图的深度遍历算法

#include<iostream>
using namespace std;
const int MAX=20;
//定义一个图
struct Graph
{
    int vertex[MAX];//顶点数组
    int relate[MAX][MAX];//顶点邻接矩阵
    int vnum;//顶点个数
};

//创建一个图
void CreatGraph(Graph *g,int n)
{
    int i,j,v;
    g->vnum=n;
    // 创建n个顶点
    for(i=1;i<=n;i++)
        g->vertex[i]=i;
    //建立邻接矩阵
    for(i=1;i<=n;i++)
    {
        for(j=1;j<=n;j++)
        {
            
                cout<<顶点<<i<<和顶点<<j<<的关系(10无):”;
                cin>>v;
                g->relate[i][j]=v;
                g->relate[j][i]=v;
        }
    }
}
//打印出邻接矩阵
void PrintRelate(Graph *g)
{
    int i,j;
    for(i=1;i<=g->vnum;i++)
    {
        for(j=1;j<=g->vnum;j++)
        {
            cout<<g->relate[i][j]<<” “;
        }
        cout<<endl;
    }
}
//全局变量——访问标志数组
int visited[MAX];
//访问顶点
void Visitvex(Graph *g,int vex)
{
    cout<<g->vertex[vex];
}


//深度优先遍历算法开始
//获取第一个未被访问的邻接节点
int FirstAdjVex(Graph *g,int vex)
{
    int w,i;
    for(i=1;i<=g->vnum;i++)
    {
        if(g->relate[vex][i]==1&&visited[i]==0)
        {
            w=i;break;
        }
        else
            w=0;
    }
        return w;

}

//获取下一个未被访问的邻接节点
int NextAdjVex(Graph *g,int vex,int w)
{
    int i;
    for(i=w;i<=g->vnum;i++)           //w开始
    {
        if(g->relate[vex][i]==1&&visited[i]==0)
        {
            w=i;
            break;
        }
        else
            w=0;
    }
    return w;

}

//深度递归遍历
void DFS(Graph *g,int vex)
{

    int w;
    visited[vex]=1;
    cout<<vex<<“,”;//打印正在访问节点的信息
    w=FirstAdjVex(g,vex);//访问vex的第一个孩子节点
    while(w>0)
    {
        DFS(g,w);
        w=NextAdjVex(g,vex,w);//查看w是否有兄弟节点
    }
}
void DFSTraver(Graph *g)
{
    int i,w;
    for(i=1;i<=g->vnum;i++)
        visited[i]=0;   //访问标志数组
    for(i=1;i<=g->vnum;i++)
    {
        if(visited[i]==0)
           DFS(g,i);
    }
}
//main
int main()
{
    Graph g;
    int n;
    cout<<创建一个图,输入顶点数:;
    cin>>n;
    CreatGraph(&g,n);
    PrintRelate(&g);
    DFSTraver(&g);

    return 0;
}

    原文作者:数据结构之图
    原文地址: https://blog.csdn.net/liuxing8807/article/details/6049887
    本文转自网络文章,转载此文章仅为分享知识,如有侵权,请联系博主进行删除。
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