广度优先搜索怎么实现

问题描述

广度优先搜索怎么实现

一幅有向图,每个点对应一定数量邻节点,现在我想保存一层到n层所有节点和路径(n<8).该怎么写

解决方案

 伪代码:
void search(Node node, int depth)
{
    if (depth > 8) return;
    for (i=0; i < node.Nodes.length; i++)
        {
            output(node.Nodes[i]);
        }
    for (i=0; i < node.Nodes.length; i++)
        {
            search(node.Nodes[i], depth+1);
        }
}

解决方案二:

你这个是每一层的节点已知,我需要的是节点未知,只知道每个节点的邻接点

时间: 2024-10-22 01:54:13

广度优先搜索怎么实现的相关文章

如何使用堆栈在树上执行广度优先搜索(逐级搜索)

简介 本文介绍了如何使用堆栈在树上执行广度优先搜索(逐级搜索),可以使用过程分配的堆栈或者使用一个独立的堆栈数据结构.BFS 是一种优先考虑广度的树扫描方式.打印的第一个节点是根节点,随后是它的直系子节点,然后是下一级子节点.在这里,根节点位于第 1 级,它的子节点位于第 2 级.接下来打印第 3 级上的孙节点.BFS 将继续以这种方式打印,直到到达最后一级.下面的树就是一个例子. (a) | v --------------------------------------------- | |

python 广度优先搜索 遍历图中的点

问题描述 python 广度优先搜索 遍历图中的点 mapmodel=[ [0,1,1,-1,1], [1,0,-1,1,-1], [1,-1,0,-1,1], [-1,1,-1,0,-1], [1,-1,1,-1,0] ] flag=[1,0,0,0,0] def dfs(current,sumpoint): if sumpoint==5: print sumpoint,flag for i in range(5): if mapmodel[current][i]==1 and flag[i]

【算法小总结】广度优先搜索剖析

广度优先搜索 以前一直用搜索用的都是深搜,因为听说有很多题能用广搜就能用深搜什么的.今天老老实实的去看广搜了,结果发现我之前想的太天真的,DFS和BFS不仅在性质上不同,而且对于某些题和某些情况,用BFS比DFS要快(不是绝对).   今天好好说道说道这个BFS(广度优先搜索)   很多问题(如过迷宫问题),每走下一步,都要考虑很多种情况,这个时候,就要每一步每一步的去试探,去找到合适的方案,也是就是传说中的"搜索".   当然,想试探出结果,可以去将一种方案走到底,遇到不能走或者其他

【算法导论】图的广度优先搜索遍历(BFS)

       图的存储方法:邻接矩阵.邻接表        例如:有一个图如下所示(该图也作为程序的实例): 则上图用邻接矩阵可以表示为: 用邻接表可以表示如下: 邻接矩阵可以很容易的用二维数组表示,下面主要看看怎样构成邻接表:         邻接表存储方法是一种顺序存储与链式存储相结合的存储方法.在这种方法中,只考虑非零元素,所以在图中的顶点很多而边很少时,可以节省存储空间.         邻接表存储结构由两部分组成:对于每个顶点vi, 使用一个具有两个域的结构体数组来存储,这个数组称为顶

图的广度优先搜索(BFS)

把以前写过的图的广度优先搜索分享给大家(C语言版) #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #define MAX_VERTEX_NUM 20 #define MAXQSIZE 100 #define OK 1 typedef char VertexType; typedef int QElemType; typedef struct ArcNode//边结点 { int adjvex; struct ArcNode *nextarc; }ArcN

人工智能: 自动寻路算法实现(一、广度优先搜索)

前言 随着人工智能技术的日益发达,我们的生活中也出现了越来越多的智能产品.我们今天要关注的是智能家居中的一员:扫地机器人.智能扫地机器人可以在主人不在家的情况下自动检测到地面上的灰尘,并且进行清扫.有些更为对路线进行规划,找到可以清理灰尘的最短路径,达到省电的效果.当然,绕过障碍物也是必须拥有的技能.我们今天就来看一下扫地机器人自动寻路的算法的简单实现.这里我们不对机器人如何识别出灰尘进行讨论,我们只讨论发现了灰尘之后,机器人的路径规划进行一个分析.为了简单起见,我们假设机器人所处在的是一个M×

c++-图的广度优先搜索问题,我的代码超出时间限制求修改或给出新的答案,谢谢!

问题描述 图的广度优先搜索问题,我的代码超出时间限制求修改或给出新的答案,谢谢! Description 读入图的邻接矩阵以及一个顶点的编号(图中顶点的编号为从1开始的连续正整数.顶点在邻接矩阵的行和列上按编号递增的顺序排列.邻接矩阵中元素值为1,表示对应顶点间有一条边,元素值为0,表示对应顶点间没有边),输出从该顶点开始进行广度优先搜索(Breadth-First Search, BFS)的顶点访问序列.假设顶点数目<=100,并且,对于同一顶点的多个邻接顶点,按照顶点编号从小到大的顺序进行搜

算法起步之广度优先搜索

原文:算法起步之广度优先搜索           广度优先搜索算法是图的基本算法之一,图是用来保存过对多的关系的数据结构,相对于树一对多的关系更为复杂,所以难度也会比树结构难一点,图的存储一般有连接表表示跟链接矩阵表示,相比来说链接矩阵的方式更为常用,也就是用数组来存储.而广度优先搜索算法其实就是图的遍历过程,数组的遍历大家都会,数组的遍历我们是按照下标的顺序来遍历的,而图的遍历也有自己的方式,图是多对多的关系,我们可以按照各个节点直接的关联关系来遍历他们,这样便衍生出来深度优先跟广度优先,广度

基于图的深度优先搜索和广度优先搜索java实现

 为了解15puzzle问题,了解了一下深度优先搜索和广度优先搜索.先来讨论一下深度优先搜索(DFS),深度优先的目的就是优先搜索距离起始顶点最远的那些路径,而广度优先搜索则是先搜索距离起始顶点最近的那些路径.我想着深度优先搜索和回溯有什么区别呢?百度一下,说回溯是深搜的一种,区别在于回溯不保留搜索树.那么广度优先搜索(BFS)呢?它有哪些应用呢?答:最短路径,分酒问题,八数码问题等.言归正传,这里笔者用java简单实现了一下广搜和深搜.其中深搜是用图+栈实现的,广搜使用图+队列实现的,代码如下

数据结构实验图论一:基于邻接矩阵的广度优先搜索遍历

数据结构实验图论一:基于邻接矩阵的广度优先搜索遍历 Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536KB Problem Description 给定一个无向连通图,顶点编号从0到n-1,用广度优先搜索(BFS)遍历,输出从某个顶点出发的遍历序列.(同一个结点的同层邻接点,节点编号小的优先遍历) Input 输入第一行为整数n(0< n <100),表示数据的组数. 对于每组数据,第一行是三个整数k,m,t(0<k<100,0<m<(k-1)