图的深搜与广搜 复习下二叉树.图的深搜与广搜. 从图的遍历说起.图的遍历方法有两种:深度优先遍历(Depth First Search), 广度优先遍历(Breadth First Search),其经典应用走迷宫.N皇后.二叉树遍历等.遍历即按某种顺序訪问"图"中全部的节点,顺序分为: 深度优先(优先往深处走),用的数据结构是栈, 主要是递归实现. 广度优先(优先走近期的).用的数据结构是队列.主要是迭代实现. 对于深搜.因为递归往往能够方便的利用系统栈,不须要自己维护栈.所以通常实…

图的深搜与广搜 一.介绍: p { margin-bottom: 0.25cm; direction: ltr; line-height: 120%; text-align: justify; orphans: 0; widows: 0 } p.western { font-family: "Calibri", serif; font-size: 10pt } p.cjk { font-family: "宋体"; font-size: 10pt } p.ctl {…

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/ns_code/article/details/19617187 图的存储结构 本文的重点在于图的深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS),因此不再对图的基本概念做过多的介绍,但是要先大致了解下图的几种常见的存储结构. 邻接矩阵 邻接矩阵既可以用来存储无向图,也可以用来存储有向图.该结构实际上就是用一个二维数组(邻接矩阵)来存储顶点的信息和顶点之间的关系(有向图的弧或无向图的边).其描述形式如下: [cpp] view plainc…

1 表示无向图的数据类型 1.1 邻接矩阵 可以使用一个V*V的二维布尔矩阵,当定点v和定点w相连的时候,定义第v行第w列的值为true,否则为false.邻接矩阵不适合定点较多的情况,含有百万的顶点数的图是很常见的,V^2的空间很难得满足. 1.2 邻接表 邻接表使用一个记录当前顶点相邻顶点的链表即边表,和一个快速访问给定顶点的顶点列表即顶点表.数据类型如下: public class Graph { private final int V; private int E; private Ba…

题意 大家一定觉的运动以后喝可乐是一件很惬意的事情,但是seeyou却不这么认为.因为每次当seeyou买了可乐以后,阿牛就要求和seeyou一起分享这一瓶可乐,而且一定要喝的和seeyou一样多.但seeyou的手中只有两个杯子,它们的容量分别是N 毫升和M 毫升 可乐的体积为S (S<101)毫升 (正好装满一瓶) ,它们三个之间可以相互倒可乐 (都是没有刻度的,且 S==N+M,101>S>0,N>0,M>0) .聪明的ACMER你们说他们能平分吗?如果能请输出倒可乐的…

Ignatius and the Princess I Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 10541    Accepted Submission(s): 3205Special Judge Problem Description The Princess has been abducted by the BEelzebub…

搜索里有深搜,又有广搜,而广搜的基础就是队列. 队列是一种特殊的线性表,只能在一段插入,另一端输出.输出的那一端叫做队头,输入的那一端叫队尾.是一种先进先出(FIFO)的数据结构. 正经的队列: 头文件:#include <queue> 入队:q.push(要入队的数) 返回第一个元素:q.front( ) 从队列中移除第一个元素:q.pop( ) 查看队列中元素的个数:q.size( ) 返回队列的最后一个元素:q.back( ) 用数组模拟的队列: 可以定义数组q[100001](可大可小…

“六度空间”理论又称作“六度分隔(Six Degrees of Separation)”理论.这个理论可以通俗地阐述为:“你和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超过六个,也就是说,最多通过五个人你就能够认识任何一个陌生人.”如图1所示. 图1 六度空间示意图 “六度空间”理论虽然得到广泛的认同,并且正在得到越来越多的应用.但是数十年来,试图验证这个理论始终是许多社会学家努力追求的目标.然而由于历史的原因,这样的研究具有太大的局限性和困难.随着当代人的联络主要依赖于电话.短信.微信以及因特网上即时通…

#include <iostream> #include <stdio.h> #include <cstdlib> #include <cstring> #include <string> #include <queue> using namespace std; typedef struct MGraph{ string vexs[10];//顶点向量 int arcs[10][10];//邻接矩阵 int vexnum, arcn…

1.BFS是用来搜索最短径路的解是比较合适的,比如求最少步数的解,最少交换次数的解,因为BFS搜索过程中遇到的解一定是离根最近的,所以遇到一个解,一定就是最优解,此时搜索算法可以终止.这个时候不适宜使用DFS,因为DFS搜索到的解不一定是离根最近的,只有全局搜索完毕,才能从所有解中找出离根的最近的解.(当然这个DFS的不足,可以使用迭代加深搜索ID-DFS去弥补)2.空间优劣上,DFS是有优势的,DFS不需要保存搜索过程中的状态,而BFS在搜索过程中需要保存搜索过的状态,而且一般情况需要一个队列…