① 如下图表示的是用邻接表存储的图，画出此图，并写出从A点开始按广度优先算法遍历该图的结果（附上过程）
广度优先遍历：ABDFEC
1、A的邻接点B和D
2、B的邻接点D和F，D已经遍历，只访问F
3、D的邻接点E
4、F的邻接点E，已经遍历
5、E无邻接点
6、最后扫描所有头结点C未访问，再从C开始遍历，C的邻接点DA都已遍历。
② 在图采用邻接表存储时，求最小生成树的 Prim 算法的时间复杂度为
邻接表储存时，是B。邻接矩阵储存就是C了。
③ 用邻接表表示图进行深度优先遍历时，通常采用（）来实现算法
使用栈来实现算法。
用邻接表表示图进行深度优先遍历时，通常采用栈来实现算法，广度遍历使用队列。
扩展材料：
深度优先遍历：类似与树的前序遍历。从图中的某个顶点v出发，访问此顶点，然后从v的未被访问到的邻接点进行遍历，直到图中所有和v有路径相通的顶点都被访问到
注：优先访问外层节点，访问到无新顶点时，会进行回退，访问未被访问过的分支顶点。
广度优先遍历：类似于树的层序遍历。从图中的某个顶点w出发，让顶点w入队，然后顶点w再出队，并让所有和顶点w相连的顶点入队，然后再出队一个顶点t，并让所有和t相连但未被访问过的顶点入队……由此循环，指定图中所有元素都出队。
参考资料来源：
知网论文-数据结构中图的遍历算法研究
④ 邻接表的存储结构下图的深度优先遍历类似于二叉树(树)的( )。
先序遍历。--------------------肯定正确
⑤ 数据结构，如何根据邻接表画深度，广度优先生成树
深搜中枚举时由大到小就是这个结果。
#include"stdio.h"
#include"stdlib.h"
#define MaxVertexNum 100 //定义最大顶点数
typedef struct{
char vexs[MaxVertexNum]; //顶点表
int edges[MaxVertexNum][MaxVertexNum]; //邻接矩阵，可看作边表
int n,e; //图中的顶点数n和边数e
}MGraph; //用邻接矩阵表示的图的类型
//=========建立邻接矩阵=======
void CreatMGraph(MGraph *G)
{
int i,j,k;
char a;
printf("Input VertexNum(n) and EdgesNum(e): ");
scanf("%d,%d",&G->n,&G->e); //输入顶点数和边数
scanf("%c",&a);
printf("Input Vertex string:");
G->vexs[i]=a; //读入顶点信息，建立顶点表
}
for(i=0;i<G->n;i++)
for(j=0;j<G->n;j++)
G->edges[i][j]=0; //初始化邻接矩阵
printf("Input edges,Creat Adjacency Matrix ");
for(k=0;k<G->e;k++) { //读入e条边，建立邻接矩阵
scanf("%d%d",&i,&j); //输入边（Vi，Vj）的顶点序号
G->edges[i][j]=1;
G->edges[j][i]=1; //若为无向图，矩阵为对称矩阵；若建立有向图，去掉该条语句
}
//=========定义标志向量，为全局变量=======
typedef enum{FALSE,TRUE} Boolean;
Boolean visited[MaxVertexNum];
//========DFS：深度优先遍历的递归算法======
void DFSM(MGraph *G,int i)
visited[i]=TRUE; //置已访问标志
for(j=0;j<G->n;j++) //依次搜索Vi的邻接点
if(G->edges[i][j]==1 && ! visited[j])
DFSM(G,j); //（Vi，Vj）∈E，且Vj未访问过，故Vj为新出发点
void DFS(MGraph *G)
{
int i;
for(i=0;i<G->n;i++)
visited[i]=FALSE; //标志向量初始化
for(i=0;i<G->n;i++)
if(!visited[i]) //Vi未访问过
DFSM(G,i); //以Vi为源点开始DFS搜索
}
//==========main=====
void main()
{
//int i;
MGraph *G;
G=(MGraph *)malloc(sizeof(MGraph)); //为图G申请内存空间
CreatMGraph(G); //建立邻接矩阵
printf("Print Graph DFS: ");
DFS(G); //深度优先遍历
printf(" ");
}
(5)采用领接表存储的图类似树的扩展阅读：
图的邻接表存储方法跟树的孩子链表示法相类似，是一种顺序分配和链式分配相结合的存储结构。如这个表头结点所对应的顶点存在相邻顶点，则把相邻顶点依次存放于表头结点所指向的单向链表中。
如词条概念图所示，表结点存放的是邻接顶点在数组中的索引。对于无向图来说，使用邻接表进行存储也会出现数据冗余，表头结点A所指链表中存在一个指向C的表结点的同时，表头结点C所指链表也会存在一个指向A的表结点。
⑥ 采用邻接表存储的图的深度优先遍历算法类似于二叉树的先序遍历，为什么是先序呢
这是因为图的深度优先遍历算法先访问所在结点，再访问它的邻接点。与二叉树的先序遍历先访问子树的根结点，再访问它的孩子结点（邻接点）类似。图的广度优先遍历算法类似于二叉树的按层次遍历。
先序遍历也叫做先根遍历、前序遍历，可记做根左右（二叉树父结点向下先左后右）。
首先访问根结点然后遍历左子树，最后遍历右子树。在遍历左、右子树时，仍然先访问根结点，然后遍历左子树，最后遍历右子树，如果二叉树为空则返回。
例如，下图所示二叉树的遍历结果是：ABDECF。
(6)采用领接表存储的图类似树的扩展阅读：
遍历种类：
一、NLR：前序遍历(Preorder Traversal 亦称（先序遍历）），访问根结点的操作发生在遍历其左右子树之前。
二、LNR：中序遍历(Inorder Traversal)，访问根结点的操作发生在遍历其左右子树之中（间）。
三、LRN：后序遍历(Postorder Traversal)，访问根结点的操作发生在遍历其左右子树之后。
注意：
由于被访问的结点必是某子树的根，所以N(Node）、L(Left subtree）和R(Right subtree）又可解释为根、根的左子树和根的右子树。NLR、LNR和LRN分别又称为 先根遍历、中根遍历和后根遍历。
⑦ 如何用邻接表存储图结构
我看不太懂这个程序，不过我有些过图的邻接表表示，看对你有没有帮助吧。
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <vector>
typedef int QElemTyep;
#include "queue.h"
using namespace std;
typedef int Status;
#define MAX_VERTEX_NUM 30 //图的最大顶点数
enum BOOL {False,True};
BOOL visited[MAX_VERTEX_NUM]; //全局变量--访问标志数组
typedef struct ArcNode{
//弧结点
int adjvex; //该弧所指向的顶点的位置
struct ArcNode *nextarc; //指向下一条弧的指针
InfoType *info; //保存边的信息，可以简单的改为 int w;
}ArcNode;
typedef struct VNode{
VertexType data;
ArcNode *firstarc;
}VNode,AdjList[MAX_VERTEX_NUM];
class Graph{
public: AdjList vertices; //记录顶点信息，指向第一条依附该顶点的弧的指针
int vexnum,arcnum; //图的当前顶点和弧数
int GraphKind; //图的种类，0---无向图，1---有向图
Graph(int vexnum,int arcnum,int kind)
{
this->vexnum=vexnum;
this->arcnum=arcnum;
this->GraphKind=kind;
}
};
void CreateGraph(Graph &G,VertexType *V,ArcType *VR){
//构造邻接表结构的图G
int i;
ArcNode *s;
for(i=1;i<=G.vexnum;i++) //初始化指针数组
{
G.vertices[i].data=V[i];
G.vertices[i].firstarc=NULL;
}
for(i=1;i<=G.arcnum;i++)
{
s=(ArcNode *)malloc(sizeof(ArcNode)); //生成一个弧结点
s->nextarc=G.vertices[VR[i].start].firstarc; //插入到邻接表中
s->adjvex=VR[i].end;
G.vertices[VR[i].start].firstarc=s;
if(G.GraphKind==0) {
//若是无向图，再插入到终点的弧链中
s=(ArcNode *)malloc(sizeof(ArcNode));
s->nextarc=G.vertices[VR[i].end].firstarc;
s->adjvex=VR[i].start;
G.vertices[VR[i].end].firstarc=s;
}
}
}
⑧ 用邻接表表示图的广度优先搜索时的存储结构,通常采用（）结构来实现算法
B。
广度优先搜索相当于层次遍历，深度优先搜索相当于先序优先遍历，所以答案选择B。
邻接表表示的图的广度优先搜索一般采用队列结构来实现算法：
首先选择一个起始节点，把它的临界表中节点加入到队列中，每次取出队首元素，然后把该元素的邻接表中的节点加入到队列末尾，标记已遍历过的节点，直到队列中没有节点为止，一般栈用于深度优先搜索，队列用于广度优先搜索。
(8)采用领接表存储的图类似树的扩展阅读：
深度优先搜索用一个数组存放产生的所有状态。
（1） 把初始状态放入数组中，设为当前状态；
（2） 扩展当前的状态，产生一个新的状态放入数组中，同时把新产生的状态设为当前状态；
（3） 判断当前状态是否和前面的重复，如果重复则回到上一个状态，产生它的另一状态；
（4） 判断当前状态是否为目标状态，如果是目标，则找到一个解答，结束算法。
⑨ 采用邻接表存储的图的宽度优先遍历算法类似于二叉树的()A.先序遍历 B.中序遍历 C . 后序遍历
是啊，宽度优先就是访问某顶点完后，将其所有邻接的未访问的顶点都访问，这样第一次访问自己，第二次访问的就是所有距离该顶点路径长度为1的顶点，第三次访问的就是所有距离该顶点路径长度为2的顶点...
二叉树的层次遍历不就是从根开始，先访问根，接着访问所有第二层结点，再访问所有第3层结点...，从路径长度来看，不是也是0、1、2、....