bfs 订阅
宽度优先搜索算法(又称广度优先搜索)是最简便的图的搜索算法之一,这一算法也是很多重要的图的算法的原型。Dijkstra单源最短路径算法和Prim最小生成树算法都采用了和宽度优先搜索类似的思想。其别名又叫BFS,属于一种盲目搜寻法,目的是系统地展开并检查图中的所有节点,以找寻结果。换句话说,它并不考虑结果的可能位置,彻底地搜索整张图,直到找到结果为止。 展开全文
宽度优先搜索算法(又称广度优先搜索)是最简便的图的搜索算法之一,这一算法也是很多重要的图的算法的原型。Dijkstra单源最短路径算法和Prim最小生成树算法都采用了和宽度优先搜索类似的思想。其别名又叫BFS,属于一种盲目搜寻法,目的是系统地展开并检查图中的所有节点,以找寻结果。换句话说,它并不考虑结果的可能位置,彻底地搜索整张图,直到找到结果为止。
信息
外文名
BFS
别    称
广度优先搜索
应用学科
计算机
中文名
宽度优先搜索算法
适用领域范围
计算机算法
宽度优先搜索概述
BFS,其英文全称是Breadth First Search。 BFS并不使用经验法则算法。从算法的观点,所有因为展开节点而得到的子节点都会被加进一个先进先出的队列中。一般的实验里,其邻居节点尚未被检验过的节点会被放置在一个被称为 open 的容器中(例如队列或是链表),而被检验过的节点则被放置在被称为 closed 的容器中。(open-closed表)
收起全文
精华内容
参与话题
问答
  • bfs

    2020-02-02 18:59:11
    bfs原理 bfs就是广度优先搜索,与深度优先搜索有类似之处也有不同之处。 深度优先搜索是不撞南墙不回头的莽夫。 广度优先搜索则像高塔一样稳健。 bfs要先建立一个队列 struct node { int ;//至少两个,一个表示...

    bfs原理

    bfs就是广度优先搜索,与深度优先搜索有类似之处也有不同之处。
    深度优先搜索是不撞南墙不回头的莽夫。

    而广度优先搜索则像高塔一样稳健。
    在这里插入图片描述
    所以说广度优先搜索总是能找到一个问题的最优解,但它没有深搜那么莽夫,所以广搜所要花费的时间往往比深搜要久。

    bfs的建立

    bfs要先建立一个队列

    struct node
    {
    	int ;//至少两个,一个表示数据,一个表示数据所在的位置。
    };
    

    用这个结构体来表示每一步与每一步所在的位置。

    区别

    dfs考虑的是当先该怎么做并用递归写出下一次,而bfs考虑的是下一次有几种做法
    我这里给出dfs的文章做对比dfs原理

    例题

    为了直观的显现出bfs与dfs的区别,我们用bfs来解我之前在dfs上的原题:

    B先生在一个迷宫里迷路了,他需要A先生的救助,A先生也不知道怎么走,所以他只能一步一步试。
    现在编程来帮A先生解救B先生。

    输入

    m,n代表迷宫的长与宽。
    m行,n列0或1.其中0代表路,1代表障碍。
    出发坐标(x,y)与目标坐标(sx,sy)

    输出

    最短步数。

    输入样例

    5 4
    0 0 1 0
    0 0 0 0
    0 0 1 0
    0 1 0 0
    0 0 0 1
    1 1 4 3
    

    输出样例

    7
    

    我们先建立一个结构体

    #include<stdio.h>
    struct node
    {
    	int x,y,s;//x,y为坐标,s为步数。
    };
    

    接下来是地图初始化与输入

    truct node que[2501];//地图
     	int a[51][51]={0},book[51][51]={0};
     	int next[4][2]={{0,1},{1,0},{0,-1},{-1,0}};//方向
     	int head,tail;
     	int i,j,k,m,n,sx,sy,p,q,tx,ty,flag;
     	scanf("%d%d",&n,&m);//初始化地图
     	for(i=1;i<=n;++i)
     		for(j=1;j<=m;++j)
     			scanf("%d",&a[i][j]);
     	scanf("%d%d%d%d",&sx,&sy,&p,&q);//队列初始化
     	head=1;    //其他值的初始化
     	tail=1;
     	que[tail].x=sx;
     	que[tail].y=sy;
     	que[tail].s=0;
     	tail++;
     	book[sx][sy]=1;
     	flag=0;
    

    接下来是bfs的关键

    如果用dfs,我们就用一个dfs函数来模拟每一步。

    void dfs(int x,int y,int step)
    {
    	int next[4][2]={{0,1},{1,0},{0,-1},{-1,0}};
    	int i,nx,ny;
    	if(x==p&&y==q){
    		if(step<min)
    			min=step;
    		return;
    	}	
    	for(i=0;i<=3;++i){
    		nx=x+next[i][0];
    		ny=y+next[i][1];
    		if(nx<1||ny<1||nx>n||ny>m)
    			continue;
    		if(a[nx][ny]==0&&book[nx][ny]==0){
    			book[nx][ny]=1;
    			dfs(nx,ny,step+1);
    			book[nx][ny]=0;
    		}	
    	}
    	return;
    }
    

    如果用bfs则:

    1. 首先判断这个地方走没走过 *head<tail*
    2. 列举四分方向

    for(k=0;k<=3;++k){
     			tx=que[head].x+next[k][0];
     			ty=que[head].y+next[k][1];
     			if(tx<1||tx>n||ty<1||ty>m)
     				continue;
     			if(a[tx][ty]==0&&book[tx][ty]==0){//这里判断这一步是否走过
     				book[tx][ty]=1;
     				que[tail].x=tx;
     				que[tail].y=ty;
     				que[tail].s=que[head].s+1;
     				tail++;
    			}
    

    3.如果找到目的地了flag=1;break;

    if(tx==p&&ty==q){
    	flag=1;
    	break;
    }
    

    4.如果flag=1;则代表这里条路已经走完了,则进行下一次尝试head++

    bfs部分完整代码:

    while(head<tail){
     		for(k=0;k<=3;++k){
     			tx=que[head].x+next[k][0];
     			ty=que[head].y+next[k][1];
     			if(tx<1||tx>n||ty<1||ty>m)
     				continue;
     			if(a[tx][ty]==0&&book[tx][ty]==0){//和dfs一样乱七八糟的判断
     				book[tx][ty]=1;
     				que[tail].x=tx;
     				que[tail].y=ty;
     				que[tail].s=que[head].s+1;
     				tail++;
    			}
    			 if(tx==p&&ty==q){
    			 	flag=1;
    			 	break;
    			}
    		}
    		if(flag==1)
    			break;
    		head++;
    	}
    

    在进行完这些步骤之后。最少的步数就模拟出来了。
    接下来只需要进行一个简单的printf即可。

    完整代码

    #include<stdio.h>
    struct node
    {
    	int x,y,s;//x,y为坐标,s为步数。
    };
     
     int main()
    {
    	struct node que[2501];//地图
     	int a[51][51]={0},book[51][51]={0};
     	int next[4][2]={{0,1},{1,0},{0,-1},{-1,0}};//方向
     	int head,tail;
     	int i,j,k,m,n,sx,sy,p,q,tx,ty,flag;
     	scanf("%d%d",&n,&m);//初始化地图
     	for(i=1;i<=n;++i)
     		for(j=1;j<=m;++j)
     			scanf("%d",&a[i][j]);
     	scanf("%d%d%d%d",&sx,&sy,&p,&q);//队列初始化
     	head=1;
     	tail=1;
     	que[tail].x=sx;
     	que[tail].y=sy;
     	que[tail].s=0;
     	tail++;
     	book[sx][sy]=1;
     	flag=0;
     	while(head<tail){
     		for(k=0;k<=3;++k){
     			tx=que[head].x+next[k][0];
     			ty=que[head].y+next[k][1];
     			if(tx<1||tx>n||ty<1||ty>m)
     				continue;
     			if(a[tx][ty]==0&&book[tx][ty]==0){//和dfs一样乱七八糟的判断
     				book[tx][ty]=1;
     				que[tail].x=tx;
     				que[tail].y=ty;
     				que[tail].s=que[head].s+1;
     				tail++;
    			}
    			 if(tx==p&&ty==q){
    			 	flag=1;
    			 	break;
    			}
    		}
    		if(flag==1)
    			break;
    		head++;
    	}
    	printf("%d",que[tail-1].s);
    	return 0;
    }
    
    展开全文
  • BFS

    千次阅读 2017-10-12 16:27:10
    BFS -> 僵尸感染 -> 队列每个点状态的数量 ,每个状态访问一次int visted = [x][y][状态数量]; Queue queue;void bfs(起点){ if起点符合退出条件,return 起点入队 while(队列不为空){ 当前临时点 = queue出队 ...

    BFS -> 僵尸感染 -> 队列

    每个点状态的数量 ,每个状态访问一次,想办法将状态转换为int(类似hash)

    int visted = [x][y][状态数量];
    Queue queue;

    void bfs(起点){
    if起点符合退出条件,return

      起点入队
      while(队列不为空){
          当前临时点 = queue出队
          for(各个方向遍历){
              根据当前临时点得到下一个点的位置
             if(下一个点的visted没有访问过&&其他条件成立)
                 下一个点入队
                 更新下一个的信息(比如到达step)
                 如果符合退出条件,return
                 else 继续
             }
          } 
     }
    

    }

    POJ 1324

    #include <cstdio>
    #include <iostream>
    
    using namespace std;
    #define SIZE 20
    #define LENGTH 8
    #define SNAKE_STATES 16384 //状态数量,以蛇头为起点,向后的每个点都有4中状态(取整),就提取了特征值
    
    int snake[LENGTH][2];
    int stone[SIZE * SIZE][2];
    
    int visited[SIZE + 1][SIZE + 1][SNAKE_STATES];
    typedef struct Element{
        int x;
        int y;
        int state;
        int step;
    } Element;
    
    Element Queue[SIZE * SIZE * SNAKE_STATES];
    int head, tail;
    
    
    int direct[3][3] = {
        0, 0, 0,
        3, 0, 1,
        0, 2, 0,
    };
    
    int dx[4] = {-1, 0, 1, 0};
    int dy[4] = {0, 1, 0, -1};
    
    int getState(int Len){
        int state = 0;
        for(int i = Len - 1; i > 0; i--){
            int x = snake[i][0] - snake[i - 1][0];
            int y = snake[i][1] - snake[i - 1][1];
            x+=1;
            y+=1;
            int D = direct[x][y];
            state = state * 4 + D;
        }
        return state;
    }
    
    int isStone(int x, int y, int K){
        for(int i = 0; i < K; i++){
            if(x == stone[i][0] && y == stone[i][1])
                return 1;
        }
        return 0;
    }
    
    int isSnake(int x, int y, int state, int L, int nx, int ny){
        snake[0][0] = x;
        snake[0][1] = y;
        for(int i = 1; i < L; i++){
            int D = state % 4;
            state = state / 4;
            snake[i][0] = snake[i - 1][0] + dx[D];
            snake[i][1] = snake[i - 1][1] + dy[D];
        }
        for(int i = 0; i < L; i++){
            if(nx == snake[i][0] && ny == snake[i][1]){
                return 1;
            }
        }
        return 0;
    }
    
    int getMinStep(int M, int N, int L, int K){
        Queue[tail].x = snake[0][0];
        Queue[tail].y = snake[0][1];
        Queue[tail].state = getState(L);
        Queue[tail].step = 0;
        visited[Queue[tail].x][Queue[tail].y][Queue[tail].state] = 1;
        if(Queue[tail].x == 1 && Queue[tail].y == 1) return 0;
        tail++;
        while(head < tail){
            Element curState = Queue[head++];
            //cout << "out " <<  curState.x << " " << curState.y << " " << curState.step << " " << curState.state << endl;
            for(int i = 0; i < 4; i++){
                int nx = curState.x + dx[i];
                int ny = curState.y + dy[i];
                int nd;
                if(i >= 2) nd = i - 2;
                else nd = i + 2;
                if(nx >= 1 && nx <= M && ny >= 1 && ny <= N){
                    int mask = (1 << (2 * L - 2)) - 1;
                    int nState = ((curState.state * 4) & mask) + nd;
                    if(!visited[nx][ny][nState] && !isStone(nx, ny, K) && !isSnake(curState.x, curState.y, curState.state, L, nx, ny)){
                        Queue[tail].x = nx;
                        Queue[tail].y = ny;
    
                        Queue[tail].state = nState;
                        Queue[tail].step = curState.step + 1;
    
                        //cout << "in " <<  nx << " " << ny << " " << Queue[tail].step << " " << nState << endl;
                        if(nx == 1 && ny == 1) return Queue[tail].step;
    
                        tail++;
                        visited[nx][ny][nState] = 1;
                    }
                }
            }
        }
        return -1;
    }
    
    int main(){
        //freopen("input.txt", "r", stdin);
        int nC = 1;
        while(1){
            int M, N, L;
            cin >> M >> N >> L;
            if(M + N + L == 0) break;
    
            for(int i = 0; i < L; i++){
                cin >> snake[i][0] >> snake[i][1];
            }
            int K;
            cin >> K;
            for(int i = 0; i < K; i++){
                cin >> stone[i][0] >> stone[i][1];
            }
            head = 0;
            tail = 0;
            for(int i = 0; i <= M; i++){
                for(int j = 0; j <= N; j++){
                    for(int k = 0; k < SNAKE_STATES; k++){
                        visited[i][j][k] = 0;
                    }
                }
            }
            int minStep = getMinStep(M, N, L, K);
            cout << "Case " << nC <<": "<< minStep << endl;
            nC++;
        }
    
    
        return 0;
    }
    
    展开全文
  • New topic for BFS

    2020-12-02 02:59:07
    <p>Goal: add a new blue topic to the selector for BFS. All configuration has been done in "tool-wms" / BOD. Tasks: <ul><li> <p>Embed the topic icon by <img alt="bfs" src=...
  • 现有的分布式文件系统(如HDFS等)无法满足低延迟、高可用、跨地域扩展等方面的需求,所以我们从百度搜索的业务特点出发,开发了自己的分布式文件系统BFS。 设计目标 高可靠、高可用通过将数据副本进行多机房、多...
  • 本研究旨在通过使用不同的技术来详细描述高炉污泥(BFS)的特性,以便确定从这种废物中回收有价值的金属的最有效的回收方法。 BFS主要由赤铁矿(含铁相)和碳以及部分硅酸盐和碳酸盐材料组成。 所研究的BFS由于...
  • BFS广度优先搜索算法视频演示。宽度优先搜索算法(又称广度优先搜索)是最简便的图的搜索算法之一,这一算法也是很多重要的图的算法的原型。Dijkstra单源最短路径算法和Prim最小生成树算法都采用了和宽度优先搜索...
  • BFS层次遍历的模板

    万次阅读 2020-07-03 10:34:43
    from collections import deque class TreeNode: def __init__(self, x): self.val = x self.left = None self.right = None def levelOrder(root: TreeNode) : queue = deque() if root: ...

    层次遍历模板如下 

    from collections import deque
    class TreeNode:
        def __init__(self, x):
            self.val = x
            self.left = None
            self.right = None
    
    def levelOrder(root: TreeNode) :
        queue = deque()
        if root:
            queue.append(root)
        while queue:
            ##每次for循环是一层
            for _ in range(0, len(queue)):
                root = queue.popleft(0)
                if root:
                    queue.append(root.left)
                    queue.append(root.right)
       
    

    LeetCode层次遍历的题目:

    剑指 Offer 32 - II. 从上到下打印二叉树 II

    107. 二叉树的层次遍历 II

    111. 二叉树的最小深度

    559. N叉树的最大深度

    690. 员工的重要性

    993. 二叉树的堂兄弟节点

    面试题 04.03. 特定深度节点链表

    答案

    先运行工具类,可以从字符串里生成测试用例

    from typing import List
    import json
    from collections import deque
    class TreeNode:
        def __init__(self, x):
            self.val = x
            self.left = None
            self.right = None
    
    
    def genTreeFromStr(listStr: str):
        list = json.loads(listStr)
        if not list:
            return None
        queue = []
        root = TreeNode(list.pop(0))
        queue.append(root)
        t, i = None, 0
        while queue:
            if(i >= len(list)):
                break
            for _ in range(0, len(queue)):
                t = queue.pop(0)
                if t:
                    t.left = None if not list[i] else TreeNode(list[i])
                    i += 1
                    if(i >= len(list)):
                        break
                    t.right = None if not list[i] else TreeNode(list[i])
                    i += 1
                    queue.append(t.left)
                    queue.append(t.right)
    
        return root
    
    
    def visitTree(root: TreeNode):
        queue = []
        res = []
        queue.append(root)
        while(len(queue) != 0):
            t = queue.pop(0)
            res.append('null' if(t == None) else t.val)
            if(t):
                queue.append(t.left)
                queue.append(t.right)
    
        for i in range(len(res)-1, -1, -1):
            if(res[i] == 'null'):
                res.pop(i)
            else:
                break
        print(res)

    题目 

    '''
    SO32
    https://leetcode-cn.com/problems/cong-shang-dao-xia-da-yin-er-cha-shu-ii-lcof/
    层次遍历的话 每次对队列做一个类似快照的操作标记这次遍历是一个层次 for _ in range(0, len(queue)):
    之后入队的就是新的一层了
    '''
    class Solution:
        def levelOrder(self, root: TreeNode) -> List[List[int]]:
            res = []
            queue = []
            if root:
                queue.append(root)
            while queue:
                tmp = []
                for _ in range(0, len(queue)):
                    root = queue.pop(0)
                    if root:
                        tmp.append(root.val)
                        queue.append(root.left)
                        queue.append(root.right)
                if tmp:
                    res.append(tmp)
            return res
    
    
    
    
    print(Solution().levelOrder(genTreeFromStr("[3,9,20,null,null,15,7]")))
    '''
    S107
    https://leetcode-cn.com/problems/binary-tree-level-order-traversal-ii/
    SO32 一个题目只是对输出结果进行了反转操作
    '''
    class Solution:
        def levelOrderBottom(self, root: TreeNode) -> List[List[int]]:
            res = []
            queue = deque()
            if root:
                queue.append(root)
            while queue:
                tmp = []
                for _ in range(0, len(queue)):
                    root = queue.popleft()
                    if root:
                        tmp.append(root.val)
                        queue.append(root.left)
                        queue.append(root.right)
                if tmp:
                    res.append(tmp)
            res.reverse()
            return res
    
    

     

    '''
    S111
    https://leetcode-cn.com/problems/minimum-depth-of-binary-tree/submissions/
    做一个层次计数
    当一个节点没有左右子节点时返回该计数
    '''
    class Solution:
        def minDepth(self, root: TreeNode) -> int:
            queue = deque()
            if root:
                queue.append(root)
            res = 0
            while queue:
                res += 1
                for _ in range(0, len(queue)):
                    root = queue.popleft()
                    if root:
    
                        if not root.left and not root.right:
                            return res
                        queue.append(root.left)
                        queue.append(root.right)
            return res
    '''
    S559
    https://leetcode-cn.com/problems/maximum-depth-of-n-ary-tree/
    忽略深度优先遍历
    BFS的话思路很简单,做一个层次遍历就OK了
    利用元组来记录当前node节点的深度,每次有Children的时候深度+1
    dep就是所有深度里的最大深度
    '''
    
    class Node:
        def __init__(self, val=None, children=None):
            self.val = val
            self.children = children
    
    
    class Solution:
        def maxDepth(self, root: 'Node') -> int:
            queue = deque()
            if root:
                queue.append((1, root))
            dep = 0
    
            while len(queue) != 0:
                currentDep, treeNode = queue.popleft()
                if treeNode:
                    dep = max(currentDep, dep)
                    for t in [] if not treeNode.children else treeNode.children:
                        queue.append((currentDep+1, t))
            return dep
    
    
    '''
    S690
    https://leetcode-cn.com/problems/employee-importance/submissions/
    其实是一棵多叉树的层次遍历
    唯一不同的是树的子儿子不是树本身 而是id
    用一个dic把每个id和对应的树存起来就解决了
    '''
    
    
    
    
    class Employee:
        def __init__(self, id: int, importance: int, subordinates: List[int]):
            self.id = id
            self.importance = importance
            self.subordinates = subordinates
    
    
    class Solution:
        def getImportance(self, employees: List['Employee'], id: int) -> int:
            dic = {}
            for e in employees:
                dic[e.id] = e
            if id not in dic:
                return 0
            root = dic[id]
            res = 0
            queue = deque()
            queue.append(root)
            while queue:
                for _ in range(0, len(queue)):
                    root = queue.popleft()
                    if root:
                        res += root.importance
                        if root.subordinates:
                            for sub in root.subordinates:
                                queue.append(sub)
            return res
    
    '''
    S933
    https://leetcode-cn.com/problems/cousins-in-binary-tree/
    层次遍历 并且保存父节点信息
    当某层出现x 或y时直接比对 x y是否都有父节点 并且不相等(没有父节点表示他不在这一层次)
    '''
    
    
    
    class Solution:
        def isCousins(self, root: TreeNode, x: int, y: int) -> bool:
            queue = deque()
            if root:
                queue.append((root, None))
            parentX = None
            parentY = None
    
            while queue:
                for _ in range(0, len(queue)):
                    root, parent = queue.popleft()
                    if root:
                        if root.val == x:
                            parentX = parent
                        if root.val == y:
                            parentY = parent
                        queue.append((root.left, root.val))
                        queue.append((root.right, root.val))
                if parentX != None or parentY != None:
                    if not parentX or not parentY:
                        return False
                    return parentX != parentY
    
            return False
    
    
    
    print(Solution().isCousins(genTreeFromStr("[1,2,3,null,4,null,5]"), 5, 4))
    print(Solution().isCousins(genTreeFromStr("[1,2,3,4]"), 3, 4))
    
    '''
    [面试题 04.03. 特定深度节点链表](https://leetcode-cn.com/problems/list-of-depth-lcci/)
    '''
    class ListNode:
        def __init__(self, x):
            self.val = x
            self.next = None
    class Solution:
        def listOfDepth(self, tree: TreeNode) -> List[ListNode]:
            queue = deque()
            res=[]
            if tree:
                queue.append(tree)
            while queue:
                listNode=ListNode(0)
                tmp=listNode
                for _ in range(0,len(queue)):
                    root=queue.popleft()
                    if root:
                        tmp.next=ListNode(root.val)
                        tmp=tmp.next
                        queue.append(root.left)
                        queue.append(root.right)
                if listNode.next:
                    res.append(listNode.next)
            return res

     

    展开全文
  • 广度优先搜索BFS bfs

    2020-05-02 14:11:30
    广度优先搜索BFS bfs 广度优先搜索,又称宽度优先搜索,简称 bfs,我们以后都会用 bfs 来表示广度优先搜索。与深度优先搜索不同的是,广度优先搜索会先将与起始点距离较近的点搜索完毕,再继续搜索较远的点,而深搜...

    广度优先搜索BFS bfs

    广度优先搜索,又称宽度优先搜索,简称 bfs,我们以后都会用 bfs 来表示广度优先搜索。与深度优先搜索不同的是,广度优先搜索会先将与起始点距离较近的点搜索完毕,再继续搜索较远的点,而深搜却是沿着一个分支搜到最后。
    bfs 从起点开始,优先搜索离起点最近的点,然后由这个最近的点扩展其他稍近的点,这样一层一层的扩展,就像水波扩散一样。
    bfs 需要借助队列来实现:

    1. 初始的时候把起始点放到队列中,并标记起点访问。
    2. 如果队列不为空,从队列中取出一个元素 xx,否则算法结束。
    3. 访问和 xx 相连的所有点 vv,如果 vv 没有被访问,把 vv 入队,并标记已经访问。
    4. 重复执行步骤 2。

    最后写出来的代码框架如下:

    void bfs(起始点) {
        将起始点放入队列中;
        标记起点访问;
        while (如果队列不为空) {
            访问队列中队首元素x;
            删除队首元素;
            for (x 所有相邻点) {
                if (该点未被访问过且合法) {
                    将该点加入队列末尾;
                }
            }
        }
        队列为空,广搜结束;
    }
    
    展开全文
  • BFS算法

    2020-09-26 10:41:18
    BFS graph = { "A":["B","C"], "B":["A","C","D"], "C":["A","B","D","E"], "D":["B","C","E","F"], "E":["C","D"], "F":["D"], } def BFS(graph,s): queue = [] queue.append(s) seen = set() # 集合 ...
  • 01bfs

    2020-08-29 20:15:52
    题目传送 题意: 一张 n * m 的地图,上面有空地和墙。给定起点和终点,你可以往上下左右相邻的结点走,但是只能走空地,你也可以用魔法跳到以...我理解的01bfs是,在最短路中,花费的代价为0和1的时候,要求代价最少
  • bfs 简单模板题求解答

    2019-01-16 16:50:54
    ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201901/16/1547628675_261545.png) ``` #include #include <math.h> #include ...int bfs(){ ... printf("%d\n",bfs()); } return 0; } ```
  • BFS c++

    2020-08-03 22:01:51
    BFS 模板 int BFS(Node root, Node target) { Queue<Node> queue; Set<Node> used; int step = 0; add root to queue; add root to used; while (queue is not empty) { step = step + 1; ...
  • BFS全排列

    2020-07-08 15:02:31
    题目描述 输出自然数 11 到 nn 所有不重复的排列,即 nn 的全排列,要求所产生的任一数字序列中不允许出现重复的数字。 输入格式 一个整数 nn。 输出格式 组成的所有不重复的数字序列,每行一个序列。...
  • BFS搜索 迷宫.cpp

    2020-10-13 15:53:29
    BFS搜索案例——走出迷宫。 广度优先搜索BFS(Breadth First Search)也称为宽度优先搜索,它是一种先生成的结点先扩展的策略。
  • bfs代码

    2020-06-13 12:54:30
    bfs代码 #leetcode def bfs(graph, start, end): queue = [] queue.append([start]) visited.add(start) while queue: node = queue.pop() visited.add(node) process(node) nodes = generate_related...

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 57,286
精华内容 22,914
关键字:

bfs