广度优先算法

广度优先算法 广度优先搜索：breadth-first search, BFS 该算法用于解决两类问题： 1、节点A到节点B是否有路径？ 2、节点A到节点B的哪条路径最短？ 算法实现思想： 图的建立使用了散列表，双端队列使用了deque，为了避免死循环，需要使用一个列表searched_queue记录已经查找过的数据 from collections import deque graph = { } graph [ "you" ] = [ "alice" , "bob" , "claire" ] graph [ "bob" ] = [ "anuj" , "peggy" ] graph [ "alice" ] = [ "peggy" ] graph [ "claire" ] = [ "thom" , "jonny" ] graph [ "anuj" ] = [ ] graph [ "peggy" ] = [ ] graph [ "thom" ] = [ "rico" ] graph [ "rico" ] = [ ] graph [ "jonny" ] = [ ] def bsfSearch ( name ) : search_queue = deque ( ) search_queue += graph [ name ] searched_queue = [ ] while

广度优先搜索算法（BFS） 概念： 广度优先搜素算法（BFS） 的实现类似树的层次遍历，我们在实现他的时候一般借助一个队列来进行实现，利用 队列的先进先出的特点来对图进行广度优先搜索算法的实现。 具体实现思路： 1、 同样，先创建一个 visited_BFS 标记数组来 判断顶点是否已经访问过 了，并且 初始化 visited_BFS数组为false，表示图的所有顶点还没有访问。 2、 借助队列来实现广度优先遍历算法，队列的实现 3、 首先打印起点，然后将 起点v 加入到队列中 4、 然后起点v在邻接矩阵的所在行，读取整一行， 判断与起点相连的其他顶点是否已经访问完毕了，如果还没有访问（即visited为false）并且和起点的权值不为无穷大 ，那么就将这个顶点加入到队列中，然后打印 并且标记 为已经访问 5、 然后读取完这一整行之后，队列进行 出队 操作， 取队头元素作为新的“起点” ， 依次类推 ，进行迭代， 停止的条件 是当队列为空时， 即结束 迭代。 具体的细节代码已经详细解释！ 具体实现代码如下： void BFS(MyGraph mygraph, char v) {//广度优先搜索算法 LinkQueue* linkQueue = new LinkQueue();//定义一个队列linkQueue linkQueue->initQueue();//队列进行初始化

八数码问题 八数码问题也叫九宫问题，是人工智能中状态搜索中的经典问题，其中，该问题描述为：在3×3的棋盘，摆有八个棋子，每个棋子上标有1至8的某一数字，不同棋子上标的数字不相同。棋盘上还有一个空格，与空格相邻的棋子可以移到空格中。要求解决的问题是：给出一个初始状态和一个目标状态，找出一种从初始转变成目标状态的移动棋子步数最少的移动步骤。 这是一个典型的图搜索问题，但是该问题并不需要正在建立图数据结构来进行求解，而是将图的搜索方法抽象，运用到该问题上。以下是分析过程： 首先考虑将算法问题进行抽象和编码。如果把空格记成0，棋盘上的所有状态共有 9! = 362880种。我们要先找到一种方法把棋盘的状态进行编码。 容易想到的直观的状态表示方法，采用字符串方式编码，即把3*3的九宫格展平为一个长度为9的串，这样一个串即可代表一种当前整个数码盘的状态，例如：状态123456780表示如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 0 进一步的，考虑转移（改变）状态，因为考虑只能由空格和一个数字进行对换，因此即可从数字0的位置开始考虑状态的转移，例如：上述的状态能够进行两种方向的转移，即为0和8进行对换，0和6进行对换，图示如下： 1 2 3 4 5 0 7 8 6 向上方式的转移 1 2 3 4 5 6 7 0 8 向左方向的转移 这样就可以从初始的状态扩展为一颗向目标状态的状态搜索树如下： 图片

个人理解 BFS是一种最简便的图搜索算法，通过遍历整张图直到找到目标节点； 从算法的角度看，所有因为展开节点而得到的字节点会被存储到一个FIFO的数据结构中，被遍历过的节点存储在一个容器中（一般是一个set），防止重复搜索 图解 如图所示，我们想要获取从S到E节点的最短路径，运用BFS，如何处理？？ 主要思想是：从节点S开始将其所有临近子节点存放到一个队列中，然后标记这些节点到最初顶点S的距离为1； 然后根据队列的先进先出特定，出队列，判断是否为目标节点；如果不是，将出队节点的临近子节点入队，直到队列为空 伪代码 int BFS(Node root, Node target) { 　　Queue<Node> queue; 　　Set<Node> set; // 用来存储访问过的节点 　　queue.add(root); 　　set.add(root); 　　int instance = 0; // 标识根节点到目标节点的距离 while(queue is not empty) { 　　　　instance++; 　　　　int queueSize; for (index = 0; index < queueSize; index++) { 　　　　　　node = queue.remove(); // 取队列根节点 　　　　　 if (node is target node) {

广度优先搜索-BFS 的一个常见应用是找出从根结点到目标结点的最短路径，通常这发生在树或图中。我们提供了一个示例来解释在 BFS 算法中是如何逐步应用队列的。 示例：这里我们提供一个示例来说明如何使用 BFS 来找出根结点 A 和目标结点 G 之间的最短路径。 1. 结点的处理顺序是 什么 ？ 在第一轮中，处理根结点 在第二轮中，处理根结点旁边的结点； 在第三轮中，处理距根结点两步的结点； … … 与树的层序遍历类似，越是接近根结点的结点将越早地遍历。 如果在第 k 轮中将结点 X 添加到队列中，则根结点与 X 之间的最短路径的长度恰好是 k。也就是说，第一次找到目标结点时，你已经处于最短路径中。 2. 队列的入队和出队顺序是什么？ 如上图，我们首先将根结点排入队列。然后在每一轮中，我们逐个处理已经在队列中的结点，并将所有邻居添加到队列中。值得注意的是，新添加的节点不会立即遍历，而是在下一轮中处理。结点的处理顺序与它们添加到队列的顺序是完全相同的顺序，即先进先出（FIFO）。这就是我们在 BFS 中使用队列的原因。 BFS代码模板 int BFS ( Node root , Node target ) { queue < Node > queue ; // store all nodes which are waiting to be processed unordered_set

源程序： #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define vnum 100 typedef char VerTexType; //定义链接队列的结点 typedef struct LinkQueueNode { int data1; struct LinkQueueNode *next; }LKQueNode; //定义队列，队列有头指针和尾指针 typedef struct LKQueue { LinkQueueNode *front,*rear; }LKQue; typedef struct arcnode { int adjvex; //下一条边的顶点编号 struct arcnode *nextarc; //指向下一条边的指针 int weight; //带权图的权值域 }ArcNode; typedef struct vexnode { VerTexType data; //顶点编号 arcnode *firstarc; //指向第一条边的指针 }VNode,AdjList[vnum]; //全部顶点的数组 typedef struct gp{ AdjList adjlist; int vexnum, arcnum; //顶点数和边数 }Graph; int visited[vnum]; //arcnode作为顶点的边的结构体

文章目录 ͼ 广度优先搜索 用算法实现图 拓扑排序： 概述：本文将简述图的相关概念以及利用广度优先算法解决最短路径的思路。 解决最短路径问题的算法被称为广度优先搜索。 要确定如何从双子峰前往金门大桥，需要两个步骤。 (1) 使用图来建立问题模型。 (2) 使用广度优先搜索解决问题。 ͼ 图由节点和边组成。图用于模拟不同的东西是如何连接的。 广度优先搜索 广度优先搜索是一种用于图的查找算法，可帮助回答两类问题。 在广度优先搜索的执行过程中，搜索范围从起点开始逐渐向外延伸，即先检查一度关系，再检查二度关系。 因此，你需要按添加顺序进行检查。有一个可实现这种目的的数据结构，那就是队列（queue）。 队列是一种先进先出（First In First Out, FIFO）的数据结构，而栈是一种后进先出（Last In First Out, LIFO）的数据结构。 用算法实现图 记住，散列表让你能够将键映射到值。在这里，你要将节点映射到其所有邻居。 graph = { } graph [ "you" ] = [ "alice" , "bob" , "claire" ] 注意，“你”被映射到了一个数组，因此graph[“you”]是一个数组，其中包含了“你”的所有邻居。图被抽象成了一个散列表。 有向图（directed graph），其中的关系是单向的。无向图（undirected graph

先占个坑：开启算法笔记 迪杰斯特拉( Dijkstra )算法是典型的最短路径算法，计算一个节点到其他节点的最短路径。 它的主要特点是以起始点为中心向外层扩展(广度优先搜索思想)，直到扩展到终点为止。 来源： https://blog.csdn.net/u014426939/article/details/100084449

1、区别 1） 二叉树的深度优先遍历的非递归的通用做法是采用栈，广度优先遍历的非递归的通用做法是采用队列。 2） 深度优先遍历：对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止，而且每个结点只能访问一次。要特别注意的是，二叉树的深度优先遍历比较特殊，可以细分为先序遍历、中序遍历、后序遍历。具体说明如下： 先序遍历：对任一子树，先访问根，然后遍历其左子树，最后遍历其右子树。 中序遍历：对任一子树，先遍历其左子树，然后访问根，最后遍历其右子树。 后序遍历：对任一子树，先遍历其左子树，然后遍历其右子树，最后访问根。 广度优先遍历：又叫层次遍历，从上往下对每一层依次访问，在每一层中，从左往右（也可以从右往左）访问结点，访问完一层就进入下一层，直到没有结点可以访问为止。　　　 3）深度优先搜素算法：不全部保留结点，占用空间少；有回溯操作(即有入栈、出栈操作)，运行速度慢。 广度优先搜索算法：保留全部结点，占用空间大； 无回溯操作(即无入栈、出栈操作)，运行速度快。 通常 深度优先搜索法不全部保留结点，扩展完的结点从数据库中弹出删去，这样，一般在数据库中存储的结点数就是深度值，因此它占用空间较少。 2、结论 所以，当搜索树的结点较多，用其它方法易产生内存溢出时，深度优先搜索不失为一种有效的求解方法。 　 广度优先搜索算法，一般需存储产生的所有结点，占用的存储空间要比深度优先搜索大得多，因此