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[主观题]
有6个顶点的图G的邻接表如下所示，以下关于图G的叙述中，正确的是（43）。A．G是无向图，有9条边B．G是有
有6个顶点的图G的邻接表如下所示，以下关于图G的叙述中，正确的是（43）
。
A．G是无向图，有9条边
B．G是有向图，有9条弧
C．G是无向图，有15条边
D．G是有向图，有15条弧
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有6个顶点的图G的邻接表如下所示，以下关于图G的叙述中，正确的是（43）。
A．G是无向图，有9条边
B．G是有向图，有9条弧
C．G是无向图，有15条边
D．G是有向图，有15条弧
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给出图G，如图5—5所示： (1)画出G的邻接表表示图。 (2)根据你画出的邻接表，以顶点1为根，画出G的深度优先生成树和广度优先生成树。
A、1，2，3，4，5
B、1，2，3，5，4
C、1，2，4，5，3
D、1，2，5，3，4
阅读下列函数说明和C函数，将应填入(n)处的字句写在对应栏内。[说明]
邻接表是图的一种顺序存储与链式存储结合的存储方法。其思想是：对于图G中的每个顶点 vi，将所有邻接于vi的顶点vj连成一个单链表，这个单链表就称为顶点vi的邻接表，其中表头称作顶点表结点VertexNode，其余结点称作边表结点EdgeNode。将所有的顶点表结点放到数组中，就构成了图的邻接表AdjList。邻接表表示的形式描述如下： define MaxVerNum 100 /*最大顶点数为100*/
typedef struct node{ /*边表结点*/
int adjvex; /*邻接点域*/
struct node *next; /*指向下一个边表结点的指针域*/ }EdgeNode;
typedef struct vnode{ /*顶点表结点*/
int vertex; /*顶点域*/
EdgeNode *firstedge; /*边表头指针*/
}VertexNode;
typedef VertexNode AdjList[MaxVerNum]; /*AdjList是邻接表类型*/
typedef struct{
AdjList adjlist; /*邻接表*/
int n; /*顶点数*/
}ALGraph; /*ALGraph是以邻接表方式存储的图类型*/
深度优先搜索遍历类似于树的先根遍历，是树的先根遍历的推广。
下面的函数利用递归算法，对以邻接表形式存储的图进行深度优先搜索：设初始状态是图中所有顶点未曾被访问，算法从某顶点v出发，访问此顶点，然后依次从v的邻接点出发进行搜索，直至所有与v相连的顶点都被访问；若图中尚有顶点未被访问，则选取这样的一个点作起始点，重复上述过程，直至对图的搜索完成。程序中的整型数组visited[]的作用是标记顶点i是否已被访问。
[函数]
void DFSTraverseAL(ALGraph *G)/*深度优先搜索以邻接表存储的图G*/
{ int i;
for(i=0;i＜(1);i++) visited[i]=0;
for(i=0;i＜(1);i++)if((2)) DFSAL(G,i);
}
void DFSAL(ALGraph *G,int i) /*从Vi出发对邻接表存储的图G进行搜索*/
{ EdgeNode *p;
(3);
p=(4);
while(p!=NULL) /*依次搜索Vi的邻接点Vj*/
{ if(! visited[(5)]) DFSAL(G,(5));
p=p-＞next; /*找Vi的下一个邻接点*/
}
}
若AOE网络的每一项活动都是关键活动。令G是将该网络的边去掉方向和权后得到的无向图。
(1)如果图中有一条边处于从开始顶点到完成顶点的每一条路径上，则仅加速该边表示的活动就能减少整个工程的工期。这样的边称为桥(bridge)。证明若从连通图中删去桥，将把图分割成两个连通分量。
(2)编写一个时间复杂度为O(n+e)的使用邻接表表示的算法，判断连通图G中是否有桥，若有。输出这样的桥。
点到某一指定顶点v的最短路径，例如，对于图8-47(a)所示的带权有向图，用该算法求得的从各顶点到顶点2的最短路径如图8-47(b)所示.
关于最短路径的读法以顶点0为例，在从顶点0到顶点2的最短路径上，顶点0的后继为顶点1(即path[0]=1)，顶点1的后继为顶点3(即path[1]=3)，顶点3的后继顶点为2(即path[3]=2).
编写一个算法，求解一个带权有向图的单目标最短路径问题。假设图G的顶点数据的类型为char，边上权值的数据类型为float。
