6-1 邻接矩阵存储图的深度优先遍历 分数 20 全屏浏览题目 切换布局 作者 ds课程组

时间: 2023-12-06 17:01:15 浏览: 261
深度优先遍历(Depth First Search,DFS)是一种针对图的遍历方式,它从图的某一顶点出发,访问此顶点,然后从其中一个邻接点出发再次进行深度优先遍历,直到所有顶点都被访问过为止。 在邻接矩阵存储图的深度优先遍历中,我们首先需要创建一个大小为n*n的矩阵来表示图的邻接关系,其中n为图的顶点数。然后我们需要创建一个大小为n的数组来记录每个顶点是否被访问过。 接下来,我们可以使用递归或者栈来实现深度优先遍历。递归方式下,我们从图中的某个顶点v开始,首先将该顶点标记为已访问,然后依次访问其未被访问过的邻接点,并对这些邻接点递归调用深度优先遍历函数。栈方式下,我们首先将起始顶点v入栈,然后当栈非空时,弹出栈顶元素并访问其未被访问过的邻接点,将这些邻接点入栈,直到栈为空为止。 在实现深度优先遍历的过程中,我们需要注意避免重复访问已经访问过的顶点,以及要考虑图中可能存在多个连通分量的情况。 总的来说,邻接矩阵存储图的深度优先遍历是一种有效的图遍历方法,能够帮助我们了解图的结构和特性。
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6-1 邻接矩阵存储图的深度优先遍历 (20 分)

### 回答1: 深度优先遍历(DFS)是一种图的遍历方法,它沿着图的深度遍历图的节点,尽可能深入地搜索图的每一条分支。在存储图的邻接矩阵中,可以通过记录访问过的节点,并在矩阵中找到与当前节点相邻的未被访问过的节点,递归地对其进行深度优先遍历,最终实现对整张图的遍历。 ### 回答2: 邻接矩阵是图的一种常用表示方法。在邻接矩阵中,每一个节点用一个数字来表示,矩阵的每一行对应一个节点,每一列对应一个从该节点出发到达的另一个节点。如果两个节点之间有边相连,则在其交点的位置上填写一个相应的数值,否则为空。 深度优先遍历是图遍历的一种方法,它的主要思想是访问一个节点后,遍历它的相邻节点,然后在一个相邻节点中继续寻找可访问的节点,直到找到最深的节点,然后返回找到的最深节点的父节点。 深度优先遍历的具体实现可以用递归或者栈来实现。如果使用邻接矩阵来表示图,则可以使用一个布尔数组记录每个节点是否被访问过,在深度优先遍历开始前将所有节点的访问状态设为未访问状态。 使用递归实现深度优先遍历的过程如下: 1. 将当前节点的访问状态设为已访问状态; 2. 访问当前节点; 3. 对于当前节点的每一个未被访问的相邻节点,递归遍历该节点; 4. 返回父节点。 使用栈实现深度优先遍历的过程如下: 1. 将起始节点压入栈中,并将访问状态设为已访问; 2. 当栈不为空时,弹出栈顶节点,访问该节点; 3. 如果该节点还有未被访问过的相邻节点,则将这些节点按照某个顺序压入栈中,并将访问状态设为已访问; 4. 重复步骤2和3,直到栈为空。 深度优先遍历可以用来查找图中的路径、环、连通分量等信息,也可以用来生成迷宫或者寻找连通区域等应用。 ### 回答3: 深度优先遍历是一种图的遍历方法,可以用于搜索和遍历图中的所有节点。邻接矩阵是一种图的表示方法,可以将图存储为一个二维数组,其中每个元素表示该节点间是否有边相连。 深度优先遍历的步骤为:从任意一个节点开始,先访问该节点。然后选择与该节点相邻的一个未被访问过的节点,继续访问下去。如果所有相邻节点都被访问过,回溯到上一个节点,继续访问它的其他相邻节点,直到所有节点都被访问过。 邻接矩阵存储图的深度优先遍历,可以通过对每一个节点进行遍历,依次访问与该节点相邻且未被访问过的节点。可以用一个布尔数组visited来记录每个节点是否被访问过。具体实现步骤如下: 1. 初始化visited数组为false,表示每个节点都未被访问过; 2. 从任意一个节点开始,将该节点标记为已访问(将visited数组中该节点的值设置为true); 3. 遍历该节点的所有相邻节点,选择未被访问过的相邻节点,继续访问它的相邻节点,直到所有相邻节点都被访问过; 4. 回溯到上一个节点,继续访问它的其他未被访问过的相邻节点,直到所有节点都被访问过。 具体的代码实现如下: ``` void DFS(int v, bool visited[], int n, int **matrix) { visited[v] = true; // 标记该节点为已访问 cout << v << " "; // 访问该节点 for (int i = 0; i < n; i++) { if (matrix[v][i] == 1 && !visited[i]) { // 如果该节点与相邻节点存在边且相邻节点未被访问过 DFS(i, visited, n, matrix); // 继续遍历相邻节点 } } } void DFSTraversal(int **matrix, int n) { bool visited[n]; // 初始化visited数组 for (int i = 0; i < n; i++) { visited[i] = false; } for (int i = 0; i < n; i++) { if (!visited[i]) { // 如果该节点未被访问过,则从该节点开始遍历 DFS(i, visited, n, matrix); } } } ``` 该算法的时间复杂度为O(n^2),其中n为节点数。因为需要遍历每个节点及其相邻节点。如果要优化时间复杂度,可以采用邻接表表示图来存储和遍历图,时间复杂度为O(n+e),其中e为边数。
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