dfs bfs

本文介绍了一种利用深度优先搜索(DFS)算法解决迷宫问题的方法,通过递归方式探索所有可能路径,并统计到达出口的不同走法数量。适用于迷宫规模不大于100x100的情况。

DFS:


/*
该DFS框架以2D坐标范围为例,来体现DFS算法的实现思想。
*/


#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cstdlib>
using namespace std;


const int maxn=100;


bool vst[maxn][maxn];    // 访问标记


int map[maxn][maxn]; // 坐标范围
int dir[4][2]={0,1,0,-1,1,0,-1,0};  // 方向向量,(x,y)周围的四个方向


bool CheckEdge(int x,int y) // 边界条件和约束条件的判断
{
 if(!vst[x][y] && ...)  // 满足条件
  return 1;
 else   // 与约束条件冲突
  return 0;
}


void dfs(int x,int y)
{
 vst[x][y]=1; // 标记该节点被访问过
 if(map[x][y]==G) // 出现目标态G
 {
  ......  // 做相应处理
  return;
 }
 for(int i=0;i<4;i++)
 {
  if(CheckEdge(x+dir[i][0],y+dir[i][1]))  // 按照规则生成下一个节点
   dfs(x+dir[i][0],y+dir[i][1]);
 }
 return;  // 没有下层搜索节点,回溯
}


int main()
{
 ......
 return 0;
}


 


 


------------------------------------------------------华丽分割线----------------------------------------------------------------------------


BFS:


/*
该框架是2D坐标范围内做BFS设计的,使用STL实现
*/


#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<queue>
#include<algorithm>
using namespace std;


const int maxn=100;


bool vst[maxn][maxn];  // 访问标记


int dir[4][2]={0,1,0,-1,1,0,-1,0}; // 方向向量
struct State   // BFS队列中的状态数据结构
{
 int x,y; // 坐标位置
 int Step_Counter; // 搜索步数统计器
};
State a[maxn];


bool CheckState(State s)  // 约束条件检验
{
 if(!vst[s.x][s.y] && ...)  // 满足条件
  return 1;
 else   // 约束条件冲突
  return 0;
}


void bfs(State st)
{
 queue <State> q; // BFS队列
 State now,next;  // 定义2个状态,当前和下一个
 st.Step_Counter=0; // 计数器清零
 q.push(st);   // 入队
 vst[st.x][st.y]=1;  // 访问标记
 while(!q.empty())
 {
  now=q.front(); // 取队首元素进行扩展
  if(now==G) // 出现目标态,此时为Step_Counter的最小值,可以退出即可
  {
   ...... // 做相关处理
   return;
  }
  for(int i=0;i<4;i++)
  {
   next.x=now.x+dir[i][0];  // 按照规则生成下一个状态
   next.y=now.y+dir[i][1];
   next.Step_Counter=now.Step_Counter+1;  // 计数器加1
   if(CheckState(next))  // 如果状态满足约束条件则入队  
   {
    q.push(next);   
    vst[next.x][next.y]=1;  //访问标记
   }
  }
  q.pop(); // 队首元素出队
 }
 return;
}


int main()
{
 ......
 return 0;

}


迷宫问题(2)

Time Limit: 1 Second(s)    Memory Limit: 32 MB

Total Submission(s): 89     Accepted Submission(s): 49
Problem Description

一天,小明不小心进入了一个迷宫,现在请你帮助他判断能否出走出迷宫,如果可能,则输出一共有多少种不同的走法(对于某种特定的走法,必须保证不能多次走到同一个位置). 如果不能走到出口,则输出impossible. 每次走只能是上下左右4个方向.


Input

每次首先2个数n,m(0<n,m<=100),代表迷宫的高和宽,然后n行,每行m个字符,
'S'代表你现在所在的位置,
'T'代表迷宫的出口,
'#'代表墙,你是不能走的,
'.'代表路,可以走.

Output

输出一共有多少种不同的走法,不能走出输出impossible.

Sample Input
4 4 S... #..# ..#. ...T 4 4 S... #..# ..#. ..#T
Sample Output
4 impossible
 
 
  1.  //DFS   
  2. #include<iostream>   
  3. using namespace std;   
  4.   
  5. int f[4][2]={1,0,0,-1,-1,0,0,1},vis[101][101];   
  6. char map[101][101];   
  7. int n,m,i,j,sx,sy,count;   
  8.   
  9. void dfs(int xx,int yy)   
  10. {   
  11.     int k,x,y;   
  12.     if(map[xx][yy]=='T')   
  13.         count++;   
  14.     for(k=0;k<4;k++)   
  15.     {   
  16.         x=xx+f[k][0];   
  17.         y=yy+f[k][1];   
  18.         if(x>=0&&y>=0&&x<n&&y<m&&map[x][y]!='#'&&(!vis[x][y]))   
  19.         {   
  20.             vis[x][y]=1;   
  21.             dfs(x,y);   
  22.             vis[x][y]=0;   
  23.         }   
  24.     }   
  25. }   
  26.   
  27. int main()   
  28. {   
  29.     while(~scanf("%d%d",&n,&m))   
  30.     {   
  31.         getchar();   
  32.         for(i=0;i<n;i++)   
  33.         {   
  34.             for(j=0;j<m;j++)   
  35.             {   
  36.                 scanf("%c",&map[i][j]);   
  37.                 vis[i][j]=0;//初始化   
  38.                 if(map[i][j]=='S')   
  39.                 {   
  40.                     sx=i;sy=j;   
  41.                 }   
  42.             }   
  43.             getchar();   
  44.         }   
  45.         vis[sx][sy]=1;//标记走过   
  46.         count=0;   
  47.         dfs(sx,sy);   
  48.         if(count)   
  49.             printf("%d\n",count);   
  50.         else  
  51.             printf("impossible\n");   
  52.     }   
  53.     return 0;   
  54.  


03-31
### 关于DFSBFS的理解 深度优先搜索(Depth-First Search, DFS)和广度优先搜索(Breadth-First Search, BFS)是两种常见的图遍历算法。它们各自有独特的特点和适用场景。 #### 时间性能对比 实验数据显示,在某些情况下,DFS可能花费更多的时间完成相同的任务。例如,当处理特定数据结构时,DFS用时达到25ms,而BFS仅需4ms[^1]。这表明对于寻找最优解的任务,BFS通常表现更优。 #### 实现方式 以下是基于Python实现的一个简单版本的BFS: ```python graph = { "A": {"B", "C"}, "B": {"A", "C", "D"}, "C": {"A", 'B', 'D', 'E'}, "D": {'B', 'C', 'E', 'F'}, "E": {'C', 'D'}, "F": {'D'} } def BFS(graph, start): queue = [] queue.append(start) seen = set() seen.add(start) while len(queue) > 0: vertex = queue.pop(0) for i in graph[vertex]: if i not in seen: queue.append(i) seen.add(i) print(vertex, end='->') if __name__ == '__main__': BFS(graph, 'A') ``` 上述代码展示了如何利用队列来逐步访问离起始节点最近的所有节点[^2]。 另一方面,DFS可以通过递归或显式的栈操作来进实现。这种方法特别适合探索所有可能径的情况,比如在树形结构中的应用[^3]。 #### 数据存储机制的区别 为了保证BFS能够按照距离顺序依次访问各个节点,它依赖于队列这种先进先出的数据结构。相比之下,DFS则倾向于使用栈或者函数调用堆栈来记录待访问节点的信息[^4]。 --- ###
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