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

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

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

https://leetcode-cn.com/problems/route-between-nodes-lcci/ 节点间通路.给定有向图,设计一个算法,找出两个节点之间是否存在一条路径. 示例1: 输入:n = 3, graph = [[0, 1], [0, 2], [1, 2], [1, 2]], start = 0, target = 2 输出:true示例2: 输入:n = 5, graph = [[0, 1], [0, 2], [0, 4], [0, 4], [0, 1], [1,

leetcode104 二叉树的最大深度 https://leetcode-cn.com/problems/maximum-depth-of-binary-tree/ 深度搜索分两种:递归(使用栈) 广度搜索:非递归(使用队列) 1. 广度搜索bfs:(标准模板)(也可建议用c++的queue,deque是双端队列,可以实现头尾的插入和弹出) 1 /** 2 * Definition for a binary tree node. 3 * struct TreeNode { 4 * int va

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

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 {

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

题目 为了让奶牛们娱乐和锻炼,约翰建造了一个美丽的池塘.这个池塘是矩形的,可以分成M×N个方格.一些格子是坚固得令人惊讶的莲花,还有一些是岩石,其余的只是美丽,纯净,湛蓝的水.贝西正在练习芭蕾舞,她站在一朵莲花上,想跳到另一朵莲花上去,她只能从一朵莲花跳到另一朵莲花上,既不能跳到水里,也不能跳到岩石上.贝西的舞步很像象棋中的马步:每次跳跃可以横移2格,纵移1格,或纵移1格,横移2格,最多有八个方向可供移动选择.约翰一直在观察贝西的芭蕾练习,发现她有时不能跳到终点,因为中间缺了一些必要的莲花.约翰

有一个同学推荐我写一下广搜,广搜在最短路(骗分)上确实也有突出贡献,普及组应该也会考到,我今天就给要考普及组的同学讲讲课,今天讲广搜. 广搜,把可以走到的地点存进队列,然后一个个走,所以他第一次走到一个点时的步数,一定是开始位置和这个点的最短步数,因为他会把所有路径都加进去,所以第一次碰到的一定是最短路.因为这一点,广搜在最短路比深搜强. a1[5]={0,0,1,-1};//控制4面移动的数组,不明白的话可以画个图,算算坐标. a2[5]={1,-1,0,0}; void bfs() { t=

一上来看见题目就用了深搜(因为只会深搜)果断内存超限(据说时间也会超限)无奈只好开始用广搜 其实广搜的思路和深搜有很多类似的地方 不过实现的过程中用到了队列 因此有点难以理解(好吧我个人认为) 这题是最基本的广搜了 只是一个二叉树 所以先画个二叉树出来看一下广搜的顺序

#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;//

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

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