广度优先搜索

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该博客围绕广度优先搜索展开，虽具体内容需点击链接查看，但广度优先搜索是信息技术领域重要算法，常用于图和树的遍历等场景，能高效解决路径搜索等问题。
广度优先搜索之最短路径
yang20141109的专栏
10-20 6586
广度优先搜索算法可以得到从已知源点到每个可达顶点的最短距离，此时的最短距离指的是路径上边的个数最少，使用parent数组记录当前顶点的父节点，比如parent[u] = v表示u的父节点为v。最短路径的长度记录在d数组中，比如d[v] = 3表示从源点(s)到v的最短路径为3。最后我们使用showPath()函数把最短路径输出。#include #include #include #include
迷宫问题 深度优先搜索 广度优先搜索 宽度优先搜索【python】
Jing_HJY的博客
04-21 6587
文章目录一、实验内容二、深度优先搜索和广度优先搜索总结1.深度优先搜索算法2.广度优先搜索算法三、实验代码和用于测试的迷宫1.实验代码2.测试迷宫2.1 maze1.txt2.2 maze2.txt2.3 maze3.txt四、实验结果1. maze1.txt2. maze2.txt3. maze3.txt五、结果分析总结 一、实验内容 下载mymaze.py文件maze1.txt,maze2.txt,maze3.txt以及requirements.txt几个文件，将它们放于同一个文件夹中，安装相应的环
WikiBFS:维基百科的广度优先搜索（BFS）
06-23
维基百科 给定一个 Wikipedia 文章 URL 和一个关键字，WikiBFS 执行递归和并行化来找到给定的搜索查询。 WikiBFS 首先在给定的维基百科页面中搜索查询字符串。 如果未找到该字符串，它将搜索页面上的每个超链接。 算法继续，直到找到关键字。 注意：WikiBFS 仅支持 Python 3。 依赖关系 美汤 要求 用法 python3 run.py <keyword> <wikipedia> 例子 让我们试着找出“熵”这个词，从维基百科页面上的 Kiwi（鸟）开始。 python3 run.py entropy https://en.wikipedia.org/wiki/Kiwi Locating entropy... Scanning hyperlinks on level 1. Scanning hyperlinks on level 2.
迷宫最短路径的C++实现（队列：广度优先）
tansitongba
04-24 619
#include&lt;iostream&gt; #include&lt;queue&gt; #include&lt;string&gt; using namespace std; struct point{ int x; int y; point *last;//上一步的坐标 }; int main(){ while(1){ int row, col, i, j; cout&lt...
算法之------深度优先搜索DFS和广度优先搜索BFS（最短路径）
nameix的博客
08-24 1万+
广度优先搜索（BFS）（队列实现），用于求解最短路径，一般给出路径最小值，可以被形象的描述为“浅尝辄止”，具体一点就是每个顶点只访问它的邻接节点（如果它的邻接节点没有被访问）并且记录这个邻接节点，当访问完它的邻接节点之后就结束这个顶点的访问。 广度优先用到了“先进先出”队列，通过这个队列来存储第一次发现的节点，以便下一次的处理；而对于再次发现的节点，我们不予理会——不放入队列，因为再次发现的节点
BFS（宽度优先搜索、广度优先搜索）
weixin_53515812的博客
10-15 1775
算法都采用了和宽度优先搜索类似的思想。其别名又叫BFS，属于一种盲目搜寻法，目的是系统地展开并检查图中的所有节点，以找寻结果。换句话说，它并不考虑结果的可能位置，彻底地搜索整张图，直到找到结果为止。（又称广度优先搜索）是最简便的图的搜索算法之一，这一算法也是很多重要的图的算法的原型。BFS算法常用于求最短路径或者求扩散性质的区域问题。（3）棋盘上某个棋子N步后能到达的位置总数。（2）数字按规则转换的最少次数。（5）图像中连通块的计算。（如果符合，将该点入队）。（初始化队列和所求的值）
宽度优先搜索（广度优先搜索，BFS）
he_Microsoft的博客
03-31 1325
回溯法（探索与回溯法）是一种选优搜索法，又称为试探法，按选优条件向前搜索，以达到目标。但当探索到某一步时，发现原先选择并不优或达不到目标，就退回一步重新选择，这种走不通就退回再走的技术为回溯法，而满足回溯条件的某个状态的点称为“回溯点”。深度优先搜索算法（Depth First Search，简称DFS）：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。DFS的另一种结束条件,就是找到了目标出口,也就是找到了题目的答案。到发现节点v的那条边的起始节点。
广度优先搜索和深度优先搜索
2401_88124487的博客
02-08 635
从起始节点开始，逐层地对节点进行访问。也就是先访问距离起始节点最近的所有节点，然后再依次访问距离更远一层的节点，直到遍历完所有可达节点。通常使用队列来实现，因为队列具有先进先出的特性，符合逐层访问的顺序。
宽度优先搜索python_python 递归深度优先搜索与广度优先搜索算法模拟实现
weixin_39747615的博客
11-27 349
一、递归原理小案例分析（1）# 概述递归：即一个函数调用了自身，即实现了递归 凡是循环能做到的事，递归一般都能做到！（2）# 写递归的过程1、写出临界条件2、找出这一次和上一次关系3、假设当前函数已经能用，调用自身计算上一次的结果，再求出本次的结果（3）案例分析：求1+2+3+...+n的数和# 概述'''递归：即一个函数调用了自身，即实现了递归凡是循环能做到的事，递归一般都能做到！'''# 写递...
广度优先搜索算法
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流月的博客
04-25 13万+
一、简介 广度优先搜索算法（Breadth-First Search，BFS）是一种盲目搜寻法，目的是系统地展开并检查图中的所有节点，以找寻结果。换句话说，它并不考虑结果的可能位置，彻底地搜索整张图，直到找到结果为止。BFS并不使用经验法则算法。 广度优先搜索让你能够找出两样东西之间的最短距离，不过最短距离的含义有很多！使用广度优先搜索可以： 编写国际跳棋AI，计算最少走多少步就可获胜； ...
数据结构与算法——BFS(广度优先搜索)
闻道有先后，术业有专攻
08-17 1万+
广度优先搜索（Breadth-First Search，简称BFS）是一种遍历或搜索树和图的算法，也称为宽度优先搜索，BFS算法从图的某个节点开始，依次对其所有相邻节点进行探索和遍历，然后再对这些相邻节点的相邻节点进行探索，直到遍历完所有的节点。
C语言实现：八数码问题的深度优先搜索、广度优先搜索、过程表示（全）
03-26
②使用广度优先搜索来解决八数码问题 ③使用过程式表示和实现八数码问题 以及相关代码详细注释 过程式知识表示是将有关某一问题领域的知识， 连同如何使用这些知识的方法，均隐式的表达为 一个求解问题的过程，每个...
重排九宫问题(广度优先搜索、启发式搜索）九宫格大解密：数字的魔法排列，你能破解吗？
03-28
本文以通俗易懂的语言，为初学者详细讲解了如何使用广度优先搜索和启发式搜索解决重排九宫问题。通过案例和代码示例，读者可以快速上手，并在实际项目中应用这些算法。 ### 适用人群 本文适用于所有对算法和编程感...
搜索算法_广度优先搜索算法判断图的连通性_matlab
04-02
资源名：搜索算法_广度优先搜索算法判断图的连通性_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：...
算法06-搜索算法-广度优先搜索
IT从业者的成长历程
07-15 1314
本系列为C++算法学习系列，会介绍 算法概念与描述，入门算法，基础算法，数值处理算法，排序算法，搜索算法，图论算法， 动态规划等相关内容。本文为搜索算法部分。
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
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【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
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无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
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【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
宽度优先搜索是广度优先搜索吗
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### 宽度优先搜索与广度优先搜索的关系 宽度优先搜索（Width-First Search, WFS）这一术语并不常见，在标准的计算机科学文献中通常指的是广度优先搜索（Breadth-First Search, BFS）。因此，可以认为宽度优先搜索...
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