论深度优先(DFS)和广度优先搜索(BF)的优点及不足(更新ing)

例题:

POJ 1915 Knight Moves 骑士遍历问题(跳马问题)

在一个m*m的棋盘上,从任意一个给定的位置(sx , sy)出发,为象棋中的马找一条路通过最少的步数到达另一位置(ex ,ey),输出最少所需要的步数。

利用bfs求解。

当马在位置(x , y)的时候其后继节点(后继选择)是什么?

对于马,有八个方向可以选择,马可以跳到如下几个位置:

(x+2 , y+1) ,

(x+1 , y+2 ) ,

(x-1 , y+2) ,

(x-2 , y+1),

(x+2 , y -1) ,

(x+1 , y-2 ) ,

(x-1 , y-2) ,

(x-2 , y-1);

那么后继状态也就是这些可选的位置了。

当然要判断这些后继位置是否会越界,去掉那些会越界的节点。

Sample Input

3
8
0 0
7 0
100
0 0
30 50
10
1 1
1 1

Sample Output

5
28
0

/*Knight Moves*/
#include <iostream>
#include <cstdio>

using namespace std;

struct Node
{
int x ;
int y ;
int d ;
void init(int nx , int ny , int nd)
{
x = nx ;
y = ny ;
d = nd ;
}
};

bool visit[MAXN][MAXN];

int bfs(Node source , Node target){
queue<Node> Q ;
source.d = 0 ;
Q.push(source);
memset(visit , 0 , sizeof(visit)) ;
visit[source.x][source.y] = 1 ;
while(!Q.empty()){
Node a = Q.front() ;
Q.pop() ;
int x = a.x ;
int y = a.y ;
for(int i = 0 ; i < 8 ; i ++){
int nx = x + dir[i][0] ;
int ny = y + dir[i][1] ;
//判断新的节点是否会越界
if(nx < 0 || nx >= m || ny >= m || ny < 0)
continue ;
if(visit[nx][ny])
continue ;
//判断后继节点是否是目标节点
if(target.x == nx && target.y == ny)
return a.d + 1 ;
visit[nx][ny] = 1 ;
Node c ;
c.init(nx , ny , a.d + 1) ;
Q.push(c) ;
}
}
return -1 ;
}

//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

AC代码:

#include<iostream>
using namespace std;
const int Max = 305;

struct{
    int r, c;
}sta, end, queue[Max * Max];
int len;

bool vis[Max][Max];
int dr[8] = {-2, -2, -1, -1, 1, 1, 2, 2};
int dc[8] = {-1, 1, -2, 2, -2, 2, -1, 1};

bool inmap(int r, int c){
    if(r >= 0 && r < len && c >= 0 && c < len)
        return true;
    return false;
}

int main(){
    int n;
    cin >> n;
    while(n --){
        cin >> len;
        cin >> sta.r >> sta.c >> end.r >> end.c;
        if(sta.r == end.r && sta.c == end.c){   //  记得加起点等于终点的判断。
            cout << ‘0‘ << endl;
            continue;
        }
        memset(vis, false, sizeof(vis));
        vis[sta.r][sta.c] = true;
        queue[0].r = sta.r;
        queue[0].c = sta.c;
        int head = 0, tail = 1, steps = 0;
        bool find = false;
        while(!find){
            steps ++;
            int count = tail - head;
            while(!find && count --){
                for(int i = 0; i < 8; i ++){
                    int r = queue[head].r + dr[i];
                    int c = queue[head].c + dc[i];
                    if(r == end.r && c == end.c){
                        find = true;
                        break;
                    }
                    if(inmap(r, c) && !vis[r][c]){
                        vis[r][c] = true;
                        queue[tail].r = r;
                        queue[tail].c = c;
                        tail ++;
                    }
                }
                head ++;   //  一开始把head++写到外面,卡了很久,以后要小心。
            }
        }
        cout << steps << endl;
    }
    return 0;
}

参考部分:

论深度优先(DFS)和广度优先搜索(BF)的优点及不足(更新ing)

时间: 2024-12-29 23:56:53

论深度优先(DFS)和广度优先搜索(BF)的优点及不足(更新ing)的相关文章

深度优先搜索DFS和广度优先搜索BFS

DFS简介 深度优先搜索,从起点开始按照某个原则一直往深处走,直到找到解,或者走不下去,走不下去则回溯到前一节点选择另一条路径走,直到找到解为止. BFS简介 广度优先搜索,从起点开始先搜索其相邻的节点,由此向外不断扩散,直到找到解为止. 举例解释 从1开始去寻找5 DFS: 原则:优先选择左手边 过程:1-2-3-4-6-4-5 BFS: 队列情况:1 2.5     5.3 5出来则找到 遍历图中所有点 DFS: 原则:优先选择左手边 过程:1-2-3-4-6-4-5 BFS: 队列情况:1

【Python算法】遍历(Traversal)、深度优先(DFS)、广度优先(BFS)

图结构: 非常强大的结构化思维(或数学)模型.如果您能用图的处理方式来规范化某个问题,即使这个问题本身看上去并不像个图问题,也能使您离解决问题更进一步. 在众多图算法中,我们常会用到一种非常实用的思维模型--遍历(traversal):对图中所有节点的探索及访问操作. 图的一些相关概念: 简单图(Simple graph):无环并且无平行边的图. 路(path):内部点互不相同的链. 如果无向图G中每一对不同的顶点x和y都有一条路,(即W(G)=1,连通分支数)则称G是连通图,反之称为非连通图.

数据结构--图--图的数组存储表示,深度优先搜索遍历和广度优先搜索遍历

图有四种存储结构:数组,邻接表,十字链表,邻接多重表.下面以数组为存储结构来实现图的深度优先搜索遍历和广度优先搜索遍历.其中广度优先搜索遍历中有用到STL中的queue,注意头文件的包含.具体代码如下: //图的数组(邻接矩阵)存储表示和深度优先遍历 const int MAX_VERTEX_NUM=20; //最大顶点数 typedef enum {DG,DN,UDG,UDN} GraphKind ;//(有向图,有向网,无向图,无向网) typedef int VRType; typedef

迷宫问题(maze problem)——深度优先(DFS)与广度优先搜索(BFS)求解

1.问题简介 给定一个迷宫,指明起点和终点,找出从起点出发到终点的有效可行路径,就是迷宫问题(maze problem). 迷宫可以以二维数组来存储表示.0表示通路,1表示障碍.注意这里规定移动可以从上.下.左.右四方方向移动.坐标以行和列表示,均从0开始,给定起点(0,0)和终点(4,4),迷宫表示如下: int maze[5][5]={ {0,0,0,0,0}, {0,1,0,1,0}, {0,1,1,0,0}, {0,1,1,0,1}, {0,0,0,0,0} }; 那么下面的迷宫就有两条

深度优先搜索(DFS)与广度优先搜索(BFS)的Java实现

1.基础部分 在图中实现最基本的操作之一就是搜索从一个指定顶点可以到达哪些顶点,比如从武汉出发的高铁可以到达哪些城市,一些城市可以直达,一些城市不能直达.现在有一份全国高铁模拟图,要从某个城市(顶点)开始,沿着铁轨(边)移动到其他城市(顶点),有两种方法可以用来搜索图:深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS).它们最终都会到达所有连通的顶点,深度优先搜索通过栈来实现,而广度优先搜索通过队列来实现,不同的实现机制导致不同的搜索方式. 1.1 深度优先搜索 深度优先搜索算法有如下规则: 规则1

无向图的深度优先与广度优先搜索代码实现

图采用了邻接表的形式储存. 带不带权都无所谓的 深度优先搜索 Depth First Search 道理和树的先序遍历差不多,把将要访问的点入栈,然后从栈里取点进行访问. 由于这只是类中的一个成员函数,有些被调用的函数的具体代码将会在文章最后补上 ,但是函数功能看注释就好了 1 //深度优先 2 void GraphAdjacencyListWeight::DFSAdvanced(int StartVertex) { 3 int *visited = new int[VertexNumber];

图算法系列-深度优先搜索与广度优先搜索

2.深度优先搜索 为了访问一个顶点,我们将它标记为已经访问过,然后递归的访问所有与子邻接的并且尚未标记的顶点,这就是深度优先搜索(DFS),DFS常用于解决路径问题. 比如下面的连通图,我们从顶点0开始对图进行探索 下面这个图显示了DFS处理时的递归调用树. DFS可以解决的问题:1)环检测:一个图中有环吗?该图是森林吗?2)简单路径:给定两个顶点,是否存在一条连接他们的路径3)简单连通性:无论何时使用DFS,都可以在线性时间内确定一个图是否连通4)顶点搜索:在给定顶点所在的同一个连通分量中有多

算法_图的深度优先搜索和广度优先搜索

一.图的基本数据结构 图是由一组顶点和一组能够将两个顶点相互连接的边所构成的,一般使用0~V-1这样的数字形式来表示一张含有V个顶点的图.用v-w来指代一张图的边,由于是无向图,因此v-w和w-v是同一种边的两种表示方法.无向图是指边没有方向的图结构在无向图中,边仅仅表示的是两个顶点之间的连接.图的数据结构的可视化如下图所示(其中边上的箭头没有任何意义): 当两个顶点通过一条边相互连接,则称这两个顶点是相邻的.某个顶点的度数即为依附它的边的总数.当两个顶点之间存在一条连接双方的路径的时候,称为这

“生动”讲解——深度优先搜索与广度优先搜索

深度优先搜索(Depth First Search,DFS) 主要思想:不撞南墙不回头 深度优先遍历的主要思想就是:首先以一个未被访问过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,直到所有的顶点都被访问. 沿着某条路径遍历直到末端,然后回溯,再沿着另一条进行同样的遍历,直到所有的顶点都被访问过为止. 图解: 分析: 通过上面的图例可以非常直观的了解深度优先搜索的工作方式.下面来分析一下如何用代码来实现它. 大家都知道,深度