BFS

最新推荐文章于 2025-10-11 20:08:20 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-11 20:08:20 发布 · 478 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

博客提及存在许多未知特性，但内容未完待续，未给出更多关键信息。

有许多我所不知道的特性。

未完待续

C_Lyr
关注
皮皮想拜师
qq_41700374的博客
08-28 366
链接：https://ac.nowcoder.com/acm/contest/6840/D 来源：牛客网 时间限制：C/C++ 1秒，其他语言2秒 空间限制：C/C++ 262144K，其他语言524288K 64bit IO Format: %lld 题目描述 传说中乌托邦王国有一棵树，与天同高。但实际上却并非如此，这棵树只有100000米。树上M（1 <= M <=100000）米处住着神仙。有一天，想拜师学艺的皮皮找到你，想让你用魔法把他带到树上的n（1 <= n<=.
C++算法——BFS（图解）
热门推荐
qq_44616044的博客
09-02 3万+
简介 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。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。 相信初次接触的人已经蒙圈了，那么我们先不要探究其代码，直接从这个算法的过程来观察它怎样运算 BFS常用于迷宫，即从一点到另一点...
算法精讲：广度优先搜索（BFS）——从原理到实战的完整指南
最新发布
ysct_999的博客
10-11 1637
/ 记录节点和距离。// 缺少: Set<GraphNode> visited = new HashSet<>();// 应该在这里: visited.add(neighbor);* 时间复杂度: O(M×N), 空间复杂度: O(min(M,N))// g(n)：从起点到当前节点的实际代价。// h(n)：到目标的估计代价。// 如果是当前层最后一个节点，加入结果。
精选资源
BFSK的误码率曲线的MATLAB代码
05-15
在本话题中，我们将深入探讨BFSK的基本原理，以及如何利用MATLAB软件来模拟和计算BFSK系统的误码率曲线。 首先，让我们理解BFSK的工作原理。BFSK是FSK（频移键控）的一个变种，它使用两个不同的载波频率来代表二...
精选资源
PUZZLE15_dfs_C++求解15拼图问题_bfs_
10-02
在这个问题中，我们将探讨如何使用深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）以及迭代加深的深度优先搜索（IDDFS）来解决15拼图问题。 **深度优先搜索（DFS）：** DFS是一种用于遍历或搜索树或图的算法。在这个问题...
精选资源
魔方-BFS-输入_魔方bfs_魔方降群法+双向bfs_魔方降群_
09-29
在IT领域，尤其是在算法和计算机科学中，"魔方-BFS-输入_魔方bfs_魔方降群法+双向bfs_魔方降群_"这个标题涉及到的是使用广度优先搜索（Breadth First Search, BFS）解决魔方问题的高级技巧。魔方是一种三维旋转拼图...
精选资源
MATLAB源码集锦-基于BFS广度优先搜索算法代码
02-14
本资源“MATLAB源码集锦-基于BFS广度优先搜索算法代码”是专门为MATLAB用户提供的，旨在帮助他们理解和实现BFS算法。 BFS算法的基本思想是从起点开始，首先访问其所有邻居，然后访问这些邻居的邻居，以此类推，直到...
精选资源
二进制频移键控（BFSK）的MATLAB实现：此文件包含Matlab二进制频移键控（BFSK）的实现-matlab开发
05-29
二进制频移键控（Binary Frequency Shift Keying，简称BFSK）是一种模拟调制技术，常用于数字通信系统中。它通过改变载波频率来表示二进制数据流中的0和1。在MATLAB中实现BFSK，我们可以分为以下几个关键步骤： 1. ...
模板，BFS
chaoyueziji123的专栏
07-19 1022
#include #include #include using namespace std; struct node { int x,y,step; }; char map[105][105]; int vis[105][105]; int to[4][2]= {1,0,-1,0,0,1,0,-1}; int n,m,sx,sy,ex,ey,ans; int check(in
bfs
05-14
### 广度优先搜索（BFS）算法实现 广度优先搜索（BFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。它按照层次顺序访问节点，通常从根节点开始，逐层向下扩展到叶子节点[^3]。 以下是基于队列的数据结构来实现 BFS 的标准方法： #### 使用伪代码描述 BFS 实现 ```plaintext function BFS(graph, start_vertex): create an empty queue Q enqueue(start_vertex) into Q mark start_vertex as visited while Q is not empty: current_vertex = dequeue(Q) visit(current_vertex) for each neighbor of current_vertex in graph.adjacentEdges(current_vertex): if neighbor is not visited: mark neighbor as visited enqueue(neighbor) into Q ``` #### 基于 Python 的 BFS 实现 下面是一个完整的 Python 实现示例，适用于无向图或有向图中的 BFS 遍历： ```python from collections import deque def bfs(graph, start_node): """ Perform Breadth-First Search (BFS) on a given graph. :param graph: Dictionary representing adjacency list of the graph :param start_node: Starting node for BFS traversal :return: List containing nodes visited during BFS traversal """ visited = set() # Set to keep track of visited nodes result = [] # List to store the order of visited nodes queue = deque([start_node]) # Initialize queue with the start node visited.add(start_node) # Mark the start node as visited while queue: current_node = queue.popleft() result.append(current_node) # Add current node to the result list # Explore neighbors of the current node for neighbor in graph.get(current_node, []): if neighbor not in visited: visited.add(neighbor) queue.append(neighbor) return result # Example usage if __name__ == "__main__": # Define a sample graph using an adjacency dictionary graph = { 'A': ['B', 'C'], 'B': ['D', 'E'], 'C': ['F'], 'D': [], 'E': ['F'], 'F': [] } start_node = 'A' traversal_order = bfs(graph, start_node) print(f"BFS Traversal Order: {traversal_order}") ``` 此代码实现了 BFS 算法的核心逻辑，并通过 `deque` 数据结构模拟了一个先进先出（FIFO）队列的行为。对于给定的输入图，该函数返回按 BFS 访问顺序排列的节点列表[^4]。 #### 关键特性说明 1. **时间复杂度**: 如果图中有 \(V\) 个顶点和 \(E\) 条边，则 BFS 的时间复杂度为 \(O(V + E)\)[^1]。 2. **空间复杂度**: 主要由队列占用的空间决定，在最坏情况下可能达到 \(O(V)\)，即当所有顶点都在同一层时[^3]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值