在有向图的逆邻接表中,每个顶点邻接表链接着该顶点所有()邻接点。
第1题:
广度优先遍历的含义是:从图中某个顶点v出发,在访问了v之后依次访问v的各个未被访问过的邻接点,然后分别从这些邻接点出发依次访问它们的邻接点,且“先被访问的顶点的邻接点”先于“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。(38)是下图的广度优先遍历序列。
A.1 2 6 34 5
B.1 2 34 5 6
C.1 6 5 2 34
D.1 64 52 3
第2题:
A、e
B、2e
C、n
D、2n
第3题:
A. 求一个顶点的邻接点
B. 求一个顶点的度
C. 深度优先遍历
D. 广度优先遍历
第4题:
●无向图中一个顶点的度是指图中与该顶点相邻接的顶点数。若无向图G中的顶点数为n,边数为e,则所有顶点的度数之和为(59)。
(59)
A. n*e
B.n+e
C.2n
D.2e
第5题:
A.顶点v的度
B.顶点v的出度
C.顶点v的入度
D.依附于顶点v的边数
第6题:
阅读下列函数说明和C函数,将应填入(n)处的字句写在对应栏内。[说明]
邻接表是图的一种顺序存储与链式存储结合的存储方法。其思想是:对于图G中的每个顶点 vi,将所有邻接于vi的顶点vj连成一个单链表,这个单链表就称为顶点vi的邻接表,其中表头称作顶点表结点VertexNode,其余结点称作边表结点EdgeNode。将所有的顶点表结点放到数组中,就构成了图的邻接表AdjList。邻接表表示的形式描述如下: define MaxVerNum 100 /*最大顶点数为100*/
typedef struct node{ /*边表结点*/
int adjvex; /*邻接点域*/
struct node *next; /*指向下一个边表结点的指针域*/ }EdgeNode;
typedef struct vnode{ /*顶点表结点*/
int vertex; /*顶点域*/
EdgeNode *firstedge; /*边表头指针*/
}VertexNode;
typedef VertexNode AdjList[MaxVerNum]; /*AdjList是邻接表类型*/
typedef struct{
AdjList adjlist; /*邻接表*/
int n; /*顶点数*/
}ALGraph; /*ALGraph是以邻接表方式存储的图类型*/
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。
下面的函数利用递归算法,对以邻接表形式存储的图进行深度优先搜索:设初始状态是图中所有顶点未曾被访问,算法从某顶点v出发,访问此顶点,然后依次从v的邻接点出发进行搜索,直至所有与v相连的顶点都被访问;若图中尚有顶点未被访问,则选取这样的一个点作起始点,重复上述过程,直至对图的搜索完成。程序中的整型数组visited[]的作用是标记顶点i是否已被访问。
[函数]
void DFSTraverseAL(ALGraph *G)/*深度优先搜索以邻接表存储的图G*/
{ int i;
for(i=0;i<(1);i++) visited[i]=0;
for(i=0;i<(1);i++)if((2)) DFSAL(G,i);
}
void DFSAL(ALGraph *G,int i) /*从Vi出发对邻接表存储的图G进行搜索*/
{ EdgeNode *p;
(3);
p=(4);
while(p!=NULL) /*依次搜索Vi的邻接点Vj*/
{ if(! visited[(5)]) DFSAL(G,(5));
p=p->next; /*找Vi的下一个邻接点*/
}
}
第7题:
A、 2*n
B、 2*e
C、 n
D、 e
第8题:
● 邻接矩阵和邻接表是图(网)的两种基本存储结构,对于具有 n个顶点、e条边的图, (59) 。
(59)A. 进行深度优先遍历运算所消耗的时间与采用哪一种存储结构无关
B. 进行广度优先遍历运算所消耗的时间与采用哪一种存储结构无关
C. 采用邻接表表示图时,查找所有顶点的邻接顶点的时间复杂度为O(n*e)
D. 采用邻接矩阵表示图时,查找所有顶点的邻接顶点的时间复杂度为O(n2)
第9题:
A.顶点v的度
B.顶点v的出度
C.顶点v的入度
D.依附于顶点v的边数
第10题: