述过程,直至图中所有顶点均已被访问为止。
图的深度优先遍历java 图的深度优先遍历代码,一、图的表示图G=(V,E)。要表示一个图,通常有两种方法:邻接表和邻接矩阵。两种方法都既可以表示有向图,也可以表示无向图。邻接表表示由一个包含|V|个列表的数组组成,其中每个列表对应V中的一个顶点。每个邻接表中的顶点一般
深度优先,是因为先从一个顶点出发,找到每个顶点在表中最近未被访问的顶点,继续递归,一条路走到黑,达到最深。 思想如下: 1、需要一个额外数组记录顶点是否被访问过。 2、不管是邻接矩阵还是邻接表,其实每个每个点位都被访问过。 3、每次递归返回(出栈),会从上次的位置继续往后遍历,查找是否有未访问的顶点,继续深...
解题思路: (1)总思路:在图中任意选取一个顶点开始(题目要求编号为0开始),访问该顶点,并把该顶点设置为已访问