广度优先搜索（未完待续）-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/camouflagerainy/article/details/121525406

本文介绍了如何使用多源广度优先搜索(BFS)算法解决LeetCode第542题——01矩阵的问题。通过从所有0元素开始，逐层遍历并更新距离最近的0的距离，最终得到每个位置到最近0的距离矩阵。代码中展示了详细的过程，包括定义方向数组、初始化距离矩阵、使用队列进行BFS操作等关键步骤。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

多源广度优先搜索

介绍

优先每一层遍历(每一层随机），直至最后一层。
在这里插入图片描述
路线：
A->B->C->D->E->F
A->C->B->D->E->F

案例（leetcode 542题 01矩阵）

案例转载：https://leetcode-cn.com/problems/01-matrix/

案例描述

给定一个由 0 和 1 组成的矩阵 mat ，请输出一个大小相同的矩阵，其中每一个格子是 mat 中对应位置元素到最近的 0 的距离。

两个相邻元素间的距离为 1 。

假设：
输入：mat = [[0,0,0],[0,1,0],[0,0,0]]
输出：[[0,0,0],[0,1,0],[0,0,0]]

代码描述

class Solution {
private:
    static constexpr int dirs[4][2] = {{-1, 0}, {1, 0}, {0, -1}, {0, 1}};

public:
    vector<vector<int>> updateMatrix(vector<vector<int>>& mat) {
        int m = mat.size(), n = mat[0].size();
        vector<vector<int>>is_exit(m, vector<int>(n));  //判断是否访问过该位置元素
        vector<vector<int>>dist(m, vector<int>(n));     //每个位置的最近距离
        queue<pair<int,int>>pos;    //存放坐标
        
        //将所有的0元素放入队列
        for(int i = 0; i < m; i++)
        {
            for(int j = 0; j < n; j++)
            {
                if(mat[i][j] == 0)
                {
                    pos.emplace(i,j);
                    //pos.push(make_pair(i,j));  //0元素的坐标依次插入队列
                    is_exit[i][j]=1;
                }
            }
        }
        //判断距离
        //多源广度优先搜索
        while(!pos.empty())
        {
            auto [i, j] = pos.front();    //取出头数据，判断四周是否有零
            pos.pop();
            for(int d = 0; d < 4; d++)
            {
                int remove_i = i + dirs[d][0];
                int remove_j = j + dirs[d][1];
                /*  
                    !is_exit[remove_i][remove_j] 如果有零，就代表此值是1，
                    放入后，即将(i,j)的四周都访问
                    如果(remove_i,remove_j)放入后，其四周还有未填入1的值
                    代表，距离为2
                */
                if(remove_i >= 0 && remove_i < m && remove_j >= 0 && remove_j < n 
                   && !is_exit[remove_i][remove_j])
                {
                    dist[remove_i][remove_j] = dist[i][j] + 1;
                    //pos.emplace(i,j);
                    pos.push(make_pair(remove_i,remove_j));
                    is_exit[remove_i][remove_j] = 1;
                }
            }

        }
        return dist;
    }
};