寬度優先演算法採用什麼

Ⅰ bfs演算法是什麼

bfs演算法寬度優先搜索演算法（又稱廣度優先搜索）是最簡便的圖的搜索演算法之一，這一演算法也是很多重要的圖的演算法的原型。Dijkstra單源最短路徑演算法和Prim最小生成樹演算法都採用了和寬度優先搜索類似的思想。其別名又叫BFS，屬於一種盲目搜尋法，目的是系統地展開並檢查圖中的所有節點，以找尋結果。

與深度優先搜索的對比

1、把根節點壓入棧中。

2、每次從棧中彈出一個元素，搜索所有在它下一級的元素，把這些元素壓入棧中。並把這個元素記為它下一級元素的前驅。

3、找到所要找的元素時結束程序。

4、如果遍歷整個樹還沒有找到，結束程序。

Ⅱ 什麼是寬度優先搜索

是數據結構中的問題，涉及到圖的遍歷，應該是深度優先搜索，和廣度優先搜索吧？
追問，在線。。。

你說的寬度優先，應該就是廣度優先，不一樣的叫法而已。
【廣度（寬度）優先搜索】
類似於樹的層次遍歷，先從一個頂點出發，依次遍歷與之相鄰的未訪問過的，也就是先搜索與頂點路徑為1的，全部寫出；在搜索與頂點路徑為2的，全部寫出……以此類推，通俗地講，是採用了一種擴散的方法來搜索整張圖

【深度優先搜索】這是與廣度優先相對立的一種搜索方式
從一個頂點出發，找一條路徑（注意，只是一條），依次寫出一直相鄰的的未被訪問過的結點，直到這條路都被訪問過，通俗地講，就是一條路徑走到頭，之後在返回上一個結點看有沒有未訪問的，再返回上一個，再返回上一個……以此類推

都是自己的話說的，更容易理解些，希望對你有幫助o(∩_∩)o

Ⅲ 深度優先和廣度優先 的區別 ，用法。

1、主體區別

深度優先搜索是一種在開發爬蟲早期使用較多的方法。它的目的是要達到被搜索結構的葉結點(即那些不包含任何超鏈的HTML文件)。

寬度優先搜索演算法（又稱廣度優先搜索）是最簡便的圖的搜索演算法之一，這一演算法也是很多重要的圖的演算法的原型。

2、演算法區別

深度優先搜索是每次從棧中彈出一個元素，搜索所有在它下一級的元素，把這些元素壓入棧中。並把這個元素記為它下一級元素的前驅，找到所要找的元素時結束程序。

廣度優先搜索是每次從隊列的頭部取出一個元素，查看這個元素所有的下一級元素，把它們放到隊列的末尾。並把這個元素記為它下一級元素的前驅，找到所要找的元素時結束程序。

3、用法

廣度優先屬於一種盲目搜尋法，目的是系統地展開並檢查圖中的所有節點，以找尋結果。換句話說，它並不考慮結果的可能位置，徹底地搜索整張圖，直到找到結果為止。

深度優先即在搜索其餘的超鏈結果之前必須先完整地搜索單獨的一條鏈。深度優先搜索沿著HTML文件上的超鏈走到不能再深入為止，然後返回到某一個HTML文件，再繼續選擇該HTML文件中的其他超鏈。

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實際應用

BFS在求解最短路徑或者最短步數上有很多的應用，應用最多的是在走迷宮上，單獨寫代碼有點泛化，取來自九度1335闖迷宮一例說明，並給出C++/Java的具體實現。

在一個n*n的矩陣里走，從原點（0,0）開始走到終點（n-1,n-1），只能上下左右4個方向走，只能在給定的矩陣里走，求最短步數。n*n是01矩陣，0代表該格子沒有障礙，為1表示有障礙物。

int mazeArr[maxn][maxn]; //表示的是01矩陣int stepArr = {{-1,0},{1,0},{0,-1},{0,1}}; //表示上下左右4個方向，int visit[maxn][maxn]; //表示該點是否被訪問過，防止回溯，回溯很耗時。核心代碼。基本上所有的BFS問題都可以使用類似的代碼來解決。

Ⅳ 寬度優先搜索的詳細解釋

已知圖G=(V,E)和一個源頂點s，寬度優先搜索以一種系統的方式探尋G的邊，從而「發現」s所能到達的所有頂點，並計算s到所有這些頂點的距離(最少邊數)，該演算法同時能生成一棵根為s且包括所有可達頂點的寬度優先樹。對從s可達的任意頂點v，寬度優先樹中從s到v的路徑對應於圖G中從s到v的最短路徑，即包含最小邊數的路徑。該演算法對有向圖和無向圖同樣適用。
之所以稱之為寬度優先演算法，是因為演算法自始至終一直通過已找到和未找到頂點之間的邊界向外擴展，就是說，演算法首先搜索和s距離為k的所有頂點，然後再去搜索和S距離為k+l的其他頂點。
為了保持搜索的軌跡，寬度優先搜索為每個頂點著色：白色、灰色或黑色。演算法開始前所有頂點都是白色，隨著搜索的進行，各頂點會逐漸變成灰色，然後成為黑色。在搜索中第一次碰到一頂點時，我們說該頂點被發現，此時該頂點變為非白色頂點。因此，灰色和黑色頂點都已被發現，但是，寬度優先搜索演算法對它們加以區分以保證搜索以寬度優先的方式執行。若(u,v)∈E且頂點u為黑色，那麼頂點v要麼是灰色，要麼是黑色，就是說，所有和黑色頂點鄰接的頂點都已被發現。灰色頂點可以與一些白色頂點相鄰接，它們代表著已找到和未找到頂點之間的邊界。
在寬度優先搜索過程中建立了一棵寬度優先樹，起始時只包含根節點，即源頂點s.在掃描已發現頂點u的鄰接表的過程中每發現一個白色頂點v，該頂點v及邊(u,v)就被添加到樹中。在寬度優先樹中，我們稱結點u 是結點v的先輩或父母結點。因為一個結點至多隻能被發現一次，因此它最多隻能有--個父母結點。相對根結點來說祖先和後裔關系的定義和通常一樣：如果u處於樹中從根s到結點v的路徑中，那麼u稱為v的祖先，v是u的後裔。

Ⅳ 深度優先演算法 和 寬度優先演算法 的優缺點

1、深度優先演算法佔內存少但速度較慢，廣度優先演算法佔內存多但速度較快，在距離和深度成正比的情況下能較快地求出最優解。
2、深度優先與廣度優先的控制結構和產生系統很相似，唯一的區別在於對擴展節點選取上。由於其保留了所有的前繼節點，所以在產生後繼節點時可以去掉一部分重復的節點，從而提高了搜索效率。
3、這兩種演算法每次都擴展一個節點的所有子節點，而不同的是，深度優先下一次擴展的是本次擴展出來的子節點中的一個，而廣度優先擴展的則是本次擴展的節點的兄弟點。在具體實現上為了提高效率,所以採用了不同的數據結構。

Ⅵ pascal寬度優先演算法是什麼 要通俗易懂的偽代碼，不要復制百度百科

其實就是廣搜，又稱為bfs，如果你理解了dfs（也就是深搜，深度優先搜索）的話，去理解bfs就方便多了，其實dfs就是將棧建立在了內存中，而bfs要做的就是將這個棧給拉出來自己實現（雖然其實用的數據結構是隊列），接下來是偽代碼
procere bfs;
begin
head:=0;w:=1;//這步是初始化
將你要放的東西放進隊列；
while t<w do //這是bfs的推出條件
begin
inc(t);
if 當前位置達到所需條件 then 你要做的事(具體看題目來);
從當前位置出發去所有可以到達的位置
begin
inc(w);
將可以到達的位置進入隊列;
end;
end;
end;
以上純屬手打，如有不懂之處請提出

Ⅶ 寬度優先搜索演算法(pascal)

寬度優先搜索（BFS，BreadthFirstSearch）是一種搜索演算法，其主要用來解決最優解問題。原型是圖的寬度優先遍歷問題，即從源頂點s出發，遍歷每一個節點，它的基本思路是：先擴展當前節點所有鄰接的節點，然後再從這些頂點出發，遍歷所有頂點，即分層處理，將遍歷路徑表示成樹，就是按層次遍歷。

寬度優先搜索實現要依賴隊列，即先進先出表（FIFO），這樣保證了搜索的順序正確。下面以圖的遍歷為例，寫出標准演算法（偽代碼）

BFS(G,s)

foreachvertexuexceptsdo//對除源頂點外的所有節點進行初始化

begin

visited[u]:=false;//是否訪問過

distance[u]:=infinite;//距源頂點距離

parent[u]:=NIL;//父節點

end;

visited[s]:=true;//對源頂點進行初始化

distance[s]:=0;

parent[s]:=NIL;

ENQUEUE(Q,s);//入隊；Q為隊列

whilenot(empty(Q))do //隊列不空

begin

u:=DEQUEUE(Q);//隊首元素出隊

foreachvertexVbelongstoAdj[u]do//擴展每個鄰接節點

ifvisited[v]=falsethen//如果未訪問

begin

visited[v]:=true;//標記已訪問

distance[v]:=distance[u]+1;//距離更新

parent[v]:=u;//父節點記錄

ENQUEUE(Q,v);//入隊

end;

end;

實際運用時要注意在達到結果後就要加一個break退出並輸出。為什麼寬度優先搜索能解決最優問題呢？因為根據寬搜的策略，被搜索到的頂點被戳上的distance標記就是到源頂點的最短路徑的距離，因此可以解決無權圖的最短路徑問題以及由其抽象而來的最優問題。

題目要求並不一樣，有的要求最優解大小，就可以直接輸出distance；有的要輸出最優解路徑、方法，可以用循環將parent層層取出，入棧調整順序輸出，這也算一個技巧。

也許你還看不懂演算法，可以找本演算法導論好好讀讀，上面的圖示對於理解很有幫助。

PS：敲完之後看了看網路，發現上面的內容完全改成了演算法導論，可以去看看。尤其圖示，很有幫助的。

Ⅷ 廣度優先演算法

廣度優先演算法（Breadth-First Search），同廣度優先搜索，又稱作寬度優先搜索，或橫向優先搜索，簡稱BFS，是一種圖形搜索演演算法。簡單的說，BFS是從根節點開始，沿著樹的寬度遍歷樹的節點，如果發現目標，則演算終止。廣度優先搜索的實現一般採用open-closed表。