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1、 else return false; bool GraphFull（）/判断图是否为满 if（numVertices=maxVertices|numEdges=maxVertices*（maxVertices-1）/2） return true; else return false;int NumberOfVertices（）/返回当前顶点数 return numVertices; int NumberOfEdges（）/返回当前边数 return numEdges; char getValue（int i）/取顶点i的值，i不合理返回0 return i=0&i=numVertices ?

2、 VerticesListi : NULL; int getWeight（int v1,int v2）/取边（v1,v2）上的权值 return v1!=-1&v2!=-1 ? Edgev1v2 : 0; int getFirstNeighbor（int v）;/取顶点v的第一个邻接顶点 int getNextNeighbor（int v,int w）;/取v的邻接顶点w的下一邻接顶点 bool insertVertex（char vertex）;/插入顶点vertex bool insertEdge（int v1,int v2,int weight）;/插入边（v1,v2）,权为weight

3、 bool removeVertex（int v）;/删去顶点v和所有与它相关联的边 bool removeEdge（int v1,int v2）;/在图中删去边（v1,v2） int getVertexPos（char vertex）/给出顶点vertex的位置,如果该顶点不在图内则返回-1 for（int i=0;numVertices;i+） if（VerticesListi=vertex） return i; return -1; int mini（）;/求图中所有边的最小权值 bool input（）;/输入函数 bool output（）;/输出函数 void kruskal（）;

4、/kruskal算法 void prim（）;/prim算法protected: int maxVertices;/图中最大顶点数 int numEdges;/图中当前边数 int numVertices;/图中当前顶点数 private: char *VerticesList;/顶点表 int * *Edge;/邻接矩阵 int visit50;/便利时的辅助工具 primnode closeedge50;/为实现prim 函数的辅助结点;KJL_Graphmtx:KJL_Graphmtx（int sz）/构造函数 maxVertices=sz; numVertices=0; numEdge

5、s=0; int i,j; VerticesList=new charmaxVertices;/创建顶点表数组 Edge=（int * *）new int *maxVertices;/创建邻接矩阵数组 for（i=0;maxVertices; Edgei=new intmaxVertices;for（i=0;i+）/邻接矩阵初始化 for（j=0;j0&EdgevimaxWeight）return i; return -1;getNextNeighbor（int v,int w）/给出顶点v的某邻接顶点w的下一个邻接顶点的位置，如果找不到，则函数返回-1w! for（int i=w+1;max

6、Weight） return i;bool KJL_Graphmtx:insertVertex（char vertex）/插入顶点vertex if（numVertices=maxVertices） return false;/顶点表满，不插入 VerticesListnumVertices+=vertex; return true;insertEdge（int v1,int v2,int weight）/插入边（v1,v2）,权为weightif（v1!v1numVertices&v2Edgev1v2=maxWeight）/插入条件（?） Edgev1v2=Edgev2v1=weight;

7、numEdges+; return true; else return false;removeVertex（int v）/删去顶点v和所有与它相关联的边 if（v=numVertices）return false;/v不在图中，不删除 VerticesListv=VerticesListnumVertices-1;/顶点表中删除该结点i+）/减去与v相关联的边数 if（EdgeivEdgeiv-1&v2Edgev1v2Edgev1v2maxWeight） Edgev1v2=Edgev2v1=maxWeight;/删除边（v1,v2） numEdges-;input（） int i,j,k,n

8、,m; char e1,e2; int weight; coutnm;/输入顶点数n和边数m请输入顶点的值：n;i+）/依次输入顶点的值 cine1; this-insertVertex（e1）; i=0; while（im） coute2weight;/输入端点信息 j=this-getVertexPos（e1）;/查顶点号 k=this-getVertexPos（e2）; if（j=-1|k=-1） coutinsertEdge（j,k,weight）; i+; output（）/输出函数 int i,j,n,m; int w; n=this-NumberOfVertices（）; m=t

9、his-NumberOfEdges（）;顶点的个数为：n边的条数为：mgetWeight（i,j）; if（wwgetValue（i）; e2=this-getValue（j）;（e1,e2closeedgej.lowcost） min=j; i=min;cout包括边（closeedgei.begvexcloseedgei.endvex; return i;/图的深度优先搜索函数/void DFS（KJL_Graphmtx & G,int v,bool visited）;/先声明函数，后使用 G,char & v）/从顶点v出发，对图G进行深度优先遍历的主要过程 int i,loc,n=G.

10、NumberOfVertices（）;/取图中顶点的个数 bool * visited=new booln;/创建辅助数组i+）/初始化辅助数组visited visitedi=0; loc=G.getVertexPos（v）;/取得v结点在图中的位置 DFS（G,loc,visited）;/从顶点0开始深度优先搜索 delete visited; G,int v,bool visited）/从顶点v出发，对图G进行深度优先遍历的子过程/从顶点位置v出发，以深度优先的次序访问所有可读入的尚未访问过的顶点。/算法中用到一个vistied，对已访问过的顶点做访问标记。 coutG.getValue

11、（v）/访问顶点v visitedv=1;/顶点v作访问标记 int w=G.getFirstNeighbor（v）;/找v的第一个邻接顶点w while（w!=-1）/若邻接顶点w存在 if（visitedw=0） DFS（G,w,visited）;/若w未被访问，递归访问顶点w w=G.getNextNeighbor（v,w）;/取v排在w后的下一个邻接顶点 /图的广度优先搜索函数/void BFS（KJL_Graphmtx G,char v）/从顶点v出发，以广度优先的次序横向搜索图，算法中使用了一个队列。 int i,w,n=G.NumberOfVertices（）;/去图中的定点个数

12、 bool *visited=new booln;/用来记录顶点是否被访问过，被访问值为1，为被访问值为0i+）/初始化 visitedi=0;int loc=G.getVertexPos（v）;/取顶点v的位置号G.getValue（loc） visitedloc=1;/做已访问标记 KJL_Queue Q;/定义一个辅助队列Q.EnQueue（loc）;/顶点进队，实现分层访问 while（!Q.IsEmpty（）/循环访问所有结点，判断队列是否为空Q.DeQueue（loc）;/从队列中退出顶点loc w=G.getFirstNeighbor（loc）;/找顶点loc的第一个邻接点w w

13、hile（w!=-1）/若邻接点w存在 if（visitedw=false）/若未被访问coutG.getValue（w）/访问顶点wvisitedw=1;/标记w已经被访问Q.EnQueue（w）;/顶点w进队列w=G.getNextNeighbor（loc,w）;/找顶点loc的下一个邻接顶点，重复检测v的所有邻接顶点 delete visited;/kruskal函数的实现/void KJL_Graphmtx:kruskal（） int a,b,k=0; int min=maxWeight; int Edge12020; for （int m=0;m+） visitm=m;/每一个顶点属

14、于一颗树 for （int i=0; for（int j=0; Edge1ij=Edgeij; while （knumVertices-1） min=maxWeight; for （int j=0; if （Edge1ijmin） a=i; b=j; min=Edge1ij; if （visita!=visitb）VerticesListaVerticesListbgetVertexPos（u）; visiti=1; closeedgej.begvex=u; closeedgej.endvex=VerticesListj; closeedgej.lowcost=Edgeij; for （int

15、 m=1; int n=mini（）; visitn=1; closeedgen.lowcost=maxWeight; for （int p=0;pp+）visitp） if（Edgepncloseedgep.lowcost） closeedgep.lowcost=Edgepn; closeedgep.begvex=VerticesListn; 实验结果实验体会经过这次实验让我更深刻的理解了C+类的的结构，能够对二维数组的动态开辟空间和释放空间有了更深刻的理解，对图的遍历及构建最小生成树也有了深刻的体会。总之，在这次试验中，学到了许多，也提高了自己的编程能力。实验二、快速排序算法的实现 选取表

16、中一个元素rk（一般选第一个元素），令x=rk称为控制关键字，用控制关键字和无序区中其余元素关键字进行比较 设置两个指示器i，j，分别表示线性表第一个和最后一个元素位置 将j逐渐减小，逐次比较rj与x，直到出现一个rjx，然后将ri移动到rj位置 重复上述过程，知道i=j位置，并将x移动到rj位置，此时线性表以x为界分割成两个子区间 实现快速排序功能const maxSize=100;int partition（int data,int first,int end）/在实现快速排序函数时要用，这是快速排序的一趟算法 int i=first; int j=end; int temp;j） whi

17、le（ij&datai=dataj） /向右扫描 j-; if（idatai;output（） QuickSort（） int pivot; if（firstend） pivot=partition（data,first,end）; end=pivot-1; QuickSort（）; first=pivot+1; first=0;void main（） KJL_CSort biao; biao.input（）;快速排序前的顺序： biao.output（）; biao.QuickSort（）;快速排序后的顺序：快速排序法，是众多排序方法中的一种，这种方法的优点在于它的比较次数少，每经过一趟比较，都可以把一个无序的数组分成两个部分，左边的部分全部小于（大于）右边的部分。在实现这个算法过程中，采用的时递归调用的方式。这让我对递归又有了更深层次的理解，对数组的排序，也不仅仅局限于冒泡，选择排序，在快速排序的基础上设计了以个快速排序类。实验三、矩阵类的设计与实现 按照上述矩阵类的设计，完成相应函数的编码 对于矩阵数据的存储，可以