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图的遍历BFS广度优先搜索 1. 简介 BFS(Breadth First Search,广度优先搜索,又名宽度优先搜索),与深度优先算法在一个结点"死磕到底"的思维不同,广度优先算法关注的重点在于每一层的结点进行的下一层的访问. 2. BFS算法介绍 BFS算法和核心思路就是:从某个点一直把其邻接点走完,然后任选一个邻接点把与之邻接的未被遍历的点走完,如此反复走完所有结点.类似于树的层序遍历. BFS的核心就是要把当前在哪作为一个状态存储,并将这个状态交给队列进行入队操作,故而, 算…
图的遍历BFS 广度优先遍历 深度优先遍历 可以进行标记 树的广度优先遍历,我们用了辅助的队列 bool visited[MAX_VERTEX_NUM] //访问标记数组 //广度优先遍历 void BFS(Graph G,int v){ //从顶点v出发,广度优先遍历图G visit(v); //访问初始顶点v visited[v] = TRUE; //对v做已访问标记 Enqueue(Q,v); //顶点v入队列Q while(!isEmpty(Q)){ DeQueue(Q,v); //顶点…
在介绍 python 实现图的深度优先和广度优先搜索前,我们先来了解下什么是"图". 1 一些定义 顶点 顶点(也称为"节点")是图的基本部分.它可以有一个名称,我们将称为"键". 边 边(也称为"弧")是图的另一个基本部分.边连接两个顶点,以表明它们之间存在关系. 权重 边可以被加权以示出从一个顶点到另一个顶点的成本.例如,在将一个城市连接到另一个城市的道路的图表中,边上的权重可以表示两个城市之间的距离. 利用这些定义,我们…
dfs前置知识: 递归链接:0基础算法基础学算法 第六弹 递归 - 球君 - 博客园 (cnblogs.com) dfs深度优先搜索:0基础学算法 搜索篇第一讲 深度优先搜索 - 球君 - 博客园 (cnblogs.com) 本讲前置知识: 队列:0基础学算法 第三弹 队列 - 球君 - 博客园 (cnblogs.com) ↑早期作品,慎用↑ 我们在上一讲稍微说了一下关于深度优先搜索的常识,今天我们的主题是广度优先搜索 广度优先搜索,简称BFS,同dfs一样,属于十分常见的算法,也是最常用的搜索…
BFS 广度优先搜索:一层一层的搜索(类似于树的层次遍历) BFS基本框架 基本步骤: 初始状态(起点)加到队列里 while(队列不为空) 队头弹出 扩展队头元素(邻接节点入队) 最后队为空,结束 BFS难点所在(最短路问题): 存储的数据结构:队列 状态如何存储到队列里边(以什么形式)? 状态怎么表示,怎么转移? dist 如何记录每一个状态的距离 最短路问题:宽搜的优势是能找到最短(最小)路!(所有边权重都一样才可以用!)--一层一层的搜索(类似于树的层次遍历).深搜可以保证我们走到终点,…
一.图 在正式进入广度优先搜索的学习前,先了解下图: 图分为有向图和无向图,由点vertices和边edges构成.图有很多应用,例如:网页爬取,社交网络,网络传播,垃圾回收,模型检查,数学推断检查和解谜等. 下面拿Pocket Cube魔方(2x2x2立方体魔方)来举个例子: 对于解魔方来说,可以先构建一个初始图,画出每个小立方可能状态上的点,还有可能移动的边,示意图如上图所示,这里讲师没有过多讲解其中的数学内容,只需要了解图在魔方上的解答应用. 二.图的表示 作者讲了三种图的表示方法:邻接表…
Knight Moves Time Limit: 1000MS Memory Limit: 30000K Total Submissions: 25909 Accepted: 12244 Description Background Mr Somurolov, fabulous chess-gamer indeed, asserts that no one else but him can move knights from one position to another so fast. Ca…
词梯Word Ladder问题 要求是相邻两个单词之间差异只能是1个字母,如FOOL变SAGE: FOOL >> POOL >> POLL >> POLE >> PALE>> SALE >> SAGE 目标是找到最短的单词变换序列 用图表示单词之间的关系: 用一种名为广度优先搜索 BFS的图算法找到从起始单词到结束单词的最短路径. 构建词梯图 算法 首先是将所有单词作为顶点加入图中,再设法建立顶点之间的边 对每个顶点(单词) , 与其…
查找某一结点的邻居: virtual int firstNbr(int i) { return nextNbr(i, n); } //首个邻接顶点 virtual int nextNbr(int i, int j) //相对于顶点j的下一邻接顶点 { while ((-1 < j) && (!exists(i, --j))); return j; } //逆向线性试探(改用邻接表可提高效率) 对于图中的全部顶点,对每个连通区域进行BFS: template <typename…
上一篇讲了DFS,那么与之相应的就是BFS.也就是 宽度优先遍历,又称广度优先搜索算法. 首先,让我们回顾一下什么是"深度": 更学术点的说法,能够看做"单位距离下,离起始状态的长度" 那么广度是什么呢? 个人认为,能够这么归纳: 何为广度? 能够看做"距离初始状态距离相等的结点"的集合 那么BFS的核心思想就是:从初始结点開始,搜索生成第一层结点.检查目标结点是否在这些结点中,若没有,再将全部第一层的结点逐一进行搜索,得到第二层结点,并逐一检查…