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广度优先搜索 (BFS) 算法
广度优先搜索 (BFS) 算法
广度优先搜索 (BFS) 算法以广度优先的方式遍历图数据结构,以搜索满足一组条件的节点。它使用队列来记住下次搜索的起始顶点,当任何迭代中出现死锁时。
广度优先搜索 (BFS) 算法从树根开始,在移动到下一深度级别的节点之前,探索当前深度级别上的所有节点。
如上例所示,BFS算法首先从A到B到E到F遍历,然后到C和G,最后到D。它采用以下规则。
规则1 - 访问相邻的未访问顶点。将其标记为已访问。显示它。将其插入队列。
规则2 - 如果找不到相邻顶点,则从队列中移除第一个顶点。
规则3 - 重复规则1和规则2,直到队列为空。
| 步骤 | 遍历 | 描述 |
|---|---|---|
| 1 | ![]() |
初始化队列。 |
| 2 | ![]() |
我们从访问S(起始节点)开始,并将其标记为已访问。 |
| 3 | ![]() |
然后我们看到S的未访问相邻节点。在这个例子中,我们有三个节点,但按字母顺序我们选择A,将其标记为已访问并将其入队。 |
| 4 | ![]() |
接下来,S的未访问相邻节点是B。我们将其标记为已访问并将其入队。 |
| 5 | ![]() |
接下来,S的未访问相邻节点是C。我们将其标记为已访问并将其入队。 |
| 6 | ![]() |
现在,S没有未访问的相邻节点了。因此,我们出队并找到A。 |
| 7 | ![]() |
从A我们有D作为未访问的相邻节点。我们将其标记为已访问并将其入队。 |
在这个阶段,我们没有未标记(未访问)的节点了。但是根据算法,我们继续出队以获得所有未访问的节点。当队列为空时,程序结束。
示例
以下是各种编程语言中广度优先搜索 (BFS) 算法的实现:
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdbool.h>
#define MAX 5
struct Vertex {
char label;
bool visited;
};
//queue variables
int queue[MAX];
int rear = -1;
int front = 0;
int queueItemCount = 0;
//graph variables
//array of vertices
struct Vertex* lstVertices[MAX];
//adjacency matrix
int adjMatrix[MAX][MAX];
//vertex count
int vertexCount = 0;
//queue functions
void insert(int data) {
queue[++rear] = data;
queueItemCount++;
}
int removeData() {
queueItemCount--;
return queue[front++];
}
bool isQueueEmpty() {
return queueItemCount == 0;
}
//graph functions
//add vertex to the vertex list
void addVertex(char label) {
struct Vertex* vertex = (struct Vertex*) malloc(sizeof(struct Vertex));
vertex->label = label;
vertex->visited = false;
lstVertices[vertexCount++] = vertex;
}
//add edge to edge array
void addEdge(int start,int end) {
adjMatrix[start][end] = 1;
adjMatrix[end][start] = 1;
}
//display the vertex
void displayVertex(int vertexIndex) {
printf("%c ",lstVertices[vertexIndex]->label);
}
//get the adjacent unvisited vertex
int getAdjUnvisitedVertex(int vertexIndex) {
int i;
for(i = 0; i<vertexCount; i++) {
if(adjMatrix[vertexIndex][i] == 1 && lstVertices[i]->visited == false)
return i;
}
return -1;
}
void breadthFirstSearch() {
int i;
//mark first node as visited
lstVertices[0]->visited = true;
//display the vertex
displayVertex(0);
//insert vertex index in queue
insert(0);
int unvisitedVertex;
while(!isQueueEmpty()) {
//get the unvisited vertex of vertex which is at front of the queue
int tempVertex = removeData();
//no adjacent vertex found
while((unvisitedVertex = getAdjUnvisitedVertex(tempVertex)) != -1) {
lstVertices[unvisitedVertex]->visited = true;
displayVertex(unvisitedVertex);
insert(unvisitedVertex);
}
}
//queue is empty, search is complete, reset the visited flag
for(i = 0;i<vertexCount;i++) {
lstVertices[i]->visited = false;
}
}
int main() {
int i, j;
for(i = 0; i<MAX; i++) { // set adjacency
for(j = 0; j<MAX; j++) // matrix to 0
adjMatrix[i][j] = 0;
}
addVertex('S'); // 0
addVertex('A'); // 1
addVertex('B'); // 2
addVertex('C'); // 3
addVertex('D'); // 4
addEdge(0, 1); // S - A
addEdge(0, 2); // S - B
addEdge(0, 3); // S - C
addEdge(1, 4); // A - D
addEdge(2, 4); // B - D
addEdge(3, 4); // C - D
printf("\nBreadth First Search: ");
breadthFirstSearch();
return 0;
}
输出
Breadth First Search: S A B C D
//C++ code for Breadth First Traversal
#include <iostream>
#include <stdlib.h>
#include <stdbool.h>
#define MAX 5
struct Vertex {
char label;
bool visited;
};
//queue variables
int queue[MAX];
int rear = -1;
int front = 0;
int queueItemCount = 0;
//graph variables
//array of vertices
struct Vertex* lstVertices[MAX];
//adjacency matrix
int adjMatrix[MAX][MAX];
//vertex count
int vertexCount = 0;
//queue functions
void insert(int data) {
queue[++rear] = data;
queueItemCount++;
}
int removeData() {
queueItemCount--;
return queue[front++];
}
bool isQueueEmpty() {
return queueItemCount == 0;
}
//graph functions
//add vertex to the vertex list
void addVertex(char label) {
struct Vertex* vertex = (struct Vertex*) malloc(sizeof(struct Vertex));
vertex->label = label;
vertex->visited = false;
lstVertices[vertexCount++] = vertex;
}
//add edge to edge array
void addEdge(int start,int end) {
adjMatrix[start][end] = 1;
adjMatrix[end][start] = 1;
}
//display the vertex
void displayVertex(int vertexIndex) {
std::cout << lstVertices[vertexIndex]->label << " ";
}
//get the adjacent unvisited vertex
int getAdjUnvisitedVertex(int vertexIndex) {
int i;
for(i = 0; i<vertexCount; i++) {
if(adjMatrix[vertexIndex][i] == 1 && lstVertices[i]->visited == false)
return i;
}
return -1;
}
void breadthFirstSearch() {
int i;
//mark first node as visited
lstVertices[0]->visited = true;
//display the vertex
displayVertex(0);
//insert vertex index in queue
insert(0);
int unvisitedVertex;
while(!isQueueEmpty()) {
//get the unvisited vertex of vertex which is at front of the queue
int tempVertex = removeData();
//no adjacent vertex found
while((unvisitedVertex = getAdjUnvisitedVertex(tempVertex)) != -1) {
lstVertices[unvisitedVertex]->visited = true;
displayVertex(unvisitedVertex);
insert(unvisitedVertex);
}
}
//queue is empty, search is complete, reset the visited flag
for(i = 0;i<vertexCount;i++) {
lstVertices[i]->visited = false;
}
}
int main() {
int i, j;
for(i = 0; i<MAX; i++) { // set adjacency
for(j = 0; j<MAX; j++) // matrix to 0
adjMatrix[i][j] = 0;
}
addVertex('S'); // 0
addVertex('A'); // 1
addVertex('B'); // 2
addVertex('C'); // 3
addVertex('D'); // 4
addEdge(0, 1); // S - A
addEdge(0, 2); // S - B
addEdge(0, 3); // S - C
addEdge(1, 4); // A - D
addEdge(2, 4); // B - D
addEdge(3, 4); // C - D
std::cout << "Breadth First Search: ";
breadthFirstSearch();
return 0;
}
输出
Breadth First Search: S A B C D
//Java code for Breadth First Traversal
import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
class Vertex {
char label;
boolean visited;
public Vertex(char label) {
this.label = label;
visited = false;
}
}
public class Graph {
private static final int MAX = 5;
private Vertex[] lstVertices;
private int[][] adjMatrix;
private int vertexCount;
public Graph() {
lstVertices = new Vertex[MAX];
adjMatrix = new int[MAX][MAX];
vertexCount = 0;
}
private void addVertex(char label) {
Vertex vertex = new Vertex(label);
lstVertices[vertexCount++] = vertex;
}
private void addEdge(int start, int end) {
adjMatrix[start][end] = 1;
adjMatrix[end][start] = 1;
}
private void displayVertex(int vertexIndex) {
System.out.print(lstVertices[vertexIndex].label + " ");
}
private int getAdjUnvisitedVertex(int vertexIndex) {
for (int i = 0; i < vertexCount; i++) {
if (adjMatrix[vertexIndex][i] == 1 && !lstVertices[i].visited)
return i;
}
return -1;
}
private void breadthFirstSearch() {
lstVertices[0].visited = true;
displayVertex(0);
Queue<Integer> queue = new LinkedList<>();
queue.add(0);
while (!queue.isEmpty()) {
int tempVertex = queue.poll();
int unvisitedVertex;
while ((unvisitedVertex = getAdjUnvisitedVertex(tempVertex)) != -1) {
lstVertices[unvisitedVertex].visited = true;
displayVertex(unvisitedVertex);
queue.add(unvisitedVertex);
}
}
// Reset the visited flag
for (int i = 0; i < vertexCount; i++) {
lstVertices[i].visited = false;
}
}
public static void main(String[] args) {
Graph graph = new Graph();
for (int i = 0; i < MAX; i++) {
for (int j = 0; j < MAX; j++)
graph.adjMatrix[i][j] = 0;
}
graph.addVertex('S'); // 0
graph.addVertex('A'); // 1
graph.addVertex('B'); // 2
graph.addVertex('C'); // 3
graph.addVertex('D'); // 4
graph.addEdge(0, 1); // S - A
graph.addEdge(0, 2); // S - B
graph.addEdge(0, 3); // S - C
graph.addEdge(1, 4); // A - D
graph.addEdge(2, 4); // B - D
graph.addEdge(3, 4); // C - D
System.out.print("Breadth First Search: ");
graph.breadthFirstSearch();
}
}
输出
Breadth First Search: S A B C D
#Python program for Breadth First Search
# defining MAX 5
MAX = 5
class Vertex:
def __init__(self, label):
self.label = label
self.visited = False
# queue variables
queue = [0] * MAX
rear = -1
front = 0
queueItemCount = 0
# graph variables
#array of vertices
lstVertices = [None] * MAX
#adjacency matrix
adjMatrix = [[0] * MAX for _ in range(MAX)]
#vertex count
vertexCount = 0
# queue functions
def insert(data):
global rear, queueItemCount
rear += 1
queue[rear] = data
queueItemCount += 1
def removeData():
global front, queueItemCount
queueItemCount -= 1
data = queue[front]
front += 1
return data
def isQueueEmpty():
return queueItemCount == 0
# graph functions
#add vertex to the vertex list
def addVertex(label):
global vertexCount
vertex = Vertex(label)
lstVertices[vertexCount] = vertex
vertexCount += 1
#add edge to edge array
def addEdge(start, end):
adjMatrix[start][end] = 1
adjMatrix[end][start] = 1
#Display the vertex
def displayVertex(vertexIndex):
print(lstVertices[vertexIndex].label, end=" ")
#Get the adjacent unvisited vertex
def getAdjUnvisitedVertex(vertexIndex):
for i in range(vertexCount):
if adjMatrix[vertexIndex][i] == 1 and not lstVertices[i].visited:
return i
return -1
def breadthFirstSearch():
#mark first node as visited
lstVertices[0].visited = True
#Display the vertex
displayVertex(0)
#insert vertex index in queue
insert(0)
while not isQueueEmpty():
#get the unvisited vertex of vertex which is at front of the queue
tempVertex = removeData()
#no adjacent vertex found
unvisitedVertex = getAdjUnvisitedVertex(tempVertex)
while unvisitedVertex != -1:
lstVertices[unvisitedVertex].visited = True
displayVertex(unvisitedVertex)
insert(unvisitedVertex)
unvisitedVertex = getAdjUnvisitedVertex(tempVertex)
#queue is empty, search is complete, reset the visited flag
for i in range(vertexCount):
lstVertices[i].visited = False
# main function
if __name__ == "__main__":
#set adjacency
for i in range(MAX):
#matrix to 0
for j in range(MAX):
adjMatrix[i][j] = 0
addVertex('S')
addVertex('A')
addVertex('B')
addVertex('C')
addVertex('D')
addEdge(0, 1)
addEdge(0, 2)
addEdge(0, 3)
addEdge(1, 4)
addEdge(2, 4)
addEdge(3, 4)
print("Breadth First Search: ", end="")
breadthFirstSearch()
输出
Breadth First Search: S A B C D
BFS算法的复杂度
时间复杂度
BFS算法的时间复杂度表示为O(V + E),其中V是节点数,E是边数。
空间复杂度
BFS算法的空间复杂度为O(V)。
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