用一维数组G[ ]存储有4个顶点的无向图如下： G[ ] = { 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0 } 则顶点2和顶点0之间是有边的。
用一维数组G[ ]存储有4个顶点的无向图如下： G[ ] = { 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0 } 则顶点2和顶点0之间是有边的。
参考答案和解析
正确
相关考题：
已知图的邻接矩阵,根据算法,则从顶点0出发,按深度优先遍历的结点序列是( ) A0 2 4 3 1 5 6B0 1 3 5 6 4 2C0 4 2 3 1 6 5D0 1 3 4 2 5 6
阅读下列说明和C代码，回答问题1至问题3，将解答写在答题纸的对应栏内。【说明】对有向图进行拓扑排序的方法是：(1)初始时拓扑序列为空；(2)任意选择一个入度为0的顶点，将其放入拓扑序列中，同时从图中删除该顶点以及从该顶点出发的弧；(3)重复(2)，直到不存在入度为0的顶点为止(若所有顶点都进入拓扑序列则完成拓扑排序，否则由于有向图中存在回路无法完成拓扑排序)。函数int*TopSort(LinkedDigraph G)的功能是对有向图G中的顶点进行拓扑排序，返回拓扑序列中的顶点编号序列，若不能完成拓扑排序，则返回空指针。其中，图G中的顶点从1开始依次编号，顶点序列为vl，v2，…，vn，图G采用邻接表表示，其数据类型定义如下：define MAXVNUM 50 ／*最大顶点数*／typedef struct ArcNode｜ ／*表结点类型*／int adjvex； ／*邻接顶点编号*／struct ArcNode*nextarc； ／*指示下一个邻接顶点*／{ArcNode；typedef struct AdjList{ ／*头结点类型*／char vdata； ／*顶点的数据信息*／ArcNode*firstarc； ／*指向邻接表的第一个表结点*／}AdjList；typedef struct LinkedDigraph ／*图的类型*／int n： ／*图中顶点个数*／AdjList Vhead[MAXVNUM]； ／*所有顶点的头结点数组*／}LinkedDigraph；例如，某有向图G如图4-1所示，其邻接表如图4-2所示。函数TopSort中用到了队列结构(Queue的定义省略)，实现队列基本操作的函数原型如下表所示：【C代码】int*TopSort(LinkedDigraph G){ArcNode*P； ／*临时指针，指示表结点*／Queue Q； ／*临时队列，保存入度为0的顸点编号*／int k=0； ／*临时变量，用作数组元素的下标*／int j=0，w=0； ／*临时变量，用作顶点编号*／int*topOrder，*inDegree；topOrder=(int*)malloc((G．n+1)*sizeof(int))；／*存储拓扑序列中的顶点编号*／inDegree=(int*)malloc((G．n+1)*sizeof(int))；／*存储图G中各顶点的入度*／if(!inDegree｜｜!topOrder) return NULL；(1)； ／*构造一个空队列*／for(j=1；j=Gn；j++){ ／*初始化*／topOrder[j]=0；inDegree[j]=0；}for(j=1；j=Gn；j++) ／*求图G中各顶点的入度*／for(p=G．Vhead[j]．firstarc；p；p=p-nextarc)inDegree[P-adjvex]+=1；for(j=i；j=G．n；J++) ／*将图G中入度为0的顶点保存在队列中*／if(0==inDegree[j]) EnQueue(Q，j)；while(! IsEmpty(Q)){(2); ／*队头顶点出队列并用w保存该顶点的编号*／topOrder[k++]=w； ／*将顶点W的所有邻接顶点的入度减l(模拟删除顶点w及该顶点出发的弧的操作)*／for(p=G．Vhead[w]．firstarc；p；p=p-nextarc){(3)-=1；if(0== (4) ) EnQueue(Q，P-adjvex)；}／*for*／｝/ * while*/free(inDegree)；if( (5) )return NULL；return topOrder；｝/*TopSort*/根据以上说明和C代码，填充C代码中的空(1)
●设一个包含N 个顶点、E 条边的简单无向图采用邻接矩阵存储结构（矩阵元素 A[i][j]等于1/0 分别表示顶点i与顶点 j 之间有／无边），则该矩阵中的非零元素数目为 (60)。(60)A．NB．EC．2ED．N+E
● 设一个包含N个顶点、 E条边的简单有向图采用邻接矩阵存储结构 （矩阵元素A[i][j]等于1/0分别表示顶点i与顶点j之间有/无弧），则该矩阵的元素数目为 （60） ，其中非零元素数目为 （61） 。
若定义static int a[2][2]={1，2，3，4}，则a数组的各数组元素分别为______。A．a[0][0]=1、a[0][1]=2、at[1][0]=3、a[1][1]=4B．a[0][0]=1、a[0][1]=3、a[1][0]=2、a[1][1]=4C．a[0][0]=4、a[0][1]=3、a[1][0]=2、s[1][1]=1D．a[0][0]=4、a[0][1]=2、a[1][0]=3、a[1][1]=1
2 2 ．存储器容量l G 、1 M 、1 K 分别表示2 的( ) 次方字节。A ．1 0 、2 0 、3 0B ．3 0 、2 0 、1 0C ．2 0 、3 0 、1 0D ．3 0 、1 0 、2 0
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
如果一个有向图(25)，则是一棵有向树。A．恰有一个顶点的人度为0，其余顶点的人度为1B．恰有一个顶点的人度为1，其余顶点的人度为0C．恰有一个顶点的人度为1，其余顶点的人度为2D．恰有一个顶点的人度为1，其余顶点的度大于1
阅读下列函数说明和c代码，将应填入(n)处的字句写在答题纸的对应栏内。【说明】函数int Toplogical(Linded WDipaph G)的功能是对图G中的顶点进行拓扑排序，并返回关键路径的长度。其中图G表示一个具有n个顶点的AOE-网，图中顶点从1～n依次编号，图G的存储结构采用邻接表表示，其数据类型定义如下：typedefstruct Gnode{ /* 邻接表的表结点类型*/iht adjvex; /* 邻接顶点编号*/iht weight; /* 弧上的权值*/street Gnode *nextarc; /* 指示下一个弧的结点*/}Gnode;typedef struct Adjlist{ /* 邻接表的头结点类型*/char vdata; /*顶点的数据信息*/struct Gnode *Firstadj; /* 指向邻接表的第一个表结点*/}Adjlist;typedef street LinkedWDigraph{ /* 图的类型*/int n, e; /* 图中顶点个数和边数*/struct Adjlist *head; /*指向图中第一个顶点的邻接表的头结点 */} LinkedWDigraph;例如，某AOE-网如图5-1所示，其邻接表存储结构如图5-2所示。【函数】iht Toplogical(LinkedWDigraph G){ Gnode *p;intj, w, top = 0;iht *Stack, *ye, *indegree;ye = (int *)malloe((G.n+1) * sizeof(int));indegree = (int *)malloc((G.n+1)*sizeof(int)); /* 存储网中各顶点的入度*/Stack = (int *)malloe((G.n+1)*sizeof(int)); /* 存储入度为0的顶点的编号*/if(!ve||!indegree || !Stack) exit(0);for (j = 1;j ＜= G.n;j++) {ve[j] = 0; indegree[j]= 0;}/*for*/for(j= 1;j=G.n;j++) { /* 求网中各顶点的入度*/p = G.head[j].Firstadj;while (p) {(1); p = p→nextarc;}/*while*/}/*for*/for (j = 1; j ＜= G.n; j++) /*求网中入度为0的顶点并保存其编号*/if (!indegree[j]) Stack[++top] =j;while (top ＞ 0) {w=(2);printf("%e ", G.head[w].vdata);p = G.head[w].Firstadj;while (p) {(3);if ( !indegree [p→adjvex])Staek[++top] = p→adjvex;if( (4))ve[p→adjvex] = ve[w] + p→weight;p = p→nextarc;}/* while */}/* while */ return (5); }/*Toplogieal*/
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径。哈密尔顿回路算法的基础如下：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；直到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，当前已经访问的顶点数为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（2）C程序#include #include #define MAX 100voidHamilton（intn,int x［MAX,intc[MAX][MAX]）｛int;int visited[MAX];int k;/*初始化 x 数组和 visited 数组*/for （i=0:i=0）｛x[k]=x[k]+1;while（x[k]【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）。
对于下面的有向图，其邻接矩阵是一个（41）的矩阵, 采用邻接链表存储时，顶点0的表结点个数为 2，顶点3的表结点个数为0，顶点1的表结点个数为（42）。 A.3X4B.4X3C.6X6D.7X7
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）。
定义：int a[2][2]；则数组a在内存中的存放顺序为（）A、a[0][0]、a[1][0]、a[0][1]、a[1][1]B、a[0][0]、a[0][1]、a[1][0]、a[1][1]C、a[0][0]、a[1][1]、a[0][1]、a[1][0]D、a[0][0]、a[1][1]、a[1][0]、a[0][1]
单选题一个有n个顶点的无向连通图，它所包含的连通分量个数为（）。A0B1CnDn+1