数据结构实验一图剖析.docx
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数据结构实验一图剖析
数据结构实验报告
实验名称:
实验二——图
学生姓名:
佘晨阳
班级:
2014211117
班内序号:
20
学号:
2014210491
日期:
2015年12月05日
1.实验要求
根据图的抽象数据类型的定义,使用邻接矩阵或邻接表实现一个图。
图的基本功能:
1、图的建立
2、图的销毁
3、深度优先遍历图
4、广度优先遍历图
5、使用普里姆算法生成最小生成树
6、使用克鲁斯卡尔算法生成最小生成树
7、求指定顶点到其他各顶点的最短路径
8、其他:
比如连通性判断等自定义操作
编写测试main()函数测试图的正确性
2.程序分析
本实验要求掌握图基本操作的实现方法,了解最小生成树的思想和相关概念,了解最短路径的思想和相关概念,学习使用图解决实际问题的能力。
2.1存储结构
存储结构:
1.不带权值的无向图邻接矩阵
2.带权值的无向图邻接矩阵
3.带权值的有向图邻接矩阵
1.不带权值的无向图邻接矩阵
2带权值的无向图邻接矩阵.
3.带权值的有向图邻接矩阵
[备注]:
1.在使用打印元素、BFS、DFS采用无权值的无向图邻接矩阵存储方式
2.在使用PRIM、KRUSKAL、
3.在使用最短路径的算法时采用具有权值的有向图邻接矩阵存储方式
2.2关键算法分析
一.图的邻接矩阵构造函数:
1.关键算法:
template
Graph
:
Graph(fa[],intn,inte)//带权值的图的构造函数
{
inti,j,k,height;
fs1,s2;
vnum=n;
arcnum=e;
for(k=0;k for(k=0;k { for(i=0;i { arc[k][i]=-1; if(i==k)arc[k][i]=0;//初始化权值的大小 } visited[k]=0; } cout< for(k=0;k { cout<<"请输入线性链接节点: "; cin>>s1>>s2>>height; arc[convert(s1)][convert(s2)]=height; arc[convert(s2)][convert(s1)]=arc[convert(s1)][convert(s2)];//采用无向图带权值的邻接矩阵 } cout< cout<<"所得邻接矩阵为: "< for(k=0;k { for(i=0;i { if(arc[k][i]==-1) cout<<"∞"<<""; elsecout< } cout< } cout< 2.算法的时间复杂度 有构造可知,初始化时其时间复杂度: O(n2) 二.深度优先便利DFS: 1.关键算法 ①从某顶点v出发并访问 ②访问v的第一个未访问的邻接点w, 访问w的第一个未访问的邻接点u, …… ③若当前顶点的所有邻接点都被访问过,则回溯,从上一级顶点的下一个未访问过的顶点开始深度优先遍历 ④直到所有和v路径相通的顶点都被访问到; 2.代码图解: 深度优先遍历示意图 3.代码详解: template voidGraph : DFS(intv) { cout< visited[v]=1; for(intj=0;j if((visited[j]==0)&&(arc[v][j]>=1))DFS(j);//当存在回路时,则连通深一层遍历 } 4.时间复杂度 时间复杂度: O(n2) 空间复杂度: 栈的深度O(n) 辅助空间O(n) 三.广度遍历BFS 1.关键算法 ①访问顶点v ②依次访问v的所有未被访问的邻接点v1,v2,v3… ③分别从v1,v2,v3…出发依次访问它们未被访问的邻接点 ④反复①②③,直到所有和v路径相通的顶点都被访问到; 2.代码图解 3.代码详解 1.初始化队列Q 2.访问顶点v,visited[v]=1 3.while(队列非空) 3.1v=队头元素出队 3.2访问队头元素的所有未访问的邻接点 4.时间复杂度 时间复杂度: O(n2) 空间复杂度: 辅助空间O(n) 四.最小生成树——普里姆算法 1,关键思路 一般情况下,假设n个顶点分成两个集合: U(包含已落在生成树上的结点)和V-U(尚未落在生成树上的顶点),则在所有连通U中顶点和V-U中顶点的边中选取权值最小的边。 主数据结构: 邻接矩阵 辅助数据结构: intadjvex[MAXSIZE];//U集中的顶点序号 intlowcost[MAXSIZE];//Uà(V-U)的最小权值边 2.代码图解 3;代码详解 template voidGraph : Prim() { for(inti=0;i { adjvex[i]=0;lowcost[i]=arc[0][i]; } lowcost[0]=0; for(intj=1;j { intk=Mininum(lowcost);//求下一个顶点 cout< lowcost[k]=0;//U=U+{Vk} for(intj=0;j { if((lowcost[j]! =0&&arc[k][j] { lowcost[j]=arc[k][j]; adjvex[j]=k; } } } } 4,时间复杂度: 时间复杂度O(n2),适合稠密图 五.最小生成树----克鲁斯卡尔算法 1,关键思路 先构造一个只含n个顶点的子图SG,然后从权值最小的边开始,若它的添加不使SG中产生回路,则在SG上加上这条边,如此重复,直至加上n-1条边为止。 2.代码图解: 3.代码详解 template voidGraph : Kruskal()//最小生成树—kruskal算法 { cout<<"Krusal算法结果为: "< intvset[MAXSIZE]; for(inti=0;i intk=0,j=0; while(k { intm=vedgelist[j].fromv,n=vedgelist[j].endv; intsn1=vset[m]; intsn2=vset[n];//两个顶点分属不同的集合 if(sn1! =sn2) { cout< k++; for(inti=0;i { if(vset[i]==sn2) vset[i]=sn1;//集合sn2全部改成sn1 } } j++; } } 4.时间复杂度 时间复杂度O(nlogn),适合稀疏图 六.最短路径——Dijkstra算法 1.关键代码 •按路径长度递增的次序产生源点到其余各顶点的最短路径。 •1)设置集合s存储已求得的最短路径的顶点, •2)初始状态: s=源点v •3)叠代算法: •直接与v相连的最近顶点vi,加入s •从v经过vi可以到达的顶点中最短的,加入s …… 2.代码图解 3.代码详解 emplate voidGraph : ShotPath(fx)//关于最短路径的初始化 { intv=convert(x); for(inti=0;i { s[i]=0; disk[i]=arc[v][i]; if(disk[i]! =maxs)path[i]=v; elsepath[i]=-1; } s[v]=1;disk[v]=0; path[v]=-1; for(inti=0;i { if((v=FindMin())==-1)continue; s[v]=1; for(intj=0;j if(! s[j]&&(disk[j]>arc[v][j]+disk[v])) { disk[j]=arc[v][j]+disk[v]; path[j]=v; } } Print();//打印路径长度和遍历 } 4.时间复杂度 时间复杂度为: n^2 七.判断连通图算法 template boolGraph : judgegraph() { DFS(convert(vertex[0])); if(count==vnum) { cout<<"该图为连通图! *******输入成功! "< returnfalse; } else { cout<<"该图不为连通图! *******请重新输入"< returntrue; } } 时间复杂度: n^2 3.程序运行结果 1.测试主函数流程: 函数流程图: 1.输入图的连接边并打印 构造下面所示图的邻接矩阵: 2.判断图连通是否成功 3.BFSDFSPRIM算法的实现 4.克鲁斯卡尔算法实现过程 4.有向图邻接矩阵的构建 插入V0位置后打印距离并开始回溯 总结 1.调试时出现的问题及解决的方法 问题一: prim算法中 解决方法: 调整循环条件,修正函数体注意有无Next的区别 问题二: BFS和DFS同时在一个类里作用时会输出错误 解决方案: 每次BFS/DFS使用时都把visited数组初始化一遍 问题三: 在最短路径,经常出现了停止输入的情况 解决方法: 改return为continue,并修改打印算法 2.心得体会 通过本次实验,基本熟练掌握了c++基本语句,尤其对图的结构及应用有了较深了解;调试代码时尽量做到完成一个代码段调试一次,可以最快检测出错误所在;类的封装和调用,类的共有成员和私有成员的设置。 3.下一步的改进 第一,设置增加图节点和边的函数 第二,实现图形化输出图的路径的功能 第三,主函数设计简单,不要过于累赘 4.程序中出现的亮点 1)利用dfs算法衍生生成判断是否为连通图的连通算法 2)采用graph类实现所有图的所有算法,所需的数据类型均在私有成员内,封装 3)利用convert函数采取象意输入,采用ABCD的节点输入方式而并非转化成01234再输入。 4)BFS中采用c++标准库的。 5)打印邻接矩阵时,打印出非链接的∞符号和与自身路径的0距离 6)判断图为非连通图后,提示输入错误,重新输入图元素
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- 关 键 词:
- 数据结构 实验 剖析