图的先深搜索
输出无向图的给定起点的先深序列。输入格式:
输入第一行给出三个正整数，分别表示无向图的节点数N（1<N≤10）、边数M（≤50）和探索起始节点编号S（节点从1到N编号）。
随后的M行对应M条边，每行给出一对正整数，分别是该条边直接连通的两个节点的编号。
输出格式:
输出从S开始的无向图的先深搜索序列（用编号表示节点），用一个空格隔开，最后也有一个空格；如果为非连通图，只输出从S开始的那段连通先深序列，再在结尾处另起一行输出一个0，表示此图非连通。
由于深度优先遍历的节点序列是不唯一的，为了使得输出具有唯一的结果，我们约定以表头插入法构造邻接表。
输入样例1:
6 8 2
1 2
2 3
3 4
4 5
5 6
6 4
3 6
1 5
输出样例1:
2 3 6 4 5 1
输入样例2:
4 3 1
1 2
2 3
3 1
输出样例1:
1 3 2
0
这题用C或者C++怎么做 要输出无向图从给定起点开始的深度优先搜索（DFS）序列，我们首先需要理解DFS的基本原理和步骤。
通常，输入格式如下：
- 第一行：三个整数，分别表示节点数N、边数M和起始节点。
- 接下来的M行：每行包含两个整数，表示一个无向边的两个节点。
假设输入如下：
5 4 1
1 2
1 3
2 4
3 5
解释：
- 共5个节点和4条边。
- 起始节点为1。
- 边分别连接节点 (1, 2), (1, 3), (2, 4), (3, 5)。
### 深度优先搜索算法：
1. 从起始节点开始，标记节点已访问。
2. 对于当前节点，访问所有未被访问的邻居节点，递归重复。
3. 记录访问序列。
### 代码实现思路：
- 使用递归函数进行DFS。
- 使用数组或字典存储邻接信息。
- 记录访问状态。
以下是伪代码的描述：
function DFS(node):
标记 node 为已访问
输出 node
对于 node 的每个邻居邻接的节点neighbor：
如果 neighbor 未被访问：
递归调用 DFS(neighbor)
主函数():
初始化邻接表
初始化访问状态
调用 DFS(起始节点)
实际代码实现因语言而异。以Python为例：
def dfs(node, visited, graph):
visited = True
print(node, end=' ')
for neighbor in graph:
if not visited:
dfs(neighbor, visited, graph)
def main():
N, M, start = map(int, input().split())
graph = {i: [] for i in range(1, N + 1)}
for _ in range(M):
u, v = map(int, input().split())
graph.append(v)
graph.append(u)
visited = {i: False for i in range(1, N + 1)}
dfs(start, visited, graph)
main()
注意：
- 根据 DFS 特性，序列可能因图的邻接表构建顺序不同有所差异。
- 确保所有节点均被访问过，即使因不连通或其他原因未列举至访问序列。
如有疑问或需具体语言代码，请补充信息！
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。
页:
[1]