武汉理工大学数据结构综合实验连连

### 武汉理工大学数据结构综合实验概述 武汉理工大学的数据结构综合实验旨在通过实际项目开发帮助学生掌握数据结构的核心概念及其应用。以下是基于提供的参考资料整理的相关设计方案和编程实现的内容。 #### 1. 图与景区信息管理系统的实践 该部分涉及图论的应用，主要包括最短路径搜索和最小生成树的构建。具体如下： - **数据结构设计** 使用邻接矩阵或邻接表表示图结构，便于存储节点之间的关系以及边的权重[^1]。 - **核心算法设计** - 改进的 DFS 算法用于搜索最短路径，相较于传统的 BFS 或 Dijkstra 更加灵活，在特定场景下效率更高。 - Prim 算法被用来构建最小生成树，适用于解决连通网络中的成本优化问题。 - **测试用例设计** 测试用例应覆盖多种情况，包括但不限于稀疏图、稠密图、带权图等，验证算法在不同条件下的表现。 - **总结** 学生需提交完整的程序代码并撰写详细的实验报告，说明每一步的设计思路及其实现细节。 --- #### 2. Huffman 压缩编码的实现 此部分内容专注于文件压缩技术，利用哈夫曼树进行高效编码。 - **数据结构设计** 构建优先队列来辅助生成哈夫曼树，其中每个节点代表字符频率的信息[^2]。 - **核心算法设计** - 首先按照字符出现频次从小到大排列，逐步合并最低频次的两个节点形成新的父节点，直到只剩下一个根节点为止。 - 接着遍历生成的哈夫曼树，为每一个叶子节点分配唯一的二进制码作为其对应的编码。 - 最终将原始字符串转换成由这些编码组成的比特流完成压缩过程。 - **测试效果** 对比未压缩前后的文件大小变化，评估压缩比率是否达到预期目标。 --- #### 3. 连连看游戏的综合实践 该游戏属于典型的非线性结构应用场景之一，重点在于路径规划策略的研究。 - **数据结构设计** 游戏地图通常采用二维数组描述各个位置的状态（如空白、障碍物或其他元素），方便快速查找匹配项[^3]。 - **核心算法设计** - 单条直线消子逻辑较为简单，只需判断两点间是否存在无障碍直连线即可。 - 当涉及到多条折线时，则需要引入广度优先搜索 (BFS) 来探索可能经过一次或者两次转弯到达另一端的所有潜在路线。 - 如果允许最多三次转向，则进一步扩展上述方法直至满足复杂度需求。 - **其他功能模块** - 初始化阶段随机填充地图布局，并确保存在一定数量可消除组合以便玩家操作。 - 提供智能提示服务当用户陷入困境找不到下一步行动方向的时候可以请求系统给出建议解决方案；如果当前局面无解则重新打乱分布继续挑战。 --- ### 示例代码片段 以下是一些典型算法的具体实现方式： ```python # 改进版DFS求解最短路径 def dfs_shortest_path(graph, start, end): stack = [(start, [start])] visited = set() while stack: vertex, path = stack.pop() if vertex not in visited: if vertex == end: return path visited.add(vertex) neighbors = graph[vertex] for neighbor in sorted(neighbors, reverse=True): # 自定义排序规则提升性能 if neighbor not in visited: stack.append((neighbor, path + [neighbor])) return None # Huffman编码生成器 class Node(object): def __init__(self, char=None, freq=0, left=None, right=None): self.char = char self.freq = freq self.left = left self.right = right def generate_huffman_tree(freq_dict): nodes = [Node(k, v) for k, v in freq_dict.items()] heapq.heapify(nodes) while len(nodes) > 1: node_a = heapq.heappop(nodes) node_b = heapq.heappop(nodes) merged_node = Node(None, node_a.freq + node_b.freq, node_a, node_b) heapq.heappush(nodes, merged_node) return nodes[0] # 判断两格之间能否单步连接 def can_connect_directly(grid, pos1, pos2): row_diff = abs(pos1[0]-pos2[0]) col_diff = abs(pos1[1]-pos2[1]) if row_diff == 0 or col_diff == 0: # 同一行/列的情况 step_range = range(min(pos1[col_diff!=0], pos2[col_diff!=0])+col_diff, max(pos1[col_diff!=0], pos2[col_diff!=0]), col_diff) blocked = any([grid[pos1[0]][c]!= 'empty' for c in step_range]) \ if row_diff==0 else \ any([grid[r][pos1[1]] != 'empty' for r in step_range]) return not blocked elif ... : pass # 多种情形省略处理... ```