c语言bfs算法源码

㈠ C语言实现图的广度优先搜索遍历算法

先写个大题思路，楼主先自己想想，想不出来的话，2天后给代码。

queue<node> q;
q.push(start);
bool canVisit[][];
node cur;
while(!q.empty()){
cur = q.top();
q.pop();
foreach(node is connected by cur){
if(canVisit[node.x][node.y])
{
printf("访问结点(%d,%d)",node.x,node.y);
canVisit[node.x][node.y]=false;
q.push(node);
}
}
}

㈡ 用C语言编写三个算法，BFS或DFS，爬山算法，遗传算法实现八皇后问题

网络算法名，加上八皇后
比如
BFS 八皇后问题 C语言。
或者
遗传算法 八皇后问题 C语言

然后根据搜索结果 就可以得到算法和代码了。

㈢ C语音算法图的广度优先算法实现代码要C语言版的

#include
#include
#include
#include
using
std::queue;//队列懒得自己写了，C++之，楼主有兴趣可以自己实现
#define
MN
10000
#define
ME
100000
/*链式前向星*/
int
n,e;//结点数，边数
int
box[MN];
struct
{
int
pre;//前向对应的edge数组下标
int
to;//对应要去的结点
}edge[ME];
int
len;
void
iniPreLinkList()
{
memset(box,-1,sizeof(box));
len=0;
}
void
addDirectedEdge(int
from,int
to)
{
edge[len].to
=
to;
edge[len].pre
=
box[from];
box[from]
=
len;
len++;
}
void
printList()
{
int
address;
int
i;
for(i=0;i%d",edge[address].to);
}
printf("\n");
}
}
/*链式前向星*/
int
canVisit[MN];
void
visit(int
address)//访问结点，可根据情况，修改box结点域的结构
{
printf("访问结点%d\n",edge[address].to);
}
void
bfs(int
start)
{
memset(canVisit,1,sizeof(canVisit));
queue
q;
q.push(start);
int
cur;
int
address;
printf("开始宽搜了哦~~~\n");
visit(start);
canVisit[start]=0;
while(!q.empty())
{
cur
=
q.front();
q.pop();
for(address=box[cur];address!=-1;address
=
edge[address].pre)
{
if(canVisit[edge[address].to])
{
visit(address);
canVisit[edge[address].to]
=
0;//标记，访问过的不再访问
q.push(edge[address].to);//新访问的结束
}
}
}
printf("遍历完成\n");
}
int
main()
{
int
i;
int
from,to;
while(~scanf("%d%d",&n,&e))//输入结点数，边数
{
iniPreLinkList();
for(i=0;i<e;i++)
{
scanf("%d%d",&from,&to);//输入边
addDirectedEdge(from,to);
}
printf("刚才构造的邻接链表为：\n");
printList();
printf("\n");
bfs(0);
}
return
0;
}
/*
4
4
0
1
1
2
0
2
1
3
*/

㈣ 关于BF算法的C语言实现

我修改的程序都是把S[0] T[0]转换为strlen(S) strlen(T)函数来实现的
为什么不把strlen(S),strlen(T)分别赋予S[0],T[0],害怕覆盖原来的数据吗?没有必要,他们原本就是来存储这个数据的,君不见,它们都不参与匹配!他们的初始化应该在这个函数之外完成,在每次数组长度改变后,就及时设置,换句话说,在调用这个函数之前,应该保证他们已经设置正确,
在打印时,应该从第二个元素S[1]或T[1]开始,因为S[0],T[0]不再是数组的实际内容
不知道我有没有表述清楚,
一般,数组的第一个元素存放实际的内容,而你这里并不是这样,数组的第一个元素不再是数组的实际内容,而是数组长度
==================================================================
补充;
比较大小时S[0]的值不就变成了整形的ASCII码值了么？
1.整数就是整数,没有ASCII码,ASCII码是针对字符的
2.在C中,整数赋予字符变量是合法的
2.在C中,字符与整数的关系运算也是合法的,当你要把一个字节的数解释成字符的时候,它就是字符,可他存储的还是数啊,就把它当整数用吧,毕竟我们没有打算打印它,当然它能表示的整数太少了,所以数组长度受到限制
如果你要以字符显示它,那它当然是那个整数所对应的字符,如果那是可打印字符的话

㈤ c语言BFS、DFS函数代码

这个没有固定的形式

根据具体的情况来写

关键是思想

bfs是先扩展节点再增加深度

dfs是先增加深度,到底后返回再扩展节点

一个是使用大量空间 另一个则是遍历所有路径,相对的更费时间

㈥ A*搜寻算法的代码实现(C语言实现)

用C语言实现A*最短路径搜索算法，作者 Tittup frog(跳跳蛙)。 #include<stdio.h>#include<math.h>#defineMaxLength100 //用于优先队列（Open表）的数组#defineHeight15 //地图高度#defineWidth20 //地图宽度#defineReachable0 //可以到达的结点#defineBar1 //障碍物#definePass2 //需要走的步数#defineSource3 //起点#defineDestination4 //终点#defineSequential0 //顺序遍历#defineNoSolution2 //无解决方案#defineInfinity0xfffffff#defineEast(1<<0)#defineSouth_East(1<<1)#defineSouth(1<<2)#defineSouth_West(1<<3)#defineWest(1<<4)#defineNorth_West(1<<5)#defineNorth(1<<6)#defineNorth_East(1<<7)typedefstruct{ signedcharx,y;}Point;constPointdir[8]={ {0,1},//East {1,1},//South_East {1,0},//South {1,-1},//South_West {0,-1},//West {-1,-1},//North_West {-1,0},//North {-1,1}//North_East};unsignedcharwithin(intx,inty){ return(x>=0&&y>=0 &&x<Height&&y<Width);}typedefstruct{ intx,y; unsignedcharreachable,sur,value;}MapNode;typedefstructClose{ MapNode*cur; charvis; structClose*from; floatF,G; intH;}Close;typedefstruct//优先队列（Open表）{ intlength; //当前队列的长度 Close*Array[MaxLength]; //评价结点的指针}Open;staticMapNodegraph[Height][Width];staticintsrcX,srcY,dstX,dstY; //起始点、终点staticCloseclose[Height][Width];//优先队列基本操作voidinitOpen(Open*q) //优先队列初始化{ q->length=0; //队内元素数初始为0}voidpush(Open*q,Closecls[Height][Width],intx,inty,floatg){ //向优先队列（Open表）中添加元素 Close*t; inti,mintag; cls[x][y].G=g; //所添加节点的坐标 cls[x][y].F=cls[x][y].G+cls[x][y].H; q->Array[q->length++]=&(cls[x][y]); mintag=q->length-1; for(i=0;i<q->length-1;i++) { if(q->Array[i]->F<q->Array[mintag]->F) { mintag=i; } } t=q->Array[q->length-1]; q->Array[q->length-1]=q->Array[mintag]; q->Array[mintag]=t; //将评价函数值最小节点置于队头}Close*shift(Open*q){ returnq->Array[--q->length];}//地图初始化操作voidinitClose(Closecls[Height][Width],intsx,intsy,intdx,intdy){ //地图Close表初始化配置 inti,j; for(i=0;i<Height;i++) { for(j=0;j<Width;j++) { cls[i][j].cur=&graph[i][j]; //Close表所指节点 cls[i][j].vis=!graph[i][j].reachable; //是否被访问 cls[i][j].from=NULL; //所来节点 cls[i][j].G=cls[i][j].F=0; cls[i][j].H=abs(dx-i)+abs(dy-j); //评价函数值 } } cls[sx][sy].F=cls[sx][sy].H; //起始点评价初始值 // cls[sy][sy].G=0; //移步花费代价值 cls[dx][dy].G=Infinity;}voidinitGraph(constintmap[Height][Width],intsx,intsy,intdx,intdy){ //地图发生变化时重新构造地 inti,j; srcX=sx; //起点X坐标 srcY=sy; //起点Y坐标 dstX=dx; //终点X坐标 dstY=dy; //终点Y坐标 for(i=0;i<Height;i++) { for(j=0;j<Width;j++) { graph[i][j].x=i;//地图坐标X graph[i][j].y=j;//地图坐标Y graph[i][j].value=map[i][j]; graph[i][j].reachable=(graph[i][j].value==Reachable); //节点可到达性 graph[i][j].sur=0;//邻接节点个数 if(!graph[i][j].reachable) { continue; } if(j>0) { if(graph[i][j-1].reachable) //left节点可以到达 { graph[i][j].sur|=West; graph[i][j-1].sur|=East; } if(i>0) { if(graph[i-1][j-1].reachable &&graph[i-1][j].reachable &&graph[i][j-1].reachable) //up-left节点可以到达 { graph[i][j].sur|=North_West; graph[i-1][j-1].sur|=South_East; } } } if(i>0) { if(graph[i-1][j].reachable) //up节点可以到达 { graph[i][j].sur|=North; graph[i-1][j].sur|=South; } if(j<Width-1) { if(graph[i-1][j+1].reachable &&graph[i-1][j].reachable &&map[i][j+1]==Reachable)//up-right节点可以到达 { graph[i][j].sur|=North_East; graph[i-1][j+1].sur|=South_West; } } } } }}intbfs(){ inttimes=0; inti,curX,curY,surX,surY; unsignedcharf=0,r=1; Close*p; Close*q[MaxLength]={&close[srcX][srcY]}; initClose(close,srcX,srcY,dstX,dstY); close[srcX][srcY].vis=1; while(r!=f) { p=q[f]; f=(f+1)%MaxLength; curX=p->cur->x; curY=p->cur->y; for(i=0;i<8;i++) { if(!(p->cur->sur&(1<<i))) { continue; } surX=curX+dir[i].x; surY=curY+dir[i].y; if(!close[surX][surY].vis) { close[surX][surY].from=p; close[surX][surY].vis=1; close[surX][surY].G=p->G+1; q[r]=&close[surX][surY]; r=(r+1)%MaxLength; } } times++; } returntimes;}intastar(){ //A*算法遍历 //inttimes=0; inti,curX,curY,surX,surY; floatsurG; Openq;//Open表 Close*p; initOpen(&q); initClose(close,srcX,srcY,dstX,dstY); close[srcX][srcY].vis=1; push(&q,close,srcX,srcY,0); while(q.length) { //times++; p=shift(&q); curX=p->cur->x; curY=p->cur->y; if(!p->H) { returnSequential; } for(i=0;i<8;i++) { if(!(p->cur->sur&(1<<i))) { continue; } surX=curX+dir[i].x; surY=curY+dir[i].y; if(!close[surX][surY].vis) { close[surX][surY].vis=1; close[surX][surY].from=p; surG=p->G+sqrt((curX-surX)*(curX-surX)+(curY-surY)*(curY-surY)); push(&q,close,surX,surY,surG); } } } //printf("times:%d ",times); returnNoSolution;//无结果}constintmap[Height][Width]={ {0,0,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1}, {0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,1}, {0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,1}, {0,0,0,0,0,1,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0}, {0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,1,0,1}, {0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0}, {0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0}, {0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0}, {0,0,0,1,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0}, {0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0}, {0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0}, {0,0,0,0,1,0,0,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0}, {0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,0}, {0,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,1,0,1,0,0,0,1}, {0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0}};constcharSymbol[5][3]={"□","▓","▽","☆","◎"};voidprintMap(){ inti,j; for(i=0;i<Height;i++) { for(j=0;j<Width;j++) { printf("%s",Symbol[graph[i][j].value]); } puts(""); } puts("");}Close*getShortest(){ //获取最短路径 intresult=astar(); Close*p,*t,*q=NULL; switch(result) { caseSequential: //顺序最近 p=&(close[dstX][dstY]); while(p) //转置路径 { t=p->from; p->from=q; q=p; p=t; } close[srcX][srcY].from=q->from; return&(close[srcX][srcY]); caseNoSolution: returnNULL; } returnNULL;}staticClose*start;staticintshortestep;intprintShortest(){ Close*p; intstep=0; p=getShortest(); start=p; if(!p) { return0; } else { while(p->from) { graph[p->cur->x][p->cur->y].value=Pass; printf("（%d，%d）→ ",p->cur->x,p->cur->y); p=p->from; step++; } printf("（%d，%d） ",p->cur->x,p->cur->y); graph[srcX][srcY].value=Source; graph[dstX][dstY].value=Destination; returnstep; }}voidclearMap(){ //ClearMapMarksofSteps Close*p=start; while(p) { graph[p->cur->x][p->cur->y].value=Reachable; p=p->from; } graph[srcX][srcY].value=map[srcX][srcY]; graph[dstX][dstY].value=map[dstX][dstY];}voidprintDepth(){ inti,j; for(i=0;i<Height;i++) { for(j=0;j<Width;j++) { if(map[i][j]) { printf("%s",Symbol[graph[i][j].value]); } else { printf("%2.0lf",close[i][j].G); } } puts(""); } puts("");}voidprintSur(){ inti,j; for(i=0;i<Height;i++) { for(j=0;j<Width;j++) { printf("%02x",graph[i][j].sur); } puts(""); } puts("");}voidprintH(){ inti,j; for(i=0;i<Height;i++) { for(j=0;j<Width;j++) { printf("%02d",close[i][j].H); } puts(""); } puts("");}intmain(intargc,constchar**argv){ initGraph(map,0,0,0,0); printMap(); while(scanf("%d%d%d%d",&srcX,&srcY,&dstX,&dstY)!=EOF) { if(within(srcX,srcY)&&within(dstX,dstY)) { if(shortestep=printShortest()) { printf("从（%d，%d）到（%d，%d）的最短步数是:%d ", srcX,srcY,dstX,dstY,shortestep); printMap(); clearMap(); bfs(); //printDepth(); puts((shortestep==close[dstX][dstY].G)?"正确":"错误"); clearMap(); } else { printf("从（%d，%d）不可到达（%d，%d） ", srcX,srcY,dstX,dstY); } } else { puts("输入错误！"); } } return(0);}

㈦ 广度优先搜索C语言算法

广度优先搜索算法，是按层遍历各个结点，以求出最短或最优的解，
常用于计算路径的最短距离，和最佳通路。
例如：迷宫的最短路径计算，推箱子的移动最小步数等小游戏，都是按广度搜索来进行的。

这个算法是教程中很经典的，有很多例子和代码。你可以好好研究！

如下是一段迷宫的最佳路径求解算法。
#include <stdio.h>

const int dx[4]={-1,0,1,0};
const int dy[4]={0,1,0,-1};
int maze[5][5],prev[5][5];
int que[32];
int qn;

void print(int x,int y)
{
if(prev[x][y]!=-2)
{
print(prev[x][y]>>3,prev[x][y]&7);
}
printf("(%d, %d)\n",x,y);
}

int main()
{
int i,j,cx,cy,nx,ny;
for(i=0;i<5;i++)
{
for(j=0;j<5;j++)
{
scanf("%d",&maze[i][j]);
}
}
memset(prev,-1,sizeof(prev));
prev[0][0]=-2;
que[0]=0;
qn=1;
for(i=0;i<qn;i++)
{
cx=que[i]>>3;
cy=que[i]&7;
for(j=0;j<4;j++)
{
nx=cx+dx[j];
ny=cy+dy[j];
if((nx>=0)&&(nx<5)&&(ny>=0)&&(ny<5)&&(maze[nx][ny]==0)&&(prev[nx][ny]==-1))
{
prev[nx][ny]=(cx<<3)|cy;
que[qn++]=(nx<<3)|ny;
if((nx==4)&&(ny==4))
{
print(nx,ny);
return 0;
}
}
}
}
return 0;
}

㈧ C语言算法BFS+HASH是什么

就是 康托hash判重 P1029 的所谓的hash就是 康托展开（作用是判重）目标状态就8种
276951438
294753618
438951276
492357816
618753294
672159834
816357492
834159672

由这八个BFS扩展，总共362880种状态，共12种交换方法。 9 的全排列有 三十多万 , 利用 康托 判断出 当前搜索到的 序列 是这 三十多万个排列方式中的第几个, 以此来判重......

康托展开:
{1,2,3,4,...,n}表示1,2,3,...,n的排列如 {1,2,3} 按从小到大排列一共6个 123 132 213 231 312 321代表的数字 1 2 3 4 5 6 也就是把10进制数与一个排列对应起来。他们间的对应关系可由康托展开来找到。 如我想知道321是{1,2,3}中第几个大的数可以这样考虑 第一位是3，当第一位的数小于3时，那排列数小于321 如 123 213 小于3的数有1，2 所以有2*2!个 再看小于第二位2的 小于2的数只有一个就是1 所以有1*1!=1 所以小于321的{1,2,3}排列数有2*2!+1*1!=5个所以321是第6个大的数。 2*2!+1*1!是康托展开 再举个例子 1324是{1,2,3,4}排列数中第几个大的数 第一位是1小于1的数没有，是0个 0*3! 第二位是3小于3的数有1，2但1已经在第一位了所以只有一个数2 1*2! 第三位是2小于2的数是1，但1在第一位所以有0个数 0*1! 所以比1324小的排列有0*3!+1*2!+0*1!=2个 1324是第三个大数。

㈨ c语言数据结构（考题，测试你的能力）－－编写源代码

P88 稀疏矩阵十字链表相加算法如下：
/*假设ha为A稀疏矩阵十字链表的头指针，hb为B稀疏矩阵十字链表的头指针*/
#include<stdio.h>
#define maxsize 100
struct linknode
{ int i,j;
struct linknode *cptr,*rptr;
union vnext
{ int v;
struct linknode *next;} k;
};

struct linknode creatlindmat( ) /*建立十字链表*/
{ int x, m, n, t, s, i, j, k;
struct linknode *p , *q, *cp[maxsize],*hm;
printf("请输入稀疏矩阵的行、列数及非零元个数\n");
scanf("%d%d%d",&m,&n,&t);
if (m>n) s=m; else s=n;
hm=(struct linknode*)malloc(sizeof(struct linknode)) ;
hm->i=m; hm->j=n;
cp[0]=hm;
for (i=1; i<=s;i++)
{ p=(struct linknode*)malloc(sizeof(struct linknode)) ;
p->i=0; p->j=0;
p->rptr=p; p->cptr=p;
cp[i]=p;
cp[i-1]->k.next=p;
}
cp[s]->k.next=hm;
for( x=1;x<=t;x++)
{ printf("请输入一个三元组(i,j,v)\n");
scanf("%d%d%d",&i,&j,&k);
p=(struct linknode*)malloc(sizeof(struct linknode));
p->i=i; p->j=j; p->k.v=k;
/*以下是将p插入到第i行链表中 */
q=cp[i];
while ((q->rptr!=cp[i]) &&( q->rptr->j<j))
q=q->rptr;
p->rptr=q->rptr;
q->rptr=p;
/*以下是将P插入到第j列链表中*/
q=cp[j];
while((q->cptr!=cp[j]) &&( q->cptr->i<i))
q=q->cptr;
p->cptr=q->cptr;
q->cptr=p;
}
return hm;
}
/* ha和hb表示的两个稀疏矩阵相加，相加的结果放入ha中*/
struct linknode *matadd(struct linknode *ha, struct linknode *hb)
{ struct linknode *pa, *pb, *qa, *ca,*cb,*p,*q;
struct linknode *hl[maxsize];
int i , j, n;
if((ha->i!=hb->i)||(ha->j!=hb->j))
printf("矩阵不匹配,不能相加\n");
else
{ p=ha->k.next; n=ha->j;
for (i=1;i<=n; i++)
{ hl[i]=p;
p=p->k.next;
}
ca=ha->k.next; cb=hb->k.next;
while(ca->i==0)
{pa=ca->rptr; pb=cb->rptr;
qa=ca;
while(pb->j!=0)
{ if((pa->j<pb->j)&&(pa->j!=0))
{ qa=pa; pa=pa->rptr;}
else if ((pa->j>pb->j)||(pa->j==0)) /*插入一个结点*/
{ p=(struct linknode*)malloc(sizeof(struct linknode));
p->i=pb->i; p->j=pb->j;
p->k.v=pb->k.v;
qa->rptr=p; p->rptr=pa;
qa=p; pb=pb->rptr;
j=p->j; q=hl[j]->cptr;
while((q->i<p->i)&&(q->i!=0))
{ hl[j]=q; q=hl[j]->cptr;}
hl[j]->cptr=p; p->cptr=q;
hl[j]=p;
}
else
{pa->k.v=pa->k.v+pb->k.v;
if(pa->k.v==0) /*删除一个结点*/
{ qa->rptr=pa->rptr;
j=pa->j; q=hl[j]->cptr;
while (q->i<pa->i)
{hl[j]=q; q=hl[j]->cptr;}
hl[j]->cptr=q->cptr;
pa=pa->rptr; pb=pb->rptr;
free(q);
}
else
{ qa=pa; pa=pa->rptr;
pb=pb->rptr;
}
}
}
ca=ca->k.next; cb=cb->k.next;
}
}
return ha;
}
void print(struct linknode *ha) /*输出十字链表*/
{ struct linknode *p,*q;
p=ha->k.next;
while(p->k.next!=ha)
{ q=p->rptr;
while(q->rptr!=p)
{ printf("%3d%3d%3d\t",q->i,q->j,q->k.v);
q=q->rptr;
}
if(p!=q)
printf("%3d%3d%3d",q->i,q->j,q->k.v);
printf("\n");
p=p->k.next;
}
q=p->rptr;
while(q->rptr!=p)
{ printf("%3d%3d%3d\t",q->i,q->j,q->k.v);
q=q->rptr;
}
if(p!=q)
printf("%3d%3d%3d",q->i,q->j,q->k.v);
printf("\n");
}

void main()
{
struct linknode *ha=NULL,*hb=NULL,*hc=NULL;
ha=creatlindmat( ); /*生成一个十字链表ha*/
hb=creatlindmat( ); /*生成另一个十字链表hb*/
printf("A:\n"); /*输出十字链表ha*/
print(ha);printf("\n");
printf("B:\n"); /*输出十字链表hb*/
print(hb);printf("\n");
hc=matadd(ha,hb); /*十字链表相加*/
printf("A+B:\n"); /*输出相加后的结果*/
print(hc);printf("\n");
}

P94 数据类型描述如下：
#define elemtype char
struct node1
{ int atom;
struct node1 *link;
union
{
struct node1 *slink;
elemtype data;
} ds;
}

P95 数据类型描述如下：
struct node2
{ elemtype data;
struct node2 *link1,*link2;
}

P96 求广义表的深度depth(LS)
int depth(struct node1 *LS)
{
int max=0,dep;
while(LS!=NULL)
{ if(LS->atom==0) //有子表
{ dep=depth(LS->ds.slink);
if(dep>max) max=dep;
}
LS=LS->link;
}
return max+1;
}

P96 广义表的建立creat(LS)
void creat(struct node1 *LS)
{
char ch;
scanf("%c",&ch);
if(ch=='#')
LS=NULL;
else if(ch=='(')
{LS=(struct node*)malloc(sizeof(struct node));
LS->atom=0;
creat(LS->ds.slink);
}
else
{ LS=(struct node*)malloc(sizeof(struct node));
LS->atom=1;
LS->ds.data=ch;
}
scanf("%c",&ch);
if(LS==NULL);
else if(ch==',')
creat(LS->link);
else if((ch==')')||(ch==';'))
LS->link=NULL;
}

P97 输出广义表print(LS)
void print(struct node1 *LS)
{
if(LS->atom==0)
{
printf("(");
if(LS->ds.slink==NULL)
printf("#");
else
print(LS->ds.slink);
}
else
printf("%c ",LS->ds.data);
if(LS->atom==0)
printf(")");
if(LS->link!=NULL)
{
printf(";");
print(LS->link);
}
}

P98 该算法的时间复杂度为O(n)。整个完整程序如下：
#include<stdio.h>
#define elemtype char
struct node1
{ int atom;
struct node1 *link;
union
{
struct node1 *slink;
elemtype data;
} ds;
};

void creat(struct node1 LS) /*建立广义表的单链表*/
{
char ch;
scanf("%c",&ch);
if(ch=='#')
LS=NULL;
else if(ch=='(')
{LS=(struct node1*)malloc(sizeof(struct node1));
LS->atom=0;
creat(LS->ds.slink);
}
else
{ LS=(struct node1*)malloc(sizeof(struct node1));
LS->atom=1;
LS->ds.data=ch;
}
scanf("%c",&ch);
if(LS==NULL);
else if(ch==',')
creat(LS->link);
else if((ch==')')||(ch==';'))
LS->link=NULL;
}
void print(struct node1 LS) /*输出广义单链表*/
{
if(LS->atom==0)
{
printf("(");
if(LS->ds.slink==NULL)
printf("#");
else
print(LS->ds.slink);
}
else
printf("%c",LS->ds.data);
if(LS->atom==0)
printf(")");
if(LS->link!=NULL)
{
printf(";");
print(LS->link);
}
}
int depth(struct node1 LS) /*求广义表的深度*/
{
int max=0;
while(LS!=NULL)
{ if(LS->atom==0)
{ int dep=depth(LS->ds.slink);
if(dep>max) max=dep;
}
LS=LS->link;
}
return max+1;
}
main()
{ int dep;
struct node1 *p=NULL;
creat(p); /*建立广义表的单链表*/
print(p); /*输出广义单链表*/
dep=depth(p); /*求广义表的深度*/
printf("%d\n",dep);
}

第六章 树
P109 二叉链表的结点类型定义如下：
typedef struct btnode
{ anytype data;
struct btnode *Lch,*Rch;
}tnodetype;

P109 三叉链表的结点类型定义如下：
typedef struct btnode3
{ anytype data;
struct btnode *Lch,*Rch，*Parent ;
}tnodetype3;

P112 C语言的先序遍历算法：
void preorder (tnodetype *t)
/*先序遍历二叉树算法，t为指向根结点的指针*/
{ if (t!=NULL)
{printf("%d ",t->data);
preorder(t->lch);
preorder(t->rch);
}
}

P113 C语言的中序遍历算法：
void inorder(tnodetype *t)
/*中序遍历二叉树算法，t为指向根结点的指针*/
{
if(t!=NULL)
{inorder(t->lch);
printf("%d ",t->data);
inorder(t->rch);
}
}

P113 C语言的后序遍历算法：
void postorder(tnodetype *t)
/*后序遍历二叉树算法，t为指向根结点的指针*/
{
if(t!=NULL)
{ postorder(t->lch);
postorder(t->rch);
printf("%d ",t->data);
}
}

P114 如果引入队列作为辅助存储工具，按层次遍历二叉树的算法可描述如下：
void levelorder(tnodetype *t)
/*按层次遍历二叉树算法，t为指向根结点的指针*/
{tnodetype q[20]; /*辅助队列*/
front=0;
rear=0; /*置空队列*/
if (t!=NULL)
{ rear++;
q[rear]=t; /*根结点入队*/
}
while (front!=rear)
{ front++;
t=q [front];
printf ("%c\n",t->data);
if (t->lch!=NULL) /*t的左孩子不空，则入队*/
{ rear++;
q [rear]=t->lch;
}
if (t->rch!=NULL) /*t的右孩子不空，则入队*/
{ rear++;
q [rear]=t->rch;
}
}
}

P115 以中序遍历的方法统计二叉树中的结点数和叶子结点数，算法描述为：
void inordercount (tnodetype *t)
/*中序遍历二叉树，统计树中的结点数和叶子结点数*/
{ if (t!=NULL)
{ inordercount (t->lch); /*中序遍历左子树*/
printf ("%c\n",t->data); /*访问根结点*/
countnode++; /*结点计数*/
if ((t->lch==NULL)&&(t->rch==NULL))
countleaf++; /*叶子结点计数*/
inordercount (t->rch); /*中序遍历右子树*/
}
}

P115 可按如下方法计算一棵二叉树的深度：
void preorderdeep (tnodetype *t,int j)
/*先序遍历二叉树，并计算二叉树的深度*/
{ if (t!=NULL)
{ printf ("%c\n",t->data); /*访问根结点*/
j++;
if (k<j) k=j;
preorderdeep (t->lch,j); /*先序遍历左子树*/
preorderdeep (t->rch,j); /*先序遍历右子树*/
}
}

P117 线索二叉树的结点类型定义如下：
struct nodexs
{anytype data;
struct nodexs *lch, *rch;
int ltag,rtag; /*左、右标志域*/
}

P117 中序次序线索化算法
void inorderxs (struct nodexs *t)
/*中序遍历t所指向的二叉树，并为结点建立线索*/
{ if (t!=NULL)
{ inorderxs (t->lch);
printf ("%c\n",t->data);
if (t->lch!=NULL)
t->ltag=0;
else { t->ltag=1;
t->lch=pr;
} /*建立t所指向结点的左线索，令其指向前驱结点pr*/
if (pr!=NULL)
{ if (pr->rch!=NULL)
pr->rtag=0;
else { pr->rtag=1;
pr->rch=p;
}
} /*建立pr所指向结点的右线索，令其指向后继结点p*/
pr=p;
inorderxs (t->rch);
}
}

P118 在中根线索树上检索某结点的前驱结点的算法描述如下：
struct nodexs * inpre (struct nodexs *q)
/*在中根线索树上检索q所指向的结点的前驱结点*/
{ if (q->ltag==1)
p=q->lch;
else { r=q->lch;
while (r->rtag!=1)
r=r->rch;
p=r;
}
return (p);
}

P119 在中根线索树上检索某结点的后继结点的算法描述如下：
struct nodexs * insucc (struct nodexs *q)
/*在中根线索树上检索q所指向的结点的后继结点*/
{ if (q->rtag==1)
p=q->rch;
else { r=q->rch;
while (r->ltag!=1)
r=r->lch;
p=r;
}
return (p);
}

P120 算法程序用C语言描述如下：
void sortBT(BT *t,BT *s) /*将指针s所指的结点插入到以t为根指针的二叉树中*/
{ if (t==NULL) t=s; /*若t所指为空树，s所指结点为根*/
else if (s->data < t->data)
sortBT(t->lch,s); /*s结点插入到t的左子树上去*/
else
sortBT(t->rch,s); /*s结点插入到t的右子树上去*/
}

P121 二叉排序树结点删除算法的C语言描述如下：
void delnode(bt,f,p)
/*bt为一棵二叉排序树的根指针，p指向被删除结点，f指向其双亲*/
/*当p=bt时f为NULL*/
{ fag=0; /*fag=0时需修改f指针信息，fag=1时不需修改*/
if (p->lch==NULL)
s=p->rch; /*被删除结点为叶子或其左子树为空*/
else if (p->rch==NULL)
s=p->lch;
else { q=p; /*被删除结点的左、右子树均非空*/
s=p->lch;
while (s->rch!=NULL)
{ q=s;
s=s->rch;
} /*寻找s结点*/
if (q=p)
q->lch=s->lch;
else q->rch=s->lch;
p->data=s->data; /*s所指向的结点代替被删除结点*/
DISPOSE(s);
Fag=1;
}
if (fag=0) /*需要修改双亲指针*/
{ if (f=NULL)
bt=s; /*被删除结点为根结点*/
else if (f->lch=p)
f->lch=s;
else f->rch=s;
DISPOSE(p); /*释放被删除结点*/
}
}

第七章 图
P134 用邻接矩阵表示法表示图，除了存储用于表示顶点间相邻关系的邻接矩阵外，通常还需要用一个顺序表来存储顶点信息。其形式说明如下：
# define n 6 /*图的顶点数*/
# define e 8 /*图的边(弧)数*/
typedef char vextype; /*顶点的数据类型*/
typedef float adjtype; /*权值类型*/
typedef struct
{vextype vexs[n];
adjtype arcs[n][n];
}graph;

P135 建立一个无向网络的算法。
CREATGRAPH(ga) /*建立无向网络*/
Graph * ga;
{
int i,j,k;
float w;
for(i＝0;i<n;i++ )
ga ->vexs[i]＝getchar(); /*读入顶点信息，建立顶点表*/
for(i＝0;i<n;i++ )
for(j＝0;j<n;j++)
ga ->arcs[i][j]＝0; /*邻接矩阵初始化*/
for(k＝0;k<e;k++) /*读入e条边*/
(scanf("％d％d％f",&I,&j,&w); /*读入边(vi,vj)上的权w */
ga ->arcs[i][j]＝w;
ga - >arcs[j][i]＝w;
}
} /*CREATGRAPH*/

P136 邻接表的形式说明及其建立算法：
typedef struct node
{int adjvex; /*邻接点域*/
struct node * next; /*链域*/
}edgenode; /*边表结点*/
typedef struct
{vextype vertex; /*顶点信息*/
edgenode link; /*边表头指针*/
}vexnode; /*顶点表结点*/
vexnode ga[n];

CREATADJLIST(ga) /*建立无向图的邻接表*/
Vexnode ga[ ];
{int i,j,k;
edgenode * s;
for(i=o;i<n;i++＝ /*读入顶点信息*/
(ga[i].vertex＝getchar();
ga[i].1ink＝NULL; /*边表头指针初始化*/
}
for(k＝0;k<e;k++＝ /*建立边表*/
{scanf("％d％d",&i,&j); /*读入边(vi , vj)的顶点对序号*/
s＝malloc(sizeof(edgenode)); /*生成邻接点序号为j的表结点*s */
s-> adjvex＝j;
s- - >next：＝ga[i].Link;
ga[i].1ink＝s; /*将*s插入顶点vi的边表头部*/
s＝malloc(size0f(edgende)); /*生成邻接点序号为i的边表结点*s */
s ->adjvex＝i;
s ->next＝ga[j].1ink;
ga[j].1ink＝s; /*将*s插入顶点vj的边表头部*/
}
} /* CREATADJLIST */

P139 分别以邻接矩阵和邻接表作为图的存储结构给出具体算法，算法中g、g1和visited为全程量，visited的各分量初始值均为FALSE。
int visited[n] /*定义布尔向量visitd为全程量*/
Graph g; /*图g为全程量*/

DFS(i) /*从Vi+1出发深度优先搜索图g，g用邻接矩阵表示*/
int i;
{ int j;
printf("node：％c＼n" , g.vexs[i]); /*访问出发点vi+1 */
Visited[i]＝TRUE; /*标记vi+l已访问过*/
for (j＝0;j<n;j++) /*依次搜索vi+1的邻接点*/
if((g.arcs[i][j]＝＝1) ＆＆(! visited[j]))
DFS(j); /*若Vi+l的邻接点vj+l未曾访问过，则从vj+l出发进行深度优先搜索*/
} /*DFS*/
vexnode gl[n] /*邻接表全程量*/

DFSL(i) /*从vi+l出发深度优先搜索图g1，g1用邻接表表示*/
int i;
{ int j;
edgenode * p;
printf("node：％C\n" ,g1[i].vertex);
vistited[i]＝TRUE;
p＝g1[i].1ink; /*取vi+1的边表头指针*/
while(p !＝NULL) /*依次搜索vi+l的邻接点*/
{
if(! Vistited[p ->adjvex])
DFSL(p - >adjvex); /*从vi+1的未曾访问过的邻接点出发进行深度优先搜索*/
p＝p - >next; /*找vi+l的下一个邻接点*/
}
} /* DFSL */

P142 以邻接矩阵和邻接表作为图的存储结构，分别给出宽度优先搜索算法。
BFS(k) /＊从vk+l出发宽度优先搜索图g，g用邻接矩阵表示，visited为访问标志向量*/
int k;
{ int i,j;
SETNULL(Q); /*置空队Q */
printf("％c＼n"，g.vexs[k]); /*访问出发点vk+l*x/
visited[k]＝TRUE; /*标记vk+l已访问过*/
ENQUEUE(Q，K); /*已访问过的顶点(序号)入队列*/
While(!EMPTY(Q)) /*队非空时执行*/
{i＝DEQUEUE(Q); /*队头元素序号出队列*/
for(j＝0;j<n;j++)
if((g.arcs[i][j]＝＝1)＆＆(! visited[j]))
{printf("％c＼n" , g.vexs[j]); /*访问vi+l的未曾访问的邻接点vj+l */
visited[j]＝TRUE;
ENQUEUE(Q,j); /*访问过的顶点入队*/
}
}
} /* BFS */
BFSL(k) /*从vk+l出发宽度优先搜索图g1，g1用邻接表表示*/
int k
{ int i;
edgenode * p;
SETNULL(Q);
printf("％c＼n" , g1[k].vertex);
visited[k]＝TRUE;
ENQUEUE(Q,k);
while(! EMPTY(Q));
{ i＝DEQUEUE(Q);
p＝g1[i].1ink /*取vi+l的边表头指针*/
while(p !＝NULL) /*依次搜索vi+l的邻接点*/
{ if( ! visited[p - >adjvex]) /*访问vi+l的未访问的邻接点*/
{ printf{"％c＼n" , g1[p - >adjvex].vertex};
visited[p - >adjvex]＝TRUE;
ENQUEUE(Q,p - >adjvex); /*访问过的顶点入队*/
}
p＝p - >next; /*找vi+l的下一个邻接点*/
}
}
} /*BFSL*/

P148 在对算法Prim求精之前，先确定有关的存储结构如下：
typdef struct
{Int fromvex，endvex; /*边的起点和终点*/
float length; /*边的权值*/
} edge;

float dist[n][n]; /*连通网络的带权邻接矩阵*/
edgeT[n-1]; /*生成树*/

P149 抽象语句(1)可求精为：
for(j=1;j<n;j++) /*对n-1个蓝点构造候选紫边集*/
{T[j-1].fromvex＝1}; /*紫边的起点为红点*/
T[j-1].endvex＝j+1; /*紫边的终点为蓝点*/
T[j-1].1ength＝dist[0][j]; /*紫边长度*/
}

P149 抽象语句(3)所求的第k条最短紫边可求精为：
min＝max; /*znax大于任何边上的权值*/
for (j＝k;j<n-1;j++) /*扫描当前候选紫边集T[k]到T[n-2]，找最短紫边*/
if(T[j].1ength<min)
{min＝T[j].1ength;m＝j; /*记录当前最短紫边的位置*/
}

P149 抽象语句(4)的求精：
e＝T[m];T[m]＝T[k];T[k]＝e， /* T[k]和T[m]交换*/
v＝T[kl.Endvex]; /* v是刚被涂红色的顶点*/

P149 抽象语句(5)可求精为：
for(j＝k+1;j<n-1;j++) /*调整候选紫边集T[k+1]到T[n-2]*/
{d＝dist[v-1][T[j].endvex-1]; /*新紫边的长度*/
if(d<T[j].1ength) /*新紫边的长度小于原最短紫边*/
{T[j].1ength＝d;
T[j].fromvex＝v; /*新紫边取代原最短紫边*/
}
}

P150 完整的算法：
PRIM() /*从第一个顶点出发构造连通网络dist的最小生成树，结果放在T中*/
{int j , k , m , v , min , max＝l0000;
float d;
edge e;
for(j=1;j<n;j++) /*构造初始候选紫边集*/
{T[j-1].formvex＝1; /*顶点1是第一个加入树中的红点*/
T[j-1].endvex＝j+1;
T[j-1].length＝dist[o][j];
}
for(k＝0;k<n-1;k++) /*求第k条边*/
{min＝max;
for(j＝k;j<n-1;j++) /*在候选紫边集中找最短紫边*/
if(T[j].1ength<min)
{min＝T[j].1ength;
m＝j;
} /*T[m]是当前最短紫边*/
}
e＝T[m];T[m]＝T[k];T[k]＝e; /*T[k]和T[m]交换后，T[k]是第k条红色树边*/
v＝T[k].endvex ; /* v是新红点*/
for(j＝k+1;j<n-1;j++) /*调整候选紫边集*/
{d＝dist[v-1][T[j].endvex-1];
if(d<T[j].1ength);
{T[j].1ength＝d;
T[j].fromvex＝v;
}
}
} /* PRIM */

P151 Kruskl算法的粗略描述：
T＝(V,φ);
While(T中所含边数<n-1)
{从E中选取当前最短边(u,v);
从E中删去边(u,v);
if((u,v)并入T之后不产生回路，将边(u,v)并入T中;
}

P153 迪杰斯特拉算法实现。算法描述如下：
#define max 32767 /*max代表一个很大的数*/
void dijkstra (float cost[][n],int v)
/*求源点v到其余顶点的最短路径及其长度*/
{ v1=v-1;
for (i=0;i<n;i++)
{ dist[i]=cost[v1][i]; /*初始化dist*/
if (dist[i]<max)
pre[i]=v;
else pre[i]=0;
}
pre[v1]=0;
for (i=0;i<n;i++)
s[i]=0; /*s数组初始化为空*/
s[v1]=1; /*将源点v归入s集合*/
for (i=0;i<n;i++)
{ min=max;
for (j=0;j<n;j++)
if (!s[j] && (dist[j]<min))
{ min=dist[j];
k=j;
} /*选择dist值最小的顶点k+1*/
s[k]=1; /*将顶点k+1归入s集合中*/
for (j=0;j<n;j++)
if (!s[j]&&(dist[j]>dist[k]+cost[k][j]))
{ dist[j]=dist[k]+cost[k][j]; /*修改 V-S集合中各顶点的dist值*/
pre[j]=k+1; /*k+1顶点是j+1顶点的前驱*/
}
} /*所有顶点均已加入到S集合中*/
for (j=0;j<n;j++) /*打印结果*/
{ printf("%f\n%d",dist[j],j+1;);
p=pre[j];
while (p!=0)
{ printf("%d",p);
p=pre[p-1];
}
}
}

P155 弗洛伊德算法可以描述为：
A(0)[i][j]=cost[i][j]; //cost为图的邻接矩阵
A(k)[i][j]=min{A(k-1) [i][j],A(k-1) [i][k]+A(k-1) [k][j]}
其中 k=1,2,…,n

P155 弗洛伊德算法实现。算法描述如下：
int path[n][n]; /*路径矩阵*/
void floyd (float A[][n],cost[][n])
{ for (i=0;i<n;i++) /*设置A和path的初值*/
for (j=0;j<n;j++)
{ if (cost[i][j]<max)
path[i][j]=j;
else { path[i][j]=0;
A[i][j]=cost[i][j];
}
}
for (k=0;k<n;k++)
/*做n次迭代，每次均试图将顶点k扩充到当前求得的从i到j的最短路径上*/
for (i=0;i<n;i++)
for (j=0;j<n;j++)
if (A[i][j]>(A[i][k]+A[k]