图的遍历
图是一种比线性表和树略微复杂的数据结构,相比线性表的前驱后继和树的层次关系,图中随意两个元素之间都有可能存在关系。
图由非空的顶点集合和一个描写叙述顶点之间关系的集合组成,记为 G = (V, E)。可分为 无向图 和 有向图。n个顶点的无向图中,假设随意两个顶点之间有且仅仅有一条边。总的边数为 n(n-1)/2。这种图称为全然图;n个顶点的有向图中,假设随意两个顶点之间有且仅仅有一条边。总的边数为 n(n-1),这种图称为有向全然图。
顶点的度:顶点 v 的度是与该顶点 v 相关联的边的条数。对于有向图,顶点的度分为入度和出度,入度 是以v 为终点的边的条数 ,出度是以v为起点的边的条数。
顶点的度 =入度+出度。
权值:图的边可能附有权值,表示一个顶点到还有一个顶点之间的距离时间等实际意义的量。
带权的图又称为网。
简单路径:假设从一个顶点到还有一个顶点,路径上全部顶点均不同样。则称该路径为简单路径。
子图:对于图G1 = (V1, E1)和图 G2 = (V2, E2)。假设V2是V1的子集 且 E2是E1 的子集。则称G2是G1的子图。
连通图和连通分量: 无向图中,若存在顶点vi 到vj 的路径,则称顶点vi和vj是连通的。假设图中随意一对顶点都是连通的,则称该图是连通图。非连通图的最大连通子图称作连通分量。
强连通图和强连通分量:有向图中,假设每一对顶点vi和vj之间 从 vi 到 vj 和从vj 到 vi 都存在路径,则称之为强连通图;最大连通子图称为强连通分量。
图的存储结构:存储图的顶点信息和边的信息。
每一个顶点都有可能与其它顶点存在联系。全部n个顶点的图 边的关系实质上用一个n*n的矩阵就足以描写叙述。
两种最主要的图的表示方法有邻接矩阵和邻接链表表示法。
在稀疏图中,边的条数远小于顶点个数的平方。所以用邻接链表表示比較紧凑,若用邻接矩阵表示会浪费大量空间。
在稠密图中,边的条数接近顶点个数的平方,倾向于用邻接矩阵表示,由于能够迅速推断随意两个顶点之间是否有边相连。
邻接链表表示法的一个潜在缺陷是无法高速推断一条边(u,v)是否在图中存在,仅仅能在以u開始的邻接链表中依次搜索节点v。
而邻接矩阵能够直接推断。可是又存储空间消耗。(无向图的邻接矩阵是对称矩阵。因而能够节省一半空间)
图的遍历:图的遍历是指从指定的某个顶点出发。依照一定的搜索方法对图中的全部顶点做一次訪问的过程。
图的遍历过程中,可能存在回溯,所以利用一个数组标记每一个顶点是否被訪问过。
图的深度优先遍历(DFS):首先訪问初始顶点vi,并将其标记为已被訪问过。然后依次搜索 vi 的每个邻接顶点 vj ,假设vj 没有被訪问过。则以vj 为新的出发点继续深度优先遍历。依次类推,直到訪问全然部顶点。
图的广度优先遍历(BFS):首先訪问初始顶点 v 。并标记已被訪问过。再訪问初始顶点 v 的全部邻接节点vj ,并标记已被訪问过;再依次訪问vj 的邻接邻接顶点。依次类推,直到全部顶点被訪问完。
以下举例说明,下图为无向图和其邻接链表存储。
其实,依据邻接链表能够画出无向图,可是依据无向图却无法确定邻接链表,比如1的第一个指向可能是3 可能是2,这在遍历上有区别。
以下 分别从顶点1開始进行
DFS 遍历:
先訪问顶点1(标记被訪问,下略) 。再查找1的第一个未被訪问邻接顶点3 <在以1开头的链表中查找>
訪问顶点3,在以3开头的邻接链表查找第一个未被訪问顶点4
訪问顶点4,在以4开头的邻接链表查找第一个未被訪问顶点7
訪问顶点7,在以7开头的邻接链表查找第一个未被訪问顶点8
訪问顶点8,在以8开头的邻接链表查找第一个未被訪问顶点6(7已被訪问过)
訪问顶点6。在以6开头的邻接链表查找第一个未被訪问顶点(8,4都已被訪问)。查找失败。回溯到上一个顶点8
在以8开头的邻接链表查找第一个未被訪问顶点 5(7 6 已被訪问)
訪问顶点5,在以5开头的邻接链表查找第一个未被訪问顶点。查找失败。回溯到上一个顶点6 ,(依次回溯)查找失败,回溯到上一个顶点8;查找失败。回溯到上一个顶点 7;查找失败,回溯到上一个顶点4,查找到第一个未被訪问顶点2.
訪问顶点2,全部顶点都被訪问过了,结束。
DFS-------> 1->3->4->7->8->6->5->2
BFS遍历:
先訪问顶点1(标记被訪问,下略),再訪问1的全部邻接顶点
訪问顶点3
訪问顶点2
訪问3的全部邻接顶点 4 (1已被訪问)
訪问2的全部邻接顶点:无(4,1均已被訪问)
訪问4的全部邻接顶点:7 6 5 (3,2均已被訪问)
訪问7的全部邻接顶点:8 (4已被訪问)
全部顶点都被訪问完结束。
BFS-------->1->3->2->4->7->6->5->8
以下直接贴代码:
#define maximum 10 typedef struct Node { int data;//邻接顶点 struct Node *next; } GraphNode; GraphNode Graph[maximum]; //顶点数组 int rear = -1; int front = -1; //入队 void AddQueue (int *h, int x) { if(rear == maximum-1) { printf("队列已满\n"); return; } rear++; h[rear]=x; return; } //出队 int DelQueue(int *h) { int e;//e=出队顶点值 if(rear==front) { printf("Queue is empty!\n"); return -1; } front++;//front指向队列队头的前一个元素 e = h[front]; h[front] = 0; return e; } //建立邻接表 void CreateAdjacentTable(int v1,int v2) { GraphNode *newNode,*p; newNode = (GraphNode *)malloc(sizeof(GraphNode)); newNode->data = v2; newNode->next = NULL; p = &Graph[v1];//p指向第v1个顶点 while(p->next!=NULL) p=p->next; p->next = newNode;//新结点链接在v1最后 } //DFS void DFS(int *visited, int v) { GraphNode *p; printf("%d->",v); visited[v] = 1;//已訪问顶点 p = Graph[v].next; //指向第v个顶点的第一个邻接顶点 while(p != NULL) { if(visited[p->data] == 0)//假设存在且没有被訪问过 DFS(visited,p->data);//递归调用 p = p->next; } } //BFS void BFS(int *visited, int v, int *Queue) { GraphNode *p; AddQueue(Queue,v);//第一个顶点入队列 printf("%d->",v); visited[v] = 1;//已被訪问 while(front != rear) { v = DelQueue(Queue);//取队头 p = Graph[v].next; while(p != NULL) { if(visited[p->data] ==0) { AddQueue(Queue,p->data); visited[p->data] = 1; printf("%d->",p->data); } p = p->next; } } }