广度优先搜索算法

广度优先搜索算法
(1)广度优先搜索解决是否存在从A到B的路径的问题,如果有,广度优先搜索将找出最短路径。

(2)寻找最短路径的问题,可以建立图关系,利用广度优先搜索算法求解

(3)广度优先搜索,利用队列的结构,先从开始节点的邻居开始遍历,先检索一个节点是否满足要求,若满足要求,则结束搜索,若不满足则将该节点弹出队列,将该节点的邻居加入队列,最终完成遍历或找到满足要求的节点。

广度优先搜索在搜索访问一层时,需要记住已被访问的顶点,以便在访问下层顶点时,从已被访问的顶点出发搜索访问其邻接点。所以在广度优先搜索中需要设置一个队列Queue,使已被访问的顶点顺序由队尾进入队列。在搜索访问下层顶点时,先从队首取出一个已被访问的上层顶点,再从该顶点出发搜索访问它的各个邻接点。

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时间: 2024-11-08 12:10:06

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深度优先搜索与广度优先搜索算法理解

深度优先搜索算法和广度优先搜索算法是图论中两个有意思也很实用的算法,下面我们来看看这两个算法. 严书中,给出的利用深度优先搜索(Deep First Search)算法进行图的遍历伪码如下 1 Boolean visited[MAX]; //标志数组 2 Status (*VisitFunction)(int v); //访问函数 3 4 void DFSTraverse(Graph G, Status (*Visit)(int v)) 5 { 6 VisitFunction = Visit;

C++之广度优先搜索算法篇

C++之广度优先搜索算法篇 C++之 广度优先搜索算法篇    广度优先搜索(又称宽度优先搜索算法)是最简便的图的搜索算法之一,这一算法也是很多重要的图的算法的原型.   Dijkstra单源最短路径算法和Prim最小生成树算法都采用了和宽度优先搜索类似的思想.其别名又叫BFS,属于一种盲目搜寻法,目的是系统地展开并检查图中的所有节点,以找寻结果.换句话说,它并不考虑结果的可能位置,彻底地搜索整张图,直到找到结果为止.                                       

深度和广度优先搜索算法

在社交网络中,有一个六度分割理论,具体是说,世界上任何互不相识的两人,平均只需要六步就能够建立起联系.一个用户的一度连接用户就是他的好友,二度连接用户就是他好友的好友,三度连接用户就是他好友好友的好友. 给定一个用户,如何找出这个用户的所有三度(包括一度.二度和三度)好友关系呢? 1. 什么是 "搜索" 算法 我们知道,算法都是作用于某种具体的数据结构上的,而深度优先搜索算法和广度优先搜索算法就是作用于图这种数据结构的. 图上的搜索算法,就是从图中的一个顶点出发,到另一个顶点的路径.图

图的深度优先和广度优先搜索算法

  本文取自<数据结构与算法>(C语言版)(第三版),出版社是清华大学出版社. 1.图的深度优先搜索算法: 图的深度优先搜索算法的基本思想是:从图G的某个顶点V0出发,访问V0,然后选择一个与V0相邻且未被访问过的顶点Vi访问,再从Vi出发选择一个与Vi相邻且未被访问的顶点Vj进行访问,依此下去,直到当前被访问过的顶点的所有邻接顶点都已被访问,则按相反顺序退回到已访问的顶点序列中,如果其中的顶点还存在未被访问的相邻顶点W,则从W出发,按相同的方法继续访问.直到图中的所有顶点均被访问. 无向图的

图的深度优先搜索和广度优先搜索算法、最小生成树两种算法 --C++实现

一:通用图结构 #ifndef _GRAPH_H #define _GRAPH_H #include <iostream> #include <string.h> #include <assert.h> #include <queue> using namespace::std; #define MAX_COST 0x7FFFFFFF //花费无限大设为整型最大值 ///////////////////////////////////////////////

图的遍历之广度优先搜索(Breadth First Search)

描述 广度优先搜索算法(Breadth First Search)与树的层序遍历(level-order traversal)类似,基本思想是思想是: 从图中某顶点v出发,访问v之后,并将其访问标志置为已被访问,即visited[i]=1: 依次访问v的各个未曾访问过的邻接点: 分别从这些邻接点出发依次访问它们的邻接点,并使得"先被访问的顶点的邻接点先于后被访问的顶点的邻接点被访问,直至图中所有已被访问的顶点的邻接点都被访问到: 如果此时图中尚有顶点未被访问,则需要另选一个未曾被访问过的顶点作为

图的遍历---深度优先遍历与广度优先遍历

对下图进行遍历,分别采用深度优先和广度优先 1.深度优先遍历的主要思想:首先从一个未被访问的顶点作为起始顶点,沿当前顶点的边走到未访问过的顶点: 当没有未访问过的顶点时,则回到上一个顶点,继续试探访问别的顶点,直到所有顶点都被访问. 显然,深度优先遍历是沿着图的某一条分支遍历直到末端,然后回溯,再沿着另一条进行同样的遍历,直到所有顶点被访问. /*深度优先搜索算法遍历图的各个顶点*/ #include<stdio.h> int n, sum, book[101]; int e[101][101

广度优先搜索

给定两个整数N和K 通过 N+1或N-1 或N*2 这3种操作,使得N==K 输出最少的操作次数 ------------------------------------------------------------------------------------------- 虽然不好完全确定,但是一个可能的原因是,函数的局部变量(包括局部的静态数组)是存储在堆栈而非内存中,若程序中局部数组过多过大则有栈溢出的可能导致错误(比如Windows下大致4MB).大数组建议使用全局的堆(new 或

图的遍历之 深度优先搜索和广度优先搜索

本章会先对图的深度优先搜索和广度优先搜索进行介绍,然后再给出C/C++/Java的实现. 目录 1. 深度优先搜索的图文介绍 1.1 深度优先搜索介绍 1.2 深度优先搜索图解 2. 广度优先搜索的图文介绍 2.1 广度优先搜索介绍 2.2 广度优先搜索图解 3. 搜索算法的源码 深度优先搜索的图文介绍 1. 深度优先搜索介绍 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,首先访问该顶点,然