图的遍历---广度优先搜索(BFS)

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#图的遍历 #图的广度优先搜索遍历 #BFS #图的宽度优先搜索

本文介绍了图的遍历方法之一——广度优先搜索BFS，它与树的按层遍历类似，从某顶点出发，优先访问先被访问顶点的邻接点，遵循步长为1、2、3...的顺序。BFS适用于寻找最优解，如最少步长问题。相比之下，深度优先搜索DFS适合目标明确但不追求最优的场景。

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上一篇我们讲解了图遍历的深度优先搜索DFS，今天讲另外一个图的遍历方法，即广度优先搜索BFS, 广度优先搜索又叫宽度优先搜索，和树的按层遍历的方法是一样的，在便遍历时图和树的区别上一篇文章已经有所讲过不再复述。

广度优先搜索BFS：假设从图中某个顶点V出发， 在访问了V之后一次访问V的各个未曾访问过的邻接点，然后分别从这些邻接点出发，一次访问他们的邻接点；在遍历这些邻接点的时候必须遵从这样的规则：使得先被访问的顶点的邻接点必须先于后被访问的顶点的邻接点。就是说谁先来的谁的子孙就优先于后来的人的子孙进行访问遍历，在树中就是左子树的所有儿子比子树的儿子先被遍历。继续，重复上述过程直到没有可以被访问的顶点。若图为连通图此时所有顶点都已经被遍历过，但是当图为非联通图时，此时还有空余的顶点没有遍历，所有还需要查看是否有剩余未被标记的顶点，然后依次做为起点进行上述过程，直到图中全部顶点都被标记过为止。说白了BFS就是每次都选取相同最短步长的邻接点进行遍历，步长为1， 2， 3， 4...... 


按照BFS的搜索遍历，上述图的遍历顺序为  V1 V2 V3 V4 V5 V6 V

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图的遍历——广度优先搜索
Python、C++、HTML、Java
04-14 1862
在本题中，读入一个无向图的邻接矩阵（即数组表示），建立无向图并按照以上描述中的算法遍历所有顶点，输出遍历顶点的顺序。 【输入形式】 输入的第一行包含一个正整数n，表示图中共有n个顶点。其中n不超过50。 以后的n行中每行有n个用空格隔开的整数0或1，对于第i行的第j个0或1，1表示第i个顶点和第j个顶点有直接连接，0表示没有直接连接。当i和j相等的时候，保证对应的整数为0。 输入保证邻接矩阵为对称矩阵，即输入的图一定是无向图。 【输出形式】 只有一行，包含n个整数，表示按照题目描述中的广度优先遍历算法遍历整
数据结构（廿五） -- C语言版 -- 图 - 图的遍历 -- 邻接矩阵 - 深度/广度优先遍历/搜索（DFS、BFS）
青椒*^_^*凤爪爪的博客
12-08 6772
图是一种非线性的数据结构，图的遍历指的是：从图中的某一顶点出发，沿着一些边访问图中所有的顶点，使得每个顶点都被访问且仅被访问一次。根据遍历路径的不同，通常有两种遍历图的方法：深度优先遍历(Depth First Search)和广度优先遍历(Breadth First Search)。它们对无向图和有向图都适用，图的遍历算法是求解图的连通性问题、拓扑排序和求关键路径等算法的基础。
图遍历之广度优先搜索
Tracy Mcgrady的专栏
10-12 2706
4. 广度优先搜索(BFS) 算法演示地址为：http://sjjg.js.zwu.edu.cn/SFXX/sf1/gdyxbl.html 伪代码如下： c完整代码如下： /* bfs.c */ #include #include "queue.h" #define N 6 struct adj_matrix { int vertex[N]; int edge[N][
图的遍历--广度优先搜索 bfs
Gverzh的博客
09-21 242
它跟层序遍历有些相似，不过它又加上了一个邻接表 它先是储存邻接表，然后建立一个队，（双向队）先录入第一个数据，然后尾指针依次遍历，然后在头指针这里录入这个结点的邻接结点 数据结构实验之图论一：基于邻接矩阵的广度优先搜索遍历 // oj2141 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> int a[110][110]; //邻接矩阵 int que[110],head,tail; //队 int
图的遍历——广度优先搜索算法
Beat_IT的博客
01-30 1249
设图G的初始状态是所有顶点均未访问过。以G中任一顶点v为起点，则广度（宽度）优先搜索定义如下：  首先访问出发点v，接着依次访问v的所有邻接点w1，w2，......，wi，然后再依次访问与w1，w2，......，wi邻接 的所有未曾访问过的顶点。以此类推，直至图中所有和起点v有路径想通的顶点都已访问过。此时从v开始的搜索过程结束。 若G是连通图，则从任意顶点开始就能搜索完所有结点；否则，
【数据结构】图遍历--广度优先搜索
笔记
11-08 495
它的代码框架我们就不看了，文字太多，不想看，不过是个BFS，我们自己写，第i个结点与其他结点如果相连则为1，无连接则为0，数据之间用空格隔开。给出一个图的邻接矩阵，对图进行深度优先搜索，从顶点0开始。每行输出一个图的广度优先搜索结果，结点编号之间用空格隔开。第三行起，每行输入邻接矩阵的一行，以此类推输入n行。第二行输入n，表示第1个图有n个结点。注意：图n个顶点编号从0到n-1。第一行输入t，表示有t个测试实例。以此类推输入下一个示例。
图的遍历-----深度优先遍历（dfs）,广度优先遍历（bfs）【java详解】
2302_79862386的博客
02-21 3521
图的遍历是指，从给定图中任意指定的顶点（称为初始点）出发，按照某种搜索方法沿着图的边访问图中的所有顶点，使每个顶点仅被访问一次，这个过程称为图的遍历。遍历过程中得到的顶点序列称为图遍历序列。深度优先搜索（DFS，Depth First Search）广度优先搜索（BFS，Breadth First Search）
数据结构-c语言-带main函数-图7.3-图的遍历-广度优先搜索-队列-邻接表-无向图。
06-24
在本文中，我们将深入探讨如何使用C语言实现无向图的广度优先搜索（BFS）遍历，其中涉及到了数据结构如邻接表、队列，并使用了CFree软件进行辅助开发。首先，让我们详细了解这些概念。 **数据结构：邻接表** 邻接表...
图的遍历-深度优先&&广度优先
ring__的博客
01-26 597
问题描述：给定如下所示图，分别给出深度优先和广度优先规则下的遍历结果： 1、算法描述 深度优先搜索(depth-first search，DFS)：类似于树的先根次序遍历，尽可能先对纵深方向进行搜索。选取一个未访问的顶点作为源点，访问并标记顶点，递归地深搜遍历邻接到的其他顶点，重复上述过程直至从有路径可达的顶点都已经被访问过。再选取其他未访问顶点作为源点做深搜，直到图的所有顶点都被访问过。 广度优先搜索(breadth_first search，BFS)：从图中的某个顶点出发，访问并标记该顶点后，
数据结构：图的遍历--深度优先、广度优先
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CCPP Blog
08-02 6万+
图的遍历是指从图中的某一顶点出发，按照一定的策略访问图中的每一个顶点。当然，每个顶点有且只能被访问一次。 在图的遍历中，深度优先和广度优先是最常使用的两种遍历方式。这两种遍历方式对无向图和有向图都是适用的，并且都是从指定的顶点开始遍历的。先看下两种遍历方式的遍历规则： 深度优先 深度优先遍历也叫深度优先搜索(Depth First Search)。它的遍历规则：不断地沿着顶点的深度方向遍历。顶点的深度方向是指它的邻接点方向。
图的遍历-广度优先搜索
hello_cmy的博客
04-01 1069
输入 输入的第一行包含一个正整数n，表示图中共有n个顶点。其中n不超过50。 以后的n行中每行有n个用空格隔开的整数0或1，对于第i行的第j个0或1，1表示第i个顶点和第j个顶点有直接连接，0表示没有直接连接。当i和j相等的时候，保证对应的整数为0。 输入保证邻接矩阵为对称矩阵，即输入的图一定是无向图。 输出 只有一行，包含n个整数，表示按照题目描述中的广度优先遍历算法遍历整个图的访问顶...
【数据结构】图的遍历--广度优先搜索
萧十一的技术小站
04-21 954
广度优先搜索过程类似于树的层次遍历，假设从图中某顶点i出发，在访问i之后依次访问i的各个未被访问的邻接点，然后从这些邻接点出发依次访问他们的邻接点，并使“先被访问的顶点的邻接点”先于“后被访问的顶点的邻接点”被访问，直到所有顶点都被访问到（限于连通图）。如果是非连通图，则从未被访问的顶点中任选一个，再次重复上述过程。 换句话说，广度优先搜索过程中其实是以顶点i为起始点，由近及远，依次访问了与i路径
图的遍历之广度优先搜索遍历
type_cc的博客
11-12 689
图的广度优先搜索遍历根树的层次遍历类似 首先访问其实顶点v，然后选取与v邻接的全部顶点w0,w1,w2......进行访问，再依次访问与w0,w1,w2........邻接的所有顶点，依此类推 也就是说用到一个队列 首先让一个顶点入队 如果队列不空的话：出对，依次检查出对顶点的所有邻接顶点，访问没有被访问过的邻接顶点并将其入队 队列为空：跳出循环void BFS(AGraph G
图的广度优先搜索遍历
m0_47575628的博客
10-11 118
void BFS(AGraph* G,int v,int visited[maxsize]) //visited[]数组已经被初始化为0 { ArcNode *p; int que[maxsize],front,rear; front=rear=0; //定义一个队列 int j; cout<<adjlist[v].data; ...
图的遍历（广度优先搜索）
上帝的孩纸的博客
11-12 298
#include using namespace std; int main() { int i, j, m, n, v1, v2, cur, book[51] = {0}, a[51][51]; int head, tail, que[2501]; scanf("%d %d", &m, &n); //输入图的顶点个数和边数 for (i = 1; i <= m; i++) { /
图的遍历：广度优先搜索(BFS)
一个搬运知识的笨小孩
08-15 6168
广度优先搜索(Breadth First Search) 广度优先搜索遍历类似于树的按层序遍历 广度优先搜索遍历连通图 void BFS(Graph G, int v){ cout << v; //输入某个顶点在一维数组中的下标 visited[v]=true; //访问第v个顶点，并置访问标志数组相应值为true InitQueue(Q); //初始化队列 EnQueue(Q,v); //将下标为v的顶点加入队列 while(!QueueEmpty(Q)){ //队列非空
图的遍历--广度优先搜索
最新发布
01-09
### 广度优先搜索遍历算法解释 广度优先搜索（Breadth First Search, BFS）是一种用于遍历或搜索图中节点的算法。该方法按照层次顺序访问所有节点，即先访问起始节点，再依次访问其相邻的所有未被访问过的邻居节点，然后再访问这些邻居的邻居，以此类推直到所有的可达节点都被访问完毕[^1]。 对于每一个新发现的节点，将其标记为已访问并加入队列；当处理到某个节点时，则从队列移除之。通过这种方式可以确保每个节点仅会被处理一次，并且能够找到最短路径上的边数最少的一条路经到达目标节点[^2]。 #### Python 实现代码如下： ```python from collections import deque def bfs(graph, start): visited = set() # 记录已经访问过的顶点集合 queue = deque([start]) # 初始化队列为起点 while queue: vertex = queue.popleft() if vertex not in visited: print(f'Visiting {vertex}') visited.add(vertex) # 将当前顶点连接但尚未访问过的新邻接点入队 for neighbor in graph[vertex]: if neighbor not in visited: queue.append(neighbor) # 定义无向图的数据结构表示法 graph_example = { 'A': ['B', 'C'], 'B': ['A', 'D', 'E'], 'C': ['A', 'F'], 'D': ['B'], 'E': ['B', 'F'], 'F': ['C', 'E'] } bfs(graph_example, 'A') ``` 此段程序定义了一个简单的函数`bfs()`来执行广度优先搜索操作。给定一个由字典形式描述的图和一个起始顶点作为输入参数，在控制台打印出按层序访问各个顶点的过程。
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