【总结】BFS 模板总结及例题详解
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2022-03-13 23:52:14
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以下内容收集了全网以及整合了自己写的部分。
广度优先搜索
- 广度优先搜索算法(也称宽度优先搜索,英语:Breadth-First Sear,缩写BFS),是连通图的一种遍历策略。其思想是从一个顶点开始,辐射状地优先遍历其周围较广的区域。
- DFS和BFS的区别: 深搜和广搜在实现上分别用的是栈(栈和函数递归本质是一样)和队列。一般来说,广搜常用于找单一的最短路线,或者是规模小的路径搜索,它的特点是"搜到就是最优解", 而深搜用于找多个解或者是"步数已知(好比3步就必需达到前提)"的标题,它的空间效率高,然则找到的不必定是最优解,必需记实并完成全数搜索,故一般情况下,深搜需要很是高效的剪枝(优化).
BFS 模板套路
简单版
详细版
//模板1
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<queue>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int maxn=100;
bool vst[maxn][maxn]; // 访问标记
int dir[4][2]={0,1,0,-1,1,0,-1,0}; // 方向向量
struct State // BFS 队列中的状态数据结构
{
int x,y; // 坐标位置
int Step_Counter; // 搜索步数统计器
};
State a[maxn];
bool CheckState(State s) // 约束条件检验
{
if(!vst[s.x][s.y] && ...) // 满足条件
return 1;
else // 约束条件冲突
return 0;
}
void bfs(State st)
{
queue <State> q; // BFS 队列
State now,next; // 定义2 个状态,当前和下一个
st.Step_Counter=0; // 计数器清零
q.push(st); // 入队
vst[st.x][st.y]=1; // 访问标记
while(!q.empty()){
now=q.front(); // 取队首元素进行扩展
if(now==G){ // 出现目标态,此时为Step_Counter 的最小值,可以退出即可
...... // 做相关处理
return;
}
for(int i=0;i<4;i++){
next.x=now.x+dir[i][0]; // 按照规则生成下一个状态
next.y=now.y+dir[i][1];
next.Step_Counter=now.Step_Counter+1; // 计数器加1
if(CheckState(next)){ // 如果状态满足约束条件则入队
q.push(next);
vst[next.x][next.y]=1; //访问标记
}
}
q.pop(); // 队首元素出队
}
return;
}
int main()
{
......
return 0;
}
BFS 例题分类及题解
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