1024: 图的邻接矩阵
1024: 图的邻接矩阵
Description
利用邻接矩阵存储结构，完成深度优先遍历和广度优先遍历算法。已知部分代码如下（勿改动），只需完成深度遍历DFSTraverse和广度遍历BFSTraverse即可。
#include <iostream>
#include <string>
using namespace std;
// 循环队列类
const int QueueSize = 100; // 循环队列的最大长度
template <class T> // 定义模板类CirQueue
class CirQueue
{
public:
CirQueue(); // 构造函数，置空队
~CirQueue(); // 析构函数
void EnQueue(T x); // 将元素x入队
T DeQueue(); // 将队头元素出队
T GetQueue(); // 取队头元素（并不删除）
bool Empty(); // 判断队列是否为空
bool Full();
private:
T data[QueueSize]; // 存放队列元素的数组
int front, rear; // 队头和队尾指针，分别指向队头元素的前一个位置和队尾元素的位置
};
// 功 能：初始化空队列
template <class T>
CirQueue<T>::CirQueue()
{
front = rear = 0;
}
// 功 能：销毁队列
template <class T>
CirQueue<T>::~CirQueue()
{
}
// 功 能：元素x入队
template <class T>
void CirQueue<T>::EnQueue(T x)
{
if (Full())
throw "Overflow";
rear = (rear + 1) % QueueSize; // 队尾指针在循环意义下加1
data[rear] = x; // 在队尾处插入元素
}
// 功 能：队头元素出队，返回值为出队元素
template <class T>
T CirQueue<T>::DeQueue()
{
if (Empty())
throw "Downflow";
front = (front + 1) % QueueSize; // 队头指针在循环意义下加1
return data[front]; // 读取并返回出队前的队头元素，注意队头指针
}
// 指向队头元素的前一个位置
// 功 能：获取队头元素
template <class T>
T CirQueue<T>::GetQueue()
{
int i;
if (Empty())
throw "Downflow";
i = (front + 1) % QueueSize; // 注意不要给队头指针赋值
return data[i];
}
// 功 能：判断队列是否为空,若空返回true，否则返回false
template <class T>
bool CirQueue<T>::Empty()
{
return front == rear;
}
// 功 能：判断队列是否满，若满返回true，否则false
template <class T>
bool CirQueue<T>::Full()
{
return (rear + 1) % QueueSize == front;
}
// Class MGraph
const int MaxSize = 20; // 图中最多顶点个数
int visited[MaxSize]; // 访问标志数组（0表示未访问，1表示已访问）
template <class T>
class MGraph
{
public:
MGraph(T a[], int n, int e); // 构造函数，初始化具有n个顶点,e条边的图
void DispMGraph(); // 输出图中顶点值和矩阵值
void DFSTraverse(int v); // 从v顶点出发深度优先遍历图（一个连通子图）
void BFSTraverse(int v); // 从v顶点出发广度优先遍历图（一个连通子图）
private:
T vertex[MaxSize]; // 存放图中顶点信息的数组
int arc[MaxSize][MaxSize]; // 存放图中顶点关系（边）的数组
int vertexNum, arcNum; // 图的顶点数和边数
};
// 构造一个邻接矩阵存储的无向图
template <class T>
MGraph<T>::MGraph(T a[], int n, int e)
{
vertexNum = n; // 顶点数
arcNum = e; // 边数
int i, j, k;
for (i = 0; i < vertexNum; i++)
vertex[i] = a[i]; // 顶点值
for (i = 0; i < vertexNum; i++) // 初始化邻接矩阵值为0（顶点间无边）
for (j = 0; j < vertexNum; j++)
arc[i][j] = 0;
for (k = 0; k < arcNum; k++) // 依次输入e条边
{
cin >> i >> j; // 输入各条边依附的两个顶点的序号
arc[i][j] = 1; // 置有边标志
arc[j][i] = 1;
}
}
// 输出图中所有顶点信息，和边信息
template <class T>
void MGraph<T>::DispMGraph()
{
int i, j;
cout << " ";
for (i = 0; i < vertexNum; i++)
cout << vertex[i] << " "; // 输出图中所有的顶点
cout << endl;
for (i = 0; i < vertexNum; i++)
{
cout << vertex[i] << " ";
for (j = 0; j < vertexNum; j++)
cout << arc[i][j] << " "; // 输出边值（0/1）
cout << endl;
}
}
// 在此处实现深度优先遍历算法
// 在此处实现广度优先遍历算法
int main()
{
string a[] = {"A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H", "I", "J", "K", "L", "M", "N"}; // 顶点信息
int i, n, e;
cin >> n >> e; // 输入顶点个数和边个数
MGraph<string> G(a, n, e);
G.DispMGraph();
for (i = 0; i < n; i++)
visited[i] = 0;
cout << "DFS:";
G.DFSTraverse(0);
cout << endl;
for (i = 0; i < n; i++)
visited[i] = 0;
cout << "BFS:";
G.BFSTraverse(0);
return 0;
}
Input
第一行为顶点个数和边的条数：6 7
第二行为各条边所对应的顶点序号：0 1 0 3 1 2 1 5 2 4 3 5 4 5
Output
Sample Input
6 7
0 1 0 3 1 2 1 5 2 4 3 5 4 5
Sample Output
A B C D E F
A 0 1 0 1 0 0
B 1 0 1 0 0 1
C 0 1 0 0 1 0
D 1 0 0 0 0 1
E 0 0 1 0 0 1
F 0 1 0 1 1 0
DFS:A B C E F D
BFS:A B D C F E
