邻接表的算法实现

㈠ 用邻接表表示图的广度优先搜索时的存储结构,通常采用（）结构来实现算法

B。

广度优先搜索相当于层次遍历，深度优先搜索相当于先序优先遍历，所以答案选择B。

邻接表表示的图的广度优先搜索一般采用队列结构来实现算法：

首先选择一个起始节点，把它的临界表中节点加入到队列中，每次取出队首元素，然后把该元素的邻接表中的节点加入到队列末尾，标记已遍历过的节点，直到队列中没有节点为止，一般栈用于深度优先搜索，队列用于广度优先搜索。

(1)邻接表的算法实现扩展阅读：

深度优先搜索用一个数组存放产生的所有状态。

（1） 把初始状态放入数组中，设为当前状态；

（2） 扩展当前的状态，产生一个新的状态放入数组中，同时把新产生的状态设为当前状态；

（3） 判断当前状态是否和前面的重复，如果重复则回到上一个状态，产生它的另一状态；

（4） 判断当前状态是否为目标状态，如果是目标，则找到一个解答，结束算法。

㈡ 用邻接表表示的图的输出(PrintGraph)的算法(C语言)

单链表类中的输出流函数重载，输出链表
图类中再次重载输出流函数。
一次顶点表的循环，输出。
结果：<<start,dest,weight>,<。。。>>

㈢ 、对图的邻接矩阵和邻接表表示分别进行深度优先搜索遍历算法的实现。

留个邮箱发给你 ，太大了写不开。

㈣ 用邻接表表示图进行深度优先遍历时，通常采用（）来实现算法

使用栈来实现算法。

用邻接表表示图进行深度优先遍历时，通常采用栈来实现算法，广度遍历使用队列。

扩展材料：

深度优先遍历：类似与树的前序遍历。从图中的某个顶点v出发，访问此顶点，然后从v的未被访问到的邻接点进行遍历，直到图中所有和v有路径相通的顶点都被访问到

注：优先访问外层节点，访问到无新顶点时，会进行回退，访问未被访问过的分支顶点。

广度优先遍历：类似于树的层序遍历。从图中的某个顶点w出发，让顶点w入队，然后顶点w再出队，并让所有和顶点w相连的顶点入队，然后再出队一个顶点t，并让所有和t相连但未被访问过的顶点入队……由此循环，指定图中所有元素都出队。

参考资料来源：

知网论文-数据结构中图的遍历算法研究

㈤ 求Dijkstra+邻接表算法c++实现

我有个堆优化+链式前向星优化的Dijkstra算法求所有点对间最短距离的代码，要改一下也是比较容易的。Q号：125941660。加之前注明一下。

㈥ 数据结构：图的邻接表实现

有的时候我并不能一口吃一个胖子，不是吗？编程也是一样，如果都让别人来帮助你，那么自己永远也难有提高的，其实要想编写好你提出图的问题首先要有一些基础才可以的。只有在基本概念非常熟悉的情况之下，我们才可能自己编写出真正属于自己的程序，而且会让我们的编程变得从容自如。

首先，我们要知道什么是邻接表，说简单点，邻接表是一个特殊数组，数组中的每个非空元素代表一个图的节点，且存放的是一个链表（如果不清楚什么是链表的话，那就看看清华大学严蔚敏版的《数据结构》）的头指针，这个链表是所有与此节点联通的节点的集合。如果还不太清楚的话看看下面的图片

左边的数组，就是所有定点列表啦，右边有6个链表

比如A节点与B，E节点相连，所以第一个链表里分别存放B，E节点（注意这里的B,E节点在邻接表中不直接用字母标出，而是使用B,E节点所在数组的下标表示，故分别为1节点和4节点，这样便于编程）

好啦，如果你明白了什么是邻接表，那么已经成功一半啦，对于图的操作都要修改这个抽象的邻接表。

其次，我们要懂得链表这样的数据结构的操作以及以上这些对于图的操作基本概念（可以看看严蔚敏版的《数据结构》），如果要讲清楚这些可能要讲到第二天的天亮。在这里请原谅我不能够一一讲解，不过你要求的这些基本程序在严蔚敏的那本书中都有源码的（建议不要看别人的源码，看如别人的会很痛苦，自己写反而很轻松的）。如果对链表的操作（主要是指针）还不熟悉，那么请先好好地学习一下链表的编程吧，链表比邻接表要简单得多，可以先简单后复杂，你会在编程的过程之中得到无穷的乐趣。

希望我的这点经验能够对你有些许帮助。

㈦ 求解邻接表建图的算法

这个都好说，不过你要用邻借表保存图，还是已知邻接表打印图？这两个是不同的算法。

㈧ 跪求dijkstra算法的邻接矩阵实现和（邻接表+堆排序）实现（C语言或C++代码）详细点最好

# include<queue>
# include<string.h>
class node
{
public:
int to,dis;
bool operator < (const node &x) const
{
return dis<x.dis;
}
node (int t,int d){to=t;dis=d;}
};
int dis[maxn];
priority_queue<node> Q;
int dijkstra(int s,int t)
{
memset(dis,127,sizeof(dis));
dis[s]=0; Q.push(node(s,0));
while (!Q.empty())
{
node x=Q.top(); Q.pop();
if (x.to==t) return x.v;
if (x.dis>dis[x.to]) continue;
for (int i=head[x.to];i!=-1;i=map[i].next)
# define S x.to
# define T map[i].to
# define V map[i].v
if (dis[T]>dis[S]+V)
{
dis[T]=dis[S]+V;
Q.push(node(T,dis[T]));
}
# undef S
# undef T
# undef V
}
return -1;
}

㈨ 实现图的邻接表表示及连通图

v v