C++-PTA-6-7-1 地下迷宫探索

6-7-1 地下迷宫探索 
我们在回顾前辈们艰苦卓绝的战争生活的同时，真心钦佩他们的聪明才智。在现在和平发展的年代，对多数人来说，探索地下通道或许只是一种娱乐或者益智的游戏。本实验案例以探索地下通道迷宫作为内容。

假设有一个地下通道迷宫，它的通道都是直的，而通道所有交叉点（包括通道的端点）上都有一盏灯和一个开关。请问你如何从某个起点开始在迷宫中点亮所有的灯并回到起点？

输入格式:

输入第一行给出三个正整数，分别表示地下迷宫的节点数N（1，表示通道所有交叉点和端点）、边数M（≤，表示通道数）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（通道），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:

若可以点亮所有节点的灯，则输出从S开始并以S结束的包含所有节点的序列，序列中相邻的节点一定有边（通道）；否则虽然不能点亮所有节点的灯，但还是输出点亮部分灯的节点序列，最后输出0，此时表示迷宫不是连通图。

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，我们约定以节点小编号优先的次序访问（点灯）。在点亮所有可以点亮的灯后，以原路返回的方式回到起点。

输入样例1:

6 8 1
1 2
2 3
3 4
4 5
5 6
6 4
3 6
1 5

输出样例1:

1 2 3 4 5 6 5 4 3 2 1

 

输入样例2:

6 6 6
1 2
1 3
2 3
5 4
6 5
6 4

输出样例2:

6 4 5 4 6 0

构造无向图，邻接表DFS，节点小优先（栈）

选择邻接表还是邻接矩阵存储图
根据邻接表和邻接矩阵的结构特性可知，当图为稀疏图、顶点较多，即图结构比较大时，更适宜选择邻接表作为存储结构。当图为稠密图、顶点较少时，或者不需要记录图中边的权值时，使用邻接矩阵作为存储结构较为合适。
这个题“远远达不到完全图，所以选用邻接表来作为图的存储比较合理”。

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第一版（没写完DFS递归报错不知道怎么改，网上搜这题都用矩阵做的……）

#include <iostream>
#include <string.h>
#define MVNum 100
using namespace std;
int v1,v2,i,k,j,q;
typedef struct ArcNode
{
    int adjvex;
    struct ArcNode * nextarc;
}ArcNode;
typedef struct VNode
{
    int Data;
    ArcNode *firstarc;
}VNode,AdjList[MVNum];
typedef struct
{
    AdjList vertices;
    int vexnum,arcnum;
}ALGraph;

int LocateVex(ALGraph G,int u)
{
    /* 初始条件: 图G存在bai,u和G中顶点有相同特征du*/
    /* 操作结果: 若G中存在顶点u,则返回该顶点在图中位置;否则返回-1 */
    int i;
    for(i=0;i<G.vexnum;++i)
    if(u==G.vertices[i].Data)
    return i;
    return -1;
}

int CreateUDG(ALGraph &G)   //构造一个无向链接表
{
    ArcNode *p1,*p2;
    cin>>G.vexnum>>G.arcnum>>q;
    for(i=0;i<G.vexnum;++i)
    {
        G.vertices[i].Data=i;
        G.vertices[i].firstarc=NULL;
    }
    for(k=0;k<G.arcnum;++k)
    {
        cin>>v1>>v2;
        i=LocateVex(G,v1);
        j=LocateVex(G,v2);
        p1=new ArcNode;
        p1->adjvex=j;
        p1->nextarc=G.vertices[i].firstarc;
        G.vertices[i].firstarc=p1;
        p2=new ArcNode;
        p2->adjvex=i;
        p2->nextarc=G.vertices[j].firstarc;
        G.vertices[j].firstarc=p2;
    }
    cout<<"Creatsuccessful"<<endl;
    return 1;
}

int FirstAdjVex(ALGraph G,int u)
{
    if(!G.vertices[u].firstarc) return -1;
    return LocateVex(G, G.vertices[u].firstarc->adjvex);
}

int NextAdjVew(ALGraph G,int v,int w)
{
    ArcNode *p=G.vertices[v].firstarc;
    while(p&&LocateVex(G, p->adjvex)!=w)p=p->nextarc;
    if(!p)return FirstAdjVex(G,v);
    p=p->nextarc;
    if(!p)return -1;
    return LocateVex(G, p->adjvex);
}

bool visited[MVNum];
void DFS_AL(ALGraph G,int v)

{//图G为邻接表类型，从第V个顶点出发深度优先搜索遍历图G
    ArcNode *p=new ArcNode;
    
    int num=0;
    num++;
    if(num!=G.vexnum)
    cout<<v<<" ";
    else
    cout<<v<<endl;
    
    visited[v]=true;    //访问第V个顶点，并置访问标志数组相应分量值为true
    p=G.vertices[v].firstarc;   //p指向v的边链表的第一个边结点
    while(p!=NULL)  //边结点非空
    {
        int w;
        w=p->adjvex;//表示w是v的邻接点
        if(!visited[w]) DFS_AL(G,w); //如果w未访问，则递归调用1条
        p=p->nextarc;//p指向下一个边结点
    }//while
}
 int main( )
{
    ALGraph G;
    CreateUDG(G);
    DFS_AL(G,q);
}

向ddl低头 遂使用邻接矩阵……