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已知一个图的顶点集V各边集G如下：V = {0，1，2，3，4，5，6，7，8，9}；E = {（0，1），（0，4），（1，2），（1，7），（2，8），（3，4），（3 ，8），（5，6），（5，8），（5，9），（6，7），（7，8），（8，9）}当它用邻接矩阵表示和邻接表表示时，分别写出从顶点V0出发按深度优先搜索遍历得到的顶点序列和按广度优先搜索遍历等到的顶点序列。 假定每个顶点邻接表中的结点是按顶点序号从大到小的次序链接的。 图 深度优先序列 广度优先序列 邻接矩阵表示时 邻接表表示时
参考答案和解析
图 深度优先序列 广度优先序列 邻接表表示时 0 , 4 , 3 , 8 , 9 , 5 , 6 , 7 , 1 , 2 0 , 4 , 1 , 3 , 7 , 2 , 8 , 6 , 9 , 5
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考题
● 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)
考题
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 5B．1 2 34 5 6C．1 6 5 2 34D．1 64 52 3
考题
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，( )。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*c)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)
考题
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*/}}
考题
已知图的邻接矩阵，根据算法，则从顶点0出发，按广度优先遍历的结点序列是()A.0 2 4 3 1 6 5B. 0 1 3 5 6 4 2C. 0 1 2 3 4 6 5D.0 1 2 3 4 5 6
考题
● 对连通图进行遍历前设置所有顶点的访问标志为 false（未被访问） ，遍历图后得到一个遍历序列，初始状态为空。深度优先遍历的含义是：从图中某个未被访问的顶点 v 出发开始遍历，先访问 v 并设置其访问标志为 true（已访问） ，同时将 v 加入遍历序列，再从 v 的未被访问的邻接顶点中选一个顶点，进行深度优先遍历；若 v的所有邻接点都已访问，则回到 v 在遍历序列的直接前驱顶点，再进行深度优先遍历，直至图中所有顶点被访问过。 （40） 是下图的深度优先遍历序列。（40）A. 1 2 3 4 6 5B. 1 2 6 3 4 5C. 1 6 2 5 4 3D. 1 2 3 4 5 6
考题
● 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。（38）A. 1 2 6 3 4 5B. 1 2 3 4 5 6C. 1 6 5 2 3 4D. 1 6 4 5 2 3
考题
阅读以下说明和代码，填补代码中的空缺，将解答填入答题纸的对应栏内。 【说明】 图是很多领域中的数据模型，遍历是图的一种基本运算。从图中某顶点v出发进行广度优先遍历的过程是： ①访问顶点v； ②访问V的所有未被访问的邻接顶点W1 ,W2 ,..,Wk； ③依次从这些邻接顶点W1 ,W2 ,..,Wk出发，访问其所有未被访问的邻接顶点；依此类推，直到图中所有访问过的顶点的邻接顶点都得到访问。 显然，上述过程可以访问到从顶点V出发且有路径可达的所有顶点。对于从v出发不可达的顶点u，可从顶点u出发再次重复以上过程,直到图中所有顶点都被访问到。 例如，对于图4-1所示的有向图G，从a出发进行广度优先遍历，访问顶点的一种顺序为a、b、c、e、f、d。设图G采用数组表示法（即用邻接矩阵arcs存储），元素arcs[i][j]定义如下：图4-1的邻接矩阵如图4-2所示，顶点a~f对应的编号依次为0~5.因此，访问顶点a的邻接顶点的顺序为b，c，e。 函数BFSTraverse(Graph G)利用队列实现图G的广度优先遍历。 相关的符号和类型定义如下： define MaxN 50 ／*图中最多顶点数*／ typedef int AdjMatrix[MaxN][MaxN]； typedef struct{ int vexnum, edgenum; ／*图中实际顶点数和边（弧）数*／ AdjMatrix arcs; ／*邻接矩阵*／ )Graph; typedef int QElemType； enum {ERROR=0;OK=1}; 代码中用到的队列运算的函数原型如表4-1所述，队列类型名为QUEUE。 表4-1 实现队列运算的函数原型及说明【代码】 int BFSTraverse(Graph G) {//对图G进行广度优先遍历，图采用邻接矩阵存储 unsigned char*visited； //visited[]用于存储图G中各顶点的访问标志，0表示未访问 int v, w, u; QUEUEQ Q; ∥申请存储顶点访问标志的空间，成功时将所申请空间初始化为0 visited=(char*)calloc(G.vexnum, sizeof(char)); If( （1） ) retum ERROR; （2） ； //初始化Q为空队列 for( v=0; vG.vexnum; v++){ if(!visited[v]){ //从顶点v出发进行广度优先遍历 printf(%d，v)； //访问顶点v并将其加入队列 visited[v]=1； （3） ； while(！isEmpty(Q)){ （4） ； //出队列并用u表示出队的元素 for(w=0;vG.vexnum; w++){ if（G.arcs[u][w]!=0 （5） ){ //w是u的邻接顶点且未访问过 printf(%d, w)； //访问顶点w visited[w]=1； EnQueue(Q, w); } } } } free(visited); return OK; )//BFSTraverse
考题
具有n个顶点e条边的无向图，若用邻接矩阵作为存储结构，则深度优先或广度优先搜索遍历的时间复杂度为(48)；若用邻接表作为存储结构，则深度优先或广度优先搜索遍历时的时间复杂度为(49)；深度优先或广度优先搜索遍历的空间复杂度为(50)。A．O(n2)B．O(n)C．O(n-1)D．O(n+1)
考题
对于下图，从顶点l进行深度优先遍历时，不可能得到的遍历序列是(42)；若将该图用邻接矩阵存储，则矩阵中的非0元素数目为(43)。A.1234567B.1523467C.1234675D.1267435
考题
试题四（共 15 分）阅读以下说明和代码，填补代码中的空缺，将解答填入答题纸的对应栏内。【说明】 图是很多领域中的数据模型，遍历是图的一种基本运算。从图中某顶点 v出发进行广度优先遍历的过程是：①访问顶点 v；②访问 V 的所有未被访问的邻接顶点 W1 ,W2 ,..,Wk；③依次从这些邻接顶点 W1 ,W2 ,..,Wk 出发，访问其所有未被访问的邻接顶 点；依此类推，直到图中所有访问过的顶点的邻接顶点都得到访问。显然，上述过程可以访问到从顶点 V 出发且有路径可达的所有顶点。对于 从 v 出发不可达的顶点 u，可从顶点 u 出发再次重复以上过程,直到图中所有顶 点都被访问到。例如，对于图 4-1 所示的有向图 G，从 a 出发进行广度优先遍历，访问顶点 的一种顺序为 a、b、c、e、f、d。图 4-1
设图 G 采用数组表示法（即用邻接矩阵 arcs 存储），元素 arcs[i][ j]定义如下：
图 4-1 的邻接矩阵如图 4-2 所示，顶点 a~f 对应的编号依次为 0~5.因此，访问顶点 a 的邻接顶点的顺序为 b，c，e。函数 BFSTraverse(Graph G)利用队列实现图 G 的广度优先遍历。相关的符号和类型定义如下：#define MaxN：50 ／*图中最多顶点数*／ typedef int AdjMatrix[MaxN][MaxN]；typedef struct{int vexnum，edgenum;／*图中实际顶点数和边（弧）数*／ AdjMatrix arcs； ／*邻接矩阵*／)Graph；typedef int QElemType； enum {ERROR=0;OK=l};代码中用到的队列运算的函数原型如表 4-1 所述，队列类型名为 QUEUE。
表 4-1 实现队列运算的函数原型及说明
【代码】int BFSTraverse(Graph G){//图 G 进行广度优先遍历，图采用邻接矩阵存储unsigned char*visited； //visited[]用于存储图 G 中各顶点的访问标 志，0 表示未访问int v，w；u；
QUEUEQ Q;∥申请存储顶点访问标志的空间，成功时将所申请空间初始化为 0 visited=(char*)calloc(G.vexnum, sizeof(char));If( （1） ) retum ERROR; （2） ； //初始化 Q 为空队列 for( v=0; v } free(visited);return OK;)//BFSTraverse从下列的 2 道试题（试题五至试题六）中任选 1 道解答。请在答题纸上的 指定位置处将所选择试题的题号框涂黑。若多涂或者未涂题号框，则对题号最小 的一道试题进行评分。
考题
下面关于图的遍历说法不正确的是()。A.遍历图的过程实质上是对每个顶点查找其邻接点的过程
B.深度优先搜索和广度优先搜索对无向图和有向图都适用
C.深度优先搜索和广度优先搜索对顶点访问的顺序不同，它们的时间复杂度也不相同
D.深度优先搜索是一个递归的过程，广度优先搜索的过程中需附设队列
考题
对于具有n个顶点、6条边的图()。A.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)
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.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
考题
图G的邻接矩阵如下图所示（顶点依次表示为v0、v1、v2、v3、v4、v5），G是（请作答此空）。对G进行广度优先遍历（从v0开始），可能的遍历序列为（ ）。
A.无向图
B.有向图
C.完全图
D.强连通图
考题
单选题设连通图G中的边集E={（a，b），（a，e），（a，c），（a，e），（b，d），（d，f），（f，c）），则从顶点a出发可以得到一种深度优先遍历的顶点序列为（）。A
abedfcB
acfebdC
abcedfD
abcdef
考题
填空题在有向图的邻接表和逆邻接表表示中，每个顶点邻接表分别链接着该顶点的所有（）和（）结点。
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