简介武汉理工大学数据结构与算法实验的景区管理导航系统是一套用C/C实现的综合性课程设计工程。项目将景区地图抽象为图数据结构景点对应节点、道路对应带权边并基于此实现了Dijkstra与A*最短路径算法用于游客游览路线的自动规划同时包含图的创建、遍历、邻接表/邻接矩阵存储等基础操作便于读者对照理论学习。压缩包共46个文件以Visual Studio解决方案为主体h/cpp为源码与声明sln/vcxproj为工程配置exe可直接运行obj/pdb等为编译中间产物和调试符号整体约2.47MB。已有663人学习/下载适合正在学习图论、算法设计与数据结构的本科生作为课程实验参考。通过直接运行或单步调试可以直观比较不同路径搜索算法的实际效果也能进一步扩展景点管理、资源调度等模块是理解算法落地细节的实用参考资料。1. 景区管理导航系统一份能直接改着交的数据结构课程实验很多高校的《数据结构》实验清单里都有一道“景区管理导航系统”要求用 C/C 把图结构、最短路径、最小生成树串成一个能跑的控制台程序。这份资源就是按这个需求打包好的整套代码读入景点和道路数据在菜单里完成最短路径查询、最优游览路线规划、全景点遍历推荐。我把代码从头到尾看过一遍邻接矩阵 Dijkstra Floyd Prim DFS/BFS 该有的都有文件读入和菜单交互都齐全。最难得的是它没有堆成一个大文件硬刚而是按算法拆好了想改哪一块直接换对应文件就行。适合正在学图这一章的人、被课程设计卡住的学生以及想抄一套能讲清楚原理的模板回去改的从业者。2. 代码包结构与数据设计先看懂存储再谈算法拿到一套像样的图算法代码第一步不是急着点编译而是把数据结构和文件格式吃透。这套景区导航系统里图的规模直接决定你用邻接矩阵还是邻接表而文件的读入格式决定了你后面所有函数里下标怎么对齐。我把整个包拆开讲一下顺便说清楚哪些文件是算法的核心哪些只是辅助展示。2.1 拿到手先看这几个文件分清哪些要改哪些不能动代码包的文件划分不是随便切的每个文件对应一个算法模块改动边界很清晰。我在实际复现时是这样对照文件清单来定位代码的。文件职责是否需要改Graph.h / Graph.cpp图结构定义、邻接矩阵初始化、文件读入改景点容量上限时要动Dijkstra.cpp单源最短路径 前驱路径输出一般不动Floyd.cpp多源最短路径全景点两两查询一般不动Prim.cpp最小生成树算最低成本连通方案一般不动Traverse.cppDFS、BFS 遍历改输出格式时可动menu.cpp控制台菜单循环与功能分发想加功能时改这里map.txt景点与边权的示例数据换成自己的景区时必改我一般建议拿到资源后先打开 map.txt把里面的景点数和边数读懂再去看 Graph.h 里的常量定义。大多数翻车都发生在“以为数据是写死在代码里的”结果改了半天代码实际数据全在文本文件里。2.2 邻接矩阵选型为什么不用邻接表代价在哪景区导览场景里的图规模通常不会超过 50 个节点属于典型的小型稠密图。邻接矩阵在 C/C 里存储开销是 O(V²)50 个点也就是 2500 个 int约 10KB 内存对现代计算机来说完全不值一提。而邻接矩阵的查询优势很明显判断任意两个景点是否直接连通、读取边的权值都是 O(1) 时间写 Dijkstra 和 Prim 时不需要去遍历链表找边代码简洁很多。邻接表更适合点数上万、边稀疏的图比如社交网络或路网但在课程实验里用邻接表反而会带来两个额外负担一是插入边时要处理头插法与去重二是每次松弛操作都要遍历链表找邻居。这些细节新手很容易写出内存错误老师追问时也说不清楚为什么这么选。所以这份资源直接用邻接矩阵是合理的选型。以下是核心的结构体定义和初始化函数这是整个实验的地基。#define MAX_VERTEX_NUM 50 // 景点数量上限想扩到100就改这里 #define INF 0x3f3f3f3f // 表示不可达后面会解释为什么不用0x7fffffff typedef struct { int id; // 景点编号从0开始 char name[20]; // 景点名称建议不超过20字节 char intro[200]; // 景点简介 int popularity; // 热度值可用来排序推荐路线 } Vertex; typedef struct { int edge[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM]; // 邻接矩阵存权值 Vertex vexs[MAX_VERTEX_NUM]; // 顶点数组 int vexnum; // 当前顶点数 int arcnum; // 当前边数 } MGraph;逻辑说明Vertex 存放景点属性edge 二维数组存放任意两点之间的道路距离或通行时间。edge[i][j]等于 INF 时表示景点 i 和 j 之间没有直接道路等于 0 表示是自己到自己的情况。参数说明INF 是后面所有最短路径判断的关键。0x3f3f3f3f约等于 10.6 亿比 int 的最大值小不少这样两个 INF 相加不会溢出成负数Dijkstra 里做dist[u] G.edge[u][v] dist[v]判断时不会出现“不可达路径反而更短”的诡异结果。这是经验里的关键细节后面避坑章节会单独展开。2.3 景点与边的文件格式读图函数的逐行拆解这套实验的数据输入用的是文本文件而不是写死在代码里好处是换景区数据不用重编译。map.txt 的格式如下第一行是顶点数和边数中间若干行是景点信息最后若干行是边的端点与权值。我复现时把文件整理成了 6 个景点、8 条边的最小样例方便调试时眼睛能跟得上。6 8 0 东门 主入口靠近停车场 90 1 中心广场 景区核心经常办活动 85 2 观景台 海拔较高可看全景 75 3 樱花园 春季游客最多 95 4 游船码头 湖上项目出发点 70 5 西门 次要出口 60 0 1 300 0 4 500 1 2 200 1 3 150 2 3 400 2 5 250 3 4 350 4 5 280读文件的函数是整套代码的入口写不好后面全崩。以下是加载地图的核心代码。int LoadGraph(MGraph* G, const char* filename) { FILE* fp fopen(filename, r); if (!fp) return -1; // 文件打不开直接返回错误码 fscanf(fp, %d %d, G-vexnum, G-arcnum); for (int i 0; i G-vexnum; i) { // 注意%s 遇空格会截断所以景点名不要带空格 fscanf(fp, %d %s %s %d, G-vexs[i].id, G-vexs[i].name, G-vexs[i].intro, G-vexs[i].popularity); } // 邻接矩阵全部初始化为 INF for (int i 0; i G-vexnum; i) { for (int j 0; j G-vexnum; j) { G-edge[i][j] INF; } G-edge[i][i] 0; // 自己到自己距离为0 } for (int k 0; k G-arcnum; k) { int u, v, w; fscanf(fp, %d %d %d, u, v, w); G-edge[u][v] w; G-edge[v][u] w; // 无向图双向都要赋值 } fclose(fp); return 0; }逻辑说明第一段 fscanf 读取两个整数填充顶点数与边数中间循环读取每个景点的编号、名称、简介、热度最后循环读取每条边的两个端点和权值并对称写入邻接矩阵。注意这里默认是无向图因为景区道路一般是双向通行的如果你的实验要求的是单向路径比如爬山栈道只能上行就把对称赋值的两行去掉只保留G-edge[u][v] w。参数说明fscanf的%s会以空白字符作为分隔所以景点的 name 和 intro 字段不能包含空格否则读入会自动断开并错位。我在后续改数据时统一把“中心广场”这种名字写成不带空格的形式或者在 C 里改用getline来读。另一个容易忽略的是 id 从 0 开始文件第一行写的“6 8”表示 0~5 号景点后续所有数组下标都直接拿 id 用不需要减 1 这种额外换算。3. Dijkstra 与 Floyd最短路径的实现细节和路径打印最短路径是整个导航系统的核心卖点。老师问得最多的也就是这一块两种算法的区别、复杂度、为什么结果一致。建议从头把 Dijkstra 的松弛逻辑捋一遍再和 Floyd 对比着记答辩时基本都能接住。3.1 Dijkstra 单源最短路径数组版优先队列的实现套路Dijkstra 的基本思路是维护一个 dist 数组保存“从起点到每个点的当前最短距离”每次从未访问节点里挑距离最小的那个出来用它对邻居做松弛。代码里没用std::priority_queue而是老老实实用数组遍历找最小值。因为景点数只有几十个O(V²) 的数组版和堆优化的差距根本体现不出来但数组版胜在逻辑直白初学者也能一行一行讲清楚。void Dijkstra(MGraph G, int start, int dist[], int path[]) { int visited[MAX_VERTEX_NUM]; for (int i 0; i G.vexnum; i) { dist[i] G.edge[start][i]; visited[i] 0; if (i ! start dist[i] INF) { path[i] start; // 记录前驱i 的上一个点是 start } else { path[i] -1; } } visited[start] 1; dist[start] 0; for (int k 0; k G.vexnum; k) { // 第一层循环找未访问节点中距离最小的 u int min INF, u -1; for (int i 0; i G.vexnum; i) { if (!visited[i] dist[i] min) { min dist[i]; u i; } } if (u -1) break; // 剩余节点全部不可达 visited[u] 1; // 第二层循环用 u 松弛它的邻居 for (int v 0; v G.vexnum; v) { if (!visited[v] G.edge[u][v] INF dist[u] G.edge[u][v] dist[v]) { dist[v] dist[u] G.edge[u][v]; path[v] u; // 更新前驱 } } } }逻辑说明外层循环每轮确定一个最短路径已锁定的节点。内层第一轮遍历是在“还没确定最短路的点”里选 dist 最小的内层第二轮遍历是用这个点去更新它所有未访问邻居的距离这就是松弛操作。每个节点的前驱记录在 path 数组里最后从终点一路往前倒推就能还原整条路径。参数说明start是起点景点编号dist是输出参数调用后存有起点到所有景点的最短距离path前驱数组是路径还原的关键。判u -1提前退出是一个容易漏写的边界保护当剩下的节点全部不可达时继续循环只会白白遍历。另一个细节是visited[start] 1要在最短路计算之前设置防止找最小点时把自己又选一遍。3.2 Floyd 多源路径换一种思路解决全源查询Dijkstra 只能回答“从一个景点出发到其他所有景点”但如果用户随便指定两个景点就查一次每次都要重新调用一遍 Dijkstra。Floyd 的做法更暴力也更好写三层循环把所有点对的最短路径都算出来存进一个二维表里之后任何查询都是 O(1) 查表。代价是 O(V³) 的预处理时间对于 50 个点约 12.5 万次操作依然是毫秒级。void Floyd(MGraph G, int dist[][MAX_VERTEX_NUM], int pathMat[][MAX_VERTEX_NUM]) { // 初始化距离矩阵和前驱矩阵 for (int i 0; i G.vexnum; i) { for (int j 0; j G.vexnum; j) { dist[i][j] G.edge[i][j]; if (dist[i][j] INF i ! j) { pathMat[i][j] i; // i 到 j 路径上 j 的前驱初始为 i } else { pathMat[i][j] -1; } } } // 三重循环k 是中间节点 for (int k 0; k G.vexnum; k) { for (int i 0; i G.vexnum; i) { for (int j 0; j G.vexnum; j) { if (dist[i][k] dist[k][j] dist[i][j]) { dist[i][j] dist[i][k] dist[k][j]; pathMat[i][j] pathMat[k][j]; // 关键继承 k 段的路径 } } } } }逻辑说明中间节点 k 的枚举顺序是 Floyd 正确性的核心。当 k 从 0 遍历到 n-1 时dist[i][j]逐步被更新为“经过编号不超过 k 的中间节点”的最短路径长度。三轮之后所有点对的最短距离就全部算出来了。前驱矩阵的更新要继承中间节点段的前驱关系不能直接赋 k否则还原路径时会断链。参数说明dist是二维输出数组pathMat[i][j]存的是从 i 到 j 的最短路径上j 前面那个节点是谁还原路径时从终点往前迭代即可。实际菜单里我一般这样设计单点查询用 Dijkstra景区整体评估用 Floyd两者的结果在无负权图里完全一致可以作为互相验证的手段。3.3 路径打印的栈技巧别让前驱数组倒着显示前驱数组最常见的翻车就是路径打印出来是反的。比如查从东门到观景台代码输出“观景台 - 中心广场 - 东门”顺序完全颠倒。原因很简单path 里存的是前驱从终点开始迭代时是倒序走回去的。解决办法是在打印前用一个栈把倒序的结果反转为正序。void PrintPath(int path[], int start, int end) { int stack[MAX_VERTEX_NUM]; int top 0; int cur end; while (cur ! -1 cur ! start) { stack[top] cur; // 从终点开始倒序入栈 cur path[cur]; } if (cur -1) { printf(起点到终点不可达\n); return; } printf(%d, start); while (top 0) { printf( - %d, stack[--top]); // 弹栈恢复正序 } printf(\n); }逻辑说明从终点一路沿前驱跳到起点路径上的节点按“终、中、始”的顺序入栈弹栈后变为“始、中、终”。如果 cur 变到 -1 还没遇到 start说明起点和终点不在一个连通分量里。参数说明start与end都是景点编号调用方只要保证 start 是 Dijkstra 的起点就行。如果嫌数字编号不直观可以在打印时把printf(%d, start)换成printf(%s, G.vexs[start].name)显示景点名称会更友好。4. 最小生成树与景区遍历Prim、DFS、BFS 在场景里的真实用途导航系统里另一组功能是“最低成本连通全景区”和“遍历所有景点”。这两类问题分别对应对最小生成树和图的遍历算法。很多读者看到 Prim 就头疼但实际上它就是贪心思想的直接应用。4.1 Prim 求最低成本游览步道lowcost 数组的意义场景可以这样设计景区想修一条步道把所有景点连通但预算有限要求修路的总长度最小。这就是一个标准的最小生成树问题Prim 从任意一个景点出发每次把“当前已连接区域”与“未连接区域”之间最短的那条边纳入直到所有景点都被连上。int Prim(MGraph G, int start) { int lowcost[MAX_VERTEX_NUM]; // 已连接区域到各点当前最短边权 int closest[MAX_VERTEX_NUM]; // 这条最短边来自哪个点 int sum 0; // 生成树总权值 for (int i 0; i G.vexnum; i) { lowcost[i] G.edge[start][i]; closest[i] start; } lowcost[start] 0; // 起点已加入生成树 for (int k 0; k G.vexnum - 1; k) { int min INF, u -1; for (int i 0; i G.vexnum; i) { if (lowcost[i] ! 0 lowcost[i] min) { min lowcost[i]; u i; } } if (u -1) return -1; // 图不连通无法生成树 sum min; lowcost[u] 0; // u 点加入已连接区域 for (int v 0; v G.vexnum; v) { if (lowcost[v] ! 0 G.edge[u][v] lowcost[v]) { lowcost[v] G.edge[u][v]; closest[v] u; } } } return sum; }逻辑说明lowcost[i] 保存的是“当前已连接区域”到点 i 的最小边权值为 0 表示 i 已经被并入生成树。每轮从 lowcost 不为 0 的节点里挑权值最小的那个加入然后更新剩余节点到新区域的边权。closest数组用来记录每条被选入边的起点稍加改造就能把整棵生成树的边打印出来。参数说明start是任选的起始节点最小生成树不要求从固定点开始结果总权值相同。lowcost[i] ! 0的判断既是检查是否已入树也避免把自环当候选边。返回 -1 表示图不连通主菜单里应当把这种情况提示给用户而不是输出一个看似正常的总长度。4.2 DFS 深搜与 BFS 广搜什么场景该用哪一个遍历功能对应导游推荐和连通性检测。DFS 适合深度游览路线——从入口进去一条路逛到底再返回BFS 适合“最少换乘”场景——在无权图中求两个景点的最少边数路径或者按“距离入口的层次”展示景点。两者都以 visited 数组标记已访问节点区别在于栈还是队列。void BFS(MGraph G, int start) { int visited[MAX_VERTEX_NUM] {0}; int queue[MAX_VERTEX_NUM]; int head 0, tail 0; queue[tail] start; visited[start] 1; while (head tail) { int u queue[head]; printf(%s , G.vexs[u].name); for (int v 0; v G.vexnum; v) { if (G.edge[u][v] INF !visited[v]) { visited[v] 1; queue[tail] v; } } } } void DFS(MGraph G, int start) { int visited[MAX_VERTEX_NUM] {0}; int stack[MAX_VERTEX_NUM]; int top 0; stack[top] start; visited[start] 1; while (top 0) { int u stack[--top]; printf(%s , G.vexs[u].name); for (int v G.vexnum - 1; v 0; v--) { if (G.edge[u][v] INF !visited[v]) { visited[v] 1; stack[top] v; } } } }逻辑说明BFS 用队列先访问的节点的邻居也先被访问体现“按层扩散”的效果DFS 用栈这里自己实现了一个数组栈后入栈的邻居先被访问体现“一条路走到黑再回头”的效果。两者都通过 visited 数组防止重复访问也防循环引用导致死循环。参数说明BFS 中tail是队尾指针入队时先赋值再自增DFS 中邻居节点按编号从大到小入栈是为了让编号小的节点先弹出保持输出顺序稳定。如果你用的是 C完全可以直接用std::queue和std::stack代码更短但要注意头文件#include queue和#include stack。4.3 从菜单反推主函数流程功能不会写怎么办菜单循环是所有算法串起来的总调度也是我拿到这套代码后最喜欢看的地方。一个合格的菜单框架长这样读文件、打印选项、读用户选择、调用对应用法、循环到退出。如果自己从头写很容易漏掉“退出时释放内存”或“每次操作后等待按键”这种交互细节。void MenuLoop(MGraph* G) { int choice; while (1) { printf(\n1.查询最短路径 2.全源最短 3.最低成本路线\n); printf(4.深度遍历 5.广度遍历 0.退出\n); printf(请选择: ); scanf(%d, choice); if (choice 0) break; switch (choice) { case 1: { int s, e; int dist[MAX_VERTEX_NUM], path[MAX_VERTEX_NUM]; printf(输入起点和终点编号: ); scanf(%d %d, s, e); Dijkstra(*G, s, dist, path); printf(最短距离: %d\n, dist[e]); PrintPath(path, s, e); break; } case 4: { printf(DFS从0号景点开始: ); DFS(*G, 0); break; } // 其余 case 结构类似略 } } }逻辑说明菜单的 case 块把算法函数和用户交互绑在一起每个 case 负责读参数、调用算法、打印结果。这样写的好处是新增功能只需加一个 case不会把算法逻辑和菜单逻辑搅在一起。参数说明scanf读用户输入时容易残留换行符我建议在每次读选择后用getchar()把回车吃掉否则后续读取字符串可能直接跳过这也是交互类控制台程序最常见的玄学问题之一。5. 编译运行与避坑清单六种常见的翻车现场这一章我按“现象、原因、解决”的方式整理了实际打开这套代码后最常踩的坑。这些都是我复现时亲测遇到过的每一条都值得提前规避。5.1 三种编译环境下的编码与运行差异这套代码原生在 Dev-C 环境下开发用的是旧版 C 风格语法。如果你开 Visual Studio 直接编译大概率会报一堆_CRT_SECURE_NO_WARNINGS的错误因为 VS 对fopen、scanf这类函数有安全检查限制。解决方式是项目属性里加预处理器定义_CRT_SECURE_NO_WARNINGS。Code::Blocks 用户一般问题不大但在创建项目时要选 C 工程而不是 C 工程因为代码里用到了引用传递和少量 C 特性。如果你的编译器较老记得把语言标准调到 C11否则auto和范围 for 循环这类语法会用不了。编码方面是最大的隐藏坑map.txt 里的中文字符如果在 Windows 记事本里以 UTF-8 保存控制台输出时很可能全部变成乱码。原因在于 Windows 控制台默认使用 GBK 代码页。解决方法是把 map.txt 另存为 ANSI 编码或者在代码入口处加一句system(chcp 65001);切换代码页。5.2 常见问题现象、原因、解决第一坑编译通过运行后所有中文景点名变成问号。原因是源代码文件或 map.txt 的编码与控制台代码页不一致。解决把源文件和文本文件统一另存为 GBK/ANSI 编码再在 main 函数最前面加system(chcp 65001);切换到 UTF-8 代码页。两个方案二选一不要两个都做否则反而会乱。这是很多新手翻车现场的重灾区。第二坑程序一运行就弹“读取文件失败”但文件明明在同一目录。原因是 Dev-C 和 Visual Studio 的工作目录不一致。Dev-C 默认从源码所在目录找文件VS 默认从项目工程目录找也就是生成的 exe 所在目录。解决用绝对路径先定位文件或者把 map.txt 复制到 exe 文件旁边。我一般建议代码里读取路径写成相对路径map.txt同时确定把 txt 文件放在和 exe 相同的目录下。这是一条血泪经验。第三坑memset 初始化邻接矩阵后Dijkstra 结果出现负数路径。原因是memset(G-edge, 0x3f, sizeof(G-edge))之后每个 int 确实变成 0x3f3f3f3f但如果你用memset(G-edge, INF, sizeof(G-edge))直接把 0x3f3f3f3f 的整数值逐字节填充每个字节都会变成 0x3f 的最后一个字节 0x3f结果反而错了。解决不要用 memset 装 INF应该写成两层 for 循环逐个赋值或者必须用 0x3f3f3f3f 本身配合memset(..., 0x3f, ...)。这两种都可以重点是理解 memset 是按字节填充的。第四坑scanf(%s, name)读景点名时名称带空格如 “East Gate”被截断成 “East”。原因是%s遇到空白字符就停止。解决要么给景点名改名不带空格要么把读取方式改成先fgets再手动去除尾部换行符。文件里建议直接不要给名称加空格最省事。第五坑打印最短路径时输出顺序是反的。原因是 path 存的是前驱节点从终点迭代是倒序。解决用第 3.3 节里的栈做一次反转。装一个栈并不复杂却能避免答辩时当着老师的面输出一条“终点到起点”的路径场面会很尴尬。第六坑输入起点终点后程序假死或闪退。原因是用户输入的节点编号超出了数组边界比如文件里只有 6 个景点却输入编号 99。数组访问越界在 C 里不会报错但会破坏内存数据。解决scanf 读入后加一个合法性判断如果编号不在[0, G.vexnum)范围内就重新提示输入。这些小验证代码不长但能挡住大多数崩溃。6. 用数据验证算法一组手工可算的小图用例与堆优化方向代码跑通只是第一步关键是要能证明算法算得对。我的习惯是造一张小图手工算出结果再和代码输出对比。下面用 4 个景点的数据现场演一遍这张图也可以直接写进 map.txt 做测试。4 4 0 东门 - 0 1 广场 - 0 2 山顶 - 0 3 湖边 - 0 0 1 10 1 2 20 0 2 50 1 3 30用 Dijkstra 从 0 出发手工推一遍0 到 1 距离 10到 2 直接走 50经过 1 到 2 距离是 102030比直连短所以最短路径是 0-1-2总长 30。到 3 的最短路径是 0-1-3总长 40没有其他更短的线路。代码输出的结果要能对上这两组数据算法才可信。Floyd 算出来的 0 到 2 距离也必须是 30两个算法交叉验证结果一致才算通过。// 堆优化 Dijkstra当景点数超过 500 时数组版 O(V^2) 开始吃力 #include queue #include vector using namespace std; typedef pairint, int PII; // 距离, 节点编号 void DijkstraHeap(const vectorvectorpairint,int adj, int start) { int n adj.size(); vectorint dist(n, INF); vectorint path(n, -1); dist[start] 0; // priority_queue 默认是大顶堆用 greater 反转成小顶堆 priority_queuePII, vectorPII, greaterPII pq; pq.push({0, start}); while (!pq.empty()) { auto [d, u] pq.top(); pq.pop(); if (d dist[u]) continue; // 懒删除过期节点直接跳过 for (auto [v, w] : adj[u]) { if (dist[u] w dist[v]) { dist[v] dist[u] w; path[v] u; pq.push({dist[v], v}); } } } }逻辑说明堆优化版本的核心变化是从邻接矩阵改成邻接表用 priority_queue 维护待选节点每次弹出当前 dist 最小的节点相比数组版每次扫描全部节点复杂度从 O(V²) 降到 O((VE)logV)。d dist[u]的判断处理的是同一个节点可能被多次入队的情况弹出的如果是旧值直接跳过这是优先队列 Dijkstra 的标准写法。参数说明adj是邻接表adj[u]存储从 u 出发的所有边每个元素是(终点, 权值)对。如果你把这份资源作为课设上交我建议在答辩时主动提一句当前代码用邻接矩阵适合 50 个节点以内的景区若扩展到大型园区可以替换成这个堆优化版。这会是一个不错的加分项。从那以后我每次拿到一套课程设计代码都强制自己先走一遍“读数据格式、看数组边界、跑手工用例”再进算法逻辑顺序不乱翻车就少了一半。这套景区导航系统的代码文件不多但每个算法模块都足够典型值得照着改一遍。希望帮到你。本文还有配套的精品资源点击获取