图G的邻接矩阵如下图所示（顶点依次表示为v0、v1、v2、v3、v4、v5），G是（ ）。对G进行广度优先遍历（从v0开始），可能的遍历序列为（请作答此空）。A.v0、v1、v2、v3、v4、v5B.v0、v2、v4、 v5、v1、v3C.v0、v1、v3、v5、v2、v4D.v0、v2、v4、v3、v5、v1
图G的邻接矩阵如下图所示（顶点依次表示为v0、v1、v2、v3、v4、v5），G是（ ）。对G进行广度优先遍历（从v0开始），可能的遍历序列为（请作答此空）。
A.v0、v1、v2、v3、v4、v5
B.v0、v2、v4、 v5、v1、v3
C.v0、v1、v3、v5、v2、v4
D.v0、v2、v4、v3、v5、v1
B.v0、v2、v4、 v5、v1、v3
C.v0、v1、v3、v5、v2、v4
D.v0、v2、v4、v3、v5、v1
参考解析
解析：
相关考题：
已知有向图G=(V，E)，其中V={V1，V2，V3，V4, V5，V6}，E={＜V1，V2＞,＜V1，V4＞，＜V2，V6＞，＜V3，V1＞， ＜V3，V4＞,＜V4,V5＞,＜V5，V2＞,＜V5,V6＞}，G的拓扑序列是(50)。A．V3，V1，V4，V5，V2，V6B．V3，V4，V1，V5，V2，V6C．V1，V3，V4，V5，V2，V6D．V1，V4，V3，V5，V2，V6
已知某图的邻接表如图4-12所示。①此邻接表所对应的无向图为(14)。②此图由F开始的深度优先遍历为(15)。③此图由9开始的深度优先遍历的支撑树为(16)。④此图由F开始的广度优先遍历为(17)。⑤此图由9开始的广度优先遍历的支撑树为(18)。A．B．C．
设有向图G=(V，E)，其中V={V1，V2，V3，V4，V5，V6，V7，V8)，E={V1，V2＞，＜V1，V3＞，＜V2，V4＞，＜V2，V6＞，＜V3，V5＞，＜V4，V8＞，＜V5，V4＞，＜V6，V3＞，＜V6，V7＞， (V7，V5＞，＜V8，V7＞)，那么该图的邻接表可以是(10)，按照该邻接表从V1，出发，图G的深度优先遍历序列为(11)，广度优先遍历序列为(12)。A．B．C．D．
已知无向图的邻接表如图2-35所示。此邻接表对应的无向图为(1)。此图从F开始的深度优先遍历为(2)。从F开始的广度优先遍历为(3)。从F开始的深度优先生成树为 (4)。从F开始的广度优先生成树为(5)。A．B．C．
图2-36是带权的有向图G的邻接表。以结点V1出发深度遍历图G所得的结点序列为(1)；广度遍历图G所得的结点序列为(2)；G的一种拓扑序列是(3)；从结点V1到V8结点的最短路径是(4)；从结点V1到V8结点的关键路径是(5)。A．V1，V2，V3，V4，V5，V6，V7，V8B．V1，V2，V3，V8，V4，V5，V6，V7C．V1，V2，V3，V8，V4，V5，V7，V6D．V1，V2，V3，V8，V5，V7，V4，V6
设无向图G=(P，L)，P={v1，v2，v3，v4，v5，v6}，L={(v1，v2)，(v2，v2)，(v2，v4)，(v4，v5)，(v3，v4)，(v1，v3)，(v3，v1)}。G中奇数度顶点的个数是(60)。A．2B．3C．4D．5
阅读以下说明和代码，填补代码中的空缺，将解答填入答题纸的对应栏内。 【说明】 图是很多领域中的数据模型，遍历是图的一种基本运算。从图中某顶点v出发进行广度优先遍历的过程是： ①访问顶点v； ②访问V的所有未被访问的邻接顶点W1 ,W2 ,..,Wk； ③依次从这些邻接顶点W1 ,W2 ,..,Wk出发，访问其所有未被访问的邻接顶点；依此类推，直到图中所有访问过的顶点的邻接顶点都得到访问。 显然，上述过程可以访问到从顶点V出发且有路径可达的所有顶点。对于从v出发不可达的顶点u，可从顶点u出发再次重复以上过程,直到图中所有顶点都被访问到。 例如，对于图4-1所示的有向图G，从a出发进行广度优先遍历，访问顶点的一种顺序为a、b、c、e、f、d。设图G采用数组表示法（即用邻接矩阵arcs存储），元素arcs[i][j]定义如下：图4-1的邻接矩阵如图4-2所示，顶点a~f对应的编号依次为0~5.因此，访问顶点a的邻接顶点的顺序为b，c，e。 函数BFSTraverse(Graph G)利用队列实现图G的广度优先遍历。 相关的符号和类型定义如下： define MaxN 50 ／*图中最多顶点数*／ typedef int AdjMatrix[MaxN][MaxN]； typedef struct{ int vexnum, edgenum; ／*图中实际顶点数和边（弧）数*／ AdjMatrix arcs; ／*邻接矩阵*／ )Graph; typedef int QElemType； enum {ERROR=0;OK=1}; 代码中用到的队列运算的函数原型如表4-1所述，队列类型名为QUEUE。 表4-1 实现队列运算的函数原型及说明【代码】 int BFSTraverse(Graph G) {//对图G进行广度优先遍历，图采用邻接矩阵存储 unsigned char*visited； //visited[]用于存储图G中各顶点的访问标志，0表示未访问 int v, w, u; QUEUEQ Q; ∥申请存储顶点访问标志的空间，成功时将所申请空间初始化为0 visited=(char*)calloc(G.vexnum, sizeof(char)); If( （1） ) retum ERROR; （2） ； //初始化Q为空队列 for( v=0; vG.vexnum; v++){ if(!visited[v]){ //从顶点v出发进行广度优先遍历 printf(%d，v)； //访问顶点v并将其加入队列 visited[v]=1； （3） ； while(！isEmpty(Q)){ （4） ； //出队列并用u表示出队的元素 for(w=0;vG.vexnum; w++){ if（G.arcs[u][w]!=0 （5） ){ //w是u的邻接顶点且未访问过 printf(%d, w)； //访问顶点w visited[w]=1； EnQueue(Q, w); } } } } free(visited); return OK; )//BFSTraverse
对于下图，从顶点l进行深度优先遍历时，不可能得到的遍历序列是(42)；若将该图用邻接矩阵存储，则矩阵中的非0元素数目为(43)。A.1234567B.1523467C.1234675D.1267435
试题四（共 15 分）阅读以下说明和代码，填补代码中的空缺，将解答填入答题纸的对应栏内。【说明】 图是很多领域中的数据模型，遍历是图的一种基本运算。从图中某顶点 v出发进行广度优先遍历的过程是：①访问顶点 v；②访问 V 的所有未被访问的邻接顶点 W1 ,W2 ,..,Wk；③依次从这些邻接顶点 W1 ,W2 ,..,Wk 出发，访问其所有未被访问的邻接顶 点；依此类推，直到图中所有访问过的顶点的邻接顶点都得到访问。显然，上述过程可以访问到从顶点 V 出发且有路径可达的所有顶点。对于 从 v 出发不可达的顶点 u，可从顶点 u 出发再次重复以上过程,直到图中所有顶 点都被访问到。例如，对于图 4-1 所示的有向图 G，从 a 出发进行广度优先遍历，访问顶点 的一种顺序为 a、b、c、e、f、d。图 4-1设图 G 采用数组表示法（即用邻接矩阵 arcs 存储），元素 arcs[i][ j]定义如下： 图 4-1 的邻接矩阵如图 4-2 所示，顶点 a~f 对应的编号依次为 0~5.因此，访问顶点 a 的邻接顶点的顺序为 b，c，e。函数 BFSTraverse(Graph G)利用队列实现图 G 的广度优先遍历。相关的符号和类型定义如下：#define MaxN：50 ／*图中最多顶点数*／ typedef int AdjMatrix[MaxN][MaxN]；typedef struct{int vexnum，edgenum;／*图中实际顶点数和边（弧）数*／ AdjMatrix arcs； ／*邻接矩阵*／)Graph；typedef int QElemType； enum {ERROR=0;OK=l};代码中用到的队列运算的函数原型如表 4-1 所述，队列类型名为 QUEUE。表 4-1 实现队列运算的函数原型及说明 【代码】int BFSTraverse(Graph G){//图 G 进行广度优先遍历，图采用邻接矩阵存储unsigned char*visited； //visited[]用于存储图 G 中各顶点的访问标 志，0 表示未访问int v，w；u； QUEUEQ Q;∥申请存储顶点访问标志的空间，成功时将所申请空间初始化为 0 visited=(char*)calloc(G.vexnum, sizeof(char));If( （1） ) retum ERROR; （2） ； //初始化 Q 为空队列 for( v=0; v } free(visited);return OK;)//BFSTraverse从下列的 2 道试题（试题五至试题六）中任选 1 道解答。请在答题纸上的 指定位置处将所选择试题的题号框涂黑。若多涂或者未涂题号框，则对题号最小 的一道试题进行评分。
对于下图，从顶点1进行深度优先遍历时，不可能得到的遍历序列是(请作答此空)；若将该图用邻接矩阵存储，则矩阵中的非0元素数目为( )。A.1234.567B.1523467C.1234675D.1267435
针对下图所示的有向图，从结点V1出发广度遍历所得结点序列和深度遍历所得结点序列分别是______。A.V1，V2，V3，V4，V5，V6，V7，V8和V1，V2，V3，V8，V5，V7，V4，V6B.V1，V2，V4，V6，V3，V5，V7，V8和V1，V2，V3，V8，V5，V7，V4，V6C.V1，V2，V4，V6，V3，V5，V7，V8和V1，V2，V3，V8，V4，V5，V6，V7D.V1，V2，V4，V6，V7，V3，V5，V8和V1，V2，V3，V8，V5，V7，V4，V6
图G的邻接矩阵如下图所示（顶点依次表示为v0、v1、v2、v3、v4、v5），G是（请作答此空）。对G进行广度优先遍历（从v0开始），可能的遍历序列为（ ）。A.无向图B.有向图C.完全图D.强连通图
阅读下列说明和?C?代码，回答问题?1?至问题?2，将解答写在答题纸的对应栏内。【说明】一个无向连通图?G?点上的哈密尔顿（Hamiltion）回路是指从图?G?上的某个顶点出发，经过图上所有其他顶点一次且仅一次，最后回到该顶点的路劲。一种求解无向图上哈密尔顿回路算法的基础私下如下：假设图?G?存在一个从顶点?V0?出发的哈密尔顿回路?V1——V2——V3——...——Vn-1——V0。算法从顶点?V0?出发，访问该顶点的一个未被访问的邻接顶点?V1，接着从顶点?V1?出发，访问?V1?一个未被访问的邻接顶点?V2，..。；对顶点?Vi，重复进行以下操作：访问?Vi?的一个未被访问的邻接接点?Vi+1；若?Vi?的所有邻接顶点均已被访问，则返回到顶点?Vi-1，考虑Vi-1?的下一个未被访问的邻接顶点，仍记为?Vi；知道找到一条哈密尔顿回路或者找不到哈密尔顿回路，算法结束。【C?代码】下面是算法的?C?语言实现。（1）常量和变量说明n :图?G?中的顶点数c［］［］:图?G?的邻接矩阵K:统计变量，当期已经访问的定点数为?k+1x［k］:第?k?个访问的顶点编号，从?0?开始Visited［x［k］］：第?k?个顶点的访问标志，0?表示未访问，1?表示已访问⑵C?程序【问题?1】（10?分）根据题干说明。填充?C?代码中的空（1）~（5）。【问题?2】（5?分）根据题干说明和?C?代码，算法采用的设计策略为（ ），该方法在遍历图的顶点时，采用的是（?）方法（深度优先或广度优先）。
已知有向图G=（V，E），其中V={V1，V2，V3，V4，V5，V6，V7}，E={ V1，V2， V1，V3， V1，V4， V2，V5， V3，V5， V3，V6， V4，V6， V5，V7， V6，V7}，G的拓扑序列是（）。A、V1，V3，V4，V6，V2，V5，V7B、V1，V3，V2，V6，V4，V5，V7C、V1，V3，V4，V5，V2，V6，V7D、V1，V2，V5，V3，V4，V6，V7
已知无向图G描述如下： G=（V，E） V={V1，V2，V3，V4，V5} E={（V1，V2），（V1，V4），（V2，V4），（V3，V4），（V2，V5），（V3，V4），（V3，V5）}写出每个顶点的度。
问答题已知无向图G描述如下： G=（V，E） V={V1，V2，V3，V4，V5} E={（V1，V2），（V1，V4），（V2，V4），（V3，V4），（V2，V5），（V3，V4），（V3，V5）}写出每个顶点的度。