数据结构实验报告--图.doc

数据结构实验报告--图 本实验报告主要围绕图这一数据结构展开，涵盖了图的基本概念、图的邻接表存储方式、图的深度优先遍历（DFS）、广度优先遍历（BFS）以及如何在图中寻找简单路径和最短路径。以下是详细的知识点解析： 1. 图的结构与算法： - 图是由顶点（Vertex）和边（Edge）组成的非线性数据结构，分为有向图和无向图两种类型。边可以是有向的（箭头方向指示边的方向）或无向的（没有方向）。 2. 邻接表存储表示： - 对于图的邻接表存储，每个顶点都有一个单链表，链表中的节点代表与该顶点相连的其他顶点。链表节点包含两个信息：弧所指向的顶点位置（adjvex）和指向下一个弧的指针（nextarc）。此外，每个顶点节点（VNode）还存储顶点的信息（如data和data2）和指向第一条依附该顶点的弧的指针（firstarc）。 3. 深度优先搜索（DFS）： - DFS是一种递归的搜索策略，从给定的起点开始，沿着边深入探索图的分支，直到到达叶子节点（没有未访问邻接点的节点）后再回溯。在这个过程中，使用一个访问标志数组（visited）来跟踪已访问的顶点，防止重复访问。 4. 广度优先搜索（BFS）： - BFS使用队列作为辅助数据结构，从起点开始，首先访问其所有邻接点，然后逐层访问这些邻接点的邻接点。这样确保了先访问的邻接点先于后访问的邻接点被处理。 5. 搜索简单路径： - 通过DFS搜索从起点到终点的简单路径。使用栈来记录路径，当访问到一个顶点时，将其入栈。如果找到目标终点，将路径回溯并输出。如果没有找到目标，就继续搜索。 6. 搜索最短路径： - 寻找最短路径通常采用BFS，因为BFS能保证找到最短路径（如果有多个顶点与起点相邻，BFS会先访问距离较近的顶点）。在搜索过程中，记录每个顶点的前一个顶点位置，以便于构建最短路径。当找到目标终点时，将路径回溯并输出。 7. 实现代码： - 提供的代码片段展示了邻接表的定义、DFS和BFS的基本框架，以及简单的路径搜索和最短路径搜索。其中，visited数组用于标记顶点是否被访问，found变量用于判断目标顶点是否找到，而former、v1、v2和tfind则为特定搜索过程中的变量。 总结来说，这个实验报告主要涉及图的存储结构、遍历方法以及路径搜索策略，这些都是图论和数据结构课程中的核心内容，对于理解和应用图算法至关重要。通过实际编程实现，能够加深对这些概念的理解，并提升解决实际问题的能力。