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void DFSTraverse(Graph G){ //访问标志数组初始化 //从第1个未被访问的顶点出发深度优先遍历图G //如果图G中还有未被访问的结点，重复这一过程，直到图G中所有顶点都被访问为止 /*------------代码开始--------------*/ /*------------代码结束--------------*/ }

时间: 2023-08-15 09:11:05 浏览: 165
以下是可能的DFS遍历代码实现： ```c++ #define MAX_VERTEX_NUM 100 //最大顶点数 typedef int VertexType; //顶点数据类型 typedef int EdgeType; //边权值类型 typedef struct{ VertexType vexs[MAX_VERTEX_NUM]; //顶点数组 EdgeType arc[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM]; //邻接矩阵（可改为邻接表） int vexnum,arcnum; //顶点数和边数 }Graph; //图的结构体类型 bool visited[MAX_VERTEX_NUM]; //标记各个顶点是否被访问过 void DFS(Graph G, int v){ //从第v个顶点开始深度优先遍历图G visited[v] = true; //标记当前结点为已访问 printf("%d ", G.vexs[v]); //输出当前结点的数据 for(int w = 0; w < G.vexnum; w++){ //遍历所有顶点 if(G.arc[v][w] != 0 && !visited[w]){ //如果当前结点与邻接结点有边且邻接结点未被访问 DFS(G, w); //递归访问邻接结点 } } } void DFSTraverse(Graph G){ memset(visited, false, sizeof(visited)); //初始化访问标志数组为false for(int i = 0; i < G.vexnum; i++){ //从第一个未被访问的顶点开始遍历 if(!visited[i]){ DFS(G, i); } } } ``` 其中，`DFS()`函数是一个递归函数，它会遍历当前结点的所有邻接结点，并将未被访问过的邻接结点作为新的起点递归调用`DFS()`函数。`DFSTraverse()`函数则是一个非递归函数，它会从第一个未被访问的顶点开始遍历整个图。
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实现图的遍历算法 深度优先遍历

2． 系统设计 1．用到的抽象数据类型的定义 图的抽象数据类型定义： ADT Graph{ 数据对象V：V是具有相同特性的数据元素的集合，称为顶点集 数据关系R： R={VR} VR={<v,w>|v,w∈V且P(v,w),<v,w>表示从v到w的弧， 谓词P(v,w)定义了弧<v,w>的意义或信息} 基本操作P： CreatGraph(&G,V,VR) 初始条件：V是图的顶点集，VR是图中弧的集合 操作结果：按V和VR的定义构造图G DestroyGraph(&G) 初始条件：图G存在 操作结果：销毁图G InsertVex(&G,v) 初始条件：图G存在，v和图中顶点有相同特征 操作结果：在图G中增添新顶点v …… InsertArc(&G,v,w) 初始条件：图G存在，v和w是G中两个顶点 操作结果：在G中增添弧<v,w>，若G是无向的则还增添对称弧<w,v> …… DFSTraverse(G,Visit()) 初始条件：图G存在，Visit是顶点的应用函数 操作结果：对图进行深度优先遍历，在遍历过程中对每个顶点调用函数Visit一次且仅一次。一旦Visit()失败，则操作失败 BFSTraverse(G,Visit()) 初始条件：图G存在，Visit是顶点的应用函数 操作结果：对图进行广度优先遍历，在遍历过程中对每个顶点调用函数Visit一次且仅一次。一旦Visit()失败，则操作失败 }ADT Graph 栈的抽象数据类型定义： ADT Stack{ 数据对象：D={ai|ai∈ElemSet,i=1,2,…,n,n≥0} 数据关系：R1={<ai-1,ai>|ai-1,ai∈D,i=2,…,n} 约定an端为栈顶，ai端为栈底 基本操作： InitStack(&S) 操作结果：构造一个空栈S DestroyStack(&S) 初始条件：栈S已存在 操作结果：将S清为空栈 StackEmpty(S) 初始条件：栈S已存在 操作结果：若栈S为空栈，则返回TRUE，否则FALSE …… Push(&S,e) 初始条件：栈S已存在 操作结果：插入元素e为新的栈顶元素 Pop(&S,&e) 初始条件：栈S已存在且非空 操作结果：删除S的栈顶元素，并用e返回其值 StackTraverse(S,visit()) 初始条件：栈S已存在且非空 操作结果：从栈底到栈顶依次对S的每个数据元素调用函数visit()，一旦visit()失败，则操作失效 }ADT Stack 队列的抽象数据类型定义： ADT Queue{ 数据对象：D={ai|ai∈ElemSet,i=1,2,…,n,n≥0} 数据关系：Rl={<ai-1,ai>|ai-1,ai∈D,i=2,…,n} 约定其中ai端为队列头，an端为队列尾。 基本操作： InitQueue(&Q) 操作结果：构造一个空队列Q DestroyQueue(&Q) 初始条件：队列Q已存在 操作结果：队列Q被销毁，不再存在 QueueEmpty(Q) 初始条件：队列Q已存在 操作结果：若Q为空队列，则返回TRUE，否则FALSE …… EnQueue(&Q,e) 初始条件：队列Q已存在 操作结果：插入元素e为Q的新的队尾元素 DeQueue(&Q,&e) 初始条件：Q为非空队列 操作结果：删除Q的队头元素，并用e返回其值 }ADT Queue 2．主程序的流程： 调用CreateDN函数创建图的邻接表G； 调用PrintDN函数输出邻接表G； 调用DFSTraverse函数深度优先遍历图； 调用BFSTraverse函数广度优先遍历图
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图的深度优先遍历简易程序（针对初学者）

这是一个简易的图的深度优先遍历程序。还不是很完善，，，大家共同学习！
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图的深度优先遍历和广度优先遍历

广度优先遍历是从图的一个顶点开始，首先访问这个顶点的所有邻接顶点，然后再依次访问它们的邻接顶点，以此类推，直到图中的所有顶点都被访问过。 - **实现步骤**： 1. **初始化**：创建一个队列，并将起始顶点...

bool visited[MAX_VERTEX_NUM]; //访问标记数组 // 对图G进行深度优先算法 void DFSTraverse(Graph G){ for(v=0; v<G.vexnum; v++){ //初始化标记数组 visited[v]=FALSE; } for(v=0; v<G.vexnum; v++){ if(!visited[v]) DFS(G,v); } } void DFS(Graph G,int v){ //从顶点v出发，深度优先遍历图G visit(G,v); //访问顶点v visited[v]=TREE; //设已访问标记 for(w=FirstNeighbor(G,v);w>=0;w=NextNeighbor(G,v)){ if(!visited[w]) DFS(G,v); //w为u的尚未访问的邻接顶点 } } 图的深度优先遍历，这段代码有错误吗

必须确保每个顶点被访问后立即标记为visited[v] = True，否则会导致重复遍历和死循环。例如： python def dfs(v): visited[v] = True # 正确位置 for neighbor in adj[v]: if not visited[neighbor]: ...

//返回v的第一个邻接点所对应的下标 //如果v没有邻接点，返回-1 int FirstAdjVex(Graph G , int v){ /*------------代码开始--------------*/ //依次在领接矩阵中搜索顶点v所在行中的元素 //如果有值为1的元素，同时访问状态为False，即找到对应的邻接点，返回所在下标 /*------------代码结束--------------*/ } //返回v相对于w的下一个邻接点的下标，即从w之后的顶点开始搜索 //如果没有，返回-1 int NextAdjVex(Graph G , int v , int w){ /*------------代码开始--------------*/ /*------------代码结束--------------*/ } //从第v个顶点出发，深度优先遍历无向连通图G void DFS(Graph G, int v){ //访问第v个顶点，并置访问标志数组相应分量值为true //依次检查v的所有邻接点w，如果w未被访问，从w出发进行DFS遍历 /*------------代码开始--------------*/ /*------------代码结束--------------*/ } //对无向图G做深度优先遍历 void DFSTraverse(Graph G){ //访问标志数组初始化 //从第1个未被访问的顶点出发深度优先遍历图G //如果图G中还有未被访问的结点，重复这一过程，直到图G中所有顶点都被访问为止 /*------------代码开始--------------*/ /*------------代码结束--------------*/ }

int FirstAdjVex(Graph...void DFSTraverse(Graph G) { int i; for (i = 0; i < G.vexnum; i++) { G.visited[i] = false; } for (i = 0; i < G.vexnum; i++) { if (G.visited[i] == false) { DFS(G, i); } } }

#include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<string.h> #include #include"MGraph.h" void DFS(MGraph G,int v);// 从第v个顶点出发递归地深度优先遍历图G void DFSTraverse(MGraph G);// 图G存在，从第1个顶点起，深度优先遍历图G，并对每个顶点调用函数visit一次且仅一次 int visited[MAX_VERTEX_NUM]; // 访问标志数组(全局量) int main() { MGraph g; VertexType v1,v2; CreateGraphF(g); /* 利用数据文件创建无向图*/ Display(g); /* 输出无向图*/ printf("深度优先遍历序列：\n"); DFSTraverse(g); return 0; } void DFS(MGraph G,int v) { // 从第v个顶点出发递归地深度优先遍历图G /********** Begin **********/ /********** End **********/ } void DFSTraverse(MGraph G) { //图G存在，从第1个顶点起，深度优先遍历图G，并对每个顶点调用函数visit一次且仅一次 /********** Begin **********/ /********** End **********/ } 补全

该函数用于从给定顶点出发，按照深度优先的方式访问所有未被访问过的相邻顶点。 c void DFS(int graph[][MAX_VERTICES], int visited[], int vertexCount, int startVertex) { printf("Visited %d\n", start...

#include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<string.h> #include #include"ALGraph.h" void DFS(ALGraph G,int v); //从第v个顶点出发递归地深度优先遍历图G void DFSTraverse(ALGraph G); // 对图G作深度优先遍历 int visited[MAX_VERTEX_NUM]; // 访问标志数组(全局量) int main() { ALGraph g; CreateGraphF (g); // 利用数据文件创建图 Display(g); // 输出图 printf("深度优先遍历序列：\n"); DFSTraverse(g); return 0; } void DFS(ALGraph G,int v) { //从第v个顶点出发递归地深度优先遍历图G /********** Begin **********/ /********** End **********/ } void DFSTraverse(ALGraph G) { // 对图G作深度优先遍历 /********** Begin **********/ int v; for(v=0;v<G.vexnum;v++) visited[v]=0; for(v=0;v<G.vexnum;v++) if(!visited[v]) DFS(G,v); printf("\n"); /********** End **********/ }补充代码

- DFSTraverse() 函数负责初始化访问标记数组，并针对非连通图的情况逐一调用 DFS() 函数以确保所有顶点都能被访问到。 4. **时间复杂度分析** 在最坏情况下，对于具有 \( n \) 个顶点和 \( e \) 条边的图，...

#include <iostream> using namespace std; #define MVNum 100 /*预定义图的最大顶点数*/ typedef char VerTexType; /*顶点信息数据类型*/ typedef struct ArcNode /*边表结点*/ { int adjvex; /*邻接点*/ struct ArcNode *nextarc; //指向下一条边的指针 } ArcNode; typedef struct VNode /*头结点类型*/ { VerTexType data; /*顶点信息*/ ArcNode *firstarc; /*邻接链表头指针*/ } VNode, AdjList[MVNum]; typedef struct /*邻接表类型*/ { AdjList vertices; /*存放头结点的顺序表*/ int vexnum, arcnum; /*图的顶点数与边数*/ } ALGraph; int visited[MVNum]; /*全局标志向量,标记第i个顶点是否被访问*/ void Create(ALGraph &G); //建立无向图的邻接表，G是邻接表引用变量； void Print(ALGraph G); //输出邻接表存储结构 void BFS(ALGraph G, int i); /*从顶点i出发广度优先遍历图G的连通分量*/ int BFSTraverse(ALGraph G); //对图G进行广度优先遍历，并返回连通分量个数 void DFS(ALGraph G,int i);/*从顶点i出发深度优先遍历图G的连通分量*/ int DFSTraverse(ALGraph G);//对图G进行深度优先遍历，并返回连通分量个数 void Destroy(ALGraph &G);//销毁图的邻接表 //补充完成以下函数 //对图G进行广度优先遍历，要求从第0号结点开始，并返回连通分量个数 int BFSTraverse(ALGraph G) { int i,cnt=0; for (i=0; i<G.vexnum; i++) visited[i]=0; /*初始化标志数组*/ /**************************begin******************/ //补充完成以下代码，实现对图G进行广度优先遍历 /**************************end******************/ return cnt; } /*从顶点i出发广度优先变量图g的连通分量*/ void BFS(ALGraph G, int i) { /**************************begin******************/ //补充完成以下代码，实现从顶点i开始广度优先遍历图的连通分量 /**************************end******************/ } //对图G进行深度优先遍历，要求从第0号结点开始，并返回连通分量个数 int DFSTraverse(ALGraph G) { int i,cnt=0; for (i=0; i<G.vexnum; i++) visited[i]=0; /*初始化标志数组*/ /**************************begin******************/ //补充完成以下代码，实现对图G进行深度优先遍历 /**************************end******************/ return cnt; } /*从顶点i开始深度优先遍历图的连通分量*/ void DFS(ALGraph G,int i) { /**************************

注意：在遍历过程中，我们需要一个visited数组来记录节点是否被访问我们将按照以下步骤：1.使用邻接矩阵存储图2.实现DFS（递归和非递归）和BFS（非递归）3.在遍历整个图时，通过循环每个节点，若未访问则进行遍历，...

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> 访问标志向量是全局量 void DFSTraverse(ALGraph *G) { //深度优先遍历以邻接表表示的图 G，而以邻接矩阵表示 G 时，算法完全与 int i； for(i=0;i<G->n;i++) visited[i]=FALSE； //标志向量初始化 for(i=0;i<G->n；i++) if(!visited[i]) //vi 未访问过 DFS(G，i)； //以 vi 为源点开始 DFS 此相同 搜索 }//DFSTraverse //（2）邻接表表示的深度优先搜索算法 void DFS(ALGraph *G，int i){ //以 vi 为出发点对邻接表表示的图 G 进行深度优先搜索 EdgeNode *p； printf("visit vertex：％c"，G->adjlist[i].vertex)；//访问顶点 vi visited[i]=TRUE； //标记 vi 已访问 p=G->adjlist[i].firstedge； //取 vi 边表的头指针 while(p){//依次搜索 vi 的邻接点 vj，这里 j=p->adjvex if (!visited[p->adjvex])//若 vi 尚未被访问 DFS(G，p->adjvex);//则以 Vj 为出发点向纵深搜索 p=p->next； //找 vi 的下一邻接点 } }//DFS #define MaxVertexNum 5 #define m 5 #define NULL 0 typedef struct node { int adjvex; struct node *next; }JD; typedef struct tnode { int vexdata; JD *firstarc; }TD; typedef struct { TD ag[m]; int n; }ALGRAPH; void DFS(ALGRAPH *G,int i); void creat(ALGRAPH *G) {int i,m1,j; JD *p,*p1; printf("please input the number of graph\n"); scanf("%d",&G->n); for(i=0;i<G->n;i++) {printf("please input the info of node %d",i); scanf("%d",&G->ag[i].vexdata); printf("please input the number of arcs which adj to %d",i); scanf("%d",&m1); printf("please input the adjvex position of the first arc\n"); p=(JD *)malloc(sizeof(JD)); scanf("%d",&p->adjvex); p->next=NULL; G->ag[i].firstarc=p; p1=p; for(j=2 ;j<=m1;j++) {printf("please input the position of the next arc vexdata\n"); p=(JD *)malloc(sizeof(JD)); scanf("%d",&p->adjvex); p->next=NULL; p1->next=p; p1=p;} } } int visited[MaxVertexNum]; void DFSTraverse(ALGRAPH *G) { int i; for(i=0;i<G->n;i++) visited[i]=0; for(i=0;i<G->n;i++) if(!visited[i]) DFS(G,i); }/*DFSTraverse */ void DFS(ALGRAPH *G,int i){ JD *p; printf("visit vertex:%d->",G->ag[i].vexdata); visited[i]=1; /*标记 vi 已访问 */ p=G->ag[i].firstarc; /*取 vi 边表的头指针*/ while(p){/*依次搜索 vi 的邻接点 vj，这里 j=p->adjvex*/ if (!visited[p->adjvex])/*若 vi 尚未被访问 */ DFS(G,p->adjvex);/*则以 Vj 为出发点向纵深搜索 */ p=p->next; } }/*DFS */ main() { ALGRAPH *G; printf("下面以临接表存储一个图；\n"); creat(G); printf("下面以深度优先遍历该图 \n"); DFSTraverse(G); getch(); }

在 DFSTraverse 函数中，遍历整个图，对于每个未被访问的顶点，以该顶点为起点进行 DFS，即深度优先搜索。在 DFS 函数中，首先访问当前顶点，然后遍历该顶点的所有邻接点，对于每个未被访问过的邻接点，以该邻接点为...

struct Vex { int num;//景点编号 char name[20];//景点名字 char desc[1024];//景点介绍 }; struct Edge { int vex1;//边的第一个顶点 int vex2;//边的第二个顶点 int weight;//权值 }; class CGraph { public: int m_aAdjMatrix[20][20];//邻接矩阵 Vex m_aVexs[20];//顶点信息数组 int m_nVexNum;//当前图的顶点个数 }; typedef struct Path { int vexs[20]; Path* next; }*PathList; void DFS(int nVex, bool bVisited[], int& count, PathList& plist) { bVisited[nVex] = true; plist->vexs[count++] = nVex; for (int i = 0; i < m_Graph.m_nVexNum; i++) { if (m_Graph.m_aAdjMatrix[nVex][i] != 0 && !bVisited[i]&& m_Graph.m_aAdjMatrix[i][nVex]!=0) { DFS(i, bVisited, count, plist); } } } void DFSTraverse(int nVex, PathList &pList) { int count = 0; bool bVisited[MAX_VERTEX_NUM] = { false }; DFS(nVex, bVisited, count, pList); }void TravelPath(int start) { PathList pList=new Path; PathList pHead = pList; DFSTraverse(start, pList); cout << "导游路线为：" << '\n' << "路线1："; cout << pList->vexs[0]; for (int i = 1; i < m_Graph.m_nVexNum; i++) { cout << "->" << pList->vexs[i]; } cout << endl; }这段代码不能够正确实现深度优先遍历，请你帮我修改一下，使其能够实现深度优先遍历

但现有的代码中的DFSTraverse函数可能仅初始化一次访问数组，而DFS函数可能未正确处理回溯，导致只能找到一条路径。 因此，正确的DFS实现需要： 1. 在访问顶点时标记为已访问。 2. 递归访问所有未访问的相邻...

以上代码可以用数据结构知识中图的基本操作实现吗？先建立邻接矩阵无向图，再写函数DFS深度优先遍历算法和函数DFSTraverse遍历所有顶点，最后用main函数调用，输出遍历顶点顺序。

可以的，使用邻接矩阵可以实现图的基本操作，其中DFS深度优先遍历算法和DFSTraverse遍历所有顶点函数也可以通过邻接矩阵实现。具体实现可以参考以下代码： c++ #include #include using namespace std; const...

C语言【问题描述】 设无向图G有n个顶点（设顶点值用1～n编号），m条边，假设图以数组表示法存储。 编写程序，实现以下功能： （1）创建图的邻接矩阵存储结构 （2）深度优先遍历 （3）广度优先遍历 【输入形式】 顶点个数: n 边的条数：m 边的顶点对： （a,b）…… 【输出形式】 深度优先遍历结果 广度优先遍历结果 【样例输入】 5 4 1 2 1 3 2 4 3 5 【样例输出】 1 2 4 3 5 1 2 3 4 5

// 初始化所有顶点为未被访问 } printf("深度优先遍历结果："); for (i = 0; i < G.vexnum; i++) { if (!visited[i]) { DFS(G, i); } } printf("\n"); } void BFSTraverse(ALGraph G) { int i, v, front ...

（1） 定义图的结构类型MGraph（采用邻接矩阵表示），该结构体类型的成员应包括顶点数组vexs[ ](char类型)，邻接矩阵arcs[ ][ ](int类型)，顶点数目n，实际边数目e，以及图的类型kind（int类型，分别用0,1,2,3表示有向图、无向图、有向网、无向网等）。 （2） 编写图的基本运算（创建、输出、深度优先遍历、广度优先遍历、Prim算法确定最小生成树）的实现函数，创建图要求能让用户选择从文件读入数据。 （3） 编写主函数main，自行设计一个具有7个顶点以上的连通网，输出它们的顶点字符串、邻接矩阵、顶点数、边数等，输出从某个顶点出发进行深度优先遍历、广度优先遍历、构造最小生成树的结果。用c语言写

请输入第1条边的两个顶点和权值： 0 1 10 请输入第2条边的两个顶点和权值： 0 4 20 请输入第3条边的两个顶点和权值： 1 2 30 请输入第4条边的两个顶点和权值： 1 3 40 请输入第5条边的两个顶点和权值： 1 4 50 请...

已知图结构定义：typedef struct GraphAdjMatrix { elementType Data[MaxVerNum+1]; cellType AdjMatrix[MaxVerNum+1][MaxVerNum+1]; int VerNum; int ArcNum; GraphKind gKind; } Graph;可调用以下函数：int LocateVertex(Graph &G, elementType v)；int firstAdj(Graph &G,int v)；int nextAdj(Graph &G,int v,int w)；试写出下列问题的代码：1、对给定的图G及出发点v0，设计算法从V0出发深度优先遍历图G，并构造出相应的生成树或生成森林。2、对给定的图G及出发点v0，设计算法从V0出发广度优先遍历图G，并构造出相应的生成树或生成森林。3、实现Prim算法，求解下列给定图G的最小生成树。4、实现Kruskal算法，求解下列给定图G的最小生成树。

1、从出发点v0开始深度优先遍历图G的代码如下： void DFS(Graph &G, int v, bool visited[], int parent[]) { visited[v] = true; // 标记v已访问 for (int w = firstAdj(G, v); w >= 0; w = nextAdj(G, v, w)) {...

定义图的领接矩阵存储结构，并编写图的初始化、建立图、输出图、深度优先遍历、计算并输出图中每个顶点的度等基本操作实现代码

// 初始化图的顶点数和边数 G->num_vertexes = 0; G->num_edges = 0; // 初始化邻接矩阵 for (i = 0; i ; i++) { for (j = 0; j ; j++) { G->arc[i][j] = INFINITY; } } } 建立图： c void Create...

void DFS(int vertex) { printf("%d ", vertex); // 打印当前访问的节点 visited[vertex] = 1; // 标记当前节点为已访问 // 遍历所有节点，检查是否与当前节点相邻且未被访问 for (int i = 0; i < n; i++) { if (adjMatrix[vertex][i] == 1 && !visited[i]) { DFS(i); // 递归调用 DFS，访问相邻节点 } }}

void DFS_NonRC(ALGraph G, int v) { // 从第 v 个顶点出发非递归实现深度优先遍历图 G EdgeNode *p; Stack S; int k, w; InitStack(&S); Push(&S, v); while (!StackEmpty(&S)) { Pop(&S, &k); if (!...

定义图的邻接矩阵存储结构，并编写图的初始化、建立图、输出图、深度优先遍历、计算并输出图中每个顶点的度等基本操作实现函数。以下两图为例，建立一个验证操作实现的主函数进行测试。

// 初始化图 void InitGraph(MGraph &g, int n) { g.n = n; g.e = 0; for (int i = 0; i < g.n; i++) { for (int j = 0; j < g.n; j++) { g.edges[i][j] = 0; } } } // 建立图 void CreateGraph(MGraph &g) ...

使用C实现图的广度优先遍历和深度优先遍历，

// 从第i个顶点开始深度优先遍历 } printf("\n"); } 完整代码如下： c #include #include #define MAXVEX 100 // 最大顶点数 // 边表结点 typedef struct EdgeNode { int adjvex; // 邻接点域，...

用c 写一个图的深度优先遍历和广度优先遍历 能运行

以下是一个用C语言实现图的深度优先遍历和广度优先遍历的示例代码，其中图的存储方式为邻接矩阵： ...在遍历过程中，使用 visited 数组记录每个顶点是否已经被访问过，使用 queue 数组实现广度优先遍历时的队列。

用C语言试编写一个程序，完成在连通 无向图上访问图中全部顶点及相关基本操作。 【基本要求】 以图的邻接表为存储结构，实现连通无向图的深度优先和广度优先遍历。以用户指定的 顶点为起点，分别输出每种遍历下的结点访问序列及图的各相应生成树的边集。 【测试数据】 自行设计一个至少含10个顶点、14条边的无向连通图。 【实现提示】 设图的顶点不超过 30个，每个顶点用一个编号表示（如果一个图有n个顶点，则它们的编号分别为1,2,,n)。通过输入图的全部边的信息建立一个图，每条边为一个数对，可以对边的顺序做出某种限制。注意，生成树的边是有向的，顶点顺序不能颠倒。

void DFSTraverse(Graph G) { // 深度优先遍历整个图 int i, visited[MAX_VERTEX_NUM] = {0}; // visited数组用于记录每个顶点是否被访问过 printf("深度优先遍历："); for (i = 0; i < G.vexnum; i++) { // 遍历...

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标题：“xfirespring整合使用原代码”中提到的“xfirespring”是指将XFire和Spring框架进行整合使用。XFire是一个基于SOAP的Web服务框架，而Spring是一个轻量级的Java/Java EE全功能栈的应用程序框架。在Web服务开发中，将XFire与Spring整合能够发挥两者的优势，例如Spring的依赖注入、事务管理等特性，与XFire的简洁的Web服务开发模型相结合。 描述：“xfirespring整合使用HELLOworld原代码”说明了在这个整合过程中实现了一个非常基本的Web服务示例，即“HELLOworld”。这通常意味着创建了一个能够返回"HELLO world"字符串作为响应的Web服务方法。这个简单的例子用来展示如何设置环境、编写服务类、定义Web服务接口以及部署和测试整合后的应用程序。 标签：“xfirespring”表明文档、代码示例或者讨论集中于XFire和Spring的整合技术。 文件列表中的“index.jsp”通常是一个Web应用程序的入口点，它可能用于提供一个用户界面，通过这个界面调用Web服务或者展示Web服务的调用结果。“WEB-INF”是Java Web应用中的一个特殊目录，它存放了应用服务器加载的Servlet类文件和相关的配置文件，例如web.xml。web.xml文件中定义了Web应用程序的配置信息，如Servlet映射、初始化参数、安全约束等。“META-INF”目录包含了元数据信息，这些信息通常由部署工具使用，用于描述应用的元数据，如manifest文件，它记录了归档文件中的包信息以及相关的依赖关系。 整合XFire和Spring框架，具体知识点可以分为以下几个部分： 1. XFire框架概述 XFire是一个开源的Web服务框架，它是基于SOAP协议的，提供了一种简化的方式来创建、部署和调用Web服务。XFire支持多种数据绑定，包括XML、JSON和Java数据对象等。开发人员可以使用注解或者基于XML的配置来定义服务接口和服务实现。 2. Spring框架概述 Spring是一个全面的企业应用开发框架，它提供了丰富的功能，包括但不限于依赖注入、面向切面编程（AOP）、数据访问/集成、消息传递、事务管理等。Spring的核心特性是依赖注入，通过依赖注入能够将应用程序的组件解耦合，从而提高应用程序的灵活性和可测试性。 3. XFire和Spring整合的目的 整合这两个框架的目的是为了利用各自的优势。XFire可以用来创建Web服务，而Spring可以管理这些Web服务的生命周期，提供企业级服务，如事务管理、安全性、数据访问等。整合后，开发者可以享受Spring的依赖注入、事务管理等企业级功能，同时利用XFire的简洁的Web服务开发模型。 4. XFire与Spring整合的基本步骤 整合的基本步骤可能包括添加必要的依赖到项目中，配置Spring的applicationContext.xml，以包括XFire特定的bean配置。比如，需要配置XFire的ServiceExporter和ServicePublisher beans，使得Spring可以管理XFire的Web服务。同时，需要定义服务接口以及服务实现类，并通过注解或者XML配置将其关联起来。 5. Web服务实现示例：“HELLOworld” 实现一个Web服务通常涉及到定义服务接口和服务实现类。服务接口定义了服务的方法，而服务实现类则提供了这些方法的具体实现。在XFire和Spring整合的上下文中，“HELLOworld”示例可能包含一个接口定义，比如`HelloWorldService`，和一个实现类`HelloWorldServiceImpl`，该类有一个`sayHello`方法返回"HELLO world"字符串。 6. 部署和测试 部署Web服务时，需要将应用程序打包成WAR文件，并部署到支持Servlet 2.3及以上版本的Web应用服务器上。部署后，可以通过客户端或浏览器测试Web服务的功能，例如通过访问XFire提供的服务描述页面（WSDL）来了解如何调用服务。 7. JSP与Web服务交互 如果在应用程序中使用了JSP页面，那么JSP可以用来作为用户与Web服务交互的界面。例如，JSP可以包含JavaScript代码来发送异步的AJAX请求到Web服务，并展示返回的结果给用户。在这个过程中，JSP页面可能使用XMLHttpRequest对象或者现代的Fetch API与Web服务进行通信。 8. 项目配置文件说明 项目配置文件如web.xml和applicationContext.xml分别在Web应用和服务配置中扮演关键角色。web.xml负责定义Web组件，比如Servlet、过滤器和监听器，而applicationContext.xml则负责定义Spring容器中的bean，包括数据源、事务管理器、业务逻辑组件和服务访问器等。 总之，通过上述整合使用原代码的知识点，可以深入理解XFire与Spring框架的结合使用，以及如何开发和部署基本的Web服务。这些技术知识有助于进行更高层次的Web服务开发，以及在复杂的IT环境中灵活运用各种框架和工具。
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【Unity2018汉化大揭秘】：一步到位优化中文用户体验

# 摘要 本论文详细介绍了Unity2018汉化项目的实施过程，从理论准备到实践步骤，再到后期的测试与优化，最终分享了汉化经验和心得。首先，强调了汉化项目对于用户体验提升和产品国际化的重要性，并分析了汉化资源的分类、识别与管理方法。接着，详细阐述了汉化工具的选择、脚本编写、资源手动调整等实践步骤，以及汉化质量测试、体验优化和项目维护更新的重要性。论文最后通过案例研究，分析了汉化中的挑战和应对策略，并预测了汉化技术未来的发展方向。整个汉化过程不仅涉及技术层面的操作，还包含了深入的理论研究和实践心得分享，对提升汉化项目的效率和质量具有指导意义。 # 关键字 Unity汉化；用户体验；国际化；资源
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iPhone

<think>我们注意到用户意图不明确，但提到了“照片提取”和“其他功能帮助”。因此，我们需要通过搜索来获取关于iPhone照片提取的常见方法以及其他可能的功能帮助。由于用户问题比较宽泛，我们将重点放在照片提取上，因为这是明确提到的关键词。同时，我们也会考虑一些其他常用功能的帮助。首先，针对照片提取，可能涉及从iPhone导出照片、从备份中提取照片、或者从损坏的设备中恢复照片等。我们将搜索这些方面的信息。其次，关于其他功能帮助，我们可以提供一些常见问题的快速指南，如电池优化、屏幕时间管理等。根据要求，我们需要将答案组织为多个方法或步骤，并在每个步骤间换行。同时，避免使用第一人称和步骤词汇。由于
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驾校一点通软件：提升驾驶证考试通过率

标题“驾校一点通”指向的是一款专门为学员考取驾驶证提供帮助的软件，该软件强调其辅助性质，旨在为学员提供便捷的学习方式和复习资料。从描述中可以推断出，“驾校一点通”是一个与驾驶考试相关的应用软件，这类软件一般包含驾驶理论学习、模拟考试、交通法规解释等内容。 文件标题中的“2007”这个年份标签很可能意味着软件的最初发布时间或版本更新年份，这说明了软件具有一定的历史背景和可能经过了多次更新，以适应不断变化的驾驶考试要求。 压缩包子文件的文件名称列表中，有以下几个文件类型值得关注： 1. images.dat：这个文件名表明，这是一个包含图像数据的文件，很可能包含了用于软件界面展示的图片，如各种标志、道路场景等图形。在驾照学习软件中，这类图片通常用于帮助用户认识和记忆不同交通标志、信号灯以及驾驶过程中需要注意的各种道路情况。 2. library.dat：这个文件名暗示它是一个包含了大量信息的库文件，可能包含了法规、驾驶知识、考试题库等数据。这类文件是提供给用户学习驾驶理论知识和准备科目一理论考试的重要资源。 3. 驾校一点通小型汽车专用.exe：这是一个可执行文件，是软件的主要安装程序。根据标题推测，这款软件主要是针对小型汽车驾照考试的学员设计的。通常，小型汽车（C1类驾照）需要学习包括车辆构造、基础驾驶技能、安全行车常识、交通法规等内容。 4. 使用说明.html：这个文件是软件使用说明的文档，通常以网页格式存在，用户可以通过浏览器阅读。使用说明应该会详细介绍软件的安装流程、功能介绍、如何使用软件的各种模块以及如何通过软件来帮助自己更好地准备考试。 综合以上信息，我们可以挖掘出以下几个相关知识点： - 软件类型：辅助学习软件，专门针对驾驶考试设计。 - 应用领域：主要用于帮助驾考学员准备理论和实践考试。 - 文件类型：包括图片文件（images.dat）、库文件（library.dat）、可执行文件（.exe）和网页格式的说明文件（.html）。 - 功能内容：可能包含交通法规知识学习、交通标志识别、驾驶理论学习、模拟考试、考试题库练习等功能。 - 版本信息：软件很可能最早发布于2007年，后续可能有多个版本更新。 - 用户群体：主要面向小型汽车驾照考生，即C1类驾照学员。 - 使用方式：用户需要将.exe安装文件进行安装，然后根据.html格式的使用说明来熟悉软件操作，从而利用images.dat和library.dat中的资源来辅助学习。 以上知识点为从给定文件信息中提炼出来的重点，这些内容对于了解“驾校一点通”这款软件的功能、作用、使用方法以及它的发展历史都有重要的指导意义。
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【DFLauncher自动化教程】：简化游戏启动流程，让游戏体验更流畅

# 摘要 DFLauncher是一个功能丰富的游戏启动和管理平台，本论文将介绍其安装、基础使用、高级设置、社区互动以及插件开发等方面。通过对配置文件的解析、界面定制、自动化功能的实现、高级配置选项、安全性和性能监控的详细讨论，本文阐述了DFLauncher如何帮助用户更高效地管理和优化游戏环境。此外，本文还探讨了DFLauncher社区的资源分享、教育教程和插件开发等内容，
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自适应卡尔曼滤波是什么意思

<think>嗯，用户这次想深入了解自适应卡尔曼滤波（AKF）的概念和原理。从对话历史看，用户之前研究过相机自动对焦系统的降噪技术，其中提到过自适应卡尔曼滤波的应用场景。用户可能是个工程师或研究者，正在探索信号处理在具体场景的实现细节。 用户提供的三篇参考文献很有价值：[1]是基础理论综述，[2]聚焦多传感器场景，[3]讨论噪声协方差自适应方法。需要特别注意相机AF系统的特殊需求——实时性要求高（每秒数十次对焦计算）、噪声环境复杂（机械振动/弱光干扰），这些在解释原理时要结合具体案例。 技术要点需要分层解析：先明确标准卡尔曼滤波的局限（固定噪声参数），再展开自适应机制。对于相机AF场景，重
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EIA-CEA 861B标准深入解析：时间与EDID技术

EIA-CEA 861B标准是美国电子工业联盟（Electronic Industries Alliance, EIA）和消费电子协会（Consumer Electronics Association, CEA）联合制定的一个技术规范，该规范详细规定了视频显示设备和系统之间的通信协议，特别是关于视频显示设备的时间信息（timing）和扩展显示识别数据（Extended Display Identification Data，简称EDID）的结构与内容。 在视频显示技术领域，确保不同品牌、不同型号的显示设备之间能够正确交换信息是至关重要的，而这正是EIA-CEA 861B标准所解决的问题。它为制造商提供了一个统一的标准，以便设备能够互相识别和兼容。该标准对于确保设备能够正确配置分辨率、刷新率等参数至关重要。 ### 知识点详解 #### EIA-CEA 861B标准的历史和重要性 EIA-CEA 861B标准是随着数字视频接口（Digital Visual Interface，DVI）和后来的高带宽数字内容保护（High-bandwidth Digital Content Protection，HDCP）等技术的发展而出现的。该标准之所以重要，是因为它定义了电视、显示器和其他显示设备之间如何交互时间参数和显示能力信息。这有助于避免兼容性问题，并确保消费者能有较好的体验。 #### Timing信息 Timing信息指的是关于视频信号时序的信息，包括分辨率、水平频率、垂直频率、像素时钟频率等。这些参数决定了视频信号的同步性和刷新率。正确配置这些参数对于视频播放的稳定性和清晰度至关重要。EIA-CEA 861B标准规定了多种推荐的视频模式（如VESA标准模式）和特定的时序信息格式，使得设备制造商可以参照这些标准来设计产品。 #### EDID EDID是显示设备向计算机或其他视频源发送的数据结构，包含了关于显示设备能力的信息，如制造商、型号、支持的分辨率列表、支持的视频格式、屏幕尺寸等。这种信息交流机制允许视频源设备能够“了解”连接的显示设备，并自动设置最佳的输出分辨率和刷新率，实现即插即用（plug and play）功能。 EDID的结构包含了一系列的块（block），其中定义了包括基本显示参数、色彩特性、名称和序列号等在内的信息。该标准确保了这些信息能以一种标准的方式被传输和解释，从而简化了显示设置的过程。 #### EIA-CEA 861B标准的应用 EIA-CEA 861B标准不仅适用于DVI接口，还适用于HDMI（High-Definition Multimedia Interface）和DisplayPort等数字视频接口。这些接口技术都必须遵循EDID的通信协议，以保证设备间正确交换信息。由于标准的广泛采用，它已经成为现代视频信号传输和显示设备设计的基础。 #### EIA-CEA 861B标准的更新 随着技术的进步，EIA-CEA 861B标准也在不断地更新和修订。例如，随着4K分辨率和更高刷新率的显示技术的发展，该标准已经扩展以包括支持这些新技术的时序和EDID信息。任何显示设备制造商在设计新产品时，都必须考虑最新的EIA-CEA 861B标准，以确保兼容性。 #### 结论 EIA-CEA 861B标准是电子显示领域的一个重要规范，它详细定义了视频显示设备在通信时所使用的信号时序和设备信息的格式。该标准的存在，使得不同厂商生产的显示设备可以无缝连接和集成，极大地增强了用户体验。对于IT专业人士而言，了解和遵守EIA-CEA 861B标准是进行视频系统设计、故障诊断及设备兼容性测试的重要基础。
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【DFLauncher应用实战】：如何将DFLauncher融入矮人要塞并提升效率

# 摘要 DFLauncher是一款功能全面的游戏管理工具，旨在简化游戏安装、启动和维护过程。本文介绍了DFLauncher的基本使用方法，详细解析了其核心功能，包括游戏库管理、游戏配置优化、更新机制等。同时，文章探讨了DFLauncher在特定游戏“矮人要塞”中的集成应用，以及通过插件和脚本进行的高级定制。故障诊断与系统优化章节提供了实用的诊断方法和性能提升技巧。最后，本文展望了DFLauncher的未来发展方向，并鼓励社区贡献和用户反馈，以满足不断变化的用户需求。 # 关键字 DFLauncher；游戏管理工具；安装配置；性能优化；故障诊断；社区贡献；定制化扩展；网络功能集成 参考资源