グラフを解決するためにDFSアルゴリズムを用いた相関アルゴリズム

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図の非連結成分Gの数検索
DFSを使用する
* / 
ボイド DFS（グラフG、int型V）{ 
    eノード * P; 
    訪問[V] = trueに、
    訪問（T）; 
    P = G-> adjListを[V ] .firstarc;
     一方（P =！NULL ）{
         IF（== [P-> adjvex]を訪問falseに）{ 
            DFS（G、P - > adjvex）; 
        } 
        P = P-> nextarc; 
    } 
} 
int型ComnNum（グラフG）{
     int型 NUM = 0 ;
     のため（INTは iは= 0 ; I <G->頂点; I ++ ）{ 
        訪問[I] = 偽。
    } 
    ため（INT iは= 0 ; I <G->頂点; I ++ ）{
         場合（訪問[I] == 偽）{ 
            DFS（G、I）。
            NUM ++ ; 
        } 
    } 
}

/ * 
隣接テーブル記憶用いグラフG 
アルゴリズムは、図は、接続グラフGであるか否かを判断する設計
* / 
ボイド DFS（グラフG、int型V）{ 
    eノード * ; P 
    訪問[V]が = trueにし、
    訪問（V）; 
    P = G- > adjList [V] .firstarc;
     ながら（！P = NULL ）{
         IF（訪問[P-> adjvex] == falseに）{ 
            DFS（G、P - > adjvex）; 
        } 
        P = P-> nextarc; 
    } 
} 
BOOL IsConnect（グラフG）は{
     BOOL内のフラグは、= trueに、
    int型は[MAXSIZE]訪問しました。
    以下のために（INT iが= 0 ; I <g.Verticesを、I ++ ）{ 
        訪問[I] = 偽。
    } 
    DFS（G、0 ）;
    以下のために（INT iが= 0 ; I <G->頂点; I ++ ）{
         場合（訪問[I] == 偽）{ 
            フラグ = 偽。
            休憩; 
        } 
    } 
    戻りフラグ。
}

/ *は
隣接図形のVI-とテーブル> Vjのパスがあるか否かを判断する
* / 
ボイド DFS（グラフG、int型V）{ 
    eノード * ; P 
    訪問[V] = trueに、
    訪問（T）は、
    P = G- > adjList [V] .firstarc;
     ながら（！P = NULL ）{
         IF（訪問[P-> adjvex] == falseに）{ 
            DFS（G、P - > adjvex）; 
        } 
        P = P-> nextarc; 
    } 
} 
BOOLが訪問[MAXSIZE];
 BOOL existPath（グラフG、int型 V、INTJ）{
     ため（intは iが= 0を I <G->頂点; I ++ ）{ 
        訪問[I] = 偽。
    } 
    DFS（G、V）。
    もし（訪問[J] == 偽）{
         戻り 偽。
    } 他{
         戻り 真。
    } 
}

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無向図の記憶隣接テーブル検索）関数concomxを（設計
kの連結成分の正確数のノードの数
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無効 DFS（グラフG、int型 V、BOOL＆[訪問]を、INT＆{vNum）を
    eノード * P; 
    訪問[V] = trueに、
    vNum ++ ;
     のために（P = adjList [V] - > firstarc; P; P = P-> 次に）{
         IF（訪問[P-> adjvex] == flase） { 
            DFS（G、P - > adjvex、訪問、vNumが）; 
        } 
    } 
} 
BOOLが訪問[MAXSIZE];
 INT concomx（グラフG、int型K）{ // の数のノード
    INT COUNT = 0 ; // 連結成分の数を記録
    INT vNum = 0 ;
     のための（INT I = 0 ; I <G.vertices; I ++ ）{ 
        訪問[I] = falseに; 
    } 
    用（INT I = 0 ; I <G.vertices; I ++ ）{ 
        vNum = 0 ;
         IF（訪問[I] == falseに）{ 
            DFS（G、I、訪問、vNum）; 
        } 
        IF（vNum == K） ++ COUNT ; 
    }
    戻り値の数。
}

/ * 
無向グラフGが木であるか否かを判定し、アルゴリズムを設計します。
戻り真木、そうでない場合はfalse 

結論：アクセスノードとDFSアクセス番号側をnは（N-1）2であり、
辺の数は、ツリーのアクセスが2（N-1）である場合
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ボイド DFS（グラフG、int型 V、INT＆vNum、INT＆列挙型）{ 
    のeNode * PLは、
    [V]を訪れた = trueに、
    vNumを ++; //
     P = adjList [V] .firstarc、
     しばらく！（P = ヌル）{ 
        列挙 ++; //
         IF（訪問[P-> adjvex] == falseに）{ 
            DFS（G、P - > adjvex、vNum、列挙型）。
        } 
        P = P-> nextarc。
    } 
} 
ブールイストレ（グラフG）{
     int型一= 0列挙= 0 。
    以下のために（INT iが= 0 ; I <G.verticesを、I ++ ）{ 
        訪問[I] = 偽。
    } 
    DPS（G 1 、列挙型）。
    もし（一g.vertices && Knum == == 2 *（Vnum- 1 ））{
         戻り 真。
    } エルス{
         戻り 偽。
    } 
}

// なしG Gの隣接行列、図トラバーサルにおいてGに与えられた頂点V0は、深図開始
 // プレゼンス隣接行列Bと、得られたスパニングツリートラバーサル深
ボイド DFS（グラフG、int型 B [] [MAXSIZE]をINT V）{ 
    訪問[V] = trueに、
     のために（INT J = 0 ; J <G.vertices; J ++ ）{
         IF！（GA [V]は[J] && 訪問[J]）{ 
            B [V] [J ] = 1 ; 
            DFS（G、J、B）; 
        } 
    } 
} 
BOOLは、訪問[MAXSIZE];
 ボイド shengchengTree（グラフG、int型B [] [MAXSIZE]）{
     用（INT iは= 0 ; I <G.vertices; I ++ ）{ 
        [i]を訪問 = 偽。
    } 
    ため（INT iは= 0 ; I <G.vertices; I ++ ）{
         場合（！訪問[I]）{ 
            DFS（G、B、I）。
        } 
    } 
}