數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程設(shè)計(jì)--圖的遍歷和生成樹(shù)求解(參考版)
2025-01-19 14:20本頁(yè)面
【正文】 誠(chéng)然，我的多方面的提高，離不開(kāi)老師的幫助，在此，我真誠(chéng)地向指導(dǎo)教師閆老師表示真心的感謝！ 6. 參考文獻(xiàn)[1] 嚴(yán)蔚敏，吳偉民. 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（C語(yǔ)言版）.清華大學(xué)出版社[2]譚浩強(qiáng) .[3]C++程序設(shè)計(jì)教程——設(shè)計(jì)思想與實(shí)現(xiàn) 錢(qián)能 著 清華大學(xué)出版社[4]C語(yǔ)言程序設(shè)計(jì) ——現(xiàn)代方法 [美] 著 人民郵電出版社 20 。與此同時(shí)，編寫(xiě)程序會(huì)出現(xiàn)很多錯(cuò)誤，對(duì)于調(diào)試程序，也使我進(jìn)一步了解了算法，培養(yǎng)了編程思想。5. 收獲與致謝 本次實(shí)驗(yàn)主要用到了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中圖以及隊(duì)列的相關(guān)知識(shí)，使我對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)這門(mén)課程有了更加深入的學(xué)習(xí)和運(yùn)用，另外，在運(yùn)用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)解決實(shí)際問(wèn)題的編程能力方面有了很大的提高，對(duì)于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的相關(guān)算法思想有了更深層次的理解，對(duì)于C語(yǔ)言程序設(shè)計(jì)的運(yùn)用有了進(jìn)一步第的鞏固和提高。但是，還存在需要改進(jìn)的地方，課程要求是隨機(jī)生成一個(gè)無(wú)向連通圖，而此程序是先人為構(gòu)建一個(gè)無(wú)向連通圖，然后對(duì)圖進(jìn)行遍歷和生成樹(shù)求解。8. Kruskal算法求得最小生成樹(shù)，可以有預(yù)期的結(jié)果。5. 基于鄰接矩陣對(duì)圖的深度優(yōu)先遍歷，可以有預(yù)期的結(jié)果6. 基于鄰接表對(duì)圖的廣度優(yōu)先遍歷，可以有預(yù)期的結(jié)果。3. 鄰接矩陣的建立，結(jié)果中鄰接矩陣的輸出結(jié)果能驗(yàn)證其效果。1. 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的構(gòu)造及初始化無(wú)誤，能夠滿足對(duì)圖的遍歷和最小生成樹(shù)求解的要求。 //{有向圖,有向網(wǎng),無(wú)向圖,無(wú)向網(wǎng)}typedef int TElemType。typedef char InfoType。typedef int VRType。} 程序中需說(shuō)明的地方，如用到的宏及代表的意義define OK 1define ERROR 0define INFINITY 88 //最大值（表示無(wú)窮大）define MAX_VERTEX_NUM 20 //最大頂點(diǎn)個(gè)數(shù)define MAX_INFO 20define MAX_NAME 5typedef int Status。 printf(\n)。 printf(利用Kruskal算法求最小生成樹(shù)\n)。 u=[1]。 printf(\n)。 printf(對(duì)圖進(jìn)行廣度優(yōu)先遍歷（鄰接表）：\n)。 DFS2(A,v)。 printf(\n)。 printf(對(duì)圖進(jìn)行深度優(yōu)先遍歷（鄰接矩陣）：\n)。n,amp。 printf(輸入圖的結(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)以及訪問(wèn)的起始結(jié)點(diǎn)的位序(格式如：2,1)：\n)。 DisplayG(A)。 CreateALGraph(A)。 Display(G,S)。 CreateUDN(G,S)。 VertexType u。 AdjMatrix S。}()int main(){ ALGraph A。i++) { if([i].data==e) return i。}Status LocateVexG(ALGraph G,vertexType e){ for(int i=1。++i) if([i]==u) return i。 for(i=1。 //將min置為最大值 } return OK。i++) if(set[i]==set[j]/*s2*/) set[i]=set[qadjvex]。*/ for(i=1。 k++。 snextarc = qnextarc。 p != q。 } } } if([j].firstarc == q) [j].firstarc = qnextarc。 q = p。p!=NULL。 i = 。amp。 ++i) set[i] = i。 for(i = 1。//min用于記錄最小權(quán)值，k表示當(dāng)前構(gòu)造的第幾條邊 int set[MAX_VERTEX_NUM]。 }}return OK。++j)if(GA[k][j].adjclosedge[j].lowcost) {//新頂點(diǎn)并入U(xiǎn)集后，重新選擇最小邊 closedge[j].adjvex=[k]。//第k頂點(diǎn)并入U(xiǎn)集for(j=1。 //求出T的下一個(gè)結(jié)點(diǎn)；第k個(gè)頂點(diǎn)printf(%c%c\n,closedge[k].adjvex,[k])。i=。//初始U={u}printf(最小生成樹(shù)的各條邊為:\n)。closedge[k].adjvex = u。\039。 closedge[j].lowcost=GA[k][j].adj。j=。 k=LocateVex(G,u)。}(MGraph G,AdjMatrix GA,VertexType u) Status MiniSpanTree_PRIM(MGraph G,AdjMatrix GA,VertexType u){//用Prim算法從第u個(gè)頂點(diǎn)出發(fā)構(gòu)造網(wǎng)G的最小生成樹(shù)T，輸出T的各邊 int k,j,i。 EnQueue(Q,
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