BFS&&DFS模板

DFS较为简单,本质就是最蠢笨的深度优先搜索。

#include<iostream>
#define N 100
using namespace std;
int di[4][2] = {1,0,-1,0,0,1,0,-1};
char map[N][N];
int DFS(int x,int y)
{
    int a,b,flag;
    if(x == m&&y == n)
    {
        map[x][y] = '#';
        return 1;
    }
    for(i = 0; i < 4; ++i)
    {
        a = x+di[i][0]; b = y+di[i][1];
        if(map[a][b] == '*')
            continue;
        else if(DFS(a,b) == 1)
            flag = 1;
    }
    if(flag == 1)
        map[x][y] = '#';
    else
        map[x][y] = '0';
}
int main()
{
    
    return 0;
}

bfs就是用一个队列存储其结点  然后进行层次性的访问。

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<queue>
#include<algorithm>
const int n = 16;
using namespace std;
typedef struct {
int x,y,count;
}Node;
int map[n+1][n+1] = {0};
int sta(int x,int y)
{
    if(vis[x][y] == 0&&(x>0&&x <= n)&&(y>0&&y<=n))
        return 1;//没被访问过。
        else
            return 0;
}
int di[8][2] = {1,-2,-1,-2,-2,-1,2,-1,-2,1,2,1,1,2,-1,2};
int bfs(int x,int y)
{
    queue<Node> p;
    Node now,nxt;
    now.x = x; now.y = y; now.count = 0;
    p.push(now);
    map[x][y] = 1;
    while(!empty(p))
    {
        now = p.front(p);//
        if(now.x == x1&&now.y == y1)
            return count;
        for(i = 0; i <8; ++i)
        {
            nxt.x = now.x+di[i][0]; nxt.y = now.y + di[i][1];
            if(sta(vis[nxt.x][nxt.y]))
            {
                vis[nxt.x][nxt.y] = 1;
                nxt.count = now.count + 1;
                p.push(nxt);
            
            }
        }
        p.pop();
    }
}


<think>好的,我现在需要帮助用户找到BFSDFS的代码模板,并给出示例。首先,我得回忆一下BFSDFS的基本概念,确保自己理解正确。根据用户提供的引用,BFS是广度优先搜索,一层一层遍历,而DFS是深度优先,一条路走到黑。用户可能需要这两种算法的通用实现方式,可能用于面试或算法题中。 接下来,我需要整理BFSDFS的标准代码模板。通常,BFS使用队列结构,而DFS使用栈或者递归。用户可能需要Python的示例,因为示例中的快速排序是用Python写的。我需要确认代码的正确性,并考虑是否要包括递归和迭代两种DFS实现,因为有时候递归在某些情况下可能不够高效或者有栈溢出的风险,但代码更简洁。 然后,我需要检查LaTeX格式是否正确,确保所有数学表达式和公式都按照要求用$...$或$$...$$包裹。例如,如果有提到时间复杂度,应该用LaTeX表示,如$O(n)$。同时,引用部分要正确标注,用户提供的引用[1]和[2]需要自然地插入到回答中,特别是在提到DFSBFS应用场景或特点时。 用户还要求生成相关问题,我需要根据BFSDFS模板和示例,提出几个相关的问题,比如它们的区别、应用场景、时间复杂度的比较,或者如何处理循环等。这些问题应该对学习者有帮助,并且覆盖常见的考点。 另外,回答结构要清晰,分步骤说明每个算法的实现步骤,可能还需要对比两者的不同之处。例如,BFS适合最短路径问题,而DFS适合解决连通性问题或回溯算法。同时,要确保代码示例正确无误,注释清晰,方便用户理解。 最后,要确保整个回答符合用户的要求,使用中文,没有使用Markdown格式,段落之间用换行分隔,代码块用三个反引号包裹,并正确标注引用。检查是否有遗漏的部分,比如是否覆盖了所有用户的问题点,是否生成了足够的相关问题,以及是否符合系统级指令中的所有要求。</think>### BFSDFS算法模板及代码示例 #### 1. BFS算法模板(广度优先搜索) BFS通过队列实现,按层遍历节点,适合最短路径问题[^2]。 ```python from collections import deque def bfs(graph, start): visited = set() queue = deque([start]) visited.add(start) while queue: node = queue.popleft() # 处理当前节点(例如打印或记录路径) print(node) for neighbor in graph[node]: if neighbor not in visited: visited.add(neighbor) queue.append(neighbor) ``` #### 2. DFS算法模板(深度优先搜索) DFS通过递归或栈实现,适合路径探索和回溯问题[^1]。 **递归实现** ```python def dfs_recursive(graph, node, visited=None): if visited is None: visited = set() visited.add(node) print(node) # 处理当前节点 for neighbor in graph[node]: if neighbor not in visited: dfs_recursive(graph, neighbor, visited) ``` **迭代实现** ```python def dfs_iterative(graph, start): visited = set() stack = [start] visited.add(start) while stack: node = stack.pop() print(node) # 处理当前节点 # 注意邻接节点逆序入栈以保证与递归顺序一致 for neighbor in reversed(graph[node]): if neighbor not in visited: visited.add(neighbor) stack.append(neighbor) ``` --- ### 关键区别与注意事项 1. **数据结构** - BFS使用队列(先进先出) - DFS使用栈(后进先出)或递归调用栈 2. **时间复杂度** 两者均为$O(V+E)$,其中$V$为节点数,$E$为边数 3. **空间复杂度** - BFS最坏情况空间复杂度为$O(V)$ - DFS递归实现可能因调用栈深度导致$O(V)$空间复杂度 ---
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