BFS广度优先搜索讲义

BFS广度优先搜索讲义
BFS广度优先搜索讲义

常用算法——广度优先搜索

在深度优先搜索算法中,是深度越大的结点越先得到扩展。如果在搜索中把算法改为按结点的层次进行搜索,本层的结点没有搜索处理完时,不能对下层结点进行处理,即深度越小的结点越先得到扩展,也就是说先产生的结点先得以扩展处理,这种搜索算法称为广度优先搜索法。英语中用Breadth-First-Search表示,所以我们也把广度优先搜索法简称为BFS。

1、广度优先搜索的基本思想

从图中某一顶点Vo出发,首先访问Vo相邻的所有未被访问过的顶点V1、V2、……Vt;再依次访问与V1、V2、……Vt相邻的且未被访问过的所有顶点。如此继续,直到访问完图中所有的顶点。

如果用广度优先法对下图中结点进行搜索,从结点V1出发,先搜索处理它的子结点V2和V3,即深度为2的结点;然后搜索深度为3的子结点V4、V5、V6、V7;最后搜索深度为4的结点V8和V9。整个搜索的次序与结点产生的次序完全一致。

2. 广度优先搜索基本算法:

1)从某个顶点出发开始访问,被访问的顶点作相应的标记,并输出访问顶点号;

2)从被访问的顶点出发,依次搜索与该顶点有边的关联的所有未被访问的邻接点,并作相应的标记。

3)再依次根据2)中所有被访问的邻接点,访问与这些邻接点相关的所有未被访问的邻接点,直到所有顶点被访问为止。

3. 广度优先搜索算法框架:

//by virgil

//bfs base

var

q:array[1..maxn] of record v,r:longint..... end; //fifo fa,la:longint; //fifo first/last pointer

procedure insert(a,b....:longint);//入队

begin

inc(la);

with q[la] do

begin v:=a;r:=b.... end

end;

function take:record v,r:longint..... end;//出队

begin

take:=q[fa];

inc(fa);

end;

procedure bfs;

var k:record v,r:longint..... end

begin

repeat

repeat k:=take until k满足限制;

if k是可行解then exit(k);//返回k

扩展k;

//insert所有k的子节点

until fa>la;

exit(no answer);//返回无解

end;

3. 广度优先搜索实例

【倒水问题】

【八数码问题】

八数码难题(Eight-puzzle)。在3X3的棋盘上,摆有8个棋子,在每个棋子上标有1~8中的某一数字。棋盘中留有一个空格。空格周围的棋子可以移到空格中。要求解的问题是,给出一种初始布局(初始状态)和目标布局(目标状态),找到一种最少步骤的移动方法,实现从初始布局到目标布局的转变。初始状态和目标状态如下:

初始状态目标状态 2 8 3 1 2 3 1 6 4 8 4 7 5 7 6 5

问题分析:

由于题目要找是达到目标的最少步骤,因此可以这样来设计解题的方法:

初始状态为搜索的出发点,把移动一步后的布局全部找到,检查是否有达到目标的布局,如果没有,再从这些移动一步的布局出发,找出移动两步后的所有布局,再判断是否有达到目标的。依此类推,一直到某布局为目标状态为止,输出结果。由于是按移动步数从少到多产生新布局的,所以找到的第一个目标一定是移动步数最少的一个,也就是最优解。

建立产生式系统:

综合数据库。用3X3的二维数组来表示棋盘的布局比较直观。我们用Ch[i,j]表示第i行第j 列格子上放的棋子数字,空格则用0来表示。为了编程方便,还需存储下面3个数据:该布局的空格位置(Si,Sj);初始布局到该布局的步数,即深度dep;以及该布局的上一布局,即父结点的位置(pnt)。这样数据库每一个元素应该是由上述几个数据组成的记录。

在程序中,定义组成数据库元素的记录型为:

Type

node=record

ch:array[1..3,1..3] of byte;{存放某种棋盘布局}

si,sj:byte;{记录此布局中空格位置}

dep,pnt:byte;

end;

因为新产生的结点深度(从初始布局到该结点的步数)一般要比数据库中原有的结点深度大(或相等)。按广度优先搜索的算法,深度大(步数多)的结点后扩展,所以新产生的结点应放在数据库的后面。而当前扩展的结点从数据库前面选取,即处理时是按结点产生的先后次序进行扩展。这样广度优先搜索的数据库结构采用队列的结构形式较合适。我们用记录数组data来表示数据库,并设置两个指针:Head为队列的首指针,tail为队列的尾指针。

产生规则:

原规则规定空格周围的棋子可以向空格移动。但如果换一种角度观察,也可看作空格向上、下、左、右4个位置移动,这样处理更便于编程。设空格位置在(Si,sj),则有4条规则:

①空格向上移动:if si-1>=1 then ch[si,sj]:=ch[si-1,sj];ch[si-1,sj]:=0

②空格向下移动:if si+1<=3 then [si,sj]:=ch[si+1,sj];ch[si+1,sj]:=0

③空格向左移动:if sj-1<=1 then [si,sj]:=ch[si,sj-1];ch[si,sj-1]:=0

④空格向右移动:if sj+1<=3 then [si,sj]:=ch[si,sj+1];ch[si,sj+1]:=0

我们用数组Di和Dj来表示移动时行列的增量,移动后新空格的位置可表示为:

nx:=si+di(r)

ny:=sj+dj(r)

其中,r=1,2,3,4为空格移动方向,且r 1 2 3 4 方向左上右下di 0 -1 0 1 dj -1 0 1 0

搜索策略:

按照问题分析中提出的方法,算法设计如下:

程序中新布局与队列中已有布局是否重复,用dup函数检查;找到目标结点后,print过程负责打印出从初始态到目标态移动时各步的布局,buf[n)是用来存放待输出的布局在队列中的位置。

procedure print;

根据上述算法编制的程序如下:

program num8_str1;

uses Crt;

type a33:array[1..3,1..3] Of byte;

{3X3的二维数组,用于存放棋盘布局}

a4=array[1..4] of shortint;

node=record {定义数据库中每个元素记录类型结构}

ch: a33;

si, sj: byte;

pnt, dep: byte;

end;

const goal:a33 = ((1,2,3), (8,0,4), (7,6,5)); {目标布局}

start:a33 =((2,8,3), (1,6,4), (7,0,5)); {初始布局}

di:a4=(0,-1, 0, 1);

dj:a4=(-1, 0, 1, 0);

var data:array[1..100] of node;

temp: node;

r, k, ni, nj, Head, Tail, depth: integer;

{变量depth存放当前搜索深度}

function check(k: integer) :boolean; { 检查某步移动是否可行}

begin

hi:=temp.si+di[k] ; nj:=temp.sj+dj[k];

if (ni in [1..3]) and (nj in [1..3]) {~移动后新位置仍在棋盘中}

then check:=true else check:= false;

end;

function dupe: boolean; { 检查队尾新存入布局是否已在队列中存在} var i,j, k: integer;

buf:boolean;

Begin

buf:= false; i: = 0;

{变量将i依次指向队列中的各个布局(最后一个除外)的位置}

repeat

inc(i) ;buf:= true;

for j:=1 to 3 do

for k:=1 to 3 do

if data[i].ch[j,k] < >data[tail].ch[j,k]

{data[tail]是队列中最后一个元素,即新产生的布局}

then bur:= false;

until buf or (i> = tail-1);

{buf=truee新布局与队列中布局有重复}

dupe:= buf

end;

function goals: boolean; { 比较是否达到目标布局状态}

var i,j :byte;

begin

goals:= true;

for i:=1 to 3 do

for j:=1 to 3 do

if data[tail].ch[i,j] < >goa1[i,j]

then goals:=false {未达到目标布局}

end;

procedure trace;

var i,j :byte;

begin

write( 'cl=', Head,' op=', tail);

writeln('dep=',depth,'k=',k);

fori:=1 to 3 do

begin

for j:= 1 to 3 do write(data[tail], ch[i,j]);

writeln end;

end;

procedure print; {输出移动步骤}

var buf: array[1..100] of integer;

{数组buf存放起始态、目标态以及从起始态到目标态所经过的各态的位置} i,j, k, n: integer;

begin

n:= 1;

i:= tail;buf[1]:= i; {buf[1]中是目标布局在队列中位置}

repeat

j:=data[i].pnt; {data[I].pnt的值是布局I的父结点的位置}

inc(n); buf[n]:=j; i:=j

until i=0; {根结点(初态)的父结点为0,即I=0}

writeln(' staps:', depth + 1);

for i:= 1 to 3 do {打印棋盘布局}

begin

for k:=n-1 down to 1 do

begin

for j:= 1 to 3 do write(data[buf[k]].ch[i,j]);

if i = 2 then write( ' - > ') else write(' ');

end;

writeln;

end;

readln; halt

end;

{ main program = }

begin

Head:= 0; tail:= 1;

with data[1] do {队列中存入第一个元素(初始状态)} begin ch:= start; si:= 3; sj:= 2;

pnt:= 0; dep:= 0;

end;

repeat

inc(Head);temp:=data[Head]; {取队首记录}

depth:= temp.dep;

for r:= 1 to 4 do {对取出记录进行扩展}

if check(r) then {布局中空格向某方向移动成功} begin

inc(tail);data[tail]:= temp; {新产生布局存入队尾} with data[tail] do

begin ch[si,si]:= ch[nj,nj];

ch[ni,nj]:=0;si:=nj;si:=nj;

pnt:=Head;{记录此布局的上一布局在队列中的位置} dep:= depth + 1;{记录本布局的搜索深度}

end;

trace;

if dupe then dec(tail) {dec(tail删除新产生的结点)} else if goals then print;

end;

until Head>=tail; {队列空}

writeln('no solution');readln

end

运行结果:

283 283 283 023 123 123

164—>104—>184—>184—>084—>804

705 765 765 765 765 765

【问题】瑰丽的华尔兹

你跳过华尔兹吗?当音乐响起,当你随着旋律滑动舞步,是不是有一种漫步仙境的惬意?

众所周知,跳华尔兹时,最重要的是有好的音乐。但是很少有几个人知道,世界上最伟大的钢琴家一生都漂泊在大海上,他的名字叫丹尼·布德曼·T.D.·柠檬·1900,朋友们都叫他1900。

1900出生于20世纪的第一年出生在往返于欧美的邮轮弗吉尼亚号上,然后就被抛弃了。1900刚出生就成了孤儿,孤独的成长在弗吉尼亚号上,从未离开过这个摇晃的世界;也许是对他命运的补偿,上帝派可爱的小天使艾米丽照顾他。

可能是天使的点化,1900拥有不可思议的钢琴天赋,从未有人教,从没看过乐谱,但他却能凭着自己的感觉弹出最沁人心脾的旋律。当1900的音乐获得邮轮上所有人的欢迎时,他才8岁,而此时他已经乘着海轮往返欧美50多次了。

虽说是钢琴奇才,但1900还是个8岁的孩子,他有着和一般男孩一样的好奇的调皮,不过可能更有一层浪漫的色彩罢了:

这是一个风雨交加的夜晚,海风卷起层层巨浪拍打着弗吉尼亚号,邮轮随着巨浪剧烈的摇摆。船上的新萨克斯手迈克斯·托尼晕船了,1900将他邀请到舞厅,然后——,然后松开了固定钢琴的闸,于是,钢琴随着海轮的倾斜滑动起来。准确的说,我们的主角1900、钢琴、邮轮随着1900的旋律一起跳起了华尔兹,所有的事物好像都化为一体,随着“强弱弱”的节奏,托尼的晕船症也奇迹般地一点一点恢复。正如托尼在回忆录上这样写道:

大海摇晃着我们

使我们转来转去

快速的掠过灯和家具

我意识到我们正在和大海一起跳舞

真是完美而疯狂的舞者

晚上在金色的地板上快乐的跳着华尔兹是不是很惬意呢?也许,我们忘记了一个人,那就是艾米丽,她可没闲着:她必须在适当的时候施魔法帮助1900,不让钢琴碰上舞厅里的家具。而艾米丽还小,她无法施展魔法改变钢琴的运动方向或速度,而只能让钢琴停一下。

不妨认为舞厅是一个N行M列的矩阵,矩阵中的某些方格上堆放了一些家具,其他的则是空地。钢琴可以在空地上滑动,但不能撞上家具或滑出舞厅,否则会损坏钢琴和家具,引来难缠的船长。

每个时刻,钢琴都会随着船体倾斜的方向向相邻的方格滑动一格,其中相邻的方格可以是向东、向西、向南或向北的。而艾米丽可以选择施魔法或不施魔法,如果不施魔法,则钢琴会滑动,而如果施魔法,则钢琴会原地不动。

艾米丽是个天使,她知道每段时间的船体的倾斜情况。她想使钢琴尽量长时间在舞厅里滑行,这样1900会非常高兴,同时也有利于治疗托尼的晕船。但艾米丽还太小,不会算,所以希望你能帮助她。

【输入格式】

输入文件的第一行包含5个数N, M, x, y和K。N和M描述舞厅的大小,x和y为在第1时刻初钢琴的位置(x行y列);我们对船体倾斜情况是按时间的区间来描述的,比如“在[1, 3]时间里向东倾斜,[4, 5]时间里向北倾斜”,因此这里的K表示区间的数目。

以下N行,每行M个字符,描述舞厅里的家具。第i行第j列的字符若为‘ . ’,则表示该位置是空地;若为‘ x ’,则表示有家具。

以下K行,顺序描述K个时间区间,格式为:si ti di(1 ≤ i ≤ K)。表示在时间区间[si, ti]内,船体都是向di方向倾斜的。di为1, 2, 3, 4中的一个,依次表示北、南、西、东(分别对应矩阵中的上、下、左、右)。输入保证区间是连续的,即

s1 = 1

ti = si-1 + 1 (1 < i ≤ K)

tK = T

【输出格式】

输出文件仅有1行,包含一个整数,表示钢琴滑行的最长距离(即格子数)。

【输入样例】

4 5 4 1 3

..xx.

.....

...x.

.....

1 3 4

4 5 1

6 7 3

【输出样例】

6

【评分方法】

本题没有部分分,你的程序的输出只有和我们的答案完全一致才能获得满分,否则不得分。

【数据范围】

50%的数据中,1≤N, M≤200,T≤200;

100%的数据中,1≤N, M≤200,K≤200,T≤40000。

深度优先与广度优先

深度优先与广度优先 (一)深度优先搜索的特点是:(1)从上面几个实例看出,可以用深度优先搜索的方法处理的题目是各种各样的。有的搜索深度是已知和固定的,如例题2-4,2-5,2-6;有的是未知的,如例题2- 7、例题2-8;有的搜索深度是有限制的,但达到目标的深度是不定的。但也看到,无论问题的内容和性质以及求解要求如何不同,它们的程序结构都是相同的,即都是深度优先算法(一)和深度优先算法 (二)中描述的算法结构,不相同的仅仅是存储结点数据结构和产生规则以及输出要求。(2)深度优先搜索法有递归以及非递归两种设计方法。一般的,当搜索深度较小、问题递归方式比较明显时,用递归方法设计好,它可以使得程序结构更简捷易懂。当搜索深度较大时,如例题2- 5、2-6。当数据量较大时,由于系统堆栈容量的限制,递归容易产生溢出,用非递归方法设计比较好。(3)深度优先搜索方法有广义和狭义两种理解。广义的理解是,只要最新产生的结点(即深度最大的结点)先进行扩展的方法,就称为深度优先搜索方法。在这种理解情况下,深度优先搜索算法有全部保留和不全部保留产生的结点的两种情况。而狭义的理解是,仅仅只保留全部产生结点的算法。本书取前一种广义的理解。不保留全部结点

的算法属于一般的回溯算法范畴。保留全部结点的算法,实际上是在数据库中产生一个结点之间的搜索树,因此也属于图搜索算法的范畴。(4)不保留全部结点的深度优先搜索法,由于把扩展望的结点从数据库中弹出删除,这样,一般在数据库中存储的结点数就是深度值,因此它占用的空间较少,所以,当搜索树的结点较多,用其他方法易产生内存溢出时,深度优先搜索不失为一种有效的算法。(5)从输出结果可看出,深度优先搜索找到的第一个解并不一定是最优解。例如例题2-8得最优解为13,但第一个解却是17。如果要求出最优解的话,一种方法将是后面要介绍的动态规划法,另一种方法是修改原算法:把原输出过程的地方改为记录过程,即记录达到当前目标的路径和相应的路程值,并与前面已记录的值进行比较,保留其中最优的,等全部搜索完成后,才把保留的最优解输出。 二、广度优先搜索法的显著特点是:(1)在产生新的子结点时,深度越小的结点越先得到扩展,即先产生它的子结点。为使算法便于实现,存放结点的数据库一般用队列的结构。(2)无论问题性质如何不同,利用广度优先搜索法解题的基本算法是相同的,但数据库中每一结点内容,产生式规则,根据不同的问题,有不同的内容和结构,就是同一问题也可以有不同的表示方法。(3)当结点到跟结点的费用(有的书称为耗散值)和结点的深度成正比时,特别是当每一结点到根结点的费用等于深度时,用广度优先法得到的解是最优解,但如果不成正比,则得到的解不一

图的深度广度优先遍历操作代码

一、实验目的 1.掌握图的各种存储结构,特别要熟练掌握邻接矩阵和邻接表存储结构; 2.遍历是图各种应用的算法的基础,要熟练掌握图的深度优先遍历和宽度优先遍历算法,复习栈和队列的应用; 3.掌握图的各种应用的算法:图的连通性、连通分量和最小生成树、拓扑排序、关键路径。 二、实验内容 实验内容1**图的遍历 [问题描述] 许多涉及图上操作的算法都是以图的遍历为基础的。写一个程序,演示在连通无向图上遍历全部顶点。 [基本要求] 建立图的邻接表的存储结构,实现无向图的深度优先遍历和广度优先遍历。以用户指定的顶点为起点,分别输出每种遍历下的顶点访问序列。 [实现提示] 设图的顶点不超过30个,每个顶点用一个编号表示(如果一个图有N个顶点,则它们的编号分别为1,2,…,N)。通过输入图的全部边输入一个图,每条边是两个顶点编号对,可以对边依附顶点编号的输入顺序作出限制(例如从小到大)。 [编程思路] 首先图的创建,采用邻接表建立,逆向插入到单链表中,特别注意无向是对称插入结点,且要把输入的字符在顶点数组中定位(LocateVex(Graph G,char *name),以便后来的遍历操作,深度遍历算法采用递归调用,其中最主要的是NextAdjVex(Graph G, int v, int w);FirstAdjVex ()函数的书写,依次递归下去,广度遍历用队列的辅助。 [程序代码] 头文件: #include #include #define MAX_VERTEX_NUM 30 #define MAX_QUEUE_NUMBER 30 #define OK 1 #define ERROR 0 #define INFEASIBLE -1

深度优先与广度优先

深度优先搜索和广度优先搜索的比较 (一)深度优先搜索的特点是: (1)从上面几个实例看出,可以用深度优先搜索的方法处理的题目是各种各样的。有的搜索深度是已知和固定的,如例题2-4,2-5,2-6;有的是未知的,如例题2-7、例题2-8;有的搜索深度是有限制的,但达到目标的深度是不定的。 但也看到,无论问题的内容和性质以及求解要求如何不同,它们的程序结构都是相同的,即都是深度优先算法(一)和深度优先算法(二)中描述的算法结构,不相同的仅仅是存储结点数据结构和产生规则以及输出要求。 (2)深度优先搜索法有递归以及非递归两种设计方法。一般的,当搜索深度较小、问题递归方式比较明显时,用递归方法设计好,它可以使得程序结构更简捷易懂。当搜索深度较大时,如例题2-5、2-6。当数据量较大时,由于系统堆栈容量的限制,递归容易产生溢出,用非递归方法设计比较好。 (3)深度优先搜索方法有广义和狭义两种理解。广义的理解是,只要最新产生的结点(即深度最大的结点)先进行扩展的方法,就称为深度优先搜索方法。在这种理解情况下,深度优先搜索算法有全部保留和不全部保留产生的结点的两种情况。而狭义的理解是,仅仅只保留全部产生结点的算法。本书取前一种广义的理解。不保留全部结点的算法属于一般的回溯算法范畴。保留全部结点的算法,实际上是在数据库中产生一个结点之间的搜索树,因此也属于图搜索算法的范畴。 (4)不保留全部结点的深度优先搜索法,由于把扩展望的结点从数据库中弹出删除,这样,一般在数据库中存储的结点数就是深度值,因此它占用的空间较少,所以,当搜索树的结点较多,用其他方法易产生内存溢出时,深度优先搜索不失为一种有效的算法。 (5)从输出结果可看出,深度优先搜索找到的第一个解并不一定是最优解。例如例题2-8得最优解为13,但第一个解却是17。 如果要求出最优解的话,一种方法将是后面要介绍的动态规划法,另一种方法是修改原算法:把原输出过程的地方改为记录过程,即记录达到当前目标的路径和相应的路程值,并与前面已记录的值进行比较,保留其中最优的,等全部搜索完成后,才把保留的最优解输出。 二、广度优先搜索法的显著特点是: (1)在产生新的子结点时,深度越小的结点越先得到扩展,即先产生它的子结点。为使算法便于实现,存放结点的数据库一般用队列的结构。 (2)无论问题性质如何不同,利用广度优先搜索法解题的基本算法是相同的,但数据库中每一结点内容,产生式规则,根据不同的问题,有不同的内容和结构,就是同一问题也可以有不同的表示方法。 (3)当结点到跟结点的费用(有的书称为耗散值)和结点的深度成正比时,特别是当每一结点到根结点的费用等于深度时,用广度优先法得到的解是最优解,但如果不成正比,则得到的解不一定是最优解。这一类问题要求出最优解,一种方法是使用后面要介绍的其他方法求解,另外一种方法是改进前面深度(或广度)优先搜索算法:找到一个目标后,不是立即退出,而是记录下目标结点的路径和费用,如果有多个目标结点,就加以比较,留下较优的结点。把所有可能的路径都搜索完后,才输出记录的最优路径。 (4)广度优先搜索算法,一般需要存储产生的所有结点,占的存储空间要比深度优先大得多,因此程序设计中,必须考虑溢出和节省内存空间得问题。

广度优先搜索训练题

广度优先搜索训练题 一、奇怪的电梯 源程序名LIFT.PAS 可执行文件名 LIFT.EXE 输入文件名 LIFT.IN 输出文件名 LIFT.OUT 呵呵,有一天我做了一个梦,梦见了一种很奇怪的电梯。大楼的每一层楼都可以停电梯,而且第i层楼(1<=i<=N)上有一个数字Ki(0<=Ki<=N)。电梯只有四个按钮:开,关,上,下。上下的层数等于当前楼层上的那个数字。当然,如果不能满足要求,相应的按钮就会失灵。例如:3 3 1 2 5代表了Ki(K1=3,K2=3,……),从一楼开始。在一楼,按“上”可以到4楼,按“下”是不起作用的,因为没有-2楼。那么,从A楼到B楼至少要按几次按钮呢? 输入 输入文件共有二行,第一行为三个用空格隔开的正整数,表示N,A,B(1≤N≤200, 1≤A,B≤N),第二行为N个用空格隔开的正整数,表示Ki。 输出 输出文件仅一行,即最少按键次数,若无法到达,则输出-1。 样例 LIFT.IN 5 1 5 3 3 1 2 5 LIFT.OUT 3 二、字串变换 [问题描述]: 已知有两个字串 A$, B$ 及一组字串变换的规则(至多6个规则): A1$ -> B1$ A2$ -> B2$ 规则的含义为:在 A$中的子串 A1$ 可以变换为 B1$、A2$ 可以变换为B2$ …。例如:A$='abcd' B$='xyz' 变换规则为: ‘abc’->‘xu’‘ud’->‘y’‘y’->‘yz’ 则此时,A$ 可以经过一系列的变换变为 B$,其变换的过程为:‘abcd’->‘xud’->‘xy’->‘xyz’ 共进行了三次变换,使得 A$ 变换为B$。 [输入]: 键盘输人文件名。文件格式如下: A$ B$ A1$ B1$ \

广度优先搜索和深度优先搜索

有两种常用的方法可用来搜索图:即深度优先搜索和广度优先搜索。它们最终都会到达所有 连通的顶点。深度优先搜索通过栈来实现,而广度优先搜索通过队列来实现。 深度优先搜索: 深度优先搜索就是在搜索树的每一层始终先只扩展一个子节点,不断地向纵深前进直到不能再前进(到达叶子节点或受到深度限制)时,才从当前节点返回到上一级节点,沿另一方向又继续前进。这种方法的搜索树是从树根开始一枝一枝逐渐形成的。 下面图中的数字显示了深度优先搜索顶点被访问的顺序。 "* ■ J 严-* 4 t C '4 --------------------------------- --- _ 为了实现深度优先搜索,首先选择一个起始顶点并需要遵守三个规则: (1) 如果可能,访问一个邻接的未访问顶点,标记它,并把它放入栈中。 (2) 当不能执行规则1时,如果栈不空,就从栈中弹出一个顶点。 (3) 如果不能执行规则1和规则2,就完成了整个搜索过程。 广度优先搜索: 在深度优先搜索算法中,是深度越大的结点越先得到扩展。如果在搜索中把算法改为按结点的层次进行搜索,本层的结点没有搜索处理完时,不能对下层结点进行处理,即深度越小的结点越先得到扩展,也就是说先产生的结点先得以扩展处理,这种搜索算法称为广度优先搜索法。 在深度优先搜索中,算法表现得好像要尽快地远离起始点似的。相反,在广度优先搜索中, 算法好像要尽可能地靠近起始点。它首先访问起始顶点的所有邻接点,然后再访问较远的区 域。它是用队列来实现的。 下面图中的数字显示了广度优先搜索顶点被访问的顺序。 实现广度优先搜索,也要遵守三个规则: ⑴ 访问下一个未来访问的邻接点,这个顶点必须是当前顶点的邻接点,标记它,并把它插入到队列中。(2)如果因为已经没有未访问顶点而不能执行规则1

深度优先搜索和广度优先搜索的深入讨论

一、深度优先搜索和广度优先搜索的深入讨论 (一)深度优先搜索的特点是: (1)从上面几个实例看出,可以用深度优先搜索的方法处理的题目是各种各样的。有的搜索深度是已知和固定的,如例题2-4,2-5,2-6;有的是未知的,如例题2-7、例题2-8;有的搜索深度是有限制的,但达到目标的深度是不定的。 但也看到,无论问题的内容和性质以及求解要求如何不同,它们的程序结构都是相同的,即都是深度优先算法(一)和深度优先算法(二)中描述的算法结构,不相同的仅仅是存储结点数据结构和产生规则以及输出要求。 (2)深度优先搜索法有递归以及非递归两种设计方法。一般的,当搜索深度较小、问题递归方式比较明显时,用递归方法设计好,它可以使得程序结构更简捷易懂。当搜索深度较大时,如例题2-5、2-6。当数据量较大时,由于系统堆栈容量的限制,递归容易产生溢出,用非递归方法设计比较好。 (3)深度优先搜索方法有广义和狭义两种理解。广义的理解是,只要最新产生的结点(即深度最大的结点)先进行扩展的方法,就称为深度优先搜索方法。在这种理解情况下,深度优先搜索算法有全部保留和不全部保留产生的结点的两种情况。而狭义的理解是,仅仅只保留全部产生结点的算法。本书取前一种广义的理解。不保留全部结点的算法属于一般的回溯算法范畴。保留全部结点的算法,实际上是在数据库中产生一个结点之间的搜索树,因此也属于图搜索算法的范畴。 (4)不保留全部结点的深度优先搜索法,由于把扩展望的结点从数据库中弹出删除,这样,一般在数据库中存储的结点数就是深度值,因此它占用的空间较少,所以,当搜索树的结点较多,用其他方法易产生内存溢出时,深度优先搜索不失为一种有效的算法。 (5)从输出结果可看出,深度优先搜索找到的第一个解并不一定是最优解。例如例题2-8得最优解为13,但第一个解却是17。 如果要求出最优解的话,一种方法将是后面要介绍的动态规划法,另一种方法是修改原算法:把原输出过程的地方改为记录过程,即记录达到当前目标的路径和相应的路程值,并与前面已记录的值进行比较,保留其中最优的,等全部搜索完成后,才把保留的最优解输出。 二、广度优先搜索法的显著特点是: (1)在产生新的子结点时,深度越小的结点越先得到扩展,即先产生它的子结点。为使算法便于实现,存放结点的数据库一般用队列的结构。 (2)无论问题性质如何不同,利用广度优先搜索法解题的基本算法是相同的,但数据库中每一结点内容,产生式规则,根据不同的问题,有不同的内容和结构,就是同一问题也可以有不同的表示方法。 (3)当结点到跟结点的费用(有的书称为耗散值)和结点的深度成正比时,特别是当每一结点到根结点的费用等于深度时,用广度优先法得到的解是最优解,但如果不成正比,则得到的解不一定是最优解。这一类问题要求出最优解,一种方法是使用后面要介绍的其他方法求解,另外一种方法是改进前面深度(或广度)优先搜索算法:找到一个目标后,不是立即退出,而是记录下目标结点的路径和费用,如果有多个目标结点,就加以比较,留下较优的结点。把所有可能的路径都搜索完后,才输出记录的最优路径。 (4)广度优先搜索算法,一般需要存储产生的所有结点,占的存储空间要比深度优先大得多,因此程序设计中,必须考虑溢出和节省内存空间得问题。 (5)比较深度优先和广度优先两种搜索法,广度优先搜索法一般无回溯操作,即入栈和出栈的操作,所以运行速度比深度优先搜索算法法要快些。

无向图的深度优先和广度优先遍历

#define M 20 #include "stdio.h" #include "stdlib.h" #include "malloc.h" typedef struct{/*定义图*/ int V[M]; int R[M][M]; int vexnum; }Graph; void creatgraph(Graph *g,int n){/*创建图*/ int i,j,r1,r2; g->vexnum=n; for(i=1;i<=n;i++)/*顶点用i表示*/{g->V[i]=i;}for(i=1;i<=n;i++)/*初始化R*/ for(j=1;j<=n;j++){g->R[i][j]=0;}printf("Please input R(0,0 END): \n");/*输入R*/ scanf("%d,%d",&r1,&r2); while(r1!=0&&r2!=0){g->R[r1][r2]=1; g->R[r2][r1]=1; scanf("%d,%d",&r1,&r2);}} void printgraph(Graph *g){/*打印图的邻接矩阵*/ int i,j;

for(i=1;i<=g->vexnum;i++) { for(j=1;j<=g->vexnum;j++){printf("%2d ",g->R[i][j]);}printf("\n");}} int visited[M];/*全局变量: 访问标志数组*/ void visitvex(Graph *g,int vex){/*访问顶点*/ printf("%d ",g->V[vex]);}int firstadjvex(Graph *g,int vex){/*获取第一个未被访问的邻接节点*/int w,i; for(i=1;i<=g->vexnum;i++){if(g->R[vex][i]==1&&visited[i]==0){w=i; break;}else{w=0;}} return w;}int nextadjvex(Graph *g,int vex,int w){/*获取下一个未被访问的邻接节点*/ int t; t=firstadjvex(g,w); return t;}void DFS(Graph *g,int vex){/*深度递归遍历*/ int w; visited[vex]=1; visitvex(g,vex); for(w=firstadjvex(g,vex);w>0;w=nextadjvex(g,vex,w)) if(!visited[w]){DFS(g,w);}} void DFSTraverse(Graph *g){/*深度遍历*/ int i; for(i=1;i<=g->vexnum;i++)

图的深度和广度优先遍历

数据结构课程实验报告 课程名称数据结构班级计算123 实验日期2014年6月1日--3日 姓名学号实验成绩实验名称实验四图的深度和广度优先遍历 实验目的及要求【实验目的】 熟练掌握图的邻接表存储结构及其图的建立方法和深度和广度优先遍历的方法。 【实验要求】 1.图的存储可采用邻接矩阵或邻接表 2.GraphCreate(): 按从键盘的数据建立图 3.GraphDFS():深度优先遍历图 4.GraphBFS():广度优先遍历图 5.编写完整程序完成下面的实验内容并上机运行 6.整理并上交实验报告 实验环境硬件平台:普通的PC机 软件平台:Windows 7 操作系统编程环境:VisualC++ 6.0 实验内容1.以邻接矩阵或邻接表为存储结构,以用户指定的顶点为起始点,实现图的深度优先及广度优先搜索遍历,并输出遍历的结点序列。

算法描述及实验步骤算法: 1)定义图的邻接表存储结构 2)实现图的邻接表存储,即建立图的存储结构 3)实现图的深度优先遍历 4)定义队列的顺序存储结构,并实现队列的基本操作如初始化队列、入队、出对、判断队列是否为空等。利用队列实现图的广度优先遍历。伪代码: 1)定义邻接矩阵和队列的存取结构; 2)创建图L: 1.置空图L->num=0; 2.输入顶点数目num; 3.i++,输入结点L->vexs[i]直到L->num; 3)输出图L的各顶点; 4)深度优先遍历图g中能访问的各个顶点 1.输入起点的下标qidian; 2.标志数组初始化mark[v]=0; 3.for(v=qidian;v

深度优先算法与广度优先算法的比较

DFS与BFS的比较 姓名:班级:学号: 一、图的遍历 1.图的遍历的含义 图的遍历是指从图中某结点出发,按某既定方式访问图中各个可访问到的结点,使每个可访问到的结点恰被访问一次。 2.图的遍历方式:深度优先与广度优先 二、DFS与BFS的区别 1.概念 深度优先遍历可定义如下:首先访问出发点v,并将其标记为已访问过;然后依次从v出发搜索v的每个邻接点w。若w未曾访问过,则以w为新的出发点继续进行深度优先遍历,直至图中所有和源点v有路径相通的顶点(亦称为从源点可达的顶点)均已被访问为止。若此时图中仍有未访问的顶点,则另选一个尚未访问的顶点作为新的源点重复上述过程,直至图中所有顶点均已被访问止。 广度优先遍历可定义如下:假设从图中某顶点v出发,在访问了v之后依次访问v的各个未曾访问过的邻接点,然后分别从这些邻接点出发依次访问它们的邻接点,并使“先被访问的顶点的邻接点”先与“后被访问的顶点的邻接点”被访问,直至图中所有已被访问的顶点的邻接点都被访问到。若此时图中尚有顶点未被访问,则另选图中一个曾被访问的顶点作起始点,重复上述过程,直至图中所有顶点都被访问到为止。 2. 路径 深度优先就是,从初始点出发,不断向前走,如果碰到死路了,就往回走一步,尝试另一条路,直到发现了目标位置。这种方法,即使成功也不一定找到一条好路,但是需要记住的位置比较少。 广度优先就是,从初始点出发,把所有可能的路径都走一遍,如果里面没有目标位置,则尝试把所有两步能够到的位置都走一遍,看有没有目标位置;如果还不行,则尝试所有三步可以到的位置。这种方法,一定可以找到一条最短路径,但需要记忆的内容实在很多,要量力而行。 3.算法实现 (1) 图的深度优先算法的一般性描述: long DFS(图s,结点v。) { // 从结点v。出发,深度优先遍历图s,返回访问到的结点总数 int nNodes; //寄存访问到的结点数目 访问v。;

图的广度优先搜索的应用

图的广度优先搜索的应用 ◆内容提要 广度优先搜索是分层次搜索,广泛应用于求解问题的最短路径、最少步骤、最优方法等方面。本讲座就最短路径问题、分酒问题、八数码问题三个典型的范例,从问题分析、算法、数据结构等多方面进行了讨论,从而形成图的广度优先搜索解决问题的模式,通过本讲座的学习,能明白什么样的问题可以采用或转化为图的广度优先搜索来解决。在讨论过程中,还同时对同一问题进行了深层次的探讨,进一步寻求解决问题的最优方案。 ◆知识讲解和实例分析 和深度优先搜索一样,图的广度优先搜索也有广泛的用途。由于广度优先搜索是分层次搜索的,即先将所有与上一层顶点相邻接的顶点搜索完之后,再继续往下搜索与该层的所有邻接而又没有访问过的顶点。故此,当某一层的结点出现目标结点时,这时所进行的步骤是最少的。所以,图的广度优先搜索广泛应用于求解问题的最短路径、最少步骤、最优方法等方面。 本次讲座就几个典型的范例来说明图的广度优先搜索的应用。 先给出图的广度优先搜索法的算法描述: F:=0;r:=1;L[r]:=初始值; H:=1;w:=1;bb:=true; While bb do begin H:=h+1;g[h]:=r+1; For I:=1 to w do Begin F:=f+1; For t:=1 to 操作数do Begin ⑴m:=L[f]; {出队列}; ⑵判断t操作对m结点的相邻结点进行操作;能则设标记bj:=0,并生成新结点;不能,则设标记bj:=1; if bj:=0 then {表示有新结点生成} begin for k:=1 to g[h]-1 do if L[k]=新结点then {判断新扩展的结点是否以前出现过} begin bj:=1;k:=g[h]-1

广度优先搜索

广度优先搜索(BFS)算法 宽度优先搜索算法(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。Dijkstra单源最短路径算法和Prim最小生成树算法都采用了和宽度优先搜索类似的思想。 已知图G=(V,E)和一个源顶点s,宽度优先搜索以一种系统的方式探寻G的边,从而“发现”s所能到达的所有顶点,并计算s到所有这些顶点的距离(最少边数),该算法同时能生成一棵根为s且包括所有可达顶点的宽度优先树。对从s可达的任意顶点v,宽度优先树中从s到v的路径对应于图G中从s到v的最短路径,即包含最小边数的路径。该算法对有向图和无向图同样适用。 之所以称之为宽度优先算法,是因为算法自始至终一直通过已找到和未找到顶点之间的边界向外扩展,就是说,算法首先搜索和s距离为k的所有顶点,然后再去搜索和S距离为k+l的其他顶点。 为了保持搜索的轨迹,宽度优先搜索为每个顶点着色:白色、灰色或黑色。算法开始前所有顶点都是白色,随着搜索的进行,各顶点会逐渐变成灰色,然后成为黑色。在搜索中第一次碰到一顶点时,我们说该顶点被发现,此时该顶点变为非白色顶点。因此,灰色和黑色顶点都已被发现,但是,宽度优先搜索算法对它们加以区分以保证搜索以宽度优先的方式执行。若(u,v)∈E且顶点u为黑色,那么顶点v要么是灰色,要么是黑色,就是说,所有和黑色顶点邻接的顶点都已被发现。灰色顶点可以与一些白色顶点相邻接,它们代表着已找到和未找到顶点之间的边界。 在宽度优先搜索过程中建立了一棵宽度优先树,起始时只包含根节点,即源顶点s.在扫描已发现顶点u的邻接表的过程中每发现一个白色顶点v,该顶点v及边(u,v)就被添加到树中。在宽度优先树中,我们称结点u是结点v的先辈或父母结点。因为一个结点至多只能被发现一次,因此它最多只能有--个父母结点。相对根结点来说祖先和后裔关系的定义和通常一样:如果u处于树中从根s到结点v 的路径中,那么u称为v的祖先,v是u的后裔。 下面的宽度优先搜索过程BFS假定输入图G=(V,E)采用邻接表表示,对于图中的每个顶点还采用了几种附加的数据结构,对每个顶点u∈V,其色彩存储于变量color[u]中,结点u的父母存于变量π[u]中。如果u没有父母(例如u=s或u 还没有被检索到),则π[u]=NIL,由算法算出的源点s和顶点u之间的距离存于变量d[u]中,算法中使用了一个先进先出队列Q来存放灰色节点集合。其中

广度优先与深度优先搜索

#include "string.h" #include "stdlib.h" #include "malloc.h" #include "stdio.h" #define MAX_VERTEX_NUM 10 #define MAXQSIZE 10 int visited[MAX_VERTEX_NUM]; typedef struct Node{ int adjvex; struct Node *next; }EdgeNode; typedef struct VNode{ int vertex; EdgeNode *firstedge; }V ertexNode; typedef V ertexNode AdjList[MAX_VERTEX_NUM]; typedef struct{ AdjList adjlist; int n,e;

}ALGraph; typedef struct{ int *base; int front; int rear; }SqQueue; int InitQueue(SqQueue *Q) { Q->base=(int *)malloc(MAXQSIZE*sizeof(int)); if(!Q->base) return 0; Q->front=Q->rear=0; return 1; } int EnQueue(SqQueue *Q,int e) { if((Q->rear+1)%MAXQSIZE==Q->front)

return 0; Q->base[Q->rear]=e; Q->rear=(Q->rear+1)%MAXQSIZE; return 1; } int DeQueue(SqQueue *Q) { int i; i=Q->base[Q->front]; Q->front=(Q->front+1)%MAXQSIZE; return i; } int QueueEmpty(SqQueue *Q) { if(Q->front==Q->rear) return 1; return 0; } void BFS(ALGraph *G,int k)

基于C语言的广度优先搜索

基于C语言的广度优先搜素算法的实现 1.算法说明 广度优先搜索使用队列(queue)来实现,整个过程也可以看做一个倒立的树形: (1)把根节点放到队列的末尾。 (2)每次从队列的头部取出一个元素,查看这个元素所有的下一级元素,把它们放到队列的末尾。并把这个元素记为它下一级元素的前驱。 (3)找到所要找的元素时结束程序。 (4)如果遍历整个树还没有找到,结束程序。 本次算法的应用中,我用这个队列来保存最短路径。首先我定义队列为“真进假出”,所谓“真进”就是当添加一个元素时,把元素放置队尾,然后rear++, 而“假出”就是当删除一个元素时,并没有真的删除队首元素,只是front++。 通过比较搜索所得的所有可行路径的长度,这样我们就可以从队列中获取一条最短路径! 2.代码及结果

#include #define N 20 typedef struct{ int x; int y; }Node; /*队?元a素?类え?型í*/ typedef struct{ int parent; /*双?亲×的?序?号?*/ int child; /*双?亲×的?序?号?*/ Node childpos; /*孩¢子哩?的?坐?标括?/ }QType; int Maze[N][N] = { 1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1, 1,0,0,0,1,0,0,0,1,1,0,0,1,0,0,0,0,0,1,1, 1,0,0,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0,1, 1,0,0,0,0,0,0,1,0,0,1,0,0,0,1,0,1,0,0,1, 1,1,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,1, 1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,1,0,0,1,1, 1,1,0,0,0,0,1,1,0,1,0,0,1,0,1,0,1,0,0,1, 1,1,0,0,1,0,0,0,1,0,1,0,0,0,0,0,0,0,1,1, 1,0,0,1,0,1,0,1,0,1,0,0,0,1,1,1,0,0,0,1, 1,1,0,0,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,0,1,0,0,1, 1,0,0,0,1,0,0,0,0,1,0,0,1,1,0,0,0,1,0,1, 1,1,1,1,0,1,0,0,1,0,1,0,0,0,1,1,1,0,1,1, 1,0,0,1,0,0,0,1,0,0,1,0,0,0,0,1,1,1,0,1, 1,0,1,1,1,1,1,0,0,0,1,0,0,1,0,0,0,0,0,1, 1,1,0,0,0,0,0,1,0,0,1,0,0,0,1,0,1,0,1,1, 1,0,0,0,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,1,0,1,1,1, 1,1,0,0,1,0,1,0,0,1,0,0,1,0,0,0,1,0,0,1, 1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1, 1,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,1, 1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1}; int visited[N][N] = {1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1, 1,0,0,0,1,0,0,0,1,1,0,0,1,0,0,0,0,0,1,1, 1,0,0,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0,1, 1,0,0,0,0,0,0,1,0,0,1,0,0,0,1,0,1,0,0,1, 1,1,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,1, 1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,1,0,0,1,1, 1,1,0,0,0,0,1,1,0,1,0,0,1,0,1,0,1,0,0,1, 1,1,0,0,1,0,0,0,1,0,1,0,0,0,0,0,0,0,1,1, 1,0,0,1,0,1,0,1,0,1,0,0,0,1,1,1,0,0,0,1,

算法选择题(初级版 )256道

算法选择题(初级版)256道 1.二分搜索算法是利用()实现的算法。 [单选题] * A.分治策略(正确答案) B.动态规划法 C.贪心法 D.回溯法 2.回溯法解旅行售货员问题时的解空间树是()。 [单选题] * A.子集树 B.排列树(正确答案) C.深度优先生成树 D.广度优先生成树 3.下列算法中通常以自底向上的方式求解最优解的是()。 [单选题] * A.备忘录法 B.动态规划法(正确答案) C.贪心法 D.回溯法 4.下面不是分支界限法搜索方式的是()。 [单选题] * A.广度优先 B.最小耗费优先 C.最大效益优先 D.深度优先(正确答案)

5.采用贪心算法的最优装载问题的主要计算量在于将集装箱依其重量从小到大排序,故算法的时间复杂度为()。 [单选题] * A.O(n2^n) B.O(nlogn)(正确答案) C.O(2^n) D.O(n) 6. 分支限界法求解最大团问题时,活结点表的组织形式是()。 [单选题] * A.最小堆 B.最大堆(正确答案) C.栈 D.数组 7. 下面问题()不能使用贪心法解决。 [单选题] * A.单源最短路径问题 B.N皇后问题(正确答案) C.最小花费生成树问题 D.背包问题 8. 下列算法中不能解决0/1 背包问题的是()。 [单选题] * A.贪心法(正确答案) B.动态规划 C.回溯法 D.分支限界法 9. 背包问题的贪心算法所需的计算时间为()。 [单选题] * A.O(n2n)

B.O(nlogn)(正确答案) C.O(2n) D.O(n) 10. 二分查找是利用()实现的算法。 [单选题] * A. 分治策略(正确答案) B. 动态规划法 C. 分支限界法 D. 概率算法 11. 下列不是动态规划算法基本步骤的是()。 [单选题] * A.找出最优解的性质 B.构造最优解(正确答案) C.算出最优解 D.定义最优解 12. 最大效益优先是()的一种搜索方式。 [单选题] * A.分支界限法(正确答案) B.动态规划法 C.贪心法 D.回溯法 13. 在下列算法中有时找不到问题解的是()。 [单选题] * A.蒙特卡罗算法 B.拉斯维加斯算法(正确答案) C.舍伍德算法 D.数值概率算法

深度与广度优先搜索:迷宫问题

《数据结构课程设计》报告题目:深度与广度优先搜索 --迷宫问题 专业计算机科学与技术 学生姓名李柏 班级B计算机115 学号1110704512 指导教师巩永旺

完成日期2013年1月11日

目录 1简介 (1) 2算法说明 (1) 3测试结果 (3) 4分析与探讨 (7) 5小结 (9) 附录 (10) 附录1 源程序清单 (10)

迷宫问题 1 简介 1、图的存储结构 图的存储结构又称图的表示,其最常用的方法是邻接矩阵和邻接表。无论采用什么存储方式,其目标总是相同的,既不仅要存储图中各个顶点的信息,同时还要存储顶点之间的所有关系。 2、图的遍历 图的遍历就是从指定的某个顶点(称其为初始点)出发,按照一定的搜索方法对图中的所有顶点各做一次访问过程。根据搜索方法不同,遍历一般分为深度优先搜索遍历和广度优先搜索遍历。 本实验中用到的是广度优先搜索遍历。即首先访问初始点v i,并将其标记为已访问过,接着访问v i的所有未被访问过的邻接点,顺序任意,并均标记为已访问过,以此类推,直到图中所有和初始点v i有路径相通的顶点都被访问过为止。鉴于广度优先搜索是将所有路径同时按照顺序遍历,直到遍历出迷宫出口,生成的路径为最短路径。因此我们采用了广度优先搜索。 无论是深度优先搜索还是广度优先搜索,其本质都是将图的二维顶点结构线性化的过程,并将当前顶点相邻的未被访问的顶点作为下一个顶点。广度优先搜索采用队列作为数据结构。 本实验的目的是设计一个程序,实现手动或者自动生成一个n×m矩阵的迷宫,寻找一条从入口点到出口点的通路。具体实验内容如下: 选择手动或者自动生成一个n×m的迷宫,将迷宫的左上角作入口,右下角作出口,设“0”为通路,“1”为墙,即无法穿越。假设一只老鼠从起点出发,目的为右下角终点,可向“上、下、左、右、左上、左下、右上、右下”8个方向行走。如果迷宫可以走通,则用“■”代表“1”,用“□”代表“0”,用“☆”代表行走迷宫的路径。输出迷宫原型图、迷宫路线图以及迷宫行走路径。如果迷宫为死迷宫,则只输出迷宫原型图。 2算法说明 迷宫中存在通路和障碍,为了方便迷宫的创建,可用0表示通路,用1表示障碍,这样迷宫就可以用0、1矩阵来描述。设置迷宫的长为n、宽为m,范围为49×49,用int maze[N+2][M+2]来表示,这样相当于在迷宫外层包了一层1,即防止搜索路径时跳出迷宫。 (1)手动生成迷宫

课程设计题目九:图的广度优先遍历

课程设计题目九:图的广度优先遍历 基本要求: 采用邻接表存储结构实现图的广度优先遍历。 (2)对任意给定的图(顶点数和边数自定),建立它的邻接表并输出;(3)实现图的广度优先遍历*/ #include #include #include #define MAX_NUM 20 int visited[MAX_NUM]={0}; typedef int VertexType; typedef enum {DG=1,UDG}GraphKind; typedef struct ArcNode { int adjvex; int weight; struct ArcNode *nextarc; ArcNode *info; }ArcNode; typedef struct VNode { VertexType data; ArcNode *firstarc; }VNode,AdjList[MAX_NUM]; typedef struct { AdjList vertices; int vexnum,arcnum; GraphKind kind; }ALGraph; void PRIN(ALGraph &G); void Creat_adjgraph(ALGraph &G); void bfs(ALGraph &G,int v); void Creat_adjgraphDG(ALGraph &G); void Creat_adjgraphUDG(ALGraph &G); void Creat_adjgraph(ALGraph &G); void Creat_adjgraphDG(ALGraph &G) { int i,s,d; ArcNode *p=NULL,*q=NULL;G.kind=DG; printf("请输入顶点数和边数:"); scanf("%d %d",&G.vexnum,&G.arcnum);

数据结构实验报告(三):实现深度优先搜索与广度优先搜索算法

佛山科学技术学院 实验报告 课程名称数据结构 实验项目实现深度优先搜索与广度优先搜索算法 专业班级 10网络工程2 姓名张珂卿学号 2010394212 指导教师成绩日期 2011年11月16日 一、实验目的 1、通过本实验,掌握图,无向图的基本概念,掌握图的遍历; 2、掌握图的深度优先搜索(DFS)与广度优先搜索(BFS)算法。 二、实验内容 1、建立图的存储方式; 2、图的深度优先搜索算法; 3、图的广度优先搜索算法。 三、实验原理 图的遍历是图的算法中一种非常重要的算法,通过建立图的存储结构,采用深度优先搜索与广度优先搜索算法可以进行图的遍历; 深度优先遍历是树的先根遍历的推广,是将某一条枝上的所有节点都搜索到了之后,才转向搜索另一条枝上的所有节点; 广度优先遍历与深度优先遍历的区别在于:广度优先遍历是以层为顺序,将某一层上的所有节点都搜索到了之后才向下一层搜索。 四、实验步骤 1.建立图的存储结构; 2.输入图的基本接点与信息,初始化图; 3.编写图的深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索算法(BFS)程序; 4.采用菜单形式进行显示与选择。 5.测试数据和结果显示 (1)从键盘输入顶点数和边数; (2)输入顶点信息; (3)输入边的信息,以(a,b)的形式输入边的信息,构建一个无向图; (4)对此无向图进行深度优先搜索和广度优先搜索,并输出正确的序列。 五、程序源代码及注释 /******************************* *采用邻接表的存储结构 *构建无向图 *图的创建过程中暂不支持重复验证,

因此不能对一条边进行重复定义 ******************************/ #include #include #include #define MAX_VERTEX_NUM 20 typedef struct ArcNode{ int adjvex; struct ArcNode* nextarc; //InfoType* info; }ArcNode; /********************************* *链表结点的结构用于创建栈或是队列 ********************************/ typedef struct LinkNode{ ArcNode* parc; //存储指针地址 struct LinkNode* next; //指向一下个结点 }LinkNode; typedef struct VNode{ char cData; //顶点元素值 ArcNode* firstarc; //指向第一条依附于该点的边}VNode,AdjList[MAX_VERTEX_NUM]; typedef struct { AdjList vertices; int vexnum; //图的当前顶点数和弧数 int arcnum; }ALGraph; int Visited[MAX_VERTEX_NUM]; /********************************* *将生成的图打印出来以便确认正确性 ********************************/ int PrintCheck(ALGraph* pag) { int i; ArcNode* p;

算法设计:深度优先遍历和广度优先遍历

算法设计:深度优先遍历和广度优先遍历实现 深度优先遍历过程 1、图的遍历 和树的遍历类似,图的遍历也是从某个顶点出发,沿着某条搜索路径对图中每个顶点各做一次且仅做一次访问。它是许多图的算法的基础。 深度优先遍历和广度优先遍历是最为重要的两种遍历图的方法。它们对无向图和有向图均适用。 注意: 以下假定遍历过程中访问顶点的操作是简单地输出顶点。 2、布尔向量visited[0..n-1]的设置 图中任一顶点都可能和其它顶点相邻接。在访问了某顶点之后,又可能顺着某条回路又回到了该顶点。为了避免重复访问同一个顶点,必须记住每个已访问的顶点。为此,可设一布尔向量visited[0..n-1],其初值为假,一旦访问了顶点Vi之后,便将visited[i]置为真。 -------------------------- 深度优先遍历(Depth-First Traversal) 1.图的深度优先遍历的递归定义 假设给定图G的初态是所有顶点均未曾访问过。在G中任选一顶点v为初始出发点(源点),则深度优先遍历可定义如下:首先访问出发点v,并将其标记为已访问过;然后依次从v出发搜索v的每个邻接点w。若w未曾访问过,则以w为新的出发点继续进行深度优先遍历,直至图中所有和源点v有路径相通的顶点(亦称为从源点可达的顶点)均已被访问为止。若此时图中仍有未访问的顶点,则另选一个尚未访问的顶点作为新的源点重复上述过程,直至图中所有顶点均已被访问为止。 图的深度优先遍历类似于树的前序遍历。采用的搜索方法的特点是尽可能先对纵深方向进行搜索。这种搜索方法称为深度优先搜索(Depth-First Search)。相应地,用此方法遍历图就很自然地称之为图的深度优先遍历。 2、深度优先搜索的过程 设x是当前被访问顶点,在对x做过访问标记后,选择一条从x出发的未检测过的

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