广度优先算法(BFS)与深度优先算法(DFS)
一、广度优先算法BFS(Breadth First Search)
基本实现思想
(1)顶点v入队列。
(2)当队列非空时则继续执行,否则算法结束。
(3)出队列取得队头顶点v;
(4)查找顶点v的所以子节点,并依次进入队列;
(5)转到步骤(2)。
python伪代码:
def BFS(root)
Q=[]
Q.append(root[0])
while len(Q)>0:
node=Q.pop(0)
print (node)
#将所有子节点入队列
for i in node_child:
Q.append(node_child[i])
注:该算法很巧妙的利用了队列的先进先出策略。
二、深度优先算法DFS(Depth First Search)
基本思想:
递归实现:
(1)访问顶点v,打印节点;
(2)遍历v的子节点w,while(w存在),递归执行该节点;
代码:
/布尔型数组Visited[]初始化成false
void DFS(Vetex v)
{
Visited[v] = true;
for each w adjacent to v
if (!Visited[w])
DFS(w);
}
非递归实现:
(1)访问顶点v,顶点v入栈S,打印输出顶点,visited[v]=1
(2)while(栈S非空)
x=栈S的顶元素(不出栈);
if(存在并找到未被访问的x的子结点w)
访问w,打印输出,visited[w]=1;w进栈;
else
x出栈;
注:visited[x]=1,标记该节点已被访问
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