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>

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

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

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 {

#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

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

#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,

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

问题描述: 小哈去玩迷宫,结果迷路了,小哼去救小哈.迷宫由n行m列的单元格组成(n和m都小于等于50),每个单元格要么是空地,要么是障碍物. 问题:帮小哼找到一条从迷宫的起点通往小哈所在位置的最短路径.(注意:障碍物不能走,小哼也不能走出迷宫外,0表示空地,1表示障碍物) 输入: 5 4 0 0 1 00 0 0 00 0 1 00 1 0 00 0 0 11 1 4 3 输出: 7 代码: #include<cstdio> #include<iostream> #define I

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

描述 输入一个n*n的黑白图像(1表示黑色,0表示白色),任务是统计其中八连块的个数.如果两个黑格子有公共边或者公共顶点,就说它们属于同一个八连块.如图所示的图形有3个八连块. 输入 第1行输入一个正整数n(n≤700),此后输入n行,每行是由n个0或1组成的字符串. 输出 在输入黑白图像中,八连块的个数 样例输入 6100100001010000000110000111000010100 样例输出 3 题意 求图中有几个八连块 题解 这题直接广搜,深搜递归太深会爆栈 代码 #include<s

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