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数据结构 C/C++(实验五:图)

news 来源：原创 2025/5/18 23:50:22

（大家好，今天分享的是数据结构的相关知识，大家可以在评论区进行互动答疑哦~加油！💕）

目录

提要：实验题目

一、实验目的

二、实验内容及要求

三、源程序及注释

实验1代码 （折半查找）

实验2代码（排序二叉树进行中序遍历）

实验3代码（哈希表）

五、实验结果

 实验1结果

 实验2结果

实验3结果

提要：实验题目

1. 图的邻接矩阵存储结构和深度、广度优先遍历

2. 图的邻接表存储结构和深度、广度优先遍历

一、实验目的

  1. 熟悉图的两种常用的存储结构，即邻接矩阵和邻接表，以及在这两种存储结构上的遍历图的方法，即深度优先遍历和广度优先遍历。
  2. 进一步掌握递归算法的设计方法。
  3. 了解图的典型应用的算法程序。

二、实验内容及要求

  1. 建立图的邻接矩阵存储结构（数组表示），并将邻接矩阵输出。
  2. 建立图的邻接表存储结构，并将邻接表输出。
  3. 图的深度优先遍历。
  4. 图的广度优先遍历。

注：前两个题目必做，第3、4题选做一个。

三、源程序及注释

实验1代码 （折半查找）

#include <iostream>
using namespace std;// 折半查找函数
int binarySearch(int arr[], int size, int target) {int left = 0;int right = size - 1;cout << "查找过程如下：\n";while (left <= right) {int mid = left + (right - left) / 2;  // 计算中间位置// 打印当前查找区间及中间元素cout << "当前查找区间：[" << left << ", " << right << "]，中间元素：arr[" << mid << "] = " << arr[mid] << endl;// 如果目标值等于中间值，返回索引if (arr[mid] == target) {cout << "找到了目标元素 " << target << "，位置为：" << mid << endl;return mid;}// 如果目标值小于中间值，缩小查找范围到左半部分else if (arr[mid] > target) {right = mid - 1;}// 如果目标值大于中间值，缩小查找范围到右半部分else {left = mid + 1;}}cout << "未找到目标元素 " << target << endl;return -1;  // 如果未找到目标值，返回-1
}int main() {int size;cout << "请输入数组的大小：";cin >> size;int arr[size];cout << "请输入数组元素（要求数组是升序的）：" << endl;for (int i = 0; i < size; i++) {cin >> arr[i];}int target;cout << "请输入要查找的目标值：";cin >> target;// 调用折半查找函数int result = binarySearch(arr, size, target);if (result != -1) {cout << "元素 " << target << " 在数组中的索引位置是： " << result << endl;} else {cout << "元素 " << target << " 不在数组中。" << endl;}return 0;
}
//请输入数组的大小：6
//请输入数组元素（要求数组是升序的）：
//10 20 30 40 50 60
//请输入要查找的目标值：40//查找过程如下：
//当前查找区间：[0, 5]，中间元素：arr[2] = 30
//当前查找区间：[3, 5]，中间元素：arr[4] = 50
//当前查找区间：[3, 3]，中间元素：arr[3] = 40
//找到了目标元素 40，位置为：3
//元素 40 在数组中的索引位置是： 3

实验2代码（排序二叉树进行中序遍历）

#include <iostream>
using namespace std;struct TreeNode {int val;TreeNode* left;TreeNode* right;TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}
};// 插入节点到二叉排序树
TreeNode* insert(TreeNode* root, int val) {if (root == nullptr) {return new TreeNode(val);}if (val < root->val) {root->left = insert(root->left, val);} else {root->right = insert(root->right, val);}return root;
}// 中序遍历
void inorder(TreeNode* root) {if (root != nullptr) {inorder(root->left);cout << root->val << " ";inorder(root->right);}
}int main() {int n, val;TreeNode* root = nullptr;cout << "Enter number of elements: ";cin >> n;cout << "Enter the elements: ";for (int i = 0; i < n; ++i) {cin >> val;root = insert(root, val);}cout << "Inorder traversal: ";inorder(root);cout << endl;return 0;
}
//Enter number of elements: 7
//Enter the elements: 50 30 20 40 70 60 80
//Inorder traversal: 20 30 40 50 60 70 80

实验3代码（哈希表）

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>// 哈希表的最大大小
#define MAX_SIZE 100// 哈希表结构
typedef struct HashTable {int *table;int size;
} HashTable;// 哈希函数：除留余数法
int hash(int key, int size) {return key % size;
}// 初始化哈希表
void initHashTable(HashTable *ht, int size) {ht->size = size;ht->table = (int *)malloc(sizeof(int) * size);// 初始化哈希表中的所有槽为 -1，表示空槽for (int i = 0; i < size; i++) {ht->table[i] = -1;}
}// 线性探测法处理冲突
int linearProbe(HashTable *ht, int key) {int index = hash(key, ht->size);int i = 0;// 查找空槽while (i < ht->size && ht->table[(index + i) % ht->size] != -1) {i++;}// 返回下一个空槽的索引return (index + i) % ht->size;
}// 插入操作
void insert(HashTable *ht, int key) {int index = hash(key, ht->size);// 如果当前槽位已经被占用，则进行线性探测if (ht->table[index] != -1) {index = linearProbe(ht, key);}// 将元素插入哈希表ht->table[index] = key;
}// 查找操作
int find(HashTable *ht, int key) {int index = hash(key, ht->size);int i = 0;// 查找元素while (i < ht->size) {int probeIndex = (index + i) % ht->size;if (ht->table[probeIndex] == -1) {return 0;  // 没有找到}if (ht->table[probeIndex] == key) {return 1;  // 找到元素}i++;}return 0;  // 没有找到
}// 打印哈希表
void printHashTable(HashTable *ht) {for (int i = 0; i < ht->size; i++) {if (ht->table[i] != -1) {printf("Index %d: %d\n", i, ht->table[i]);} else {printf("Index %d: empty\n", i);}}
}// 主函数
int main() {int size, numElements, element, key;// 用户输入哈希表大小printf("Enter the size of the hash table: ");scanf("%d", &size);// 创建哈希表HashTable ht;initHashTable(&ht, size);// 用户输入插入的元素数量printf("Enter the number of elements you want to insert: ");scanf("%d", &numElements);// 插入元素printf("Enter %d elements to insert into the hash table:\n", numElements);for (int i = 0; i < numElements; i++) {scanf("%d", &element);insert(&ht, element);}// 打印哈希表内容printf("\nHash Table contents:\n");printHashTable(&ht);// 查找操作printf("\nEnter an element to search in the hash table: ");scanf("%d", &key);printf("Find %d: %s\n", key, find(&ht, key) ? "Found" : "Not Found");// 释放内存free(ht.table);return 0;
}

四、实验结果

 实验1结果

 实验2结果

实验3结果

（今日分享暂时到此为止啦！为不断努力的自己鼓鼓掌吧🥳。今日文案分享：人生没有标准答案，珍惜当下永远是最优解。）   

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使用go的交叉编译功能 set GOOSlinux set GOARCHamd64然后再执行go build 可能会报异常, 所以贴出我的go env配置仅供参考 go env环境配置 D:\GoWork\src\go-tzv>go env set GO111MODULEauto set GOARCHamd64 set GOBIN …...

编程日记 2025/5/15 9:43:52

源码分析之Openlayers中GeometryCollection类

概述 本文主要介绍GeometryCollection类,GeometryCollection类继承于Geometry类,关于Geometry类,参考这篇文章源码分析之Openlayers中Geometry基类介绍 GeometryCollection类就是一组几何对象的集合. 源码分析 GeometryCollection类源码实现 GeometryCollection类源码实现…...

编程日记 2025/5/15 4:57:03