宽度优先算法采用什么

Ⅰ bfs算法是什么

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。其别名又叫BFS，属于一种盲目搜寻法，目的是系统地展开并检查图中的所有节点，以找寻结果。

与深度优先搜索的对比

1、把根节点压入栈中。

2、每次从栈中弹出一个元素，搜索所有在它下一级的元素，把这些元素压入栈中。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。

Ⅱ 什么是宽度优先搜索

是数据结构中的问题，涉及到图的遍历，应该是深度优先搜索，和广度优先搜索吧？
追问，在线。。。

你说的宽度优先，应该就是广度优先，不一样的叫法而已。
【广度（宽度）优先搜索】
类似于树的层次遍历，先从一个顶点出发，依次遍历与之相邻的未访问过的，也就是先搜索与顶点路径为1的，全部写出；在搜索与顶点路径为2的，全部写出……以此类推，通俗地讲，是采用了一种扩散的方法来搜索整张图

【深度优先搜索】这是与广度优先相对立的一种搜索方式
从一个顶点出发，找一条路径（注意，只是一条），依次写出一直相邻的的未被访问过的结点，直到这条路都被访问过，通俗地讲，就是一条路径走到头，之后在返回上一个结点看有没有未访问的，再返回上一个，再返回上一个……以此类推

都是自己的话说的，更容易理解些，希望对你有帮助o(∩_∩)o

Ⅲ 深度优先和广度优先 的区别 ，用法。

1、主体区别

深度优先搜索是一种在开发爬虫早期使用较多的方法。它的目的是要达到被搜索结构的叶结点(即那些不包含任何超链的HTML文件)。

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。

2、算法区别

深度优先搜索是每次从栈中弹出一个元素，搜索所有在它下一级的元素，把这些元素压入栈中。并把这个元素记为它下一级元素的前驱，找到所要找的元素时结束程序。

广度优先搜索是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，找到所要找的元素时结束程序。

3、用法

广度优先属于一种盲目搜寻法，目的是系统地展开并检查图中的所有节点，以找寻结果。换句话说，它并不考虑结果的可能位置，彻底地搜索整张图，直到找到结果为止。

深度优先即在搜索其余的超链结果之前必须先完整地搜索单独的一条链。深度优先搜索沿着HTML文件上的超链走到不能再深入为止，然后返回到某一个HTML文件，再继续选择该HTML文件中的其他超链。

(3)宽度优先算法采用什么扩展阅读：

实际应用

BFS在求解最短路径或者最短步数上有很多的应用，应用最多的是在走迷宫上，单独写代码有点泛化，取来自九度1335闯迷宫一例说明，并给出C++/Java的具体实现。

在一个n*n的矩阵里走，从原点（0,0）开始走到终点（n-1,n-1），只能上下左右4个方向走，只能在给定的矩阵里走，求最短步数。n*n是01矩阵，0代表该格子没有障碍，为1表示有障碍物。

int mazeArr[maxn][maxn]; //表示的是01矩阵int stepArr = {{-1,0},{1,0},{0,-1},{0,1}}; //表示上下左右4个方向，int visit[maxn][maxn]; //表示该点是否被访问过，防止回溯，回溯很耗时。核心代码。基本上所有的BFS问题都可以使用类似的代码来解决。

Ⅳ 宽度优先搜索的详细解释

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。

Ⅳ 深度优先算法 和 宽度优先算法 的优缺点

1、深度优先算法占内存少但速度较慢，广度优先算法占内存多但速度较快，在距离和深度成正比的情况下能较快地求出最优解。
2、深度优先与广度优先的控制结构和产生系统很相似，唯一的区别在于对扩展节点选取上。由于其保留了所有的前继节点，所以在产生后继节点时可以去掉一部分重复的节点，从而提高了搜索效率。
3、这两种算法每次都扩展一个节点的所有子节点，而不同的是，深度优先下一次扩展的是本次扩展出来的子节点中的一个，而广度优先扩展的则是本次扩展的节点的兄弟点。在具体实现上为了提高效率,所以采用了不同的数据结构。

Ⅵ pascal宽度优先算法是什么 要通俗易懂的伪代码，不要复制百度百科

其实就是广搜，又称为bfs，如果你理解了dfs（也就是深搜，深度优先搜索）的话，去理解bfs就方便多了，其实dfs就是将栈建立在了内存中，而bfs要做的就是将这个栈给拉出来自己实现（虽然其实用的数据结构是队列），接下来是伪代码
procere bfs;
begin
head:=0;w:=1;//这步是初始化
将你要放的东西放进队列；
while t<w do //这是bfs的推出条件
begin
inc(t);
if 当前位置达到所需条件 then 你要做的事(具体看题目来);
从当前位置出发去所有可以到达的位置
begin
inc(w);
将可以到达的位置进入队列;
end;
end;
end;
以上纯属手打，如有不懂之处请提出

Ⅶ 宽度优先搜索算法(pascal)

宽度优先搜索（BFS，BreadthFirstSearch）是一种搜索算法，其主要用来解决最优解问题。原型是图的宽度优先遍历问题，即从源顶点s出发，遍历每一个节点，它的基本思路是：先扩展当前节点所有邻接的节点，然后再从这些顶点出发，遍历所有顶点，即分层处理，将遍历路径表示成树，就是按层次遍历。

宽度优先搜索实现要依赖队列，即先进先出表（FIFO），这样保证了搜索的顺序正确。下面以图的遍历为例，写出标准算法（伪代码）

BFS(G,s)

foreachvertexuexceptsdo//对除源顶点外的所有节点进行初始化

begin

visited[u]:=false;//是否访问过

distance[u]:=infinite;//距源顶点距离

parent[u]:=NIL;//父节点

end;

visited[s]:=true;//对源顶点进行初始化

distance[s]:=0;

parent[s]:=NIL;

ENQUEUE(Q,s);//入队；Q为队列

whilenot(empty(Q))do //队列不空

begin

u:=DEQUEUE(Q);//队首元素出队

foreachvertexVbelongstoAdj[u]do//扩展每个邻接节点

ifvisited[v]=falsethen//如果未访问

begin

visited[v]:=true;//标记已访问

distance[v]:=distance[u]+1;//距离更新

parent[v]:=u;//父节点记录

ENQUEUE(Q,v);//入队

end;

end;

实际运用时要注意在达到结果后就要加一个break退出并输出。为什么宽度优先搜索能解决最优问题呢？因为根据宽搜的策略，被搜索到的顶点被戳上的distance标记就是到源顶点的最短路径的距离，因此可以解决无权图的最短路径问题以及由其抽象而来的最优问题。

题目要求并不一样，有的要求最优解大小，就可以直接输出distance；有的要输出最优解路径、方法，可以用循环将parent层层取出，入栈调整顺序输出，这也算一个技巧。

也许你还看不懂算法，可以找本算法导论好好读读，上面的图示对于理解很有帮助。

PS：敲完之后看了看网络，发现上面的内容完全改成了算法导论，可以去看看。尤其图示，很有帮助的。

Ⅷ 广度优先算法

广度优先算法（Breadth-First Search），同广度优先搜索，又称作宽度优先搜索，或横向优先搜索，简称BFS，是一种图形搜索算法。简单的说，BFS是从根节点开始，沿着树的宽度遍历树的节点，如果发现目标，则演算终止。广度优先搜索的实现一般采用open-closed表。