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

广度/宽度优先搜索(BFS) [算法入门] 1.前言 广度优先搜索(也称宽度优先搜索,缩写BFS,以下采用广度来描述)是连通图的一种遍历策略.因为它的思想是从一个顶点V0开始,辐射状地优先遍历其周围较广的区域,故得名. 一般可以用它做什么呢?一个最直观经典的例子就是走迷宫,我们从起点开始,找出到终点的最短路程,很多最短路径算法就是基于广度优先的思想成立的. 算法导论里边会给出不少严格的证明,我想尽量写得通俗一点,因此采用一些直观的讲法来伪装成证明,关键的point能够帮你get到就好. 2.图的

先对比一下DFS和BFS         深度优先搜索DFS                                   宽度优先搜索BFS 明显可以看出搜索顺序不同. DFS是搜索单条路径到底部,再回溯. BFS是搜索近的状态,直到底部,一般在求解最短路径或者最短步数上应用. BFS要用到队列呢.. 队列的用法看一看 map的c++用法也简单看一看  高端一点的  map的基本操作函数: C++Maps 是一种关联式容器,包含"关键字/值"对 begin() 返回指向map头

Fat brother and Maze are playing a kind of special (hentai) game on an N*M board (N rows, M columns). At the beginning, each grid of this board is consisting of grass or just empty and then they start to fire all the grass. Firstly they choose two gr

一.求所有顶点到s顶点的最小步数   //BFS宽度优先搜索 #include<iostream> using namespace std; #include<queue> #define MAX 10000 ][],int s,int n)//从(si,sj)出发能到的位置以及距离 { int *flag=new int[n];//顶点是否被遍历过,0未遍历,1已入队,2已出队 int *dist=new int[n]; int i; ;i<n;i++) { flag[i]

问题引入 我们接着上次“解救小哈”的问题继续探索,不过这次是用宽度优先搜索(BFS). 注:问题来源可以点击这里 http://www.cnblogs.com/OctoptusLian/p/7429645.html 最开始小哼在入口(1,1)处,一步之内可以到达的点有(1,2)和(2,1). 但是小哈并不在这两个点上,那小哼只能通过(1,2)和(2,1)这两点继续往下走. 比如现在小哼走到了(1,2)这个点,之后他又能够到达哪些新的点呢?有(2,2).再看看通过(2,1)又可以到达哪些点呢?可以

双向宽度优先搜索 (Bidirectional BFS) 算法适用于如下的场景: 无向图 所有边的长度都为 1 或者长度都一样 同时给出了起点和终点 以上 3 个条件都满足的时候,可以使用双向宽度优先搜索来求出起点和终点的最短距离. 算法描述 双向宽度优先搜索本质上还是BFS,只不过变成了起点向终点和终点向起点同时进行扩展,直至两个方向上出现同一个子节点,搜索结束.我们还是可以利用队列来实现:一个队列保存从起点开始搜索的状态,另一个保存从终点开始的状态,两边如果相交了,那么搜索结束.起点到终点的

宽度优先搜索运用了队列(queue)在unility头文件中 源代码 #include<iostream>#include<cstdio>#include<queue>#include<algorithm>#include<utility>using namespace std;typedef pair<int,int> P;#define INF 100000000#define maxn 101queue<P>que;

宽度优先搜索(BFS) #include<cstdio> #include<cstring> #include<iostream> #include<algorithm> #include<queue> #define x first #define y second using namespace std; typedef pair<int,int> PII; const int N=210; char g[N][N]; int d

宽度优先搜索 例题一(献给阿尔吉侬的花束) 阿尔吉侬是一只聪明又慵懒的小白鼠,它最擅长的就是走各种各样的迷宫. 今天它要挑战一个非常大的迷宫,研究员们为了鼓励阿尔吉侬尽快到达终点,就在终点放了一块阿尔吉侬最喜欢的奶酪. 现在研究员们想知道,如果阿尔吉侬足够聪明,它最少需要多少时间就能吃到奶酪. 迷宫用一个 R×C 的字符矩阵来表示. 字符 S 表示阿尔吉侬所在的位置,字符 E 表示奶酪所在的位置,字符 # 表示墙壁,字符 . 表示可以通行. 阿尔吉侬在 1 个单位时间内可以从当前的位置走到它上下

本文兼参考自<算法导论>及<算法>. 以前一直不能够理解深度优先搜索和广度优先搜索,总是很怕去碰它们,但经过阅读上边提到的两本书,豁然开朗,马上就能理解得更进一步. 下文将会用到的一个无向图例子如下: 深度优先搜索 迷宫搜索 在<算法>这本书中,作者写了很好的一个故事.这个故事让我马上理解了深度优先搜索的思想. 如下图1-1所示,如何在这个迷宫中找到出路呢?方法见图1-2. 图1-1 等价的迷宫模型 探索迷宫而不迷路的一种古老办法(至少可以追溯到忒修斯和米诺陶的传说)叫

Breadth-First-Search 1. 与DFS的异同 相同点:搜索所有可能的状态. 不同点:搜索顺序. 2. BFS总是先搜索距离初始状态近的状态,它是按照:开始状态->只需一次转移就可到达的所有状态->只需两次转移就可到达的所有状态->…… 对同一状态只搜索一次,因此复杂度为O(状态数*转移方式). 3. DFS隐式地利用了栈,而BFS利用了队列,搜索时先将初始状态入队,此后出队取出状态,并把该状态可转移到的状态中尚未访问的状态入队, 重复上述过程,直到队列为空或找到解.观察

一.写在前面 其实这是一道大水题,而且还出在了数据最水的OJ上,所以实际上这题并没有什么难度.博主写这篇blog主要是想写下一个想法--状态压缩.状态压缩在记录.修改状态以及判重去重等方面有着极高的(←_←词穷了,诸位大致理解一下就好)效率.博主原本打算在blog介绍一种DP--状态压缩型动态规划,但动笔(键盘??)前,博主突然想起自己前些年写过的一道广搜题,当时在判重方面冥思苦想想出了一种类似状态压缩的方法,开心了好久,于是在此先抛砖引玉为状压DP做个铺垫. 二.题目 Description

Knight Moves Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 10542    Accepted Submission(s): 6211 Problem Description A friend of you is doing research on the Traveling Knight Problem (TKP) wh

BFS几类题: 1.图的遍历:a.层级遍历 b.由点及面 c.拓扑排序 2.简单图最短路径: 简单图:1.无向图 2.边权重一致 图的时间复杂度: N个点,M条边,M最大是N^2,时间复杂度O(N+M),最坏是O(N^2); 矩阵是一种特殊图,R行C列矩阵,有R*C个点,R*C*2条边,所以是O(R*C); 69. Binary Tree Level Order Traversal public List<List<Integer>> levelOrder(TreeNode roo

原题地址 https://vjudge.net/contest/313171     密码:algorithm A - Rescue Angel was caught by the MOLIGPY! He was put in prison by Moligpy. The prison is described as a N * M (N, M <= 200) matrix. There are WALLs, ROADs, and GUARDs in the prison. Angel's fr

Description - 题目描述 Bessie听说有场史无前例的流星雨即将来临:有谶言:陨星将落,徒留灰烬.为保生机,她誓将找寻安全之所(永避星坠之地).目前她正在平面坐标系的原点放牧,打算在群星断其生路前转移至安全地点. 此次共有M (1 ≤ M ≤ 50,000)颗流星来袭,流星i将在时间点Ti (0 ≤ Ti ≤ 1,000) 袭击点 (Xi, Yi) (0 ≤ Xi ≤ 300; 0 ≤ Yi ≤ 300).每颗流星都将摧毁落点及其相邻四点的区域. Bessie在0时刻时处于原点,且

描述 图(graph)是数据结构 G=(V,E),其中V是G中结点的有限非空集合,结点的偶对称为边(edge):E是G中边的有限集合.设V={0,1,2,……,n-1},图中的结点又称为顶点(vertex),有向图(directed graph)指图中代表边的偶对是有序的,用<u,v>代表一条有向边(又称为弧),则u称为该边的始点(尾),v称为边的终点(头).无向图(undirected graph)指图中代表边的偶对是无序的,在无向图中边(u,v )和(v,u)是同一条边. 输入边构成无向图

题目: 给定一个大小为 N×M 的迷宫.迷宫由通道和墙壁组成,每一步可以向邻接的上下左右四格 的通道移动.请求出从起点到终点所需的最小步数.请注意,本题假定从起点一定可以移动 到终点. 限制条件;N, M ≤ 100 测试样例: N=10, M=10(迷宫如下图所示. '#', '.', 'S', 'G'分别表示墙壁.通道.起点和终点) #S######.# ......#..# .#.##.##.# .#........ ##.##.#### ....#....# .#######.# ...

广度优先搜索 下面我们来来BFS算法策略: 比如:我们要从双子峰---->金门大桥,最短路径如何? 我们利用广度优先搜索来一步步求解,注意广度优先搜索在于的关键在于"广",也就是说以双子峰为起点,我们要尽可能的多比较与之相邻的周边路径,从其中选取一条最优路径. 第一步: 我们沿着两个箭头方向路径探索到a点和b点后,发现并没有到达想要去的地方,于是我继续往下探索. 同样,我们发现还没有到达目的地,继续往下探索. 到达这一步后,我们发现其中有一条路径已经到达金门大桥,而其他两条路径仅

DFS(Deep First Search)深度优先搜索 深度优先遍历(dfs)是对一个连通图进行遍历的算法.它的思想是从一个顶点开始,沿着一条路一直走到底,如果发现不能到达目标解,那就返回到上一个节点,然后从另一条路开始走到底,这种尽量往深处走的概念即是深度优先的概念. 简而言之:不撞南墙不回头 模板如下: void dfs(int t)//t代表目前dfs的深度 { if(满足输出条件||走不下去了) { 输出解; return; } else { for(int i=1;i<=尝试方法数;