数据结构之 图论---bfs（邻接表）

数据结构实验之图论二：基于邻接表的广度优先搜索遍历

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题目描述

给定一个无向连通图，顶点编号从0到n-1，用广度优先搜索(BFS)遍历，输出从某个顶点出发的遍历序列。(同一个结点的同层邻接点，节点编号小的优先遍历）

输入

输入第一行为整数n（0< n <100），表示数据的组数。
对于每组数据，第一行是三个整数k，m，t（0＜k＜100，0＜m＜(k-1)*k/2，0＜ t＜k），表示有m条边，k个顶点，t为遍历的起始顶点。
下面的m行，每行是空格隔开的两个整数u，v，表示一条连接u，v顶点的无向边。

输出

输出有n行，对应n组输出，每行为用空格隔开的k个整数，对应一组数据，表示BFS的遍历结果。

示例输入

1
6 7 0
0 3
0 4
1 4
1 5
2 3
2 4
3 5

示例输出

0 3 4 2 5 1 
  
 代码：

#include <iostream>
#include <string>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <algorithm>
#include <queue>;

using namespace std;

struct node
{
    int data;
    int next;
}a[6000];

int cnt;
int head[101];
void Insert_edge(int u, int v)
{
    a[cnt].data=u;
    a[cnt].next=head[v];
    head[v]=cnt++;
}

int list[101],e;
void bfs(int n, int s) //n个点, s是起点
{
    queue<int>q;
    bool vis[101];
    memset(vis, false, sizeof(vis));
    q.push(s);
    vis[s]=true;
    int i, dd; //当前队首元素
    int ff;

    while(!q.empty())
    {
        dd=q.front();
        q.pop();
        list[e++]=dd;
        int w[101], p=0;
        //queue<int>p;
        for(i=head[dd]; i!=-1; i=a[i].next )
        {
            ff=a[i].data;
            if(vis[ff]==false)
            {
                //p.push(ff);
                w[p++]=ff;
                vis[ff]=true;
            }
        }
        sort(w, w+p); //排序 为了保证大小顺序
        for(i=0; i<p; i++)
        {
           q.push(w[i]);  //遍历结果加入队列
        }
    }
    while(!q.empty())
    {
        ff=q.front();
        q.pop();
        list[e++]=ff;
    }
}

int main()
{
    int t;
    cin>>t;
    int i, j;
    int n, m, u, v;
    int start;

    while(t--)
    {
        cin>>n>>m>>start;
        cnt=0;
        memset(head, -1, sizeof(head));
        for(i=0; i<m; i++)
        {
            cin>>u>>v;
            Insert_edge(u, v);
            Insert_edge(v, u); //无向图插入边
        }
        bfs(n, start);
        for(i=0; i<e; i++)
        {
            if(i==0)
              cout<<list[i];
            else
              cout<<" "<<list[i];
        }
        cout<<endl;
    }
    return 0;
}