DFS&&BFS模板

DFS模板

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cstdlib>
using namespace std;
const int maxn=100;
bool vst[maxn][maxn]; // 访问标记
int map[maxn][maxn]; // 坐标范围
int dir[4][2]= {0,1,0,-1,1,0,-1,0}; // 方向向量,(x,y)周围
的四个方向
bool CheckEdge(int x,int y) // 边界条件和约束条件的判断
{
if(!vst[x][y] && ...) // 满足条件
return 1;
else // 与约束条件冲突
return 0;
} v
oid dfs(int x,int y)
{
vst[x][y]=1; // 标记该节点被访问过
if(map[x][y]==G) // 出现目标态G
{
...... // 做相应处理
return;
}
for(int i=0; i<4; i++)
{
if(CheckEdge(x+dir[i][0],y+dir[i][1])) // 按照规则
生成下一个节点
dfs(x+dir[i][0],y+dir[i][1]);
} r
eturn; // 没有下层搜索节点,回溯
} i
nt main()
{
......
return 0;
} 

BFS模板

1. #include<cstdio>  
2. #include<cstring>  
3. #include<queue>  
4. #include<algorithm>  
5. using namespace std;  
6. const int maxn=100;  
7. bool vst[maxn][maxn]; // 访问标记  
8. int dir[4][2]={0,1,0,-1,1,0,-1,0}; // 方向向量  
9.   
10. struct State // BFS 队列中的状态数据结构  
11. {  
12.     int x,y; // 坐标位置  
13.     int Step_Counter; // 搜索步数统计器  
14. };  
15.   
16. State a[maxn];  
17.   
18. boolCheckState(State s) // 约束条件检验  
19. {  
20.     if(!vst[s.x][s.y] && ...) // 满足条件         
21.         return 1;  
22.     else // 约束条件冲突  
23.     return 0;  
24. }  
25.   
26. void bfs(State st)  
27. {  
28.     queue <State> q; // BFS 队列  
29.     State now,next; // 定义2 个状态,当前和下一个  
30.     st.Step_Counter=0; // 计数器清零  
31.     q.push(st); // 入队     
32.     vst[st.x][st.y]=1; // 访问标记  
33.     while(!q.empty())  
34.     {  
35.         now=q.front(); // 取队首元素进行扩展  
36.         if(now==G) // 出现目标态,此时为Step_Counter 的最小值,可以退出即可  
37.         {  
38.             ...... // 做相关处理  
39.             return;  
40.         }  
41.     for(int i=0;i<4;i++)  
42.     {  
43.         next.x=now.x+dir[i][0]; // 按照规则生成   下一个状态  
44.         next.y=now.y+dir[i][1];  
45.         next.Step_Counter=now.Step_Counter+1; // 计数器加1  
46.         if(CheckState(next)) // 如果状态满足约束条件则入队  
47.         {  
48.             q.push(next);  
49.             vst[next.x][next.y]=1; //访问标记  
50.         }  
51.     }  
52.     q.pop(); // 队首元素出队  
53.     }  
54.  return;  
55. }  
56.   
57. int main()  
58. {  
59. ......  
60.  return 0;  
61. }  
<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][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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