BFS算法原理

最新推荐文章于 2024-03-31 20:38:22 发布

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本文详细介绍了一种常用的图遍历算法——宽度优先搜索(BFS)。文章提供了BFS算法的实现模板，包括使用队列来保存待检测节点并按宽度优先顺序访问它们。此外，还介绍了如何通过状态检查函数确保搜索过程满足特定约束条件。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

BFS

BFS：使用队列保存未被检测的结点。结点按照宽度优先的次序被访问和进出队列。

BFS模板

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<queue>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int maxn=100;
bool vst[maxn][maxn]; // 访问标记
int dir[4][2]={0,1,0,-1,1,0,-1,0}; // 方向向量

struct State // BFS 队列中的状态数据结构
{
int x,y; // 坐标位置
int Step_Counter; // 搜索步数统计器
};

State a[maxn];

bool CheckState(State s) // 约束条件检验
{
if(!vst[s.x][s.y] && ...) // 满足条件
return 1;
else // 约束条件冲突
return 0;
}

void bfs(State st)
{
queue <State> q; // BFS 队列
State now,next; // 定义2 个状态，当前和下一个
st.Step_Counter=0; // 计数器清零
q.push(st); // 入队
vst[st.x][st.y]=1; // 访问标记
while(!q.empty())
{
now=q.front(); // 取队首元素进行扩展
if(now==G) // 出现目标态，此时为Step_Counter 的最小值，可以退出即可
{
...... // 做相关处理
return;
}
for(int i=0;i<4;i++)
{
next.x=now.x+dir[i][0]; // 按照规则生成下一个状态
next.y=now.y+dir[i][1];
next.Step_Counter=now.Step_Counter+1; // 计数器加1
if(CheckState(next)) // 如果状态满足约束条件则入队
{
q.push(next);
vst[next.x][next.y]=1; //访问标记
}
}
q.pop(); // 队首元素出队
}
 return;
}

int main()
{
......
 return 0;
}