BFS

最新推荐文章于 2025-10-11 20:08:20 发布
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本文探讨了BFS（广度优先搜索）算法，指出其在求解最短路径和最短步数上的应用，如迪科斯彻算法和走迷宫问题。BFS的空间复杂度为O(|V| + |E|)，时间复杂度为O(|V| + |E|)。虽然BFS具有完全性，但在加权图中不保证找到最佳解，需要使用成本一致搜寻法优化。

总体感悟

广搜的话，占内存多，能找到最优解，必须遍历所有分枝. 广优的一个应用就是迪科斯彻单元最短路径算法。BFS在求解最短路径或者最短步数上有很多的应用。应用最多的是在走迷宫上。

空间复杂度

因为所有节点都必须被储存，因此BFS的空间复杂度为 O(|V| + |E|)，其中 |V| 是节点的数目，而 

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/ 记录节点和距离。// 缺少: Set<GraphNode> visited = new HashSet<>();// 应该在这里: visited.add(neighbor);* 时间复杂度: O(M×N), 空间复杂度: O(min(M,N))// g(n)：从起点到当前节点的实际代价。// h(n)：到目标的估计代价。// 如果是当前层最后一个节点，加入结果。
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