BFS的伪代码和一个BFS的题，可以当模版用，嗯，模版。。

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#算法 #广度优先搜索

本文详细介绍了广度优先搜索（BFS）算法的基本原理，并提供了C语言实现的模板代码。通过一个具体的供应链总销售额计算问题实例，展示了如何应用BFS解决实际问题。

伪代码：


BFS(G,s)
    for each vertex v in V[G]
        status[v] = WHITE
        /******其他初始化******/
    status[s] = GRAY    //s是原点
    queue q
    入队(q,s);
    while q非空
        t = 出队(q);
        for each vertex v in Adj[t] //与t邻接的点
            if status[v] = WHITE    //只对未访问的操作
                status[v] = GRAY    //标记为第一次访问
                /******其他操作******/
                入队(q,v)
        status[t] = BLACK   //此点已经处理完了

自己做过的一道题，可以提炼出BFS的C语言版模版：

浙大机试2014：Total Sales of Supply Chain (25)

DFS与BFS伪代码
Yui_Ui的博客
03-20 1681
DFS与BFS伪代码
多源BFS 理解学习+代码模板---跟龙之介学算法
bwabdbkjdbkjwabd的博客
05-12 278
单源BFS是广搜,基于队列的思想，找到初始结点入队,然后把邻接点入队，直到搜索完。 而多源BFS就是,可以多个源点入队，然后每次都将当前入队的所有结点的邻边入队。这次我们核心围绕多源BFS分几种体型来深入探讨。 注：本教学需要先学习 队列和BFS 才能听懂。 我们实际举个例子：假设有个病毒区，每天病毒会传播到临近区域。 现在我们模拟一下 假设 0是正常区，1是病毒区。 粗体表示今天被传播的临近区【入队列】 斜体表示之前被传播过多的病毒区【出队列了】 day0 0 0 0 1 0 1 0.
深入C语言底层系列24-广度优先搜索（BFS）
最新发布
bofeng10的博客
09-19 889
BFS（广度优先搜索）是一种用于遍历或搜索图/树结构的算法，其核心是从起点逐层扩展访问。C语言实现BFS需三个关键要素：图的邻接矩阵表示、队列数据结构（FIFO特性保证层次遍历）和访问标记数组。示例代码展示了如何使用队列实现BFS遍历，时间复杂度为O(V+E)。BFS适用于求未加权图的最短路径、社交网络分析和迷宫求解等问题。队列的先进先出特性确保了节点按距离顺序被处理，这是BFS算法的核心所在。
记一下学习BFS之后的小笔记以及伪代码
qq_40194254的博客
11-03 1432
BFS，全称Breadth First Search，宽度优先搜索算法（又称广度优先搜索）。 运用队列先进先出的特点来遍历所有情况。由于是宽度优先，所以会一层一层遍历所有情况，可以以此特性来求解搜索路径的最小值。 伪代码（我理解中的）： /* * 首先先定义需要搜索的每一个点或者每一种情况， * （如需求最小路径，则添加当前步数step） */ struct location{ int x; ...
BFS/DFS 模板 代码
ltx06的专栏
05-07 622
[cpp] view plaincopyprint? "font-size:18px">#include   #include   #include   #include   using namespace std;   const int maxn=100;   bool vst[maxn][maxn]; // 访问标记   int dir[4][2]
BFS模板
ss123mlk的博客
04-22 2543
思想： start 进入BFS的起始 target 目标 queue< > 这个泛型注意在给的是矩阵的时候可以写个类 来代替 例Point Set<> 承装访问过的结点 size 每一层的队列长度 动态 指定了一层的数据 step 最短的步数 分析问题： 一般求最短路径 使用BFS 返回的这个最短路径都是step 因为while循环一次step...
C++ BFS实例：从入门到实战
keny-大成的博客
07-23 1031
本文介绍了基于C++的广度优先搜索(BFS)算法在各种场景下的应用实现，涵盖了图遍历、最短路径、矩阵搜索等典型问题。主要内容包括： 基础BFS框架模板 使用队列和访问标记数组实现标准BFS遍历 适用于无权图的最短路径计算 典型应用场景 腐烂橘子传播时间计算(多源BFS) 迷宫最短路径(单源多出口) 单词接龙问题(状态转换) 拓扑排序(Kahn算法) 骑士最短移动步数(棋盘问题) 算法优化技巧 双向BFS加速搜索 并查集用于连通区域标记 超级源点处理多源最短路径 预处理和邻接表优化 代码实现特点 每个示例提供
bfs详细讲解及模版
05-22
以下是使用C++语言编写的简单版本BFS伪代码： ```cpp #include #include using namespace std; const int MAXN = 105; int n, m, a[MAXN][MAXN], v[MAXN][MAXN]; struct Node { int x, y; }; bool isValid(int...
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BFS模板题
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** hdu1240 Asteroids! ** BFS模板题 #include &lt;string.h&gt; #include &lt;stdio.h&gt; #include &lt;queue&gt; using namespace std; char map[20][20][20]; int vis[20][20][20]; int n; int sx,sy,sz; int...
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bfs广度优先搜索最近做了一些搜索题，突然，发现，原来是有套路这种东西存在的。总结了一些比较基础的bfs代码。该代码是poj3278农夫追牛问题的AC代码：代码如下：主要看注释#include <iostream> #include<queue> #include<cstring> #include<algorithm> #include<cstdio> using namespace std; #
dfs与bfs的代码模板（伪代码）
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<think>首先，用户的问题是：我想获取DFS和BFS的代码模板（伪代码）。所以，我需要提供DFS（深度优先搜索）和BFS（广度优先搜索）的伪代码模板。 根据系统级指令： - 所有行内数学表达式必须使用$...$格式。 - 独立公式必须使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，例如[^1]。 用户可见层： - 回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题。 - 尽量保证回答真实可靠。 参考站内引用： - 引用[1]: 提到了DFS和BFS的应用，包括判断环、最短路径等。 - 引用[2]: 提供了DFS的伪代码示例：void DFS(node v){ visited[v]=true; if(!visited[w]) DFS(w); }。 - 引用[3]: 讨论了DFS和BFS的概念和应用，如二叉树深度、路径搜索。 我需要基于这些引用，提供DFS和BFS的伪代码模板。伪代码应该清晰、通用。 **DFS伪代码模板：** - 通常，DFS使用递归或栈来实现。 - 从引用[2]中，有：void DFS(node v){ visited[v]=true; if(!visited[w]) DFS(w); }。但这只是基本形式，需要完善。 - 更完整的DFS伪代码应该包括初始化visited数组，以及处理所有邻接点。 - 例如： - 使用递归方式。 - 遍历所有未访问的邻接点。 **BFS伪代码模板：** - BFS使用队列来实现。 - 从引用[1]中，提到BFS的应用如最短路径。 - 伪代码：初始化队列，从起点开始，出队访问，入队未访问的邻接点。 结构回答： - 先介绍DFS和BFS的概念。 - 然后提供伪代码模板。 - 解释关键点。 - 最后生成相关问题。 使用中文回答。 生成相关问题： - 系统指令要求生成相关问题，放在回答末尾，以"§§相关问题§§"开头。 引用标识： - 如果引用站内内容，末尾添加[^1]等。但用户提供了引用[1]、[2]、[3]，我可以参考它们，并在回答中自然地添加引用标识。 例如，在解释概念时，可以引用[3]；在提供伪代码时，可以引用[2]。 现在，规划回答结构： 1. **介绍DFS和BFS**：简要说明它们是什么，基于引用[3]。 2. **DFS伪代码模板**：提供递归和迭代（使用栈）的版本。 3. **BFS伪代码模板**：提供使用队列的版本。 4. **解释和注意事项**：简要说明时间复杂度、应用等。 5. **生成相关问题**。 伪代码格式： - 由于是伪代码，我可以使用代码块或LaTeX格式。但系统指令说独立公式用$$...$$，但伪代码不是数学公式，所以可能用代码块更好。在示例中，用户使用了代码块（如```python```）。所以，我应该使用代码块来显示伪代码。 在用户提供的示例中，有代码块：```python def quick_sort...```。所以，对于伪代码，我可以用```或类似的。 在Markdown中，使用```来包裹代码块。 现在，起草伪代码。 **DFS伪代码（递归版本）：** 基于引用[2]： ``` function DFS(v): visited[v] = true for each neighbor w of v: if not visited[w]: DFS(w) ``` 但需要初始化visited数组。在完整实现中，visited数组应在外部初始化。 **DFS伪代码（迭代版本，使用栈）：** ``` stack.push(start) visited[start] = true while stack is not empty: v = stack.pop() for each neighbor w of v: if not visited[w]: visited[w] = true stack.push(w) ``` **BFS伪代码（使用队列）：** ``` queue.enqueue(start) visited[start] = true while queue is not empty: v = queue.dequeue() for each neighbor w of v: if not visited[w]: visited[w] = true queue.enqueue(w) ``` 在回答中，我需要提供这些模板。 添加引用： - 例如，在介绍DFS时，可以说"DFS是一种深度优先的搜索算法，常用于图遍历[^3]"，然后添加引用标识。 生成相关问题： - 基于主题，如： 1. DFS和BFS在哪些场景下有优势？ 2. 如何优化DFS和BFS的性能？ 3. DFS和BFS在树和图中的应用区别？ 确保回答真实可靠：基于标准算法知识。 最终回答大纲： 1. 介绍DFS和BFS。 2. DFS伪代码模板（递归和迭代）。 3. BFS伪代码模板。 4. 简要比较。 5. 相关问题。</think>### DFS 和 BFS 算法的伪代码模板 DFS（深度优先搜索）和 BFS（广度优先搜索）是图遍历的基本算法，广泛应用于路径搜索、连通性检测等问题中。DFS 优先探索深层节点，使用栈（递归或迭代）实现；BFS 优先探索同层节点，使用队列实现。下面提供标准的伪代码模板，基于常见算法实现[^3]。 #### 1. DFS（深度优先搜索）伪代码模板 DFS 有两种常见实现方式：递归（简洁但可能栈溢出）和迭代（使用显式栈）。模板适用于图或树结构，需预先定义 `visited` 数组标记访问状态。 **递归版本（推荐用于树或小图）**： ```plaintext function DFS(v): // v 是当前节点 visited[v] = true // 标记当前节点已访问 for each neighbor w of v: // 遍历 v 的所有邻接点 w if not visited[w]: // 如果 w 未访问，则递归搜索 DFS(w) ``` - **初始化要求**：在调用前，需初始化 `visited` 数组为全 `false`。 - **时间复杂度**：$O(V + E)$，其中 $V$ 是节点数，$E$ 是边数[^3]。 **迭代版本（使用栈，避免递归深度限制）**： ```plaintext function DFS(start): // start 是起始节点 stack = new Stack() stack.push(start) visited[start] = true while stack is not empty: v = stack.pop() for each neighbor w of v: // 遍历 v 的邻接点（逆序入栈可模拟递归） if not visited[w]: visited[w] = true stack.push(w) ``` - **应用场景**：判断图中是否存在环（通过检测回边）、拓扑排序等[^1]。 #### 2. BFS（广度优先搜索）伪代码模板 BFS 使用队列实现，天然适合最短路径问题（在非加权图中）。模板同样需初始化 `visited` 数组。 **标准版本（使用队列）**： ```plaintext function BFS(start): // start 是起始节点 queue = new Queue() queue.enqueue(start) visited[start] = true while queue is not empty: v = queue.dequeue() for each neighbor w of v: // 遍历 v 的所有邻接点 w if not visited[w]: visited[w] = true queue.enqueue(w) ``` - **初始化要求**：`visited` 数组初始化为全 `false`。 - **时间复杂度**：$O(V + E)$，与 DFS 相同[^3]。 - **应用场景**：最短路径（非加权图）、图的直径计算、层级遍历[^1]。 #### 关键注意事项 - **数据结构**：DFS 使用栈（LIFO），BFS 使用队列（FIFO）。 - **性能对比**：DFS 内存占用低（递归栈深度），但可能陷入无限循环（需检查环）；BFS 保证最短路径，但内存消耗高（队列存储）。 - **通用技巧**：在遍历前，需初始化图结构（邻接表或矩阵）和 `visited` 数组。实际代码中，可添加路径记录或终止条件（如找到目标节点）[^2][^3]。 DFS 和 BFS 是许多高级算法的基础，理解其模板有助于解决更复杂问题[^3]。
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