哪些算法可遍历网络图

① 二叉树遍历

遍历概念

所谓遍历(Traversal)是指沿着某条搜索路线，依次对树中每个结点均做一次且仅做一次访问。访问结点所做的操作依赖于具体的应用问题。
遍历是二叉树上最重要的运算之一，是二叉树上进行其它运算之基础。

遍历方案

1．遍历方案
从二叉树的递归定义可知，一棵非空的二叉树由根结点及左、右子树这三个基本部分组成。因此，在任一给定结点上，可以按某种次序执行三个操作：
（1）访问结点本身(N)，
（2）遍历该结点的左子树(L)，
（3）遍历该结点的右子树(R)。
以上三种操作有六种执行次序：
NLR、LNR、LRN、NRL、RNL、RLN。
注意：
前三种次序与后三种次序对称，故只讨论先左后右的前三种次序。

2．三种遍历的命名
根据访问结点操作发生位置命名：
① NLR：前序遍历(PreorderTraversal亦称(先序遍历))
——访问结点的操作发生在遍历其左右子树之前。
② LNR：中序遍历(InorderTraversal)
——访问结点的操作发生在遍历其左右子树之中(间)。
③ LRN：后序遍历(PostorderTraversal)
——访问结点的操作发生在遍历其左右子树之后。
注意：
由于被访问的结点必是某子树的根，所以N(Node)、L(Left subtlee)和R(Right subtree)又可解释为根、根的左子树和根的右子树。NLR、LNR和LRN分别又称为先根遍历、中根遍历和后根遍历。

遍历算法

1．中序遍历的递归算法定义：
若二叉树非空，则依次执行如下操作：
(1)遍历左子树；
(2)访问根结点；
(3)遍历右子树。

2．先序遍历的递归算法定义：
若二叉树非空，则依次执行如下操作：
(1) 访问根结点；
(2) 遍历左子树；
(3) 遍历右子树。

3．后序遍历得递归算法定义：
若二叉树非空，则依次执行如下操作：
(1)遍历左子树；
(2)遍历右子树；
(3)访问根结点。

4．中序遍历的算法实现
用二叉链表做为存储结构，中序遍历算法可描述为：
void InOrder(BinTree T)
{ //算法里①~⑥是为了说明执行过程加入的标号
① if(T) { // 如果二叉树非空
② InOrder(T->lchild)；
③ printf("％c"，T->data)； // 访问结点
④ InOrder(T->rchild);
⑤ }
⑥ } // InOrder

遍历序列

1．遍历二叉树的执行踪迹
三种递归遍历算法的搜索路线相同（如下图虚线所示）。
具体线路为：
从根结点出发，逆时针沿着二叉树外缘移动，对每个结点均途径三次，最后回到根结点。

2．遍历序列
（1） 中序序列
中序遍历二叉树时，对结点的访问次序为中序序列
【例】中序遍历上图所示的二叉树时，得到的中序序列为：
D B A E C F
（2） 先序序列
先序遍历二叉树时，对结点的访问次序为先序序列
【例】先序遍历上图所示的二叉树时，得到的先序序列为：
A B D C E F
（3） 后序序列
后序遍历二叉树时，对结点的访问次序为后序序列
【例】后序遍历上图所示的二叉树时，得到的后序序列为：
D B E F C A
注意：
（1） 在搜索路线中，若访问结点均是第一次经过结点时进行的，则是前序遍历；若访问结点均是在第二次(或第三次)经过结点时进行的，则是中序遍历(或后序遍历)。只要将搜索路线上所有在第一次、第二次和第三次经过的结点分别列表，即可分别得到该二叉树的前序序列、中序序列和后序序列。
（2） 上述三种序列都是线性序列，有且仅有一个开始结点和一个终端结点，其余结点都有且仅有一个前趋结点和一个后继结点。为了区别于树形结构中前趋(即双亲)结点和后继(即孩子)结点的概念，对上述三种线性序列，要在某结点的前趋和后继之前冠以其遍历次序名称。
【例】上图所示的二叉树中结点C，其前序前趋结点是D，前序后继结点是E；中序前趋结点是E，中序后继结点是F；后序前趋结点是F，后序后继结点是A。但是就该树的逻辑结构而言，C的前趋结点是A，后继结点是E和F。

二叉链表的构造

1． 基本思想
基于先序遍历的构造，即以二叉树的先序序列为输入构造。
注意：
先序序列中必须加入虚结点以示空指针的位置。
【例】
建立上图所示二叉树，其输入的先序序列是：ABD∮∮CE∮∮F∮∮。

2． 构造算法
假设虚结点输入时以空格字符表示，相应的构造算法为：
void CreateBinTree (BinTree *T)
{ //构造二叉链表。T是指向根指针的指针，故修改*T就修改了实参(根指针)本身
char ch；
if((ch=getchar())=='') *T=NULL； //读人空格，将相应指针置空
else{ //读人非空格
*T=(BinTNode *)malloc(sizeof(BinTNode))； //生成结点
(*T)->data=ch；
CreateBinTree(&(*T)->lchild)； //构造左子树
CreateBinTree(&(*T)->rchild)； //构造右子树
}
}
注意：
调用该算法时，应将待建立的二叉链表的根指针的地址作为实参。
【例】设root是一根指针(即它的类型是BinTree)，则调用CreateBinTree(&root)后root就指向了已构造好的二叉链表的根结点。

② 图遍历的算法

图的遍历方法目前有深度优先搜索法和广度（宽度）优先搜索法两种算法。 深度优先搜索法是树的先根遍历的推广，它的基本思想是：从图G的某个顶点v0出发，访问v0，然后选择一个与v0相邻且没被访问过的顶点vi访问，再从vi出发选择一个与vi相邻且未被访问的顶点vj进行访问，依次继续。如果当前被访问过的顶点的所有邻接顶点都已被访问，则退回到已被访问的顶点序列中最后一个拥有未被访问的相邻顶点的顶点w，从w出发按同样的方法向前遍历，直到图中所有顶点都被访问。其递归算法如下：
Boolean visited[MAX_VERTEX_NUM]; //访问标志数组
Status (*VisitFunc)(int v); //VisitFunc是访问函数，对图的每个顶点调用该函数
void DFSTraverse (Graph G, Status(*Visit)(int v)){
VisitFunc = Visit;
for(v=0; v<G.vexnum; ++v)
visited[v] = FALSE; //访问标志数组初始化
for(v=0; v<G.vexnum; ++v)
if(!visited[v])
DFS(G, v); //对尚未访问的顶点调用DFS
}
void DFS(Graph G, int v){ //从第v个顶点出发递归地深度优先遍历图G
visited[v]=TRUE; VisitFunc(v); //访问第v个顶点
for(w=FirstAdjVex(G,v); w>=0; w=NextAdjVex(G,v,w))
//FirstAdjVex返回v的第一个邻接顶点，若顶点在G中没有邻接顶点，则返回空（0）。
//若w是v的邻接顶点，NextAdjVex返回v的（相对于w的）下一个邻接顶点。
//若w是v的最后一个邻接点，则返回空（0）。
if(!visited[w])
DFS(G, w); //对v的尚未访问的邻接顶点w调用DFS
} 图的广度优先搜索是树的按层次遍历的推广，它的基本思想是：首先访问初始点vi，并将其标记为已访问过，接着访问vi的所有未被访问过的邻接点vi1,vi2,…, vi t，并均标记已访问过，然后再按照vi1,vi2,…, vi t的次序，访问每一个顶点的所有未被访问过的邻接点，并均标记为已访问过，依次类推，直到图中所有和初始点vi有路径相通的顶点都被访问过为止。其非递归算法如下：
Boolean visited[MAX_VERTEX_NUM]; //访问标志数组
Status (*VisitFunc)(int v); //VisitFunc是访问函数，对图的每个顶点调用该函数
void BFSTraverse (Graph G, Status(*Visit)(int v)){
VisitFunc = Visit;
for(v=0; v<G.vexnum, ++v)
visited[v] = FALSE;
initQueue(Q); //置空辅助队列Q
for(v=0; v<G.vexnum; ++v)
if(!visited[v]){
visited[v]=TRUE; VisitFunc(v);
EnQueue(Q, v); //v入队列
while(!QueueEmpty(Q)){
DeQueue(Q, u); //队头元素出队并置为u
for(w=FirstAdjVex(G,u); w>=0; w=NextAdjVex(G,u,w))
if(!Visited[w]){ //w为u的尚未访问的邻接顶点
Visited[w]=TRUE; VisitFunc(w);
EnQueue(Q, w);
}
}
}
}

③ 图的图的遍历

常见的图遍历方式有两种：深度优先遍历和广度优先遍历，这两种遍历方式对有向图和无向图均适用。 深度优先遍历的思想类似于树的先序遍历。其遍历过程可以描述为：从图中某个顶点v出发，访问该顶点，然后依次从v的未被访问的邻接点出发继续深度优先遍历图中的其余顶点，直至图中所有与v有路径相通的顶点都被访问完为止。
深度优先遍历算法实现：
为了便于在算法中区分顶点是否已被访问过，需要创建一个一维数组visited[0..n-1]（n是图中顶点的数目），用来设置访问标志，其初始值visited（0≤i≤n-1）为"0"，表示邻接表中下标值为i的顶点没有被访问过，一旦该顶点被访问，将visited置成"1"。
int visited[0..n-1]={0,0,...0};
void DFS(AdjList adj,int v)
{//v是遍历起始点的在邻接表中的下标值，其下标从0开始
visited[v]=1; visited(adj[v].elem);
for (w=adj[v].firstedge;w;w=w->next)
if (!visited[w->adjvex]) DFS(adj,w->adjvex);
}
对于无向图，这个算法可以遍历到v顶点所在的连通分量中的所有顶点，而与v顶点不在一个连通分量中的所有顶点遍历不到；而对于有向图可以遍历到起始顶点v能够到达的所有顶点。若希望遍历到图中的所有顶点，就需要在上述深度优先遍历算法的基础上，增加对每个顶点访问状态的检测： intvisited[0..n-1]={0,0,...0};voidDFSTraverse(AdjListadj){for(v=0;v<n;v++)if(!visited[v])DFS(adj,v);} 对图的广度优先遍历方法描述为：从图中某个顶点v出发，在访问该顶点v之后，依次访问v的所有未被访问过的邻接点，然后再访问每个邻接点的邻接点，且访问顺序应保持先被访问的顶点其邻接点也优先被访问，直到图中的所有顶点都被访问为止。下面是对一个无向图进行广度优先遍历的过程。
下面我们讨论一下实现广度优先遍历算法需要考虑的几个问题：
（1）在广度优先遍历中，要求先被访问的顶点其邻接点也被优先访问，因此，必须对每个顶点的访问顺序进行记录，以便后面按此顺序访问各顶点的邻接点。应利用一个队列结构记录顶点访问顺序，就可以利用队列结构的操作特点，将访问的每个顶点入队，然后，再依次出队，并访问它们的邻接点；
（2）在广度优先遍历过程中同深度优先遍历一样，为了避免重复访问某个顶点，也需要创建一个一维数组visited[0..n-1]（n是图中顶点的数目），用来记录每个顶点是否已经被访问过。
int visited[0..n-1]={0,0,...0};
void BFS(AdjList adj,int v)
{//v是遍历起始点在邻接表中的下标，邻接表中下标从0开始
InitQueue(Q); //Q是队列
visited[v]=1; visite(adj[v].elem); EnQueue(Q,v);
while (!QueueEmpty(Q)) {
DeQueue(Q,v);
for (w=adj[v].firstedge;w;w=w->next)
if (!visited[w->adjvex]) {
visited[w->adjvex]=1;
visite(adj[w->adjvex].elem);
EnQueue(Q,w->adjvex); }
}
}

④ 以下哪些算法可用于遍历网络图

1、Word 文档就可以做，里面有网络图制作功能！2、网络图一般呈金字塔形，最上面是企业负责人（安全生产第一责任人），然后是并列的生产负责人、安全负责人、技术负责人，在向下就是各职能部门负责人，直至一线作业职工。

⑤ 图的遍历

/*图的深度优先遍历与树的广度优先遍历*/
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#define k 100
int visited[k]={0},visitedd[k]={0};
typedef struct node{int adjvex;
struct node *next;
}node;
typedef struct {char a;
node *first;
}list;
typedef struct {list vextes[k];
int n,e;
}adjgraph;
void creat(adjgraph *g)
{int i,j,w;node *p;
printf("input n,e;\n");
scanf("%d%d",&g->n,&g->e);
getchar();
for(i=0;i<g->n;i++)
{scanf("%c",&g->vextes[i].a);
g->vextes[i].first=NULL;
}
for(i=0;i<g->e;i++)
{scanf("%d%d",&j,&w);
p=(node*)malloc(sizeof(node));
p->adjvex=j;
p->next=g->vextes[w].first;
g->vextes[w].first=p;
p=(node*)malloc(sizeof(node));
p->adjvex=w;
p->next=g->vextes[j].first;
g->vextes[j].first=p;
}
}
void print(adjgraph g)
{int i;node *p;
for(i=0;i<g.n;i++)
{printf("%c",g.vextes[i].a);
p=g.vextes[i].first;
while(p)
{printf("->%d",p->adjvex);
p=p->next;
}
printf("\n");
}
}
void visit1(adjgraph g,int i) /*深度优先*/
{node *p;
p=g.vextes[i].first;
visited[i]=1;printf("%c",g.vextes[i]);
while(p)
{if(visited[g.vextes[i].first->adjvex]!=1)visit1(g,g.vextes[i].first->adjvex);
p=p->next;
}
}
void dfs(adjgraph g)
{int i;

for(i=0;i<g.n;i++)
if(!visited[i])visit1(g,i);
}
void visit2(adjgraph g,int i)/*广度优先*/
{node *p;int stack[k];int top=-1;
visitedd[i]=1;printf("%c",g.vextes[i]);
p=g.vextes[i].first;
while(p||top>-1)
{while(p)
{if(visitedd[p->adjvex]!=1){stack[++top]=p->adjvex;
visitedd[p->adjvex]=1;
printf("%c",g.vextes[p->adjvex]);
}
p=p->next;
}
if(top>-1)
p=g.vextes[stack[top--]].first;
}
}
void bfs(adjgraph g)
{int i;
for(i=0;i<g.n;i++)
if(!visitedd[i])visit2(g,i);
}
void main()
{adjgraph g;
creat(&g);
printf("the adjgraph is ;\n");
print(g);
printf("\n");
dfs(g);
printf("\n");
bfs(g);
getch();
}
以前写的两个
先粘把
我可一分也没了

⑥ java Map 怎么遍历

java Map 遍历一般有四种方式

方式一: 这是最常见的并且在大多数情况下也是最可取的遍历方式。在键值都需要时使用。

作为方法一的替代，这个代码看上去更加干净；但实际上它相当慢且无效率。

因为从键取值是耗时的操作（与方法一相比，在不同的Map实现中该方法慢了20%~200%）。如果安装了FindBugs，它会做出检查并警告你关于哪些是低效率的遍历。所以尽量避免使用。

总结:

如果仅需要键(keys)或值(values)使用方法二。

如果所使用的语言版本低于java 5，或是打算在遍历时删除entries，必须使用方法三。

否则使用方法一(键值都要)。

(6)哪些算法可遍历网络图扩展阅读：

类似的遍历算法：

二叉树的遍历算法

1、先（根）序遍历的递归算法定义：

若二叉树非空，则依次执行如下操作：

⑴ 访问根结点；

⑵ 遍历左子树；

⑶ 遍历右子树。

2、中（根）序遍历的递归算法定义：

若二叉树非空，则依次执行如下操作：

⑴遍历左子树；

⑵访问根结点；

⑶遍历右子树。

3、后（根）序遍历得递归算法定义：

若二叉树非空，则依次执行如下操作：

⑴遍历左子树；

⑵遍历右子树；

⑶访问根结点。

⑦ 对连通图进行一次先深遍历可访问图的全部顶点，对吗

如果是无向的连通图或者有向的强连通图,是对的,对于无向的非连通图就不可能一次遍历访问到所有顶点了,对于有向的非强连通图则有可能对,有可能不对

⑧ 数据结构中的常用算法有哪些呀，对于初学者应该怎样把它学好呀

基本：
线性表，链表，栈，队列
排序：
快速排序，堆排序，归并排序，希尔排序，插入排序，选择排序
二叉树：
前序，中序，后序遍历，层次遍历，包括递归算法和非递归算法两种
AVL树，Huffman编码
二叉树和树，森林之间的转换，穿线树
图算法：
深度优先遍历算法，广度优先遍历算法，最小生成树，最短路径
字符串：
查找子串，KMP算法等。

初学者一定要弄懂这些基本的算法。还有，要多动手练习书上的算法，代码是敲出来的。对于考试而言，多看看老师划的重点足矣。