浅谈BFS与DFS搜索算法(带有迷宫例子)

最新推荐文章于 2022-02-06 08:53:49 发布

原创最新推荐文章于 2022-02-06 08:53:49 发布 · 372 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#算法 #bfs #队列 #c++

本文详细介绍了两种基本的图遍历算法——广度优先搜索(BFS)和深度优先搜索(DFS)，并提供了迷宫寻路问题的BFS算法实现示例。BFS算法通过队列一层一层地扩展，而DFS算法则倾向于深入探索路径。

BFS广度优先搜索算法：
一层一层扩展，通常可以利用队列来实现，先起点放到队列里，每次从队列中取出一个元素，相当于访问该元素，再将深度大1的一层元素全部加入到队列里，再在队列里一个一个元素取出。

伪代码实现：

bfs()
{
 	queue q;//设置一个队列
	q.push(s);//把起点s加入到队列q中
	vis[s]=1;//把s点设为已访问过
	while(!q.empty())//如果q中不为空的话
	{
		t=q.pop();//取出q中第一个元素
		For each edge//深度++层的全部元素
		{
			if(!vis[i])//如果没有访问过
			{
				q.push[v];//把这个v元素放到q队列中
				vis[v]=1;//再设置为已访问过
			}
		}
	}
}

DFS深度优先搜索算法：
所谓深度优先，就是每次尝试向更深的节点走，走不通了的话再回到上一次的下一个节点继续走。
利用递归来实现

伪代码实现：

DFS(某一个状态)
{
	if(如果无法继续走下去)
		return; 
	For(枚举可以继续走下去的情况)
	{
		if(可以走的话)
		{
			将次状态标志为不可以；
			DFS(此状态)；
			将次状态再标志为可以；
		}
	}
}

迷宫例子：
计算起点到终点的最短距离（这里用BFS搜索算法）

#include<iostream>
#include<queue>
using namespace std;
char map[3][3] = { '*','*','#',
			    	'#','*','*',
				     '#','#','*' };//地图，*代表可走，#代表墙
typedef  pair<int, int> p;//
int edx = 2, edy = 2;//设置终点为右下角
queue<p> q;//队列q中的是p类型数据
int step[3][3] = { 0 };//设置距离初始为0
int dx[4] = { 0,0,1,-1 };//方向
int dy[4] = { 1,-1,0,0 };
int vis[3][3] = { 0 };//设置是否已经访问
int bfs(int x, int y)//BFS算法
{ //x为起点，y为终点
	q.push(p(0,0));//把起点放入q队列
	while (!q.empty())//如果队列不为空
	{
		p t = q.front();//取出队列头的一个元素
		q.pop();//弹除队列头的一个元素
		if (t.first == edx && t.second == edy)//如果该点是终点的话
			return step[t.first][t.second];
		for (int i = 0; i < 4; i++)//向各个方向搜索
		{
			int xx = t.first + dx[i];
			int yy = t.second + dy[i];
			if (xx >= 0 && yy >= 0 && map[xx][yy] != '#' && vis[xx][yy]==0)//如果不是墙且没有访问过
			{
				vis[xx][yy] = 1;
				step[xx][yy] = step[t.first][t.second] + 1;
				q.push(p(xx, yy));//把该点加入到队列中
			}
		}
	}
	return -1;
}
int main()
{
	int min = bfs(0, 0);
	if (min <= 0)
		cout << "无法到达";
	else
		cout << min;//输出距离
	return 0;
}