中国矿业大学测绘软件实习报告Word文档格式.docx
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>
ch;
if（ch=='
#'
）
{
NO_Die=true;
//若为#，代表空节点
}
else
this->
data=ch;
//保存输入的节点
//左子树
C_LJH_BinTree*newChild0=newC_LJH_BinTree<
（）;
if（newChild0->
NO_Die）
deletenewChild0;
else
lchild=newChild0;
//右子树
C_LJH_BinTree*newChild1=newC_LJH_BinTree<
//直接创建子节点，
if（newChild1->
deletenewChild1;
rchild=newChild1;
}
//析构函数
~C_LJH_BinTree（）
if（lchild）deletelchild;
//删除父节点之前，先删除子节点
if（rchild）deleterchild;
//前序遍历
voidC_LJH_BinTree<
PreOrder（）
cout<
<
this->
data<
"
\t"
;
//先输出父节点，然后子节点按照父节点做
if（lchild!
=NULL）
this->
lchild->
PreOrder（）;
if（rchild!
rchild->
//中序遍历
InOrder（）
if（lchild）lchild->
InOrder（）;
if（rchild）rchild->
//后序遍历
PostOrder（）
PostOrder（）;
intmain（）
请输入二叉树的前序遍历：
endl;
（以#作为分支结尾，例如：
AB##C##）"
C_LJH_BinTree<
char>
m_tree;
前序遍历为：
m_tree.PreOrder（）;
cout<
中序遍历为：
m_tree.InOrder（）;
后序遍历为：
m_tree.PostOrder（）;
return0;
实验结果：
实验体会：
通过本次试验，理解了二叉树类的构建、二叉树的建立及其遍历。
作为第一次实验，内容上实现实验所要求的目没有多大的难处，但其从数据结构出发，让我回忆起很多以前学过的知识，对我来说，收获不少。
实验二图的创建、遍历及其MST的构建
完成图的创建、遍历及最小数的构建，加深对图的认识以及对相关课本知识的认识。
1.图的创建。
2.基于深度优先的图的遍历算法的设计与实现。
3.基于广度优先的图的遍历算法的设计与实现。
4.基于Prim算法的最小生成树的构建。
5.基于Kruskal算法的最小生成树的构建。
structprimnode
{public:
charbegvex;
//开始结点
charendvex;
//结束结点
intlowcost;
//中间权值};
classLJH_Graphmtx//图的邻接矩阵定义
{public:
LJH_Graphmtx（intsz=DefaultVertices）;
//构造函数
~LJH_Graphmtx（）//析构函数
{delete[]VerticesList;
delete[]Edge;
}
boolGraphEmpty（）//判断图是否为空
{if（numEdges==0）returntrue;
elsereturnfalse;
boolGraphFull（）//判断图是否为满
{if（numVertices==maxVertices||numEdges==maxVertices*（maxVertices-1）/2）
returntrue;
returnfalse;
intNumberOfVertices（）//返回当前顶点数
{returnnumVertices;
intNumberOfEdges（）//返回当前边数
{returnnumEdges;
chargetValue（inti）//取顶点i的值，i不合理返回0
{returni>
=0&
&
i<
=numVertices?
VerticesList[i]:
NULL;
intgetWeight（intv1,intv2）//取边（v1,v2）上的权值
{returnv1!
=-1&
v2!
=-1?
Edge[v1][v2]:
0;
intgetFirstNeighbor（intv）;
//取顶点v的第一个邻接顶点
intgetNextNeighbor（intv,intw）;
//取v的邻接顶点w的下一邻接顶点
boolinsertVertex（charvertex）;
//插入顶点vertex
boolinsertEdge（intv1,intv2,intweight）;
//插入边（v1,v2）,权为weight
boolremoveVertex（intv）;
//删去顶点v和所有与它相关联的边
boolremoveEdge（intv1,intv2）;
//在图中删去边（v1,v2）
intgetVertexPos（charvertex）//给出顶点vertex的位置,如果该顶点不在图内则返回-1
{for（inti=0;
numVertices;
i++）
if（VerticesList[i]==vertex）returni;
return-1;
intmini（）;
//求图中所有边的最小权值
boolinput（）;
//输入函数
booloutput（）;
//输出函数
voidkruskal（）;
//kruskal算法
voidprim（）;
//prim算法
protected:
intmaxVertices;
//图中最大顶点数
intnumEdges;
//图中当前边数
intnumVertices;
//图中当前顶点数
private:
char*VerticesList;
//顶点表
int**Edge;
//邻接矩阵
intvisit[50];
//便利时的辅助工具
primnodecloseedge[50];
//为实现prim函数的辅助结点};
LJH_Graphmtx:
LJH_Graphmtx（intsz）//构造函数
{maxVertices=sz;
numVertices=0;
numEdges=0;
inti,j;
VerticesList=newchar[maxVertices];
//创建顶点表数组
Edge=（int**）newint*[maxVertices];
//创建邻接矩阵数组
for（i=0;
maxVertices;
Edge[i]=newint[maxVertices];
for（i=0;
i++）//邻接矩阵初始化
for（j=0;
j<
j++）
Edge[i][j]=（i==j）?
0:
maxWeight;
intLJH_Graphmtx:
getFirstNeighbor（intv）{if（v!
=-1）
if（Edge[v][i]>
0&
Edge[v][i]<
maxWeight）returni;
return-1;
getNextNeighbor（intv,intw）//给出顶点v的某邻接顶点w的下一个邻接顶点的位置，如果找不到，则函数返回-1
{if（v!
w!
{for（inti=w+1;
maxWeight）returni;
boolLJH_Graphmtx:
insertVertex（charvertex）//插入顶点vertex
{if（numVertices==maxVertices）returnfalse;
//顶点表满，不插入
VerticesList[numVertices++]=vertex;
returntrue;
insertEdge（intv1,intv2,intweight）//插入边（v1,v2）,权为weight
{if（v1!
v1<
numVertices&
v2<
Edge[v1][v2]==maxWeight）////插入条件（?
?
{Edge[v1][v2]=Edge[v2][v1]=weight;
numEdges++;
returntrue;
else
returnfalse;
removeVertex（intv）//删去顶点v和所有与它相关联的边
{if（v<
v>
=numVertices）returnfalse;
//v不在图中，不删除
VerticesList[v]=VerticesList[numVertices-1];
//顶点表中删除该结点
i++）//减去与v相关联的边数
if（Edge[i][v]>
Edge[i][v]<
maxWeight）numEdges--;
i++）//用最后一列填补第v列
Edge[i][v]=Edge[i][numVertices-1];
numVertices--;
//顶点个数减1
for（j=0;
j++）//用最后一行填补第v行
Edge[v][j]=Edge[numVertices-1][j];
removeEdge（intv1,intv2）//在图中删去边（v1,v2）
{if（v1>
-1&
v2>
Edge[v1][v2]>
Edge[v1][v2]<
maxWeight）
{Edge[v1][v2]=Edge[v2][v1]=maxWeight;
//删除边（v1,v2）
numEdges--;
input（）
{inti,j,k,n,m;
chare1,e2;
intweight;
请输入顶点数和边数:
cin>
n>
m;
//输入顶点数n和边数m
请输入顶点的值：
n;
i++）//依次输入顶点的值
{cin>
e1;
insertVertex（e1）;
i=0;
while（i<
m）
{cout<
请输入端点信息:
e1>
e2>
weight;
//输入端点信息
j=this->
getVertexPos（e1）;
//查顶点号
k=this->
getVertexPos（e2）;
if（j==-1||k==-1）
边两端点信息输入有误，请重新输入！
else
{this->
insertEdge（j,k,weight）;
i++;
}}
output（）//输出函数
{inti,j,n,m;
intw;
n=this->
NumberOfVertices（）;
m=this->
NumberOfEdges（）;
顶点的个数为：
n<
边的条数为：
m<
所有边的信息为：
for（j=i+1;
{w=this->
getWeight（i,j）;
if（w>
w<
{e1=this->
getValue（i）;
e2=this->
getValue（j）;
（"
e1<
"
e2<
）"
}}
mini（）//求图中所有边的最小权值，并返回
{staticinti;
intmin=0;
for（intj=0;
{if（!
visit[j]）
{if（closeedge[min].lowcost>
closeedge[j].lowcost）
{min=j;
}}}
i=min;
cout<
包括边（"
closeedge[i].begvex<
closeedge[i].endvex<
returni;
//图的深度优先搜索函数////////
voidDFS（LJH_Graphmtx&
G,intv,boolvisited[]）;
//先声明函数，后使用
G,char&
v）//从顶点v出发，对图G进行深度优先遍历的主要过程
{inti,loc,n=G.NumberOfVertices（）;
//取图中顶点的个数
bool*visited=newbool[n];
//创建辅助数组
i++）//初始化辅助数组visited
{visited[i]=0;
loc=G.getVertexPos（v）;
//取得v结点在图中的位置
DFS（G,loc,visited）;
//从顶点0开始深度优先搜索
delete[]visited;
G,intv,boolvisited[]）
{cout<
G.getValue（v）<
//访问顶点v
visited[v]=1;
//顶点v作访问标记
intw=G.getFirstNeighbor（v）;
//找v的第一个邻接顶点w
while（w!
=-1）//若邻接顶点w存在
{if（visited[w]==0）
DFS（G,w,visited）;
//若w未被访问，递归访问顶点w
w=G.getNextNeighbor（v,w）;
//取v排在w后的下一个邻接顶点}}
//图的广度优先搜索函数////////
voidBFS（LJH_GraphmtxG,charv）//从顶点v出发，以广度优先的次序横向搜索图，算法中使用了一个队列。
{inti,w,n=G.NumberOfVertices（）;
//去图中的定点个数
bool*visited=newbool[n];
//用来记录顶点是否被访问过，被访问值为1，为被访问值为0
i++）//初始化
visited[i]=0;
intloc=G.getVertexPos（v）;
//取顶点v的位置号
G.getValue（loc）<
visited[loc]=1;
//做已访问标记
LJH_QueueQ;
//定义一个辅助队列
Q.EnQueue（loc）;
//顶点进队，实现分层访问
while（!
Q.IsEmpty（））//循环访问所有结点，判断队列是否为空
{Q.DeQueue（loc）;
//从队列中退出顶点loc
w=G.getFirstNeighbor（loc）;
//找顶点loc的第一个邻接点w
while（w!
=-1）//若邻接点w存在
{if（visited[w]==false）//若未被访问
{cout<
G.getValue（w）<
//访问顶点w
visited[w]=1;
//标记w已经被访问
Q.EnQueue（w）;
//顶点w进队列w=G.getNextNeighbor（loc,w）;
//找顶点loc的下一个邻接顶点，重复检测v的所有邻接顶点}}
delete[]visited;
//////kruskal函数的实现//////
voidLJH_Graphmtx:
kruskal（）
{inta,b,k=0;
intmin=maxWeight;
intEdge1[20][20];
for（intm=0;
m++）
visit[m]=m;
//每一个顶点属于一颗树
for（inti=0;
for（intj=0;
Edge1[i][j]=Edge[i][j];
while（k<
numVertices-1）
{min=maxWeight;
{for（intj=0;
{if（Edge1[i][j]<
min）
{a=i;
b=j;
min=Edge1[i][j];
}}}
if（visit[a]!
=visit[b]）
VerticesList[a]<
VerticesList[b]<
k++;
for（intn=0;
n++）
{if（visit[n]==visit[b]）visit[n]=visit[a];
}}
elseEdge1[a][b]=Edge[b][a]=maxWeight;
////////////Prim函数的实现////
prim（）
{charu;
请输入起始顶点：
u;
inti=this->
getVertexPos（u）;
visit[i]=1;
{closeedge[j].begvex=u;
closeedge[j].endvex=VerticesList[j];
closeedge[j].lowcost=Edge[i][j];
for（intm=1;
{intn=mini（）;
visit[n]=1;
closeedge[n].lowcost=maxWeight;
for（intp=0;
p<
p++）
visit[p]）
{if（Edge[p][n]<
closeedge[p].lowcost）
{closeedge[p].lowcost=Edge[p][n];
closeedge[p].begvex=VerticesList[n];
}}}}}
经过这次实验让我更深刻的理解了类的创建及相互间调用，能够对二维数组的动态开辟空间和释放空间有了更深刻的理解，对图的遍历及构建最小生成树也有了深刻的体会。
总之，在这次试验中，学到了许多，也提高了自己的编程能力。
实验三、矩阵类的设计与实现
通过上机实践，实现矩阵的生成、加减乘除运算，以及求矩阵的转置、求逆和行列式。
同时加深对矩阵的理论的理解，并用计算机程序算法来描述矩阵生成及运算。
通过构造矩阵类，实现矩阵的定义，包括：
矩阵的加
升级会员 