广度优先遍历

广度优先遍历是非经常见和普遍的一种图的遍历方法了,除了BFS还有DFS也就是深度优先遍历方法。我在我下一篇博客里面会写。

遍历过程

相信每一个看这篇博客的人,都能看懂邻接链表存储图。

不懂的人。请先学下图的存储方法。在我的之前博客里。

传送门:图表示方法

然后我们如果有一个图例如以下:

节点1->3->NULL

节点2->NULL

节点3->2->4->NULL

节点4->1->2->NULL

这样我们已经知道这是一个什么图了。

如果我们从节点1開始遍历。

首先把节点1变成灰色,然后增加到队列(queue)中,然后把全部与节点1的点变成灰色同一时候增加到队列中。

输出并弹出队首元素节点1并把节点1的颜色变为黑色。

然后再把队首元素的相邻节点增加到队列中。然后继续输出并弹出队首元素依次类推。到队列空为止。

代码实现

以下是我写的代码实现。比較简单。

我有写一部分凝视。

//
// main.cpp
// BFS
//
// Created by Alps on 15/3/30.
// Copyright (c) 2015年 chen. All rights reserved.
// #include <iostream>
#include <queue> #ifndef Vertex
#define Vertex int
#endif #ifndef NumVertex
#define NumVertex 4
#endif #define WHITE 0
#define GRAY 1
#define BLACK 2 using namespace std; struct node{
int val;
int weight;
node* next;
node(int v, int w): val(v), weight(w), next(NULL){}
}; typedef node* VList; struct TableEntery{
VList header;
Vertex color;
}; typedef TableEntery Table[NumVertex+1]; void InitTableEntry(Vertex start, Table T){ //init the Graph
Vertex OutDegree = 0;
VList temp = NULL; for (int i = 1; i <= NumVertex; i++) {
scanf("%d",&OutDegree); // input the out degree of vertex
T[i].header = NULL;
T[i].color = WHITE;
for (int j = 0; j < OutDegree; j++) {
temp = (VList)malloc(sizeof(struct node));
scanf("%d %d",&temp->val, &temp->weight);
temp->next = T[i].header;
T[i].header = temp;
}
} T[start].color = GRAY; //init the start vertex color to gray
} void BFS(Vertex start, Table T){
queue<Vertex> Q;
Q.push(start);
VList temp = NULL;
while (!Q.empty()) { //if queue is not empty, then the bfs is not over
temp = T[Q.front()].header; //find the front of the queue
while (temp) { //if the front vertex has next vertex
if (T[temp->val].color == WHITE) {
Q.push(temp->val); //push the white vertex to queue
T[temp->val].color = GRAY; //change the color to gray
}
temp = temp->next;
}
printf("%d ",Q.front()); //output the vertex
T[Q.front()].color = BLACK; //then change color
Q.pop();
}
} int main(int argc, const char * argv[]) {
Table T;
InitTableEntry(1, T);
BFS(1, T);
return 0;
}

上面的代码就是BFS了。事实上还有非常多其它实现方法。

都能够。

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