图的深度优先遍历类似于二叉树(图的深度优先遍历用到的数据结构)

二叉树的深度遍历和广度遍历

沿着树的深度遍历结点，尽可能深的搜索树的分支。如果当前的所在的边都被搜索过，就回溯到当前所在的那条边的起始。一直重复直到进行到发现源所有可达的为止。

图的深度优先遍历类似于二叉树(图的深度优先遍历用到的数据结构)

图的深度优先遍历类似于二叉树(图的深度优先遍历用到的数据结构)

因为深度优先搜索算法是先访问根，接着遍历左子树再遍历右子树。为了方便，我们可以引入 堆栈 这个数据结构来帮我们快速解决DFS算法。因为栈是 后进先出 的结构，所以我们可以先将 右子树压栈，再将左子树压栈 ，这样左子树就位于栈顶，可以保证先遍历左子树再遍历右子树。

我们通过下面的这个二叉树来简单的画图实现栈的深度优先搜索

当我们在压栈时，必须确保该的左右子树都为空，如果不为空就需要先堆栈实现先序遍历:'将它的右子树压栈，再将左子树压栈。等左右子树都压栈之后，才将结点压栈。

解决方案

从根开始，沿着树的宽度遍历树的，直到所有都被遍历完为止。

因为是按照一层一层遍历的，所以我们考虑引入 队列 这个数据结构帮助我们实现广度优先搜索算法。

给出一棵二叉树，返回其值 从底向上 的层次序遍历

解决方法：和上面的实现方式类似，只是需要把容"""类"""器翻转过来。

树的遍历三种顺序

btnode rchild;

树的遍历三种顺序如下：

1、前序遍历:根+左子树+右子树。

2、遍历左子树和右子树时，仍然先访问根，然后遍历左子树，遍历右子树。中序遍历:左子树+根+右子树。

3、遍历左右子树时，仍然先遍历左子树，再遍历根，后遍历右子树。后序遍历:左子树+右子树+根。遍历左右子树时，仍然先遍历左子树，print myStack2.pop().elem,在遍历右子树，后访问根。

扩展资料：

深度优先遍历含义：

1、深度优先遍历是沿着图的深度遍历图的所有，每次遍历都会沿着当前的邻接点遍历，直到所有点全部遍历完成。如果当前的所有邻接点都遍历过了，则回溯到上一个，重复这一过程一直到已访问从源可达的所有为止。

遍历规律的含义是指普遍经历的规律：

我们要做的，就是保证每一种样式在每行或每列中都要出现一次缺啥补啥。遍历规律还有一种特殊的情况可能会考察渐变，顾名思义就是逐渐的变化。这种规律需要图形两两之间进行比较，下一个图形的变化依托于上一个图形的形状。

我有一套计算机数据结构方面的试题,请各位哥哥,弟弟,姐姐,妹妹帮忙看一下,帮助我解答一下,非常感谢了!

myQueue.append(node.lchild)

五、已知某叉树的前序序列和中序序列如下，试画出该二叉对的结构并给出该二叉树的后序序列。

前序：E B A D C static intr(btnode p)F H G I

中序：A B C D E F G H I

E/

B F

/

A D H

C G I

4、 具有65个结点的完全二叉树的高度为（注：根的层次号为0）

答：7 2的6次方=64+1（根）=65 B

4、 若满二叉树的高度为K，则些二叉树共有（）个结点。每个结点都有（）个孩子。

《漫画算法》—— 【3】树

代码：

在树的结构中，树的定义如下。

树（tree）是n（n>=0）个的有限集，当n=0时，称为空树。在任意一个非空树中，有如下特点：

1、有且一个特定的称为根的。

2、当n>1时，其余可分为m(m>0)个互不相交的有限集，每一个本身又是一个树，并称为根的子树。

【相关】

树的层级树，被称为树的高度或深度。

树的每个最多有2个孩子。

二叉树的两个孩子，一个被称为 左孩子 ，一个被称为 右孩子 。这两个孩子的顺序是固定的。

二叉树有两种特殊形式：满二叉树、完全二叉树。

满二叉树 ：一个二叉树的所有非叶子都存在左右孩子，并且所有叶子都在同一层接上。简言之，满二叉树的每一个分支都是满的。

完全二叉树 ：对一个有n个的二叉树，按层级顺序编号，则所有的编号为从1到n。如果这个树所有和同样深度的满二叉树的编号为从1到n的位置相同，则这个二叉树为完全二叉树。

一棵树，若为满二叉树，那么一定是完全二叉树。反之，不一定。

在内存中存储 ：

若父的下标是parent，那么左孩子下标是2 parent+1，右孩子下标是2 parent+2。

反之，若左孩子下标是leftChild,那么父下标是(leftChild - 1)/2。

稀疏二叉树，用数组表示会很浪费空间。

二叉树的应用：查找作、维持相对顺序。

二叉查找树在二叉树的基础上增加了以下几个条件：

如果左子树不为空，则左子树上所有的值均小于根的值；

如果右子树不为空，则右子树上所有的值均大于根的值；

左、右子树也都是二叉查找树。

对于一个分布相对均衡的二叉查找树来说，如果总数是n，那么搜索的 时间复杂度都是O(logn) ，和树的深度是一样的。

2、维持相对顺序（插入）

二叉查找树的特性保证了二叉树的有序性，因此还有另外一个名字：二叉排序树。

插入的过程中，可能会出现需要二叉树进行自平衡，例如下图的情况：

如图所示，不只是树的外观看起来怪异，查询的时间复杂度也退化成了O(n)。

二叉树的自平衡的方式有很多种，如红黑树、AVL树、树堆等。

二叉树的遍历：

从之间位置关系的角度：

前序遍历：输出顺序：根、左子树、右子树

中序遍历：输出顺序：左子树、根、右子树

后序遍历：输出顺序：左子树、右子树、根

层序遍历：按照从根到叶子的层级关系，一层一层横向遍历各个。

从更宏观的角度:

深度优先遍历(前、中、后序遍历，前中后是相对根)

广度优先遍历(层序遍历)

二叉堆：本质上是一种完全二叉树。

二叉堆本质上是一种完全二叉树，分为2个类型：

堆 ：任何一个父的值，都大于或等于它左、右孩子的值；

最小堆 ：任何一个父的值，都小于或等于它左、右孩子的值。

二叉堆的根，叫作 堆顶 。堆的堆顶是整个堆中元素，最小堆的堆顶是整个堆中最小元素。

二叉堆虽然是一个完全二叉树，但它的存储方式并不是链式存储，而是顺序存储，如下图所示：

设父的下标是parent，那么它的左孩子的下标就是 2 parent + 1 ，右孩子的下标就是 2 parent + 2 。

二叉堆的3种作（设是最小堆）：

1、插入：时间复杂度O(logn)

插入是通过“上浮”作完成三、面试题+励志的：当二叉堆插入时，插入位置是完全二叉树的一个位置，将该与它的父进行比较，如果该小于它的父，那么该与它的父交换位置，直到比较到堆顶位置。

2、删除：时间复杂度O(logn)

删除是通过“下沉”作完成的：将要删除的看作是堆顶，只看该及它下面的部分。因为堆顶元素要进行删除，将一个元素替换堆顶元素，将替换后的元素与它的左、右子树进行比较，如果左、右孩子中最小的一个比该小，那么该“下沉”，直到叶子。

3、构建二叉堆：时间复杂度O(n)

构建二叉堆，也就是把一个无序的完全二叉树调整为二叉堆，本质就是让所有非叶子一次“下沉”。

优先队列不再遵循先入先出的原则，而是分为两种情况：

优先队列 ，无论入队顺序如何，都是当前的元素优先出队；

最小优先队列 ，无论入队顺序如何，都是当前最小的元素优先出队。

二叉堆的“上浮”和“下沉”的时间复杂度都是O(logn)，所以优先队列入队和出队的时间复杂度也是O(logn)。

为什么图的深度优先遍历序列是ADCBFE?

Element next;

图的深度优先遍历序列不的 。如下面这个图 深度优先遍历可以是ABEFCD ，也可以是ADCBFE。

else if(B->value < A->value)

设给定图G的初态是所有顶点均未曾访问过。在G中任选一顶点v为初始出发点(源点)，则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为止。

图的深度优先遍历类似于树的前序遍历。采用的搜索方法的特点是尽可能先对纵深方向进行搜索。这种搜索方法称为深度优先搜索(Depth-First Search)。相应地，用此方法遍历图就很自然地称之为图的深度优先遍历。

扩展资料：图的遍历要比树的遍历复杂得多，由于图的任一顶点都可能和其余顶点相邻接，故在访问了某顶点之后，可能顺着某条边又访问到了已访问过的顶点。

因此，在图的遍历过程中，必须记下每个访问过的顶点，以免同一个顶点被访问多次。为此给顶点附设访问标志visited，其初值为false，一旦某个顶点被访问，则其visited标志置为true。

图的遍历方法有两种：

一、深度优先搜索遍历（Depth-First Search 简称DFS）。

二、广度优先搜索遍历（Breadth_First Search 简称BFS）。

参考资料来源：

图的深度优先遍历序列吗？

图的深度优先遍历序列不的 。如下面这个图 深度优先遍历可以是ABEFCD ，也可以是ADCBFE。

设给定图G的初态是所有顶点均未曾访问过。在G中任选一顶点v为初始出发点(源点)，则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}template 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为止。

图的深度优先遍历类似于树的前序遍历。采用的搜索方法的特点是尽可能先对纵深方向进行搜索。这种搜索方法称为深度优先搜索(Depth-First Search)。相应地，用此方法遍历图就很自然地称之为图的深度优先遍历。

扩展资料：图的遍历要比树的遍历复杂得多，由于图的任一顶点都可能和其余顶点相邻接，故在访问了某顶点之后，可能顺着某条边又访问到了已访问过的顶点。

因此，在图的遍历过程中，必须记下每个访问过的顶点，以免同一个顶点被访问多次。为此给顶点附设访问标志visited，其初值为false，一旦某个顶点被访问，则其visited标志置为true。

图的遍历方法有两种：

一、深度优先搜索遍历（Depth-First Searc深度优先遍历：前序、中序和后序都是深度优先遍历h 简称DFS）。

二、广度优先搜索遍历（Breadth_First Search 简称BFS）。

参考资料来源：

数据结构中二叉树的遍历，前,中，后序遍历有什么容易找到的方法！不要语法·····

后序遍历：对任一子树，先遍历其左子树，然后遍历其右子树，访问根。

#include

using namespace std;

template

struct btnode

{btnode lchild;

T d;

};

template

class Bt_tree

{private:

btnode BT;

Bt_tree(){BT=NULL;return;};

void create_Bt_tree(T);

void pretr_Bt_tree();

void intr_Bt_tree();

void tr_Bt_tree();

} ;

template

void Bt_tree::create_Bt_tree(T end)

{bt1、查找node p;

T x;

cin>>x;

if(x==end) return;

p=new btnode;

p->d=x;

p->lchild=NULL;

p->rchild=NULL;

BT=p;

create(p,1,end);

create(p,2,end);

return;

static create(btnode p,int k,T end)

{btnode q;

T x;

cin>>x;

if(x!=end)

{q=new btnode;

q->d=x;

q->lchild=NULL;

q->rchild=NULL;

if(k==1) p->lchild=q;

if(k==2) p->rchild=q;

create(q,1,end);

create(q,2,end);

}return 0;

void Bt_tree::pretr_Bt_tree()

{btnode p;

p=BT;

pretr(p);

cout<

return;

static pretr(btnode p)

{if(p!=NULL)

{cout<

d<<" ";

pretr(p->lchild);

pretr(p->rchild);

}return 0;

void Bt_tree::intr_Bt_tree()

{btnode p;

p=BT;

intr(p);

cout<

return;

{if(p!=NULL)

{intr(p->lchild);

cout<

d<<" ";

intr(p->rchild);

}return 0;

void Bt_tree::tr_Bt_tree()

{btnode p;

p=BT;

tr(p);

cout<

return;

static tr(btnode p)

{if(p!=NULL)

{tr(p->lchild);

tr(p->rchild);

cout<

d<<" ";

}return 0;

}

一个图 经过 深度优先遍历后 生产的是一颗什么树··（我知道是深度优先树） 但这个树的特点和性质是什么

一棵深度优先生成树。

图的深度优先遍历类似于树的先序遍历。

特点是尽可能先往深方向进行搜索。

所以，从这可以知道，遍历的个点将是生成树的根。

每个顶点至多调用一次DFS函数。而且为什么这么设计？可以更方便的定位孩子、父。一旦某个顶点被标志成已被访问，就不再从它出发进行搜索。

遍历图的过程实质上是对每个顶点查找其邻接点的过程。

其耗费的时间则取决于所采用的存储结果。

当用邻接矩阵表示图时，查找每个顶点的邻接点的时间复杂度为O(n平方)。n为顶点数

而当用邻接表做图的存储结构时，找邻接点的时间复杂度为O(e)。e为图中边数。

由此，当以邻接树的一种特殊形式。树的每个 最多有2个孩子 。表做存储结构时，深度优先搜索遍历图的时间复杂度为O(n+e)。

希望我的回答对您有帮助~

深度优先搜索不是产生一棵树。。。。而是一个深度优先森林

数据结构，先序遍历，然后求最长逆路径。但是我的结果（如图））求得最长逆路径那几个字母就是不对…

myStack = []

⑴ 设无向图G中顶点数为n，则图G至少有（ ）条边，至多有（ ）条边；若G为有向图，则至少有（ ）条边，至多有（ ）条边。

【解答】0，n(n-1)/2，0，n(n-1)

【分析】图的顶点是有穷非空的，而边集可以是空集；边数达到最多的图称为完全图，在完全图中，任意两个顶点之间都存在边。

⑵ 任何连通图的连通分量只有一个，即是（ ）。

【解答】其自身

⑶ 图的存储结构主要有两种，分别是（ ）和（ ）。

【解答】邻接矩阵，邻接表

【分析】这是最常用的两种存储结构，此外，还有十字链表、邻接多重表、边集数组等。

【解答】O(n+e)

【分析】在无向图的邻接表中，顶点表有n个结点，边表有2e个结点，共有n+2e个结点，其空间复杂度为O(n+2e)=O(n+e)。

⑸ 已知一个有向图的邻接矩阵表示，计算第j个顶点的入度的方法是（ ）。

【解答】求第j列的所有元素之和

⑹ 有向图G用邻接矩阵A[n][n]存储，其第i行的所有元素之和等于顶点i的（ ）。

【解public:答】出度

⑺ 图的深度优先遍历类似于树的（ ）遍历，它所用到的数据结构是（ ）；图的广度优先遍历类似于树的（ ）遍历，它所用到的数据结构是（ ）。

【解答】前序，栈，层序，队列

⑻ 对于含有n个顶点e条边的连通图，利用Prim算法求最小生成树的时间复杂度为（ ），利用Kruskal算法求最小生成树的时间复杂度为（ ）。

【解答】O(n2)，O(elog2e)

【分析】Prim算法采用邻接矩阵做存储结构，适合于求稠密图的最小生成树；Kruskal算法采用边集数组做存储结构，适合于求稀疏图的最小生成树。

⑼ 如果一个有向图不存在（ ），则该图的全部顶点可以排列成一个拓扑序列。

【解答】回路

⑽ 在一个有向图中，若存在弧、、，则在其拓扑序列中，顶点vi, vj, vk的相对次序为（ ）。

【分析】对由顶点vi, vj, vk组成的图进行