bfs模板

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
char mp[35][55];
int dx[4] = {1, -1, 0, 0};
int dy[4] = {0, 0, -1, 1};
int vis[35][55] = {0};
struct node{
	int x, y, step;
	bool friend operator < (node a,node b){
		return a.step > b.step;
	}
};
priority_queue<node>que;
int bfs(){
	node st = {0, 0, 0};
	que.push(st);
	while(que.size()){
		node cur = que.top();
		cout<<cur.step<<endl;
		if(cur.x == 29 && cur.y == 49) return cur.step;
		que.pop();
		for(int i = 0; i < 4; i++){
			int xx = cur.x + dx[i];
			int yy = cur.y + dy[i];
			if(xx < 0 || xx >= 30 || yy < 0 || yy >= 50 || mp[xx][yy] == '1' || vis[xx][yy]) continue;
			vis[xx][yy] = 1;
			node tmp = {xx, yy, cur.step + 1};
			que.push(tmp);
		}
	}
	return -1;
}
int main(){
	for(int i = 0; i < 30; i++){
		for(int j = 0; j < 50; j++){
			cin>>mp[i][j];
		}
	}
	cout<<bfs()<<endl;
	return 0;
}

<think>好的,用户需要DFS和BFS算法模板和实现示例。首先,我需要回忆一下这两种算法的基本概念和步骤。DFS通常用递归或栈实现,而BFS用队列。接下来得确认用户是否需要代码示例,以及用什么编程语言。用户提供的示例中用了Python,所以可能倾向于Python的代码。 然后,要确保模板的正确性,比如DFS的递归和迭代写法,BFS的标准队列处理。还要考虑是否需要注释说明每一步的作用,让用户更容易理解。此外,用户提到了引用资料,需要检查是否有相关的引用可以对应到内容里。例如,引用[3]提到BFS用于找最短路径,这点可以在BFS部分提到。 接下来,要组织回答结构。先简要介绍DFS和BFS,然后分别给出模板和代码示例。可能还需要比较两者的区别和应用场景,但用户主要问的是模板和实现,所以这部分可以放在相关问题里。同时,要确保代码符合格式要求,使用正确的LaTeX语法,比如变量用$...$包裹。 需要注意用户提供的引用内容,比如引用[4]解释了BFS是逐层遍历,所以在描述BFS时应该提到这一点。同时,引用[3]提到BFS找的是最短路径,这在BFS的应用中很重要,应该强调。 在编写代码时,要检查语法是否正确,比如Python的队列操作是否使用deque,递归的终止条件是否明确。此外,示例应用场景,比如二叉树的遍历,可能有助于用户理解模板的使用。 最后,生成相关问题,考虑用户可能的后续疑问,比如性能比较、应用场景、优化方法等。确保问题覆盖常见的学习点,帮助用户深入理解。</think>### 深度优先搜索(DFS)与广度优先搜索(BFS算法模板 #### 1. **DFS 算法模板** DFS 通过递归或栈实现,优先探索“深度”方向,适合解决路径问题、连通性问题等[^3]。 **递归模板(以二叉树遍历为例)**: ```python def dfs(node): if node is None: # 终止条件 return # 处理当前节点(前序遍历) print(node.val) dfs(node.left) # 递归左子树 dfs(node.right) # 递归右子树 ``` **迭代模板(使用栈)**: ```python def dfs_iterative(root): stack = [root] while stack: node = stack.pop() if node: # 处理当前节点 print(node.val) stack.append(node.right) # 右子节点先入栈(后处理) stack.append(node.left) # 左子节点后入栈(先处理) ``` #### 2. **BFS 算法模板** BFS 通过队列实现,逐层扩展搜索,适合找最短路径、层序遍历等[^4]。 ```python from collections import deque def bfs(root): queue = deque([root]) while queue: level_size = len(queue) for _ in range(level_size): # 遍历当前层所有节点 node = queue.popleft() # 处理当前节点 print(node.val) if node.left: queue.append(node.left) # 左子节点入队 if node.right: queue.append(node.right) # 右子节点入队 ``` --- ### **示例应用场景** - **DFS**:二叉树的前/中/后序遍历、图的连通性判断、回溯问题(如八皇后)[^2]。 - **BFS**:二叉树层序遍历、最短路径(如迷宫问题)、社交网络中的“六度空间”理论。 --- ### **对比与核心区别** 1. **数据结构**:DFS用栈(递归隐式栈),BFS用队列。 2. **搜索顺序**:DFS优先深度,BFS优先广度。 3. **空间复杂度**:BFS通常高于DFS(尤其在树形结构较宽时)。 4. **适用场景**:DFS适合存在性判断,BFS适合最短路径问题[^3]。 ---
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