【图的遍历】广度优先遍历（DFS）、深度优先遍历（BFS）及其应用

无向图满足约束条件的路径

• 目的：掌握深度优先遍历算法在求解图路径搜索问题的应用

内容：编写一个程序，设计相关算法，从无向图G中找出满足如下条件的所有路径
  （1）给定起点u和终点v。
  （2）给定一组必经点，即输出的路径必须包含这些点。
  （3）给定一组必避点，即输出的路径必须不能包含这些点。

来源：《数据结构教程（第五版）》李春葆著，图实验11。

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时间： 2024-08-29 17:10:27

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（原创）不过如此的 DFS 深度优先遍历

DFS 深度优先遍历 DFS算法用于遍历图结构,旨在遍历每一个结点,顾名思义,这种方法把遍历的重点放在深度上,什么意思呢?就是在访问过的结点做标记的前提下,一条路走到天黑,我们都知道当每一个结点都有很多分支,那么我们的小人就沿着每一个结点走,定一个标准,比如优先走右手边的路,然后在到达下一个结点前先敲敲门,当一个结点的所有门都被敲了个遍都标记过,那么就走回头路,再重复敲门,直到返回起点,这样的方式我们叫做 DFS 深度优先遍历,本文以图结构讲解,例子取自<大话数据结构>. 如我刚才所讲,从A点

图的遍历（一）—深度优先遍历

图就是由一些顶点和连接这些顶点的边组成的. 例如上图就是由5个顶点(1.2.3.4.5)和5条边(1-2.1-3.1-5.2-4.3-5)组成. 我们从1号顶点开始遍历这个图,遍历就是把图的每一个顶点都访问依次. 深度优先遍历的结果: 遍历顺序为: 深度优先遍历的思想: 首先以一个未被访问过的顶点作为起始顶点,沿着当前顶点的边走位未访问过的顶点:当没有未访问过的顶点时,则回到上一个顶点,继续试探访问别的顶点,直到所有的顶点都被访问过. 沿着图的某一个分支遍历直到末端,然后回溯,再沿着另一条进行同

各种图的创建以及广度，深度优先遍历（临接矩阵存储）

#include <stdio.h> #include <iostream> #include <limits.h> #include <queue> #define INFINTY INT_MAX //最大值 #define MaxVertexNum 100 //最大顶点数 using namespace std; typedef enum{DG,UDG,DN,UDN} GraphKind; //图的种类(有向图.无向图,又向网,无向网) typedef

算法学习 - 图的深度优先遍历(DFS) (C++)

深度优先遍历 在图的遍历中,其中深度优先遍历和广度优先遍历是最常见,也最简单的两种遍历方法. 深度优先遍历的思想就是一直向下找,找到尽头之后再去其他分支查找. 在上一篇博客中我已经写了广度优先遍历(BFS). 想看的传送门:图的广度优先遍历 代码实现 这里实现和BFS的差别在于,在BFS中,我们使用的容器是队列(queue),是先进先出的, 而在DFS中我们需要使用的是栈(stack)一个先进后出的容器. 其他基本原理相同. // // main.cpp // DFS // // Created

多级树的深度优先遍历与广度优先遍历（Java实现）

目录 多级树的深度优先遍历与广度优先遍历(Java实现) 节点模型 深度优先遍历 广度优先遍历 多级树的深度优先遍历与广度优先遍历(Java实现) 深度优先遍历与广度优先遍历其实是属于图算法的一种,多级树可以看做是一种特殊的图,所以多级数的深/广遍历直接套用图结构的遍历方法即可. 工程中后端通常会用多级树来存储页面表单的各级联动类目,本文提供了深度遍历与广度遍历的示例,在使用时只要根据你的业务需求稍加改动即可. 我们知道,遍历有递归,非递归两种方式.在工程项目上,一般是禁用递归方式的,因为递归非

广度优先遍历和深度优先遍历

对于二叉树,树的遍历通常有4种:先序遍历,中序遍历,后序遍历. 对于多叉树,树的遍历通常有2种,深度优先遍历和广度优先遍历 Dom的操作跟树的遍历天然的联系起来. 例如:上图所示的Dom树的关系可看出成一颗多叉树, 它的广度优先遍历(层次遍历)为: 深度优先遍历为:div .root  div .container  section .sidebar  ui.menu  section .mian  aritcle.post   p.copyright 例题: 利用深度优先遍历算法遍历出dom树

图的深度优先遍历(DFS)和广度优先遍历(BFS)算法分析

1. 深度优先遍历 深度优先遍历(Depth First Search)的主要思想是: 1.首先以一个未被访问过的顶点作为起始顶点,沿当前顶点的边走到未访问过的顶点: 2.当没有未访问过的顶点时,则回到上一个顶点,继续试探别的顶点,直至所有的顶点都被访问过. 在此我想用一句话来形容 “不到南墙不回头”. 1.1 无向图的深度优先遍历图解 以下"无向图"为例: 对上无向图进行深度优先遍历,从A开始: 第1步:访问A. 第2步:访问B(A的邻接点). 在第1步访问A之后,接下来应该访问的是

图的遍历---深度优先遍历与广度优先遍历

对下图进行遍历,分别采用深度优先和广度优先 1.深度优先遍历的主要思想:首先从一个未被访问的顶点作为起始顶点,沿当前顶点的边走到未访问过的顶点: 当没有未访问过的顶点时,则回到上一个顶点,继续试探访问别的顶点,直到所有顶点都被访问. 显然,深度优先遍历是沿着图的某一条分支遍历直到末端,然后回溯,再沿着另一条进行同样的遍历,直到所有顶点被访问. /*深度优先搜索算法遍历图的各个顶点*/ #include<stdio.h> int n, sum, book[101]; int e[101][101

图的广度优先遍历和深度优先遍历

图是一种很重要的数据结构,在我们的编程生活中应用极其广泛 #include <iostream> using namespace std; #define INFINITY 32767 #define MAX_VEX 20 //最大顶点个数 #define QUEUE_SIZE (MAX_VEX+1) //队列长度 bool *visited; //访问标志数组 //图的邻接矩阵存储结构 typedef struct { char *vexs; //顶点向量 int arcs[MAX_VEX]