图的深搜与广搜 复习下二叉树.图的深搜与广搜. 从图的遍历说起.图的遍历方法有两种:深度优先遍历(Depth First Search), 广度优先遍历(Breadth First Search),其经典应用走迷宫.N皇后.二叉树遍历等.遍历即按某种顺序訪问"图"中全部的节点,顺序分为: 深度优先(优先往深处走),用的数据结构是栈, 主要是递归实现. 广度优先(优先走近期的).用的数据结构是队列.主要是迭代实现. 对于深搜.因为递归往往能够方便的利用系统栈,不须要自己维护栈.所以通常实

深搜和广搜是图很多算法的基础,很多图的算法都是从这两个算法中启发而来. 深搜简单地说就是直接一搜到底,然后再回溯,再一搜到底,一直如此循环到没有新的结点. 广搜简单地说就是一层一层的搜,像水的波纹一样往外面扩散,扩散到最外层搜索也就完成了. prim最小生成树.Dijkstra单源最短路径算法都使用了类似广度优先搜索的思想. 拓扑排序就可以用深搜来实现,分解强连通分量也可以用深搜来实现(转置图加两次深搜) 我们实现广搜时需要用队列来辅助我们进行.实现深搜时使用栈来辅助我们进行,所以显而易见的用递

THE MATRIX PROBLEM Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 5437    Accepted Submission(s): 1372 Problem Description You have been given a matrix CN*M, each element E of CN*M is positive

这道题有深搜和广搜.深搜还有要求,靠左或靠右.下面以靠左为例,可以把简单分为上北,下南,左西,右东四个方向.向东就是横坐标i不变,纵坐标j加1(i与j其实就是下标).其他方向也可以这样确定.通过上一步方向可以确定下一步应该从哪个方向开始搜.比如说,是向北走的,就必须先搜西,西不可以走,再搜北,如果北还不可以走,再搜东,最后才是南.其他方向的情况也可以这样推出来.最后走到E点完成了.广搜就是最基础的广搜.这道题做了将近10个小时.中途曾几次准备放弃,但最后还是坚持做完了. #include<ios

给定一个有N个顶点和E条边的无向图,请用DFS和BFS分别列出其所有的连通集.假设顶点从0到N−1编号.进行搜索时,假设我们总是从编号最小的顶点出发,按编号递增的顺序访问邻接点. 输入格式: 输入第1行给出2个整数N(0<N≤10)和E,分别是图的顶点数和边数.随后E行,每行给出一条边的两个端点.每行中的数字之间用1空格分隔. 输出格式: 按照{v1v2.....vk}的格式,每行输出一个连通集.先输出DFS的结果,再输出BFS的结果. 输入样例: 8 6 0 7 0 1 2 0 4 1 2 4

最少步数 时间限制:3000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:4 ->   Link  <- 这个题深搜广搜都是可以的,迷宫已经给出了,就看怎么做了:一般起点终点确定用广搜求最短路径问题: 广搜就用到队列了,将起点周围的可行的点都加入队列,在从队列中选取点又重复刚才的操作,直到找到终点: 可以用二维数组存起点到此点的最短路径,起点的路径为0:从队列里拿出一个点,其周围可行的点的路径便是这个点的路径加一,一直广搜到终点 #include<bits/stdc++.h>

图的遍历一般由两者方式:深度优先搜索(DFS),广度优先搜索(BFS),深度优先就是先访问完最深层次的数据元素,而BFS其实就是层次遍历,每一层每一层的遍历. 1.深度优先搜索(DFS) 我一贯习惯有举例的方法来讲,示例如下:红色代表的是正搜索,蓝色代表回溯,最下面为标志数组. 注意:DFS的搜索出来的序列不是每个人都是一样的,根据具体的程序可能出现不同的顺序. 程序设计:由对深度优先搜索的理解,我们可以知道我们从根节点的开始向下搜索,注意题目中给出的是连通的图,在实际情况下可能有非连通的图,图

开门见山,本篇博客就介绍图相关的东西.图其实就是树结构的升级版.上篇博客我们聊了树的一种,在后边的博客中我们还会介绍其他类型的树,比如红黑树,B树等等,以及这些树结构的应用.本篇博客我们就讲图的存储结构以及图的搜索,这两者算是图结构的基础.下篇博客会在此基础上聊一下最小生成树的Prim算法以及克鲁斯卡尔算法,然后在聊聊图的最短路径.拓扑排序.关键路径等等.废话少说开始今天的内容. 一.概述 在博客开头,我们先聊一下什么是图.在此我不想在这儿论述图的定义,当然那些是枯燥无味的.图在我们生活中无处不

#include <iostream> #include <stdio.h> #include <cstdlib> #include <cstring> #include <string> #include <queue> using namespace std; typedef struct MGraph{ string vexs[10];//顶点向量 int arcs[10][10];//邻接矩阵 int vexnum, arcn

#include <iostream> #include <string> #include <queue> using namespace std; //表结点 typedef struct ArcNode{ int adjvex;//该弧所指向的顶点的位置 ArcNode *nextarc;//指向下一条弧的指针 }ArcNode; //头结点 typedef struct VNode{ string data;//顶点信息 ArcNode* firstarc;//

图的深搜与广搜 一.介绍: p { margin-bottom: 0.25cm; direction: ltr; line-height: 120%; text-align: justify; orphans: 0; widows: 0 } p.western { font-family: "Calibri", serif; font-size: 10pt } p.cjk { font-family: "宋体"; font-size: 10pt } p.ctl {

Ignatius and the Princess I Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 10541    Accepted Submission(s): 3205Special Judge Problem Description The Princess has been abducted by the BEelzebub

题目链接: http://acm.zju.edu.cn/onlinejudge/showProblem.do?problemId=85 http://poj.org/problem?id=1130 这两个题只有输入输出形式不一样.ZOJ的麻烦一点,这里用的ZOJ的输入输出方式 解题报告: 1.输入方式sscanf(line,"%d%d",&a,&b);表示在文本line中提取两个整形数据到a,b中 2.从外星人的角度来看,就是搜索单源最短路径,采用的方式是广搜. 3.删

题意: 第一行输入N M C ,表示从1到N有M条无向边,现在要从1走到N 走C次完全不同的路径,求最长边的最小值.下面M行是从a点到b点的距离. 建图: 题上说从两点之间可以有多条边,问的是从1~N的C种走法,所走路径上的最大边最小可以是多少,所以我们用结构体来储存点的距离,用二分搜索中的mid来假设成最大边的值,那么其他边都要小于等于它,然后根据mid建图,两点之间的边数作为容量网络的边权,也就是两点间的容量,(Dinic跑一遍)求出一个最大流,看它与C的关系,如果C大于它,说明mid太小,

这个题我看了,都是推荐的神马双向广搜,难道这个深搜你们都木有发现?还是特意留个机会给我装逼? Open the Lock Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 3014    Accepted Submission(s): 1323 Problem Description Now an emergent task for you

1.BFS是用来搜索最短径路的解是比较合适的,比如求最少步数的解,最少交换次数的解,因为BFS搜索过程中遇到的解一定是离根最近的,所以遇到一个解,一定就是最优解,此时搜索算法可以终止.这个时候不适宜使用DFS,因为DFS搜索到的解不一定是离根最近的,只有全局搜索完毕,才能从所有解中找出离根的最近的解.(当然这个DFS的不足,可以使用迭代加深搜索ID-DFS去弥补)2.空间优劣上,DFS是有优势的,DFS不需要保存搜索过程中的状态,而BFS在搜索过程中需要保存搜索过的状态,而且一般情况需要一个队列

E. New Reform time limit per test 1 second memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output Berland has n cities connected by m bidirectional roads. No road connects a city to itself, and each pair of cities is connecte

题意: 第一行输入m和n,m是猪圈的数量,n是顾客的数量,下面n行 第 i+1行表示第i个顾客 , 输入第一个数字表示有几把猪圈的钥匙,后面输入对应的猪圈,最后一个数字输入顾客想买几头猪. 建图: 设一个源点 s 和一个汇点 t,s 连接猪圈被第一个打开的顾客,权值为猪圈的猪数量,t 与顾客相连,权值为顾客想要的猪的数量,因为题上说迈克会根据下一个顾客的需求来将猪转移到合适的猪圈,所以顾客与同一猪圈排队的后面紧邻的顾客相连,权值为正无穷. 想一下感觉挺对的,s点有无数头猪,但是边的权值为猪圈的数

搜索里有深搜,又有广搜,而广搜的基础就是队列. 队列是一种特殊的线性表,只能在一段插入,另一端输出.输出的那一端叫做队头,输入的那一端叫队尾.是一种先进先出(FIFO)的数据结构. 正经的队列: 头文件:#include <queue> 入队:q.push(要入队的数) 返回第一个元素:q.front( ) 从队列中移除第一个元素:q.pop( ) 查看队列中元素的个数:q.size( ) 返回队列的最后一个元素:q.back( ) 用数组模拟的队列: 可以定义数组q[100001](可大可小

“六度空间”理论又称作“六度分隔(Six Degrees of Separation)”理论.这个理论可以通俗地阐述为:“你和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超过六个,也就是说,最多通过五个人你就能够认识任何一个陌生人.”如图1所示. 图1 六度空间示意图 “六度空间”理论虽然得到广泛的认同,并且正在得到越来越多的应用.但是数十年来,试图验证这个理论始终是许多社会学家努力追求的目标.然而由于历史的原因,这样的研究具有太大的局限性和困难.随着当代人的联络主要依赖于电话.短信.微信以及因特网上即时通