知识大全 第四部分 图[8]
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弗洛伊德算法 void ShortestPath_FLOYD（Mgraph G PathMatrix &p[] distancMatrix &D） //用Floyd不著算法注有向网G中各对顶点V和W之间的最短路径p[v][w]及其带权 //限长度d[v][w] 若p[v][w][u]为TRUE 则U是从V到W当前求得最短路径上的顶点 for（v= ;v<G vexnum;++v） for（w= ;w<G vexnum;++W） D[v][w]=G arcs[v][w]; for（u= ;u<G vexnum;++u） p[v][w][u]=FALSE; if（d[v][w]<INFINITY） P[v][w][v]=TRUE; P[v][w][w]=TRUE; //if //for for（u= ;u<G vexnum;++u） for（v= ;v<G vexnum;++v） for（w= ;w<G vexnum;++w） ifD[w][u]+D[u][w]<D[v][w] D[v][w]=D[v][u]+D[u][w]; for（i= ;i<G vexnum;++i） P[v][w][i]=P[v][w][i]; //if //ShortestPath_FLOYD 托普排序 拓扑序列 设G=（V E）是一个具有n个顶点的有向图 V中的顶点序列v v … vn称为一个拓扑序列 当且仅当满足下列条件 若从顶点vi到vj有一条路径 则在顶点序列中顶点vi必在顶点vj之前 拓扑排序 对一个有向图构造拓扑序列的过程称为拓扑排序 基本思想 （ ）从AOV网中选择一个没有前驱的顶点并且输出 （ ）从AOV网中删去该顶点 并且删去所有以该顶点为尾的弧 （ ）重复上述两步 直到全部顶点都被输出 或AOV网中不存在没有前驱的顶点
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cha138/Article/program/sjjg/201311/23294相关参考
无向完全图在无向图中如果任意两个顶点之间都存在边则称该图为无向完全图【释无箭头】 有向完全图在有向图中如果任意两个顶点之间都存在方向相反的两条弧则称该图为有向
（三）图的遍历 深度优先搜索 BooleanVisited[AX]; Status（*visitFunc）（intv）; VoidDFSTrav
最短路径 迪杰斯特拉算法 voidShortestPath_DIJ（MgraphGintvPathMatrix&pShortPathTable&am
试题 【年真题】 下列关于无向连通图特性的叙述中正确的是 I所有顶点的度之和为偶数 II边数大于顶点个数减 III至少有一个顶点的度为 A只
邻接矩阵法 【释数组中表示无边表示有边】 //图的数组（邻接矩阵）存储表示 #defineINFInityINT_MAX/
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拓扑排序算法——伪代码 栈S初始化累加器count初始化 扫描顶点表将没有前驱的顶点压栈 当栈S非空时循环 vj=退出栈顶元素输出vj累加器加
．（）S的next与nextval值分别为和p的next与nextval值分别为和 （）利用BF算法的匹配过程
．设字符串S=aabaabaabaacP=aabaac【北方交通大学二（分）】 （）给出S和P的next值和nextval值 （）若S作主串P作模式串试给出利用BF算法和KMP算法的匹配过程
现在大脑研究者开始把脑看作一种全息图。全息图是一种新的摄影方法。在全息图的任何一个组成部分中，都包含了整个全息图的信息
现在大脑研究者开始把脑看作一种全息图。全息图是一种新的摄影方法。在全息图的任何一个组成部分中，都包含了整个全息图的信息，并由此显示出一种非常逼真的三维立体的图像。例如，把一张桌子的全息照片粉碎，你可以