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实现深度优先搜索与广度优先搜索算法

图的深度广度优先遍历操作代码

一、实验目的 1．掌握图的各种存储结构，特别要熟练掌握邻接矩阵和邻接表存储结构； 2．遍历是图各种应用的算法的基础，要熟练掌握图的深度优先遍历和宽度优先遍历算法，复习栈和队列的应用； 3．掌握图的各种应用的算法：图的连通性、连通分量和最小生成树、拓扑排序、关键路径。二、实验内容实验内容1**图的遍历 [问题描述] 许多涉及图上操作的算法都是以图的遍历为基础的。写一个程序，演示在连通无向图上遍历全部顶点。 [基本要求] 建立图的邻接表的存储结构，实现无向图的深度优先遍历和广度优先遍历。以用户指定的顶点为起点，分别输出每种遍历下的顶点访问序列。 [实现提示] 设图的顶点不超过30个，每个顶点用一个编号表示（如果一个图有N个顶点，则它们的编号分别为1，2，…，N）。通过输入图的全部边输入一个图，每条边是两个顶点编号对，可以对边依附顶点编号的输入顺序作出限制（例如从小到大）。 [编程思路] 首先图的创建，采用邻接表建立，逆向插入到单链表中，特别注意无向是对称插入结点，且要把输入的字符在顶点数组中定位（LocateVex(Graph G,char *name)，以便后来的遍历操作，深度遍历算法采用递归调用，其中最主要的是NextAdjVex(Graph G, int v, int w)；FirstAdjVex （）函数的书写，依次递归下去，广度遍历用队列的辅助。 [程序代码] 头文件： #include #include #define MAX_VERTEX_NUM 30 #define MAX_QUEUE_NUMBER 30 #define OK 1 #define ERROR 0 #define INFEASIBLE -1

图的深度优先遍历算法课程设计报告

合肥学院计算机科学与技术系课程设计报告 2013～2014学年第二学期课程数据结构与算法课程设计名称图的深度优先遍历算法的实现学生姓名陈琳学号1204091022 专业班级软件工程指导教师何立新 2014 年9 月一：问题分析和任务定义涉及到数据结构遍会涉及到对应存储方法的遍历问题。本次程序采用邻接表的存储方法，并且以深度优先实现遍历的过程得到其遍历序列。

深度优先遍历图的方法是，从图中某顶点v 出发：（1）访问顶点v ；（2）依次从v 的未被访问的邻接点出发，对图进行深度优先遍历；直至图中和v 有路径相通的顶点都被访问；（3）若此时图中尚有顶点未被访问，则从一个未被访问的顶点出发，重新进行深度优先遍历，直到图中所有顶点均被访问过为止。二：数据结构的选择和概要设计设计流程如图：图1 设计流程利用一维数组创建邻接表，同时还需要一个一维数组来存储顶点信息。之后利用创建的邻接表来创建图，最后用深度优先的方法来实现遍历。图 2 原始图 1.从0开始，首先找到0的关联顶点3 2.由3出发，找到1；由1出发，没有关联的顶点。 3.回到3，从3出发，找到2；由2出发，没有关联的顶点。 4.回到4，出4出发，找到1，因为1已经被访问过了，所以不访问。

所以最后顺序是0,3,1,2,4 三：详细设计和编码 1.创建邻接表和图 void CreateALGraph (ALGraph* G) //建立邻接表函数. { int i,j,k,s; char y; EdgeNode* p; //工作指针. printf("请输入图的顶点数n与边数e(以逗号做分隔符)：\n"); scanf("%d,%d",&(G->n),&(G->e)); scanf("%c",&y); //用y来接收回车符. for(s=0;sn;s++) { printf("请输入下标为%d的顶点的元素:\n",s); scanf("%c",&(G->adjlist[s].vertex)); scanf("%c",&y); //用y来接收回车符.当后面要输入的是和单个字符有关的数据时候要存贮回车符，以免回车符被误接收。 G->adjlist[s].firstedge=NULL; } printf("请分别输入该图的%d条弧\n",G->e); for(k=0;ke;k++) { printf("请输入第%d条弧的起点和终点（起点下标,终点下标）:\n",(k+1)); scanf("%d,%d",&i,&j); p=(EdgeNode*)malloc(sizeof(EdgeNode)); p->adjvex=j; p->next=G->adjlist[i].firstedge; G->adjlist[i].firstedge=p; } } 2.深度优先遍历 void DFS(ALGraph* G,int v) //深度优先遍历 { EdgeNode* p;

人工智能实验三汉诺塔的深度有界搜索求解

< 人工智能 > 实验报告 3 一、实验目的：掌握汉诺塔的深度有界搜索求解算法的基本思想。二、实验要求：用C语言实现汉诺塔的深度有界搜索求解三、实验语言环境： C语言四、设计思路：含有深度界限的深度优先搜索算法如下： (1) 把起始节点S放到未扩展节点OPEN表中。如果此节点为一目标节点，则得到一个解。 (2) 如果OPEN为一空表，则失败退出。 (3) 把第一个节点(节点n)从OPEN表移到CLOSED表。 (4) 如果节点n的深度等于最大深度，则转向(2)。 (5) 扩展节点n，产生其全部后裔，并把它们放入OPEN表的前头。如果没有后裔，则转向(2)。 (6) 如果后继节点中有任一个为目标节点，则求得一个解，成功退出；否则，转向(2)。五、实验代码： #include #include typedef struct node { long map;

long floor; //记录第几层 } node; node queue[362880 / 2 + 1]; //奇偶各一半 long tail, head; long hash[362880 / 32 + 1]; int main() { void Solve(); while (scanf("%ld", &queue[0].map) && queue[0].map) { memset(hash, 0, sizeof(hash)); queue[0].floor = 1; //(根节点)第一层 tail = head = 0; Solve(); printf("max_floor == %d\n", queue[head].floor); printf("total node == %d\n", head + 1); printf("total node in theory [%d]\n", 362880 / 2); } return 0; } void Solve() { node e; long i, map[9], space; long Compress(long *); int V isited(long *); void swap(long &, long &); while (tail <= head) { e = queue[tail++]; for (i=8; i>=0; i--) { map[i] = e.map % 10; if (map[i] == 0) { space = i; } e.map /= 10; } V isited(map); //根节点要置为访问过 if (space >= 3) { //can up swap(map[space - 3], map[space]); if (!Visited(map)) { queue[++head].map = Compress(map); queue[head].floor = queue[tail - 1].floor + 1;

图的深度优先遍历实验报告

一．实验目的熟悉图的存储结构，掌握用单链表存储数据元素信息和数据元素之间的关系的信息的方法，并能运用图的深度优先搜索遍历一个图，对其输出。二．实验原理深度优先搜索遍历是树的先根遍历的推广。假设初始状态时图中所有顶点未曾访问，则深度优先搜索可从图中某个顶点v出发，访问此顶点，然后依次从v的未被访问的邻接点出发深度优先遍历图，直至图中所有与v有路径相通的顶点都被访问到；若此时图中尚有顶点未被访问，则另选图中一个未曾访问的顶点作起始点，重复上述过程，直至图中所有顶点都被访问到为止。图的邻接表的存储表示： #define MAX_VERTEX_NUM 20 #define MAXNAME 10 typedef char VertexType[MAXNAME]; typedef struct ArcNode{ int adjvex; struct ArcNode *nextarc; }ArcNode; typedef struct VNode{ VertexType data; ArcNode *firstarc;

}VNode,AdjList[MAX_VERTEX_NUM]; typedef struct{ AdjList vertices; int vexnum,arcnum; int kind; }ALGraph; 三．实验内容编写LocateVex函数，Create函数，print函数，main函数，输入要构造的图的相关信息，得到其邻接表并输出显示。四。实验步骤 1）结构体定义,预定义，全局变量定义。 #include"stdio.h" #include"stdlib.h" #include"string.h" #define FALSE 0 #define TRUE 1 #define MAX 20 typedef int Boolean; #define MAX_VERTEX_NUM 20

答深度优先搜索算法的特点是

习题 3 1、答：深度优先搜索算法的特点是 ①一般不能保证找到最优解； ②当深度限制不合理时，可能找不到解，可以将算法改为可变深度限制； ③方法与问题无关，具有通用性； ④属于图搜索方法。宽度优先搜索算法的特点是 ①当问题有解时，一定能找到解； ②当问题为单位耗散值，并且问题有解时，一定能找到最优解； ③效率低； ④方法与问题无关，具有通用性； ⑤属于图搜索方法。 2、答：在决定生成子状态的最优次序时，应该采用深度进行衡量，使深度大的结点优先扩展。 3、答：（1）深度优先（2）深度优先（3）宽度优先（4）宽度优先（5）宽度优先 4、答：如果把一个皇后放在棋盘的某个位置后，它所影响的棋盘位置数少，那么给以后放皇后留下的余地就大，找到解的可能性也大；反之留下的余地就小，找到解的可能性也小。并不是任何启发函数对搜索都是有用的。 6、讨论一个启发函数h在搜索期间可以得到改善的几种方法。 7、答：最短路径为ACEBDA，其耗散值为15。 8、解：（1）（S，O，S0，G） S：3个黑色板和3个白色板在7个空格中的任何一种布局都是一个状态。 O：①一块板移入相邻的空格； ②一块板相隔1块其他的板跳入空格； ③一块板相隔2块其他的板跳入空格。 S0： B B B W W W G： W W W B B B W W W B B B W W W B B B

W W W B B B W W W B B B W W W B B B W W W B B B （2）1401231231234567333377 =???????????=?P P P （3）定义启发函数h 为每一白色板左边的黑色板数的和。显然，)()(n h n h *≤，所以该算法具有可采纳性。又，?? ?≤-=),()()(0)(j i i j n n c n h n h t h ，所以该启发函数h 满足单调限制条件。 9、解： ((( ),( )),( ),(( ),( ))) ((S,( )),( ),(( ),( ))) ((A,( )),( ),(( ),( ))) ((A,S),( ),(( ),( ))) ((A,A),( ),(( ),( ))) ((A),( ),(( ),( ))) (S,( ),(( ),( ))) (A,( ),(( ),( ))) (A,S,(( ),( ))) (A,A,(( ),( ))) (A,(( ),( )))

邻接矩阵表示图深度广度优先遍历

*问题描述：建立图的存储结构（图的类型可以是有向图、无向图、有向网、无向网，学生可以任选两种类型），能够输入图的顶点和边的信息，并存储到相应存储结构中，而后输出图的邻接矩阵。 1、邻接矩阵表示法: 设G=(V,E)是一个图，其中V={V1,V2,V3…,Vn}。G的邻接矩阵是一个他有下述性质的n阶方阵： 1，若(Vi,Vj)∈E 或∈E； A[i,j]={ 0，反之图5-2中有向图G1和无向图G2的邻接矩阵分别为M1和M2: M1=┌0 1 0 1 ┐ │ 1 0 1 0 │ │ 1 0 0 1 │ └0 0 0 0 ┘ M2=┌0 1 1 1 ┐ │ 1 0 1 0 │ │ 1 1 0 1 │ └ 1 0 1 0 ┘ 注意无向图的邻接是一个对称矩阵，例如M2。用邻接矩阵表示法来表示一个具有n个顶点的图时，除了用邻接矩阵中的n*n个元素存储顶点间相邻关系外，往往还需要另设一个向量存储n个顶点的信息。因此其类型定义如下： VertexType vertex[MAX_VERTEX_NUM]; // 顶点向量 AdjMatrix arcs; // 邻接矩阵 int vexnum, arcnum; // 图的当前顶点数和弧(边)数 GraphKind kind; // 图的种类标志

若图中每个顶点只含一个编号i(1≤i≤vnum)，则只需一个二维数组表示图的邻接矩阵。此时存储结构可简单说明如下： type adjmatrix=array[1..vnum,1..vnum]of adj; 利用邻接矩阵很容易判定任意两个顶点之间是否有边（或弧）相联，并容易求得各个顶点的度。对于无向图，顶点Vi的度是邻接矩阵中第i行元素之和，即 n n D(Vi)＝∑A[i,j]（或∑A[i,j]） j=1 i=1 对于有向图，顶点Vi的出度OD(Vi)为邻接矩阵第i行元素之和，顶点Vi 的入度ID(Vi)为第i列元素之和。即 n n OD(Vi)＝∑A[i,j]，OD(Vi)＝∑A[j,i]） j=1j=1 用邻接矩阵也可以表示带权图，只要令 Wij, 若或(Vi,Vj) A[i,j]＝{ ∞, 否则。其中Wij为或(Vi,Vj)上的权值。相应地，网的邻接矩阵表示的类型定义应作如下的修改：adj:weightype ; {weightype为权类型} 图5-6列出一个网和它的邻接矩阵。 ┌∞３１∞∞┐ │∞∞５１∞│ │∞∞∞∞∞│ │∞∞６∞∞│ └∞３２２∞┘ (a)网(b)邻接矩阵图5-6 网及其邻接矩阵对无向图或无向网络，由于其邻接矩阵是对称的，故可采用压缩存贮的方法，

人工智能[第五章状态空间搜索策略]山东大学期末考试知识点复习

③判断OPEN表是否为空表，若为空，则问题无解，退出。 ④选择OPEN表中的第一个节点，把它从OPEN表移出，并放入CLOSED表中，将此节点记为节点n。 ⑤考察节点n是否为目标节点，若是，则问题有解，并成功退出。问题的解的这条路径得到。即可从图G中沿着指针从n到S ⑥扩展节点n生成一组不是n的祖先的后继节点，并将它们记作集合M，将M中的这些节点作为n的后继节点加入图G中。 ⑦对那些未曾在G中出现过的(即未曾在OPEN表上或CLOSED表上出现过的)M中的节点，设置一个指向父节点(即节点n)的指针，并把这些节点加入OPEN 表中；对于已在G中出现过的M中的那些节点，确定是否需要修改指向父节点(n 节点)的指针；对于那些先前已在G中出现并且已在COLSED表中的M中的节点，确定是否需要修改通向它们后继节点的指针。 ⑧按某一任意方式或按某种策略重排OPEN表中节点的顺序。 ⑨转第③步。 2．宽度优先搜索策略宽度优先搜索是一种盲目搜索策略。其基本思想是，从初始节点开始，逐层对节点进行依次扩展，并考察它是否为目标节点，在对下层节点进行扩展(或搜索)之前，必须完成对当前层的所有节点的扩展(或搜索)。在搜索过程中，未扩展节点表OPEN中的节点排序准则是：先进入的节点排在前面，后进入的节点排在后面(即将扩展得到的后继节点放于OPEN表的末端)。宽度优先搜索的盲目性较大，搜索效率低，这是它的缺点。但宽度优先搜索策略是完备的，即只要问题有解，用宽度优先搜索总可以找到它的解。 3．深度优先搜索深度优先搜索也是一种盲目搜索策略，其基本思想是：首先扩展最新产生的

广度优先搜索和深度优先搜索

有两种常用的方法可用来搜索图：即深度优先搜索和广度优先搜索。它们最终都会到达所有连通的顶点。深度优先搜索通过栈来实现，而广度优先搜索通过队列来实现。深度优先搜索：深度优先搜索就是在搜索树的每一层始终先只扩展一个子节点，不断地向纵深前进直到不能再前进(到达叶子节点或受到深度限制)时，才从当前节点返回到上一级节点，沿另一方向又继续前进。这种方法的搜索树是从树根开始一枝一枝逐渐形成的。下面图中的数字显示了深度优先搜索顶点被访问的顺序。 "* ■ J 严-* 4 t C '4 --------------------------------- --- _ 为了实现深度优先搜索，首先选择一个起始顶点并需要遵守三个规则： (1) 如果可能，访问一个邻接的未访问顶点，标记它，并把它放入栈中。 (2) 当不能执行规则1时，如果栈不空，就从栈中弹出一个顶点。 (3) 如果不能执行规则1和规则2，就完成了整个搜索过程。广度优先搜索：在深度优先搜索算法中，是深度越大的结点越先得到扩展。如果在搜索中把算法改为按结点的层次进行搜索，本层的结点没有搜索处理完时，不能对下层结点进行处理，即深度越小的结点越先得到扩展，也就是说先产生的结点先得以扩展处理，这种搜索算法称为广度优先搜索法。在深度优先搜索中，算法表现得好像要尽快地远离起始点似的。相反，在广度优先搜索中，算法好像要尽可能地靠近起始点。它首先访问起始顶点的所有邻接点，然后再访问较远的区域。它是用队列来实现的。下面图中的数字显示了广度优先搜索顶点被访问的顺序。实现广度优先搜索，也要遵守三个规则: ⑴ 访问下一个未来访问的邻接点，这个顶点必须是当前顶点的邻接点，标记它，并把它插入到队列中。（2）如果因为已经没有未访问顶点而不能执行规则1

猴子摘香蕉问题的宽度优先和有界深度优先算法

猴子摘香蕉问题的宽度优先搜索和最大深度为5的有界深度优先搜索（注意：括号中的斜体字是我做的说明，不是答案的内容）解：设一个状态由四元组（W, X, Y , Z ）来表示，其中： 1. W 代表猴子的位置，其取值可为a ，b 和c ； 2. X 代表猴子和箱子的位置关系，取值为0和1，其中0表示猴子在箱子下，而1表示猴子在箱子上面； 3. Y 代表箱子的位置，其取值可为a ，b 和c ； 4. Z 代表是否摘得香蕉，取值为0和1，其中0表示未摘得香蕉而1表示已经摘到了香蕉。则本问题的初始状态为（a ，0，c ，0），而目标状态为（b ，1，b ，1）(注意：目标状态写为 (U,V,H,1 )也可以，因为我们只关心摘到香蕉)。本问题中涉及的算符有四个，分别为 1. 移动：Goto （U ），其中U 可取a ，b 和c ，其执行条件为X ＝0（即猴子不在箱子上），其效果如下式 (,0,,)goto()(,0,,)W Y Z U U Y Z ，其中，U ＝a ，b ，c 且U W ≠（注意：加U W ≠是为了减少后面状态图中节点到自身的弧；(,0,,)goto()(,0,,)W Y Z U U Y Z 表示在状态(,0,,)W Y Z 上执行Goto （U ）操作，使得原状态变为状态(,0,,)U Y Z ） 2. 推箱子：Pushbox(U)，其中U 可取a ，b 和c ，其执行条件为W ＝Y （猴子和箱子在同一个位置）且X ＝0（猴子不在箱子上），其效果如下式 (,0,,)Pushbox()(,0,,)V V Z U U U Z ，其中U, V ＝a ，b ，c ，且U V ≠（注意：加U V ≠的作用同上U W ≠） 3. 攀爬：Climb ，其执行条件为W=Y （猴子和箱子在同一个位置）且X ＝0（猴子不在箱子上），其效果如下 (,0,,)Climb(,1,,)U U Z U U Z ，其中U ＝a ，b 或c 4. 摘香蕉：Grasp ，其执行条件为W ＝Y ＝b （猴子和箱子都在b 位置）, X=1（猴子在箱子上）且Z ＝0（猴子未摘得香蕉），其效果如下 (,1,,0)Grasp(,1,,1)b b b b 。设在同一状态下，检查并应用可应用的必要算符的次序如下：goto(a), goto(b), goto(c), pushbox(a), pushbox(b), pushbox(c), climb, grasp. 则宽度优先搜索树如下图所示，其中状态左上角的数字代表该状态被扩展的顺序（是“生孩子”的顺序而不是 “出生”的顺序）：

深度优先算法与广度优先算法的比较

DFS与BFS的比较姓名：班级：学号：一、图的遍历 1.图的遍历的含义图的遍历是指从图中某结点出发，按某既定方式访问图中各个可访问到的结点，使每个可访问到的结点恰被访问一次。 2.图的遍历方式：深度优先与广度优先二、DFS与BFS的区别 1.概念深度优先遍历可定义如下：首先访问出发点v，并将其标记为已访问过；然后依次从v出发搜索v的每个邻接点w。若w未曾访问过，则以w为新的出发点继续进行深度优先遍历，直至图中所有和源点v有路径相通的顶点(亦称为从源点可达的顶点)均已被访问为止。若此时图中仍有未访问的顶点，则另选一个尚未访问的顶点作为新的源点重复上述过程，直至图中所有顶点均已被访问止。广度优先遍历可定义如下：假设从图中某顶点v出发，在访问了v之后依次访问v的各个未曾访问过的邻接点，然后分别从这些邻接点出发依次访问它们的邻接点，并使“先被访问的顶点的邻接点”先与“后被访问的顶点的邻接点”被访问，直至图中所有已被访问的顶点的邻接点都被访问到。若此时图中尚有顶点未被访问，则另选图中一个曾被访问的顶点作起始点，重复上述过程，直至图中所有顶点都被访问到为止。 2. 路径深度优先就是，从初始点出发，不断向前走，如果碰到死路了，就往回走一步，尝试另一条路，直到发现了目标位置。这种方法，即使成功也不一定找到一条好路，但是需要记住的位置比较少。广度优先就是，从初始点出发，把所有可能的路径都走一遍，如果里面没有目标位置，则尝试把所有两步能够到的位置都走一遍，看有没有目标位置；如果还不行，则尝试所有三步可以到的位置。这种方法，一定可以找到一条最短路径，但需要记忆的内容实在很多，要量力而行。 3.算法实现 (1) 图的深度优先算法的一般性描述： long DFS(图s，结点v。) { // 从结点v。出发，深度优先遍历图s，返回访问到的结点总数 int nNodes; //寄存访问到的结点数目访问v。;

数据结构实验报告图的深度优先遍历算法

题目: 图的深度优先遍历算法一、实验题目前序遍历二叉树二、实验目的 ⑴掌握图的逻辑结构； ⑵掌握图的邻接矩阵存储结构； ⑶验证图的邻接矩阵存储及其深度优先遍历操作的实现。三、实验内容与实现 ⑴建立无向图的邻接矩阵存储； ⑵对建立的无向图，进行深度优先遍历；实验实现 #include #include #define MaxVex 255 #define TRUE 1 #define FALSE 0 typedef char VertexType; typedef int Bool; Bool visited[MaxVex];

typedef struct EdgeNode { int adjvex; struct EdgeNode *next; }EdgeNode; typedef struct VertexNode { VertexType data; EdgeNode *firstedge; }VertexNode,AdjList[MaxVex]; typedef struct Graph{ AdjList adjList; int numVertexes,numEdges; }Graph,*GraphAdjList; typedef struct LoopQueue{ int data[MaxVex]; int front,rear; }LoopQueue,*Queue; void initQueue(Queue &Q){ Q->front=Q->rear=0;

} Bool QueueEmpty(Queue &Q){ if(Q->front == Q->rear){ return TRUE; }else{ return FALSE; } } Bool QueueFull(Queue &Q){ if((Q->rear+1)%MaxVex == Q->front){ return TRUE; }else{ return FALSE; } } void EnQueue(Queue &Q,int e){ if(!QueueFull(Q)){ Q->data[Q->rear] = e;

人工智能复习题(答案)

一：单选题 1. 人工智能的目的是让机器能够（D），以实现某些脑力劳动的机械化。 A. 具有完全的智能 B. 和人脑一样考虑问题 C. 完全代替人 D. 模拟、延伸和扩展人的智能 2. 下列关于人工智能的叙述不正确的有（C）。 A. 人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平。 B. 人工智能是科学技术发展的趋势。 C. 因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的，非常新，所以十分重要。 D. 人工智能有力地促进了社会的发展。 3. 自然语言理解是人工智能的重要应用领域，下面列举中的（C）不是它要实现的目标。 A. 理解别人讲的话。 B. 对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑。 C. 欣赏音乐。 D. 机器翻译。 4. 下列不是知识表示法的是（A）。 A. 计算机表示法 B. 谓词表示法 C. 框架表示法 D. 产生式规则表示法 5. 关于“与/或”图表示知识的叙述，错误的有（D）。 A. 用“与/或”图表示知识方便使用程序设计语言表达，也便于计算机存储处理。 B. “与/或”图表示知识时一定同时有“与结点”和“或结点”。 C. “与/或”图能方便地表示陈述性知识和过程性知识。 D. 能用“与/或”图表示的知识不适宜用其他方法表示。 6. 一般来讲，下列语言属于人工智能语言的是（D）。 A. VJ B. C# C. Foxpro D. LISP 7. 专家系统是一个复杂的智能软件，它处理的对象是用符号表示的知识，处理的过程是（C）的过程。 A. 思考 B. 回溯 C. 推理 D. 递归 8. 确定性知识是指（A）知识。 A. 可以精确表示的 B. 正确的 C. 在大学中学到的知识 D. 能够解决问题的 9. 下列关于不精确推理过程的叙述错误的是（B）。 A. 不精确推理过程是从不确定的事实出发 B. 不精确推理过程最终能够推出确定的结论 C. 不精确推理过程是运用不确定的知识 D. 不精确推理过程最终推出不确定性的结论 10. 我国学者吴文俊院士在人工智能的（A）领域作出了贡献。 A. 机器证明 B. 模式识别 C. 人工神经网络 D. 智能代理

算法6.7-广度优先搜索遍历连通图

//算法6.7广度优先搜索遍历连通图 #include using namespace std; #define MVNum 100 //最大顶点数 #define MAXQSIZE 100//最大队列长度 typedef char VerTexType; //假设顶点的数据类型为字符型 typedef int ArcType; //假设边的权值类型为整型 bool visited[MVNum]; //访问标志数组，其初值为"false" //-----图的邻接矩阵存储表示----- typedef struct{ VerTexType vexs[MVNum]; //顶点表 ArcType arcs[MVNum][MVNum]; //邻接矩阵 int vexnum,arcnum; //图的当前点数和边数 }Graph; //----队列的定义及操作-------- typedef struct{ ArcType *base;//初始化的动态分配存储空间 int front;//头指针，若队列不空，指向队头元素 int rear;//尾指针，若队列不空，指向队尾元素的下一个位置}sqQueue; void InitQueue(sqQueue &Q){ //构造一个空队列Q Q.base = new ArcType[MAXQSIZE]; if(!Q.base) exit(1);//存储分配失败 Q.front = Q.rear = 0; }//InitQueue void EnQueue(sqQueue &Q, ArcType e){ //插入元素e为Q的新的队尾元素 if((Q.rear + 1) % MAXQSIZE == Q.front) return; Q.base[Q.rear] = e; Q.rear = (Q.rear + 1) % MAXQSIZE; }//EnQueue bool QueueEmpty(sqQueue Q){ //判断是否为空队 if(Q.rear == Q.front)

数据结构实验四图的深度优先与广度优先遍历

天津理工大学实验报告学院（系）名称：计算机与通信工程学院

实验思路：首先，定义邻接矩阵和图的类型，定义循环队列来存储，本程序中只给出了有向图的两种遍历，定义深度优先搜索和广度优先搜索的函数，和一些必要的函数，下面的程序中会有说明，然后是函数及运行结果！ #include #include using namespace std; #define MAX_VERTEX_NUM 20//最大顶点数 #define MaxSize 100 bool visited[MAX_VERTEX_NUM]; enum GraphKind{AG,AN,DG,DN};//图的种类，无向图，无向网络，有向图，有向网络 struct ArcNode{ int adjvex; ArcNode * nextarc; }; struct VNode{ int data; ArcNode * firstarc; }; struct Graph{ VNode vertex[MAX_VERTEX_NUM]; int vexnum,arcnum;//顶点数，弧数 GraphKind kind;//图的类型 }; struct SeqQueue{ int *base; int front,rear; }; SeqQueue InitQueue(){//循环队列初始化 SeqQueue Q; Q.base = new int; Q.front=0; Q.rear=0; return Q; } void DeQueue(SeqQueue &Q,int &u){//出队操作 u = *(Q.base+Q.front); Q.front = (Q.front+1)%MaxSize; } int QueueFull(SeqQueue Q){//判断循环队列是否满 return (Q.front==(Q.rear+1)%MaxSize)?1:0; }

图的深度优先遍历和广度优先遍历

华北水利水电学院数据结构实验报告 20 10 ～20 11 学年第一学期2008级计算机专业班级：107学号：200810702姓名：王文波实验四图的应用一、实验目的： 1．掌握图的存储结构及其构造方法 2．掌握图的两种遍历算法及其执行过程二、实验内容：以邻接矩阵或邻接表为存储结构，以用户指定的顶点为起始点，实现无向连通图的深度优先及广度优先搜索遍历，并输出遍历的结点序列。提示：首先，根据用户输入的顶点总数和边数，构造无向图，然后以用户输入的顶点为起始点，进行深度优先和广度优先遍历，并输出遍历的结果。三、实验要求： 1．各班学号为单号的同学采用邻接矩阵实现，学号为双号的同学采用邻接表实现。 2．C/ C++完成算法设计和程序设计并上机调试通过。 3．撰写实验报告，提供实验结果和数据。 4．写出算法设计小结和心得。四、程序源代码： #include #define MaxVerNum 50 struct edgenode { int endver; int inform; edgenode* edgenext; }; struct vexnode { char vertex; edgenode* edgelink; }; struct Graph { vexnode adjlists[MaxVerNum]; int vexnum; int arcnum; }; //队列的定义及相关函数的实现 struct QueueNode

{ int nData; QueueNode* next; }; struct QueueList { QueueNode* front; QueueNode* rear; }; void EnQueue(QueueList* Q,int e) { QueueNode *q=new QueueNode; q->nData=e; q->next=NULL; if(Q==NULL) return; if(Q->rear==NULL) Q->front=Q->rear=q; else { Q->rear->next=q; Q->rear=Q->rear->next; } } void DeQueue(QueueList* Q,int* e) { if (Q==NULL) return; if (Q->front==Q->rear) { *e=Q->front->nData; Q->front=Q->rear=NULL; } else { *e=Q->front->nData; Q->front=Q->front->next; } } //创建图 void CreatAdjList(Graph* G) { int i,j,k; edgenode* p1; edgenode* p2;

邻接矩阵表示图_深度_广度优先遍历

*问题描述：建立图的存储结构，能够输入图的顶点和边的信息，并存储到相应存储结构中，而后输出图的邻接矩阵。 1、邻接矩阵表示法: 设G=(V,E)是一个图，其中V={V1,V2,V3…,Vn}。G的邻接矩阵是一个他有下述性质的n阶方阵： 1，若(Vi,Vj)∈E 或∈E； A[i,j]={ 0，反之图5-2中有向图G1的邻接矩阵为M1 M1=┌0 1 0 1 ┐ │ 1 0 1 0 │ │ 1 0 0 1 │ └0 0 0 0 ┘ 用邻接矩阵表示法来表示一个具有n个顶点的图时，除了用邻接矩阵中的n*n个元素存储顶点间相邻关系外，往往还需要另设一个向量存储n个顶点的信息。因此其类型定义如下： VertexType vertex[MAX_VERTEX_NUM]; // 顶点向量 AdjMatrix arcs; // 邻接矩阵 int vexnum, arcnum; // 图的当前顶点数和弧(边)数 GraphKind kind; // 图的种类标志若图中每个顶点只含一个编号i(1≤i≤vnum)，则只需一个二维数组表示图的邻接矩阵。此时存储结构可简单说明如下： type adjmatrix=array[1..vnum,1..vnum]of adj; 利用邻接矩阵很容易判定任意两个顶点之间是否有边（或弧）相联，并容易求得各个顶点的度。

对于有向图，顶点Vi的出度OD(Vi)为邻接矩阵第i行元素之和，顶点Vi 的入度ID(Vi)为第i列元素之和。即 n n OD(Vi)＝∑A[i,j]，OD(Vi)＝∑A[j,i]） j=1j=1 用邻接矩阵也可以表示带权图，只要令 Wij, 若或(Vi,Vj) A[i,j]＝{ ∞, 否则。其中Wij为或(Vi,Vj)上的权值。相应地，网的邻接矩阵表示的类型定义应作如下的修改：adj:weightype ; {weightype为权类型} 2、图的遍历： *深度优先搜索深度优先搜索遍历类似于树的先根遍历，是树的先根遍历的推广。假设初始状态是图中所有的顶点未曾被访问，则深度优先遍历可从图的某个顶点V出发，访问此顶点，然后依次从V的未被访问的邻接点出发深度优先遍历图，直至图中所有和V有路径相通的顶点都被访问到；若此时图中尚有顶点未被访问，则另选图中的一个未被访问的顶点，重复上述过程，直至图中所有顶点都被访问到为止。以图中无向图G 4为例，深度优先遍历图的过程如图所示。假设从顶点V 1 出发进行搜索，在访问了顶点V 1后，选择邻接点V 2 。因为V 2 未曾访问，则从V 2 出发进行搜索。依次类推，接着从V 4,V 8 ,V 5 出发进行搜索。在访问了V 5 之后，由于 V 5的邻接点已都被访问，则搜索回到V 8 。由于同样的理由，搜索继续回到V 4 ，V 2 直至V 1，此时由于V 1 的另一个邻接点为被访问，则搜索又从V 1 到V 3 ，再继续进行下去。由此得到顶点的访问序列为： V 1 V 2 V 4 V 8 V 5 V 3 V 6 V 7

人工智能第五章状态空间搜索策略山东大学期末考试知识点复习

第五章状态空间搜索策略搜索是人工智能的一个基本问题，是推理不可分割的一部分。搜索是求解问题的一种方法，是根据问题的实际情况，按照一定的策略或规则，从知识库中寻找可利用的知识，从而构造出一条使问题获得解决的推理路线的过程。搜索包含两层含义：一层含义是要找到从初始事实到问题最终答案的一条推理路线；另一层含义是找到的这条路线是时间和空间复杂度最小的求解路线。搜索可分为盲目搜索和启发式搜索两种。 1．1 盲目搜索策略 1．状态空间图的搜索策略为了利用搜索的方法求解问题，首先必须将被求解的问题用某种形式表示出来。一般情况下，不同的知识表示对应着不同的求解方法。状态空间表示法是一种用“状态”和“算符”表示问题的方法。状态空间可由一个三元组表示(S，F， 0S)。g利用搜索方法求解问题的基本思想是：首先将问题的初始状态(即状态空间图中的初始节点)当作当前状态，选择一适当的算符作用于当前状态，生成一组后继状态(或称后继节点)，然后检查这组后继状态中有没有目标状态。如果有，则说明搜索成功，从初始状态到目标状态的一系列算符即是问题的解；若没有，则按照某种控制策略从已生成的状态中再选一个状态作为当前状态，重复上述过程，直到目标状态出现或不再有可供操作的状态及算符时为止。算法5．1 状态空间图的一般搜索算法 ①建立一个只含有初始节点S的搜索图G，把S放入OPEN表中。00表，且置为空表。CLOSED②建立 ③判断OPEN表是否为空表，若为空，则问题无解，退出。 ④选择OPEN表中的第一个节点，把它从OPEN表移出，并放入CLOSED表中，将此节点记为节点n。 ⑤考察节点n是否为目标节点，若是，则问题有解，并成功退出。问题的解即可从图G中沿着指针从n到S的这条路径得到。0⑥扩展节点n生成一组不是n的祖先的后继节点，并将它们记作集合M，将M中的这些节点作为n的后继节点加入图G中。 ⑦对那些未曾在G中出现过的(即未曾在OPEN表上或CLOSED表上出现过的)M中的节点，设置一个指向父节点(即节点n)的指针，并把这些节点加入OPEN 表中；对于已在G中出现过的M中的那些节点，确定是否需要修改指向父节点(n 节点)的指针；对于那些先前已在G中出现并且已在COLSED表中的M中的节点，确定是否需要修改通向它们后继节点的指针。 ⑧按某一任意方式或按某种策略重排OPEN表中节点的顺序。 ⑨转第③步。 2．宽度优先搜索策略宽度优先搜索是一种盲目搜索策略。其基本思想是，从初始节点开始，逐层对节点进行依次扩展，并考察它是否为目标节点，在对下层节点进行扩展(或搜索)之前，必须完成对当前层的所有节点的扩展(或搜索)。在搜索过程中，未扩展节点表OPEN中的节点排序准则是：先进入的节点排在前面，后进入的节点排

图的深度优先搜索,广度优先搜索,代码

#include #include #include #define MAX_VERTEX_NUM 50 typedef struct Arcnode { int adjvex; struct Arcnode *nextarc; } Arcnode; typedef struct VNode { int data; Arcnode *firstarc; } VNode, AdjList[MAX_VERTEX_NUM]; typedef struct { AdjList vertice; int vexnum, arcnum; int kind; } Graph; int visit[100];//用来标记每个定点是否被访问过 void changeV_G(int v[], Graph &G, int n);//将邻接矩阵转换成邻接表int FirstAdjVex(Graph G, int v); int NextAdjVex(Graph G, int v, int w); void DFS(Graph G, int v); void DFSTraverse(Graph G, int v[]); void changeV_G(int v[], Graph &G, int n) { for(int i=0; iadjvex=j;