基于二维矩阵的深搜dfs和广搜bfs Java实现

最新推荐文章于 2024-06-10 21:52:31 发布

原创

最新推荐文章于 2024-06-10 21:52:31 发布 · 1.9k 阅读

4 ·

CC 4.0 BY-SA版权

这篇博客主要介绍了如何在二维矩阵中使用深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）进行迷宫求解。区别于传统的BFS，此处直接通过矩阵进行相邻节点的搜索，无需邻接矩阵。博客提供了一个graph类，包含了DFS算法，并给出了测试代码。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

广搜的概念不用多讲了，这里的算法主要针对二维矩阵（迷宫）的广搜。

二维矩阵中的点一般只与上下左右4个结点相邻，看题目定义，有的和斜角也相邻。所以就没必要用邻接矩阵存边数据，直接搜就可以啦。

与传统bfs不同的数据结构：
graph（二维矩阵图）
vis（二维标记，标记对应位置是否访问过）
direction（存行走方向，比如往左走就是{0，-1}，表示 i 不变，j 减一嘛，同理右{0，1}，上 {-1，0}，下{1，0}）
node（存点的位置 {x, y}）

步骤不多说啦，大同小异嘛，注意队列里是存点的位置。

这里的代码主要用一个graph类来描述一个图，然后在图里面写一个深搜算法。仅作为参考。刷题的人可以只用深搜算法即可，当然要准备好对应的数据结构啦。

//此类是用来描述一个基于二维数组的图

package Graph;

import java.util.LinkedList;

public class SimpleGraph {
    private static int nodeNum = 0;
    private static int[][] graph;
    private static int[][] direction = {
  
  {-1, 0}, {0, 1}, {1, 0}, {0, -1}};
    private static int[][] visited;

    public SimpleGraph() {}

    public SimpleGraph(int[][] graph) {
        this.graph = graph;
        visited = new int[graph.length][graph[0].length];
    }

    public int getNodeNum() {
        return nodeNum;
    }

    //广度优先搜索Breadth First Search，从点（x, y）开始，队列实现
    public void bfs(int x, int y) {