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数据结构:第六章学习小结

时间:2020-06-14 11:08:49      阅读:152      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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思维导图

 技术图片

 

算法小结

1. 邻接矩阵存储

技术图片
 1 #define MVNum 100 //最大顶点数
 2 typedef char VerTexType;//假设顶点的数据类型为字符型
 3 typedef int ArcType;//假设边的权值类型为整型
 4 
 5 typedef struct
 6 { 
 7     VerTexType vexs [MVNum] ;//顶点表
 8     ArcType arcs[MVNum][MVNum];//邻接矩阵
 9     int vexnum, arcnum;//图的当前总顶点数和总边数
10 )AMGraph;
基于邻接矩阵的存储结构

2. 邻接表存储

技术图片
 1 #define MVNum 100//最大顶点数
 2 typedef char VerTexType;//假设顶点的数据类型为字符型
 3 typedef int ArcType;//假设边的权值类型为整型
 4 
 5 typedef struct ArcNode//边结点
 6 {
 7     int adjvex;//邻接点的位置 
 8     struct ArcNode *nextarc;//指向下一条边的指针
 9     Otherinfo info;///和边相关的信息
10 }ArcNode;
11 
12 typedef struct VNode//顶点
13 { 
14     VerTexType data;
15     ArcNode *firstarc;//指向第一条依附该顶点的边的指针
16 }VNode,AdjList[MVNum];//AdjList表示邻接表类型
17 
18 typedef struct//邻接表
19 {
20     AdjList vertices;//存储顶点信息的数组 
21     int vexnum,arcnum;//图的当前总顶点数和总边数
22 }ALGraph;
基于邻接表的存储结构

3. DFS算法

技术图片
1 void DFS_AM(AMGraph G, int v)
2 {
3     visited[v] = true;//访问过的顶点置为true  
4     
5     for(w=0; w<G.vexnum; w++)//依次检查邻接矩阵所在的行
6        if(G.arcs[v][w]!=0 && !visited[w]) //如果w是v的邻接点且w未访问
7            DFS_AM(G,w); //递归调用DFS_AM
8 }
基于邻接矩阵的DFS算法
技术图片
 1 void DFS_AL(ALGraph G, int v)
 2 {
 3     visited[v] = true;//访问过的顶点置为true 
 4     
 5     p = G.vertices[v].firstarc;//p指向v的边链表的第一个边结点
 6     
 7     while(p!=NULL) //边结点不为空 
 8     {
 9         w = p->adjvex; //w是v的邻接点
10         
11         if(!visited[w]) //如果w未访问
12            DFS_AL(G, w);//递归调用DFS_AL
13         
14         p = p->nextarc; //p指向下一个边结点    
15     }
16          
17 }
基于邻接表的DFS算法

4. BFS算法

技术图片
 1 #include<queue> 
 2 void BFS(Graph G, int v)
 3 {
 4     visited[v] = true;//访问过的顶点置为true 
 5     
 6     queue<int> q;//辅助队列Q初始化
 7     q.push(v);//v进队
 8     
 9     while(!q.empty())//队列非空
10     {
11         int u = q.front();//队头元素出队并置为u
12         q.pop();
13         for(int w = 0; w<G.vexnum; w++)
14         {
15             if(!visited[w] && G.arcs[u][w]==1)
16             {//w为u尚未访问的邻接顶点
17                 visited[w] = true;
18                 q.push(w)//w进队
19             }
20         }
21     }
22 }
基于邻接矩阵的BFS算法
技术图片
 1 #include<queue> 
 2 void BFS(Graph G, int v)
 3 {
 4     visited[v] = true;//访问过的顶点置为true  
 5     
 6     queue<int> q;//辅助队列Q初始化
 7     q.push(v);//v进队
 8     
 9     while(!q.empty())//队列非空 
10     {
11         int u = q.front();//队头元素出队并置为u
12         q.pop();
13         p = G.vertices[u].firstarc;//p指向u的第一个边结点 
14         while(p != NULL) //边结点非空
15         {
16             w = p->adjvex; 
17             if(!visited[w])//若w未访问
18             {
19                 visited[w] = true;
20                 q.push(w)//w进队
21             }
22             p = p->nextarc; //p指向下一个边结点    
23         }
24     }
25 }
基于邻接表的BFS算法

5.(补充)非联通图的遍历

技术图片
 1 //非连通图需遍历所有的连通分量,因此另需一个遍历函数 
 2 void Traverse(Graph G)
 3 {
 4     for(v=0; v<G.vexnum; v++)
 5         visited[v] = false;//初始化visit数组(可以直接初始化或menset()函数) 
 6 
 7     for (v=0;v<G.vexnum;v++){
 8         if(!visited[v]) 
 9             DFS(G,v);//对尚未访问的顶点调用DFS算法 
10     } 
11 }
非连通图的遍历算法

 

其他知识点小结

1. 使用邻接表存储无向图,为什么要足够稀疏才合算?

答:因为邻接表储存无向图的时候,有n个顶点就要创建n个链表,且每个链表都会存和本顶点相关联的顶点,故每一条边会被存两次,且每一个结点至少会有两个域存储数据。

2. 使用邻接矩阵a存储无向网络,若vi与vj之间不存在边,则a[i][j]值为多少?

答:若权值为正整数,可设为0或负数。若权值为整数,则可设为一个大于所有边权值的数。

3. 最小生成树不一定唯一,但是用算法来查找的最小生成树一般是唯一的(排除使用随机数计算的情况)

4. 重置visit[]数组(用于判断顶点是否被访问)

① for循环重置

②?memset函数重置(更简洁)

技术图片
1 //适用于初始化、重新赋值以及清空等情况 
2 //memset()函数在头文件string.h里
3 #include<string.h> 
4 int visit[100]; 
5 menset(visit, 0, sizeof(visit));//第一个参数是数组名,第二个参数是设置的值,第三个参数是数组长度
menset()函数

 

心得体会

1.图需要学习的基本术语较多,但可以大致了解一些比较重要的术语,对于其他的可以接触到再学以致用;

2.另外由于图定义时涉及到的成员变量较多,做题目的时候经常要对照着书本或者前面的代码确认是否写正确_(:з)∠)_;

3. 总体来说,目前对于图的应用的算法基本理解,但自己复现起来可能会生疏,此外感觉自己对于邻接矩阵的上手熟练程度远超于邻接表,可能对于链表的写法不够熟练....之后应该多回顾一下。

数据结构:第六章学习小结

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原文地址:https://www.cnblogs.com/Function-F/p/13122930.html

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