BF、BFS、DFS、Dijkstra、Astar在实现上的不同

最新推荐文章于 2024-11-21 18:25:22 发布
原创 最新推荐文章于 2024-11-21 18:25:22 发布 · 869 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#c++

本文深入探讨了四种图搜索算法：BFS（广度优先搜索）、DFS（深度优先搜索）、Dijkstra算法和A*搜索。BFS和DFS是盲搜策略，分别利用队列和堆栈实现，不考虑代价函数。BF（可能是笔误，原文未明确解释）可能是指优先考虑启发式函数h(x)的搜索。Dijkstra算法关注实际路径成本g(x)，而A*则综合考虑g(x)和h(x)。这些算法在路径寻找、最短路径计算等领域有广泛应用。

5. BF、BFS、DFS、Dijkstra、Astar在实现上的不同

  1. BFS，盲目搜索，与代价函数f(x)=g(x)+h(x)f(x)=g(x)+h(x)f(x)=g(x)+h(x)无关，使用队列的特性实现。
  2. DFS，盲目搜索，与代价函数f(x)=g(x)+h(x)f(x)=g(x)+h(x)f(x)=
最低0.47元/天 解锁文章
Mapleaf98
关注
拍卖算法：Astar算法：Dijkstra；BFS；DFS
weixin_42493873的博客
01-04 1893
BFS：
游戏算法-寻路算法，从BFS到Dijkstra到AStar，pyhton实现
巴山夜雨
10-17 588
寻路算法简单入门，python实现
简述dfs,bfs,Dijkstra思想及区别
hxshine的博客
05-24 1万+
在做pat的时候，用dfs写了一道题的解超时，看别人的解法时，发现别人用了Dijkstra算法，瞬间自己就混乱了，因为之前也看过Dijkstra，bfs算法，但是当时居然都傻傻分不清楚了，所以决定写一篇总结一下。 一：广度优先算法(BFS)         先搜索邻居，搜完邻居再搜邻居的邻居。 其中俩个思想：1.双端队列不为空则循环
dijkstra和bfs的区别
qq_35674954的博客
08-21 6312
在leetcode上刷题，看到大佬提到的，感觉瞬间明白dijkstra的套路了，果然是我太菜 引用如下 “dijkstra是bfs的升级版，就是说如果求最短路径，当图从无权值变成有权值时，bfs不再适用了，于是我们用dijkstra方法。换句话说，对于无权值图，dijkstra方法跟bfs是一致的。你可以画个无权图，用dijkstra走一遍，发现其实这就是bfs。” 地址： https:/...
路径规划 Dijkstra和Astar算法 etc.
蓝胖子的博客
03-05 238
简单版的Djikstra算法(不使用小根堆)的算法并不难，本质上就是贪心，每一次都取距离出发点最近的点取它最近的边进行遍历，下面是。
dfs算法c语言 寻路,关于算法：在寻路中，DFS和Dijkstra有什么区别？
weixin_36455339的博客
05-25 401
我正在研究DFS和Dijkstra。在我的简单测试案例中，大多数都表明DFS更快。在我的测试案例中，传递每个节点的成本相同。但是在寻路中，大多数人更喜欢Dijkstra而不是DFS，因为Dijkstra如此精确。那么，DFS和Dijkstra有什么区别？另外，每种算法的优缺点是什么？由于Dijkstras本质上是BFS的泛化，因此基本上是DFS vs BFS何时可行的复制品？我不同意@Dukeli...
精选资源
The-Search-in-Pac-Man:使用BFS DFS UCS Astar在吃豆人中搜索
05-14
在search.py的depthFirstSearch函数中实现了深度优先搜索（DFS）算法。 python pacman.py -l tinyMaze -p SearchAgent python pacman.py -l mediumMaze -p SearchAgent python pacman.py -l bigMaze -z ...
八数码BFS，DFS，BBFS，Astar实现
03-23
标题中的“八数码”是指经典的八数码问题，也被称为滑动拼图游戏。在这个游戏中，一个3x3的...通过比较BFS、DFS、BBFS和A*在解决八数码问题上的性能，我们可以深入理解它们的优缺点，并为实际问题选择合适的搜索策略。
【计算机科学】图搜索算法原理与应用：基于Python的DFS、BFS、Dijkstra及A*算法实现与路径规划系统设计
最新发布
09-15
随后详细解析了广度优先搜索（BFS）、深度优先搜索（DFS）、Dijkstra算法和A\*算法的原理、代码实现及优缺点。通过Python代码示例和二维网格地图的路径规划实战，展示了A\*算法的具体应用，并结合可视化工具增强理解...
深度优先搜索（BFS）和广度优先搜索（ DFS)还有 迪杰斯特拉算法（dijkstra)
weixin_30686845的博客
03-30 948
首先我们根据我随意设定的一个路径建立一个字典 path = { "A":{"B", "C"}, "B":{"A", "D", "E"}, "C":{"A", "D"}, "D":{"C", "E", "B", "F"}, "E":{"B", "D"}, "F":{"D"} } BFS需要用到队列我直接使用的Python的...
寻路：该项目包括针对BFS，DFS，Dijkstra和A *的算法
02-14
寻找路径 包含BFS，DFS，Dijkstra和A *算法的项目 触发寻路的键：Q-广度优先搜索W-深度优先搜索E-Dijkstra的算法R-A *寻路T-搜索结束后重置 A *运行示例： 在运行时从具有NodeGrid组件的对象生成的图块网格。 可以在组件中指定节点的所有数据（它们是否可遍历以及遍历它们的成本）。
BFS、DFS、Dijkstra 和 A-Star 算法的通用实现
程序猿大波的博客
08-10 509
著名的算法 BFS、DFS、Dijkstra 和 A-Star 本质上是同一算法的变体。我将通过实际实施来证明这一点。事实证明， BFS、DFS、Dijkstra和A-Star等著名算法本质上是同一算法的变体。换句话说，可以实现一种通用数据结构，可以在这些算法之间进行切换，而无需更改其核心组件。虽然需要考虑一些限制，但探索这种方法很有趣。您可以在我的 GitHub 存储库中找到这些算法的所有工作代码。我建议在阅读本文时尝试代码，因为实践经验不仅能增强理论理解，还能增强学习效果。图形表示。
图遍历算法——DFS、BFS、A*、B*和Flood Fill 遍历算法大串讲
qiudesuo的专栏
10-02 992
图遍历算法——DFS、BFS、A*、B*和Flood Fill 遍历算法大串讲 本文内容框架： §1 图遍历DFS和BFS两种实现 §2 A*算法 §3 B*算法 §4 Flood Fill算法 §5 小结 图遍历问题分为四类： 遍历完所有的边而不能有重复，即所謂“一笔画问题”或“欧拉路径”； 遍历完所有的顶点而没有重复，即所谓“哈密尔顿问题”。 遍历完所有的边...
A星搜索和普通bfs比较 寻路比较
马角的逆袭的博客
11-07 528
A星搜索和普通bfs比较，似乎可以瘦下一大圈 #define debug #ifdef debug #include <time.h> #include "win_majiao.h" #endif #include <iostream> #include <algorithm> #include <vector> #include <string.h> #include <map> #include <set> #inc
对比A*算法和BFS算法解决八数码问题（C++）
Zhwers的博客
03-24 2825
代码实现参考博客:https://blog.youkuaiyun.com/lishang6257/article/details/79732420 一、A*算法 A*算法是一种启发式图搜索算法。对于通用图搜索过程进行如下限制，即为A*算法。 定义评估函数 f*(n)=g*(n)+h*(n) 其中，g*(n)表示从初始节点到当前节点的最短路径的代价，而对于同一问题h*(n)可以有多种设计方...
图实现 bfs, dfs, dijkstra, prim
endangered_ds的博客
01-07 243
邓俊辉的数据结构，学习笔记，老师讲课真的真的好，好多地方还要细细打磨。
2024人工智能结课作业-DFS/BFS/Astar解决数码问题
2401_86940371的博客
09-22 1786
1 深度优先遍历搜索(DFS) 1.1算法介绍 深度优先搜索算法（Depth-First-Search，DFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支。当节点v的所在边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发现的节点，则选择其中一个作为源节点并重复以上过程，整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止。属于盲目搜索。以上图为例，简述DFS的过程。首先从根节点"1"出发，按一定的顺序遍历
路径搜索中的 BFS，DFS 和 A*
热门推荐
TCP/IP
11-21 2万+
A* 算法用一个启发函数 f(x) = g(x) + h(x) 来优化寻找 S 到 D 最优路径，其中 g(x) 为从 S 到 x 的实际代价，h(x) 为 x 到 D 的估计代价，它满足可采纳性，即 h(x) 不大于从 x 到 D 的实际代价，这确保了 A* 算法总能找到最优路径。探索过程中，当第一次找到目标节点时，所走过的路径不一定是最短路径。A* 所谓的好，就是将最可能的路径按照可能性聚集了起来，而不像 BFS 那样无差别对待，又不像 DFS 那般执着向前冲，欲速则不达。几个月前我的另一篇文章。
常见路径搜索算法(DFS，贪心，BFS，Dijkstra，A*，D*)总结
妖米的博客
07-14 5443
从DFS和BFS开始的路径搜索
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值