如图，若从顶点a出发按广度优先搜索法进行遍历，则可能得到的顶点序列为（）。 AacebdgfBacfedgbCabecdgfDabecfdg
如图，若从顶点a出发按广度优先搜索法进行遍历，则可能得到的顶点序列为（）。 
Aacebdgf
Bacfedgb
Cabecdgf
Dabecfdg
参考解析
略
相关考题：
●具有n个顶点e条边的无向图，若用邻接矩阵作为存储结构，则深度优先或广度优先搜索遍历的时间复杂度为 (48) ；若用邻接表作为存储结构，则深度优先或广度优先搜索遍历时的时间复杂度为 (49) ；深度优先或广度优先搜索遍历的空间复杂度为 (50) 。(48) ,(50) A．O(n2)B．O(n)C．O(n-1)D．O(n+1)(49) A．O(e)B．O(e-1)C．O(e2)D．O(e+10)
已知如图3所示的一个图，若从顶点V1出发，按广度优先法进行遍历，则可能得到的一种顶点序列为( )。A.V1V2V4V8V5V3V6V7B.V1V2V4V5V8V3V6V7C.V1V2V4V8V3V5V6V7D.V1V3V6V7V2V4V5V8
设无向图G中的边的集合E={(a,b),(a,e),(a,c),(b,e),(e,d),(d,f),(f,c)},则从顶点a出发进行深度优先遍历可以得到的一种顶点序列为()。A.aedfcbB.acfebdC.aebcfdD.aedfbc
● 对连通图进行遍历前设置所有顶点的访问标志为 false（未被访问） ，遍历图后得到一个遍历序列，初始状态为空。深度优先遍历的含义是：从图中某个未被访问的顶点 v 出发开始遍历，先访问 v 并设置其访问标志为 true（已访问） ，同时将 v 加入遍历序列，再从 v 的未被访问的邻接顶点中选一个顶点，进行深度优先遍历；若 v的所有邻接点都已访问，则回到 v 在遍历序列的直接前驱顶点，再进行深度优先遍历，直至图中所有顶点被访问过。 （40） 是下图的深度优先遍历序列。（40）A. 1 2 3 4 6 5B. 1 2 6 3 4 5C. 1 6 2 5 4 3D. 1 2 3 4 5 6
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
具有n个顶点e条边的无向图，若用邻接矩阵作为存储结构，则深度优先或广度优先搜索遍历的时间复杂度为(48)；若用邻接表作为存储结构，则深度优先或广度优先搜索遍历时的时间复杂度为(49)；深度优先或广度优先搜索遍历的空间复杂度为(50)。A．O(n2)B．O(n)C．O(n-1)D．O(n+1)
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。
下面关于图的遍历说法不正确的是()。A.遍历图的过程实质上是对每个顶点查找其邻接点的过程B.深度优先搜索和广度优先搜索对无向图和有向图都适用C.深度优先搜索和广度优先搜索对顶点访问的顺序不同，它们的时间复杂度也不相同D.深度优先搜索是一个递归的过程，广度优先搜索的过程中需附设队列
已知如图所示的一个图，若从顶点V1出发，按广度优先法进行遍历，则可能得到的一种顶点序列为（）。 AV1V2V4V8V5V3V6V7BV1V2V4V5V8V3V6V7CV1V2V4V8V3V5V6V7DV1V3V6V7V2V4V5V8
设连通图G中的边集E={（a，b），（a，e），（a，c），（b，e），（e，d），（d，f），（f，c）}，则从顶点a出发可以得到一种深度优先遍历的顶点序列为（）A、abedfcB、acfebdC、aebdfcD、aedfcb
单选题设连通图G中的边集E={（a，b），（a，e），（a，c），（a，e），（b，d），（d，f），（f，c）），则从顶点a出发可以得到一种深度优先遍历的顶点序列为（）。AabedfcBacfebdCabcedfDabcdef
单选题回溯法搜索状态空间树是按照（）的顺序。A中序遍历B广度优先遍历C深度优先遍历D层次优先遍历