以下关于图的遍历的叙述中，正确的是(61)。A.图的遍历是从给定的源点出发对每一个顶点仅访问一次的过程B.图的深度优先遍历方法不适用于无向图C.使用队列对图进行广度优先遍历D.图中有回路时则无法进行遍历

此题为判断题(对，错)。

此题为判断题(对，错)。

● 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 5

B. 1 2 6 3 4 5

C. 1 6 2 5 4 3

D. 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; v<G.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;v<G.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

此题为判断题(对，错)。

下列说法不正确的是()。

A.图的遍历是从给定的源点出发每一个顶点仅被访问一次

B.图的深度遍历不适用于有向图

C.遍历的基本算法有两种：深度遍历和广度遍历

D.图的深度遍历是一个递归过程

对于连通无向图G，以下叙述中，错误的是（ ）。

A. G 中任意两个顶点之间存在路径 B. G 中任意两个顶点之间都有边 C. 从 G 中任意顶点出发可遍历图中所有顶点 D. G的邻接矩阵是对称的