无向图的广度优先遍历图解,图的广度优先遍历算法

无向图的广度优先遍历图解,图的广度优先遍历算法

˙＾˙ *使用宽度优先遍历无向图*郭文峰*2018/10/17*/intmain(void){inti=0;intj=0;intn=0;intm=0;inta=0;intb=0;intcur=0;intbook[101 ]使用邻接表存储结构并使用递归算法来实现连通无向图的深度优先和广度优先遍历。 使用堆栈使用非递归算法实现深度优先遍历。 【设计思路】我的设计思路大致分为三步：第一步生成邻接表：

3、邻接表表示的无向图的广度优先遍历的实现算法：采用循环队列来存储要遍历的节点：如上无向图所示，首先访问V1节点，将V1下的头邻接点V2和V3进行排队，然后访问V2节点，访问顺序为：A->B->F->H->G->C->D->EB宽度优先遍历宽度优先遍历（深度优先搜索）的主要思想是：与关卡类似 -顺序遍历树。 无向图的广度优先遍历图从Aandhas4开始

ˋ＾ˊ //广度优先遍历节点的算法privatevoidbfs(boolean[]isVisited,inti){intu;//表示队列头节点对应的下标intw;//头节点相邻节点的下标//队列，记录节点访问队列的顺序

无向图的广度优先遍历是通过队列来实现的。广度优先队列可以用来寻找最短路径，即两点之间边数最少的路径。顶点先放入队列，然后从队列中取出，并连接到顶点。 连接点的遍历顺序为：1,2,4,7,8,5,3,6；这就是深度优先搜索的思想及其在树中的实现。 示例及代码实现：给定Acwing树的重心为一棵树，该树包含n个节点（编号为1∼n）和n

ˇ﹏ˇ 广度优先搜索类似于树的层次遍历，从近到远访问图的顶点。 执行广度优先搜索时需要使用队列来存储顶点信息。 3.3说明流程3.3.1无向图的广度对于无向图来说是最优的：头邻接矩阵存储，遍历元素所在的行或列，统计存储了多少个1，时间复杂度为O(|V|-1)；头邻接列表存储，遍历x元素头节点对应的边节点链表，时间很复杂。