图是一种灵活的数据结构,一般作为一种模型用来定义对象之间的关系或联系.对象由顶点(V)表示,而对象之间的关系或者关联则通过图的边(E)来表示. 图可以分为有向图和无向图,一般用G=(V,E)来表示图.经常用邻接矩阵或者邻接表来描述一副图. 在图的基本算法中,最初需要接触的就是图的遍历算法,根据访问节点的顺序,可分为广度优先搜索(BFS)和深度优先搜索(DFS). 广度优先搜索(BFS) 广度优先搜索在进一步遍历图中顶点之前,先访问当前顶点的所有邻接结点. a .首先选择一个顶点作为起始结点,并将

//采用邻接矩阵表示图的深度优先搜索遍历(与深度优先搜索遍历连通图的递归算法仅仅是DFS的遍历方式变了) #include <iostream> using namespace std; #define MVNun 100 typedef char VerTexType; typedef int ArcType; typedef struct { VerTexType vexs[MVNun]; ArcType arcs[MVNun][MVNun]; int vexnum, arcnum; }G

需要说明一点,要成功运行本贴代码,需要重新复制我第一篇随笔<简单的循环队列>代码(版本有更新). 进入今天的主题. 今天这篇文章主要探讨广度优先搜索(BFS)结合队列和深度优先搜索(DFS)结合栈的示例应用. 一.队列和 BFS 众所周知,广度优先搜索(BFS)最为广泛使用场景是找出从根结点到目标结点的最短路径,而 结点的处理顺序与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. 二.栈和DFS 深度优先搜索(DFS),与 BFS 类似,也可

如此经典的算法竟一直没有单独的实现过,真是遗憾啊. 广度优先搜索在过去实现的二值图像连通区域标记和prim最小生成树算法时已经无意识的用到了,深度优先搜索倒是没用过. 这次单独的将两个算法实现出来,因为算法本身和图像没什么关系,所以更纯粹些. 广度优先搜索是从某一节点开始,搜索与其线连接的所有节点,按照广度方向像外扩展,直到不重复遍历所有节点. 深度优先搜索是从某一节点开始,沿着其搜索到的第一个节点不断深入下去,当无法再深入的时候,回溯节点,然后再在回溯中的某一节点开始沿另一个方向深度搜索,直到

1. 广度优先搜索介绍 广度优先搜索算法(Breadth First Search),又称为"宽度优先搜索"或"横向优先搜索",简称BFS. 它的思想是:从图中某顶点v出发,在访问了v之后依次访问v的各个未曾访问过的邻接点,然后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新的起始点,重复上述过程

深度优先搜索(DFS) 例题一(指数型枚举) 把 1∼n 这 n 个整数排成一行后随机打乱顺序,输出所有可能的次序. 输入格式 一个整数 n. 输出格式 按照从小到大的顺序输出所有方案,每行 1 个. 首先,同一行相邻两个数用一个空格隔开. 其次,对于两个不同的行,对应下标的数一一比较,字典序较小的排在前面. 数据范围 1≤n≤9 输入样例: 3 输出样例: 1 2 3 1 3 2 2 1 3 2 3 1 3 1 2 3 2 1 题解 #include<cstdio> #include<

广度优先遍历-BFS 广度优先遍历类似与二叉树的层序遍历算法,它的基本思想是:首先访问起始顶点v,接着由v出发,依次访问v的各个未访问的顶点w1 w2 w3....wn,然后再依次访问w1 w2 w3....wn的所有未被访问的邻接顶点:再从这些访问过的顶点出发,再访问它们所有未被访问过的邻接顶点......依次类推,直到图中的所有点都被访问为止.类似的思想还将应用于Dijkstra单源最短路径算法和Prim最小生成树算法. python实现二叉树的建立以及遍历(递归前序.中序.后序遍历,队栈前

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:

前言 这几天复习图论算法,觉得BFS和DFS挺重要的,而且应用比较多,故记录一下. 广度优先搜索 有一个有向图如图a 图a 广度优先搜索的策略是: 从起始点开始遍历其邻接的节点,由此向外不断扩散. 1.假设我们以顶点0为原点进行搜索,首先确定邻接0的顶点集合S0 = {1,2}. 2.然后确定顶点1的集合S1 = {3},顶点2没有邻接点,所以集合为空. 3.然后确定3的邻接点集合S3,因为2已经被遍历过,所以不考虑,所以由顶点3知道的邻接点集合S3 = {4}. 4.然后再确定顶点4的邻接点集

深搜,顾名思义,是深入其中.直取结果的一种搜索方法. 如果深搜是一个人,那么他的性格一定倔得像头牛!他从一点出发去旅游,只朝着一个方向走,除非路断了,他绝不改变方向!除非四个方向全都不通或遇到终点,他绝不后退一步!因此,他的姐姐广搜总是嘲笑他,说他是个一根筋.不撞南墙不回头的家伙. 深搜很讨厌他姐姐的嘲笑,但又不想跟自己的亲姐姐闹矛盾,于是他决定给姐姐讲述自己旅途中的经历,来改善姐姐对他的看法.他成功了,而且只讲了一次.从那以后他姐姐不仅再没有嘲笑过他,而且连看他的眼神都充满了赞赏.他以为是自己

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

一.递归原理小案例分析 (1)# 概述 递归:即一个函数调用了自身,即实现了递归 凡是循环能做到的事,递归一般都能做到! (2)# 写递归的过程 1.写出临界条件 2.找出这一次和上一次关系 3.假设当前函数已经能用,调用自身计算上一次的结果,再求出本次的结果 (3)案例分析:求1+2+3+...+n的数和 # 概述 ''' 递归:即一个函数调用了自身,即实现了递归 凡是循环能做到的事,递归一般都能做到! ''' # 写递归的过程 ''' 1.写出临界条件 2.找出这一次和上一次关系 3.假设当

一.递归原理小案例分析 (1)# 概述 递归:即一个函数调用了自身,即实现了递归 凡是循环能做到的事,递归一般都能做到! (2)# 写递归的过程 1.写出临界条件2.找出这一次和上一次关系3.假设当前函数已经能用,调用自身计算上一次的结果,再求出本次的结果 (3)案例分析:求1+2+3+…+n的数和? # 概述 ''' 递归:即一个函数调用了自身,即实现了递归 凡是循环能做到的事,递归一般都能做到! ''' # 写递归的过程 ''' 1.写出临界条件 2.找出这一次和上一次关系 3.假设当前函数

一.递归原理小案例分析 (1)# 概述 递归:即一个函数调用了自身,即实现了递归 凡是循环能做到的事,递归一般都能做到! (2)# 写递归的过程 1.写出临界条件 2.找出这一次和上一次关系 3.假设当前函数已经能用,调用自身计算上一次的结果,再求出本次的结果 (3)案例分析:求1+2+3+...+n的数和 # 概述 ''' 递归:即一个函数调用了自身,即实现了递归 凡是循环能做到的事,递归一般都能做到! ''' # 写递归的过程 ''' 1.写出临界条件 2.找出这一次和上一次关系 3.假设当

1.问题描写叙述与理解 深度优先搜索(Depth First Search.DFS)所遵循的策略.如同其名称所云.是在图中尽可能"更深"地进行搜索. 在深度优先搜索中,对最新发现的顶点v若此顶点尚有未探索过从其出发的边就探索之. 当v的全部边都被探索过.搜索"回溯"到从其出发发现顶点v的顶点.此过程继续直至发现全部从源点可达的顶点.若图中还有未发现的顶点,则以当中之中的一个为新的源点反复搜索.直至全部的顶点都被发现.与BFS中源顶点是指定的稍有不同. DFS搜索轨迹

图的遍历的定义: 从图的某个顶点出发访问遍图中所有顶点,且每个顶点仅被访问一次.(连通图与非连通图) 深度优先遍历(DFS): 1.访问指定的起始顶点: 2.若当前访问的顶点的邻接顶点有未被访问的,则任选一个访问之:反之,退回到最近访问过的顶点:直到与起始顶点相通的全部顶点都访问完毕: 3.若此时图中尚有顶点未被访问,则再选其中一个顶点作为起始顶点并访问之,转 2: 反之,遍历结束. 连通图的深度优先遍历类似于树的先根遍历 如何判别V的邻接点是否被访问? 解决办法:为每个顶点设立一个“访问标志”

深度优先搜索算法(Depth-First-Search) 深度优先搜索算法(Depth-First-Search),是搜索算法的一种. 它沿着树的深度遍历树的节点,尽可能深的搜索树的分支. 当节点v的所有边都己被探寻过,搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点. 这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止. 如果还存在未被发现的节点,则选择其中一个作为源节点并重复以上过程,整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止. 深度优先搜索是图论中的经典算法,利用深度优先搜索算法可以产生目标图的相应

Oil Deposits Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 8274 Accepted Submission(s): 4860 Problem Description The GeoSurvComp geologic survey company is responsible for detecting underground

Pet Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 535 Accepted Submission(s): 258 Problem Description One day, Lin Ji wake up in the morning and found that his pethamster escaped. He searched in

深度优先搜索DFS和广度优先搜索BFS简单解析 与树的遍历类似,图的遍历要求从某一点出发,每个点仅被访问一次,这个过程就是图的遍历.图的遍历常用的有深度优先搜索和广度优先搜索,这两者对于有向图和无向图均适用. 一.深度优先搜索 1.理解分析 首先,让我们来看一看更些简单的深度优先搜索DFS.顾名思义,这个搜索方法是以深度优先,也就是先一条路走到黑,撞到南墙再回头.我们可以看做是一棵树,优先走到根部,然后换一根继续走到最后.下面给出一张图便于理解. 我们可以看到,我们先从V1出发前往V2,然后继续

广度优先搜索应用举例:计算网络跳数 图结构在解决许多网络相关的问题时直到了重要的作用. 比如,用来确定在互联网中从一个结点到另一个结点(一个网络到其他网络的网关)的最佳路径.一种建模方法是采用无向图,其中顶点表示网络结点,边代表结点之间的联接.使用这种模型,可以采用广度优先搜索来帮助确定结点间的最小跳数. 如图1所示,该图代表Internet中的6个网络结点.以node1作为起点,有不止1条可以通往node4的路径.<node1,node2,node4>,<node1,node3,nod