数据结构基础(21) --DFS与BFS
DFS
从图中某个顶点V0 出发,访问此顶点,然后依次从V0的各个未被访问的邻接点出发深度优先搜索遍历图,直至图中所有和V0有路径相通的顶点都被访问到(使用堆栈).
//使用邻接矩阵存储的无向图的深度优先遍历
template <typename Type>
void Graph<Type>::DFS()
{
stack<int> iStack;
showVertex(0);
vertexList[0]->wasVisted = true;
iStack.push(0);
while (!iStack.empty())
{
int top = iStack.top();
int v = getAdjUnvisitedVertex(top);
if (v == -1)
{
iStack.pop();
}
else
{
showVertex(v);
vertexList[v]->wasVisted = true;
iStack.push(v);
}
}
//使其还可以再深/广度优先搜索
for (int i = 0; i < nVerts; ++i)
vertexList[i]->wasVisted = false;
}
BFS
从图中的某个顶点V0出发,并在访问此顶点之后依次访问V0的所有未被访问过的邻接点,之后按这些顶点被访问的先后次序依次访问它们的邻接点,直至图中所有和V0有路径相通的顶点都被访问到.
若此时图中尚有顶点未被访问,则另选图中一个未曾被访问的顶点作起始点,重复上述过程,直至图中所有顶点都被访问到为止(使用队列)。
//使用邻接矩阵存储的无向图的广度优先遍历
template <typename Type>
void Graph<Type>::BFS()
{
queue<int> iQueue;
showVertex(0);
vertexList[0]->wasVisted = true;
iQueue.push(0);
while (!iQueue.empty())
{
int front = iQueue.front();
iQueue.pop();
int v = getAdjUnvisitedVertex(front);
while (v != -1)
{
showVertex(v);
vertexList[v]->wasVisted = true;
iQueue.push(v);
v = getAdjUnvisitedVertex(front);
}
}
for (int i = 0; i < nVerts; ++i)
vertexList[i]->wasVisted = false;
}
附-完整代码
const int MAX_VERTS = 20;
//顶点
template <typename Type>
class Vertex
{
public:
Vertex(const Type &_node = Type())
: node(_node), wasVisted(false) {}
public:
bool wasVisted; //增加一个访问位
Type node;
};
//图
template <typename Type>
class Graph
{
public:
Graph();
~Graph();
void addVertex(const Type &vertex);
void addEdge(int start, int end);
void printMatrix();
void showVertex(int v);
void DFS();
void BFS();
private:
int getAdjUnvisitedVertex(int v);
private:
Vertex<Type>* vertexList[MAX_VERTS];
int nVerts;
int adjMatrix[MAX_VERTS][MAX_VERTS];
};
template <typename Type>
void Graph<Type>::DFS()
{
stack<int> iStack;
showVertex(0);
vertexList[0]->wasVisted = true;
iStack.push(0);
while (!iStack.empty())
{
int top = iStack.top();
int v = getAdjUnvisitedVertex(top);
if (v == -1)
{
iStack.pop();
}
else
{
showVertex(v);
vertexList[v]->wasVisted = true;
iStack.push(v);
}
}
//使其还可以再深度优先搜索
for (int i = 0; i < nVerts; ++i)
vertexList[i]->wasVisted = false;
}
template <typename Type>
void Graph<Type>::BFS()
{
queue<int> iQueue;
showVertex(0);
vertexList[0]->wasVisted = true;
iQueue.push(0);
while (!iQueue.empty())
{
int front = iQueue.front();
iQueue.pop();
int v = getAdjUnvisitedVertex(front);
while (v != -1)
{
showVertex(v);
vertexList[v]->wasVisted = true;
iQueue.push(v);
v = getAdjUnvisitedVertex(front);
}
}
for (int i = 0; i < nVerts; ++i)
vertexList[i]->wasVisted = false;
}
//获取下一个尚未访问的连通节点
template <typename Type>
int Graph<Type>::getAdjUnvisitedVertex(int v)
{
for (int j = 0; j < nVerts; ++j)
{
//首先是邻接的, 并且是未访问过的
if ((adjMatrix[v][j] == 1) &&
(vertexList[j]->wasVisted == false))
return j;
}
return -1;
}
//打印节点信息
template <typename Type>
void Graph<Type>::showVertex(int v)
{
cout << vertexList[v]->node << ' ';
}
template <typename Type>
Graph<Type>::Graph():nVerts(0)
{
for (int i = 0; i < MAX_VERTS; ++i)
for (int j = 0; j < MAX_VERTS; ++j)
adjMatrix[i][j] = 0;
}
template <typename Type>
Graph<Type>::~Graph()
{
for (int i = 0; i < nVerts; ++i)
delete vertexList[i];
}
template <typename Type>
void Graph<Type>::addVertex(const Type &vertex)
{
vertexList[nVerts ++] = new Vertex<Type>(vertex);
}
template <typename Type>
void Graph<Type>::addEdge(int start, int end)
{
//无向图
adjMatrix[start][end] = 1;
adjMatrix[end][start] = 1;
}
template <typename Type>
void Graph<Type>::printMatrix()
{
for (int i = 0; i < nVerts; ++i)
{
for (int j = 0; j < nVerts; ++j)
cout << adjMatrix[i][j] << ' ';
cout << endl;
}
}
//测试代码
int main()
{
Graph<char> g;
g.addVertex('A'); //0
g.addVertex('B'); //1
g.addVertex('C'); //2
g.addVertex('D'); //3
g.addVertex('E'); //4
g.addEdge(0, 1); //A-B
g.addEdge(0, 3); //A-D
g.addEdge(1, 0); //B-A
g.addEdge(1, 4); //B-E
g.addEdge(2, 4); //C-E
g.addEdge(3, 0); //D-A
g.addEdge(3, 4); //D-E
g.addEdge(4, 1); //E-B
g.addEdge(4, 2); //E-C
g.addEdge(4, 3); //E-D
g.printMatrix();
cout << "DFS: ";
g.DFS();
cout << "\nBFS: ";
g.BFS();
return 0;
}
数据结构基础(21) --DFS与BFS的更多相关文章
- Java数据结构——图的DFS和BFS
1.图的DFS: 即Breadth First Search,深度优先搜索是从起始顶点开始,递归访问其所有邻近节点,比如A节点是其第一个邻近节点,而B节点又是A的一个邻近节点,则DFS访问A节点后再访 ...
- [数据结构]图的DFS和BFS的两种实现方式
深度优先搜索 深度优先搜索,我们以无向图为例. 图的深度优先搜索(Depth First Search),和树的先序遍历比较类似. 它的思想:假设初始状态是图中所有顶点均未被访问,则从某个顶点v出发, ...
- 算法与数据结构基础 - 深度优先搜索(DFS)
DFS基础 深度优先搜索(Depth First Search)是一种搜索思路,相比广度优先搜索(BFS),DFS对每一个分枝路径深入到不能再深入为止,其应用于树/图的遍历.嵌套关系处理.回溯等,可以 ...
- 【数据结构与算法笔记04】对图搜索策略的一些思考(包括DFS和BFS)
图搜索策略 这里的"图搜索策略"应该怎么理解呢? 首先,是"图搜索",所谓图无非就是由节点和边组成的,那么图搜索也就是将这个图中所有的节点和边都访问一遍. 其次 ...
- 算法与数据结构基础 - 广度优先搜索(BFS)
BFS基础 广度优先搜索(Breadth First Search)用于按离始节点距离.由近到远渐次访问图的节点,可视化BFS 通常使用队列(queue)结构模拟BFS过程,关于queue见:算法与数 ...
- Clone Graph leetcode java(DFS and BFS 基础)
题目: Clone an undirected graph. Each node in the graph contains a label and a list of its neighbors. ...
- 数据结构(12) -- 图的邻接矩阵的DFS和BFS
//////////////////////////////////////////////////////// //图的邻接矩阵的DFS和BFS ////////////////////////// ...
- 数据结构(11) -- 邻接表存储图的DFS和BFS
/////////////////////////////////////////////////////////////// //图的邻接表表示法以及DFS和BFS //////////////// ...
- 列出连通集(DFS及BFS遍历图) -- 数据结构
题目: 7-1 列出连通集 (30 分) 给定一个有N个顶点和E条边的无向图,请用DFS和BFS分别列出其所有的连通集.假设顶点从0到N−1编号.进行搜索时,假设我们总是从编号最小的顶点出发,按编号递 ...
随机推荐
- js 利用 ajax 加载 js ,显示加载进度 ,严格按照js的顺序先后加载到页面
js 利用 ajax 加载 js ,显示加载进度 ,严格按照js的顺序先后加载到页面 , 做手机端开发时,发现一个问题,有些浏览器,在网速比较慢的情况下,js文件没有加载完,后续的调用已经开始调用了, ...
- Docker常见仓库MongoDB
MongoDB 基本信息 MongoDB 是开源的 NoSQL 数据库实现. 该仓库提供了 MongoDB 2.2 ~ 2.7 各个版本的镜像. 使用方法 默认会在 27017 端口启动数据库. $ ...
- Windows下Java调用BAT批处理不弹出cmd窗口
常规Windows下Java调用BAT方式肯定会弹出cmd窗口 Runtime.getRuntime().exec("cmd.exe /C start D:\\test.bat") ...
- 20160218.CCPP体系详解(0028天)
程序片段(01):加法.c 内容概要:字符串计算表达式 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include <stdio.h> #include <st ...
- HA机制下的Hadoop配置
[版权申明:本文系作者原创,转载请注明出处] 文章出处:http://www.cnblogs.com/sdksdk0/p/5585355.html 作者: 朱培 ID:sdksdk0 ----- ...
- Docker与容器
Docker介绍 1. Docker 主要解决什么问题 Docker 对外宣称的是Build.Ship 和Run,Docker 要解决的核心问题就是快速地干这三件事情.它通过将运行环境和应用程序打包到 ...
- Java通过实现Runnable接口来创建线程
创建一个线程,最简单的方法是创建一个实现Runnable接口的类. 为了实现Runnable,一个类只需要执行一个方法调用run(),声明如下: public void run() 你可以重写该方法, ...
- linux 最大文件描述符
Linux对应用程序能打开的的最大文件描述符数量有两个层次的限制:用户级限制和系统级限制. 用户级限制是指目标用户运行的所有进程总共能打开的文件描述符数. 系统级的限制是指所有用户总共能打开的文件描述 ...
- Swift基础之守卫语句guard
本篇文章翻译自:http://ericcerney.com/swift-guard-statement/原作者:ecerney该语法为swift2.0之后添加的新特性 最开始在Apple的Platfo ...
- EventBus详解
EventBus详解 简介 github原文 EventBus... * simplifies the communication between components - decouples eve ...