广度优先搜索

最新推荐文章于 2022-05-29 12:53:37 发布
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本文介绍了广度优先搜索（BFS）的基本概念及其工作原理。通过横向搜索的方式，BFS能够系统地遍历图中的所有节点，确保从起始点出发按距离递增的顺序访问每个节点。

广度优先搜索

广度优先搜索（Breadth First Search）也叫宽度优先搜索，是指从图中的某个结点出发，沿着和这个点相连的边向前走，去寻找和这个点距离为 1 的所有其他点。只有当和起始点距离为 1 的所有点都被搜索完毕，才开始搜索和起始点距离为 2 的点。当所有和起始点距离为 2 的点都被搜索完了，才开始搜索和起始点距离为 3 的点，如此类推。在这里插入图片描述
我们用结点上的数字表示结点的 ID，用虚线表示遍历前进的方向，用结点边上的数字表示该结点在广度优先搜索中被访问的顺序。从这个图中，你有没有发现，广度优先搜索其实就是横向搜索一颗树啊！
在这里插入图片描述

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文章目录一、实验内容二、深度优先搜索和广度优先搜索总结1.深度优先搜索算法2.广度优先搜索算法三、实验代码和用于测试的迷宫1.实验代码2.测试迷宫2.1 maze1.txt2.2 maze2.txt2.3 maze3.txt四、实验结果1. maze1.txt2. maze2.txt3. maze3.txt五、结果分析总结 一、实验内容 下载mymaze.py文件maze1.txt,maze2.txt,maze3.txt以及requirements.txt几个文件，将它们放于同一个文件夹中，安装相应的环
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广度优先搜索算法（又称宽度优先搜索）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。
广度优先搜索，图的遍历
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03-14 1256
1、 队列 （1）      定义     队列也是一种运算受限的线性表。在这种线性表上，插入限定在表的某一端进行，删除限定在表的另一端进行。允许插入的一端称为队尾，允许删除的一端称为队头。     特点：队列中数据元素的入队和出队过程是按照“先进先出” 的原则进行的。因此，队列又称为“先进先出”的线性表，简称FIFO表。 （2）      实现－链队列 队列的链式存储结构简称为链队。
宽度优先搜索是广度优先搜索吗
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### 宽度优先搜索与广度优先搜索的关系 宽度优先搜索（Width-First Search, WFS）这一术语并不常见，在标准的计算机科学文献中通常指的是广度优先搜索（Breadth-First Search, BFS）。因此，可以认为宽度优先搜索实际上是指广度优先搜索[^1]。 广度优先搜索是一种用于图和树结构的遍历算法。其核心特性是以层级方式逐层访问节点，确保在同一层次上的所有节点被完全探索之后才向下一层推进。这种特性使广度优先搜索非常适合用来寻找无权图中的最短路径问题[^3]。 ```python from collections import deque def bfs(graph, start): visited = set() queue = deque([start]) while queue: node = queue.popleft() if node not in visited: visited.add(node) process_node(node) # 处理当前节点 for neighbor in graph[node]: if neighbor not in visited: queue.append(neighbor) def process_node(node): print(f"Processing {node}") ``` 上述代码展示了如何实现一个简单的广度优先搜索算法来遍历图或树结构的数据集。该函数接受两个参数：一个是表示图形数据结构的字典`graph`；另一个是要开始遍历的位置`start`。通过队列机制实现了按层次顺序处理各个顶点的功能。
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