【数据结构1-4】图的基本应用

 一、【P5318】查找文献(邻接表+DFS+BFS)

本题是图的遍历模板题,需要使用DFS和BFS遍历方法。

由于本题最多有1e5个顶点,如果采用邻接矩阵存储图的话需要4*1e10 Byte空间,显然会超内存,因此这里采用邻接表的方法存储。但需要注意的是,本题并没有使用广义上的邻接表,而是使用vector和array结合的方式存储,先用Edge数组存储边,并赋予每条边一个序号,然后用二维vector数组模拟邻接表,一维空间存储顶点的编号,二维空间存储该点所连接的边的序号。 

1.1 图的邻接表存储

8 9
1 2 //0号边(由于vector的下标是从0开始的,咱就“入乡随俗”,从0开始)
1 3 //1号边
1 4 //2号边
2 5 //3号边
2 6 //4号边
3 7 //5号边
4 7 //6号边
4 8 //7号边
7 8 //8号边

最后二维vector中的存储会如下所示:

0 1 2 //1号顶点连着0、1、2号边
3 4	//2号顶点连着3、4号边
5	//3号顶点连着5号边
6 7 //4号顶点连着6、7号边//5号顶点没有边//6号顶点没有边
8	//7号顶点连着8号边//8号顶点没有边

1.2 DFS深搜

void DFS(int cur)
{visit[cur] = 1;cout << cur << " ";for (int i = 0; i < arr[cur].size(); i++){int dot = Edge[arr[cur][i]].v;if (!visit[dot])DFS(dot);}
}

1.3 BFS广搜

void BFS(int cur)
{queue<int> q;q.push(cur);cout << cur << " ";visit[cur] = 1;while (!q.empty()){int f = q.front();for (int i = 0; i < arr[f].size(); i++){int dot = Edge[arr[f][i]].v;if (!visit[dot]){q.push(dot);cout << dot << " ";visit[dot] = 1;}}q.pop();}
}

1.4 AC代码

#include <iostream>
#include <string>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <vector>
#include <map>
#include <cstring>
#include <set>
#include <queue>using namespace std;vector<int> arr[100005];
struct edge
{int u, v;
};
vector<edge> Edge;bool visit[100005] = { 0 };
void DFS(int cur)
{visit[cur] = 1;cout << cur << " ";for (int i = 0; i < arr[cur].size(); i++){int dot = Edge[arr[cur][i]].v;if (!visit[dot])DFS(dot);}
}void BFS(int cur)
{queue<int> q;q.push(cur);cout << cur << " ";visit[cur] = 1;while (!q.empty()){int f = q.front();for (int i = 0; i < arr[f].size(); i++){int dot = Edge[arr[f][i]].v;if (!visit[dot]){q.push(dot);cout << dot << " ";visit[dot] = 1;}}q.pop();}
}bool cmp(edge x, edge y)
{return x.v < y.v;
}
int main()
{int n, m;cin >> n >> m;for (int i = 1; i <= m; i++){int a, b;cin >> a >> b;edge s; s.u = a; s.v = b;Edge.push_back(s);}sort(Edge.begin(), Edge.end(), cmp); //容器无法用指针,只能用迭代器for (int i = 0; i < m; i++){arr[Edge[i].u].push_back(i);}DFS(1);cout << endl;memset(visit, 0, sizeof(visit));BFS(1);}


【P5318】查找文献(邻接表+DFS+BFS)

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