图数据结构实验：存储、遍历与关键路径分析

根据给定的文件信息，我们可以提取以下知识点： 1. 数据结构 数据结构是计算机存储、组织数据的方式，它使得数据操作可以高效进行。数据结构通常包括线性结构和非线性结构，图是其中一种重要的非线性结构。 2. 图 图是一种数据结构，用于表示实体间的关系，由一组顶点（节点）和这些顶点之间的边组成。图可以是有向的，也可以是无向的；可以是带权的，也可以是不带权的。在有向图中，边的方向从一个顶点指向另一个顶点；而在无向图中，边没有方向。带权图中的边会有一个权值，表示顶点间的某种度量，如距离或成本。 3. 文件存储 在本实验中，图的文件存储可能指的是使用文件系统来保存图的结构信息。文件中可能会包含顶点和边的信息，以及它们之间的关联。文件存储可以是二进制形式或是文本形式，具体取决于读取和写入文件的代码实现。 4. 对照表 对照表通常用于记录代码与实际存储数据之间的对应关系。在图的文件存储中，对照表可能用于将文件中的标识符映射到图的顶点或边的属性上。 5. 代码实现 本实验需要实现的代码涵盖了图的基本操作，包括读取文件创建图、图的遍历、以及图的各种算法实现。 - 从文件读取并创建图：需要编写代码读取文件中图的数据结构，并在程序中创建对应的图对象。 - 打印图的两种遍历序：指的是深度优先遍历（DFS）和广度优先遍历（BFS），这两种遍历方法能够以不同的方式访问图中的所有顶点。 - 深度/广度优先遍历生成树或森林：深度优先遍历可以用来生成图的深度优先搜索树（DFS树），而广度优先遍历可以用来生成广度优先搜索树（BFS树）。当遍历的是无向图时，生成的树可能是森林，即多个不相交的树。 - Prim算法和Kruskal算法：这两种算法都是用来寻找加权连通图的最小生成树（MST）。Prim算法从一个顶点开始逐步增加边，而Kruskal算法则是按照边的权重顺序添加边。 - Dijkstra算法：是一种用于在带权图中找到单个源点到所有其他顶点的最短路径的算法。它适用于没有负权边的图。 - Floyd算法：是一个计算图中所有顶点对之间最短路径的算法，它基于动态规划的思想，适用于带权有向图。 6. 关键路径 在AOE网（Activity On Edge Network）中，关键路径是指从起点到终点的最长路径，用于项目管理中，表示完成项目所需时间的下限。求解AOE网的关键路径是网络图分析中的一种重要技术。 7. 广度生成森林 在图的深度/广度优先遍历中，生成森林指的是当图是无向图时，整个遍历过程会产生多棵不相交的树，每棵树构成一个“森林”。 8. 编程环境 Code::Blocks是一个开源的跨平台C++开发环境，支持多种编译器，能够直接运行包含头文件和cpp文件的项目代码。 9. 可运行的代码文件 实验提供的“exp8--图实验”压缩包可能包含以下文件： - 头文件（.h）：通常包含类和函数的声明。 - 实现文件（.cpp）：包含类和函数的定义、实现。 - 实验报告或说明文档：可能会提供实验目的、实验步骤和实验结果的详细说明。 10. 图算法的应用 图算法广泛应用于计算机网络、社交网络分析、地图服务、调度问题、电路设计、运输问题等众多领域，它们是数据结构领域中不可或缺的一部分。 在进行这个实验时，需要有一定的编程能力以及对图相关算法的理解和应用能力。实验不仅有助于加深对图数据结构的理解，还能够提升算法设计与分析的能力，以及解决实际问题的编程技巧。