首页对给定图，实现图的深度优先遍历和广度优先遍历。以邻接表或邻接矩阵为存储结构，实现连通无向图的深度优先和广度优先遍历。以用户指定的结点为起点，分别输出每种遍历下的结点访问序列，并调试算法。

对给定图，实现图的深度优先遍历和广度优先遍历。以邻接表或邻接矩阵为存储结构，实现连通无向图的深度优先和广度优先遍历。以用户指定的结点为起点，分别输出每种遍历下的结点访问序列，并调试算法。

时间: 2024-11-12 07:46:58 浏览: 67

在图论中，深度优先遍历（Depth-First Search，DFS）和广度优先遍历（Breadth-First Search，BFS）是非常常见的两种搜索算法。以下是基于邻接表和邻接矩阵这两种常见数据结构的实现： **邻接表存储结构：** ```python class Graph: def __init__(self): self.vertices = {} # DFS实现 def dfs(self, start_node): visited = set() stack = [start_node] while stack: node = stack.pop() if node not in visited: print(node, end=" -> ") visited.add(node) for neighbor in self.vertices[node]: if neighbor not in visited: stack.append(neighbor) # BFS实现 def bfs(self, start_node): visited = set() queue = [start_node] while queue: node = queue.pop(0) if node not in visited: print(node, end=" -> ") visited.add(node) for neighbor in self.vertices[node]: if neighbor not in visited: queue.append(neighbor) ``` **邻接矩阵存储结构：** ```python class AdjacencyMatrixGraph: def __init__(self, num_vertices): self.matrix = [[0] * num_vertices for _ in range(num_vertices)] # DFS和BFS实现与邻接表版本类似，只是获取邻居的方式不同 def dfs_matrix(self, start_node): # ... (同上，但通过索引来查找邻居) def bfs_matrix(self, start_node): # ... (同上，但通过索引来查找邻居) ``` 为了调试算法，可以添加一些边界条件检查和异常处理，例如检查输入节点是否存在、循环检测等。运行遍历时，观察输出的结点访问序列是否符合预期，并记录每次遍历的时间性能。

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