吃吃吃吃吃Chen
深度优先搜索和广度优先搜索,都是图形搜索算法,它两相似,又却不同,在应用上也被用到不同的地方。这里拿一起讨论,方便比较。 一、深度优先搜索 深度优先搜索属于图算法的一种,是一个针对图和树的遍历算法,英文缩写为DFS即Depth First Search。深度优先搜索是图论中的经典算法,利用深度优先搜索算法可以产生目标图的相应拓扑排序表,利用拓扑排序表可以方便的解决很多相关的图论问题,如最大路径问题等等。一般用堆数据结构来辅助实现DFS算法。其过程简要来说是对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止,而且每个节点只能访问一次。 基本步奏 (1)对于下面的树而言,DFS方法首先从根节点1开始,其搜索节点顺序是1,2,3,4,5,6,7,8(假定左分枝和右分枝中优先选择左分枝)。 (2)从stack中访问栈顶的点; (3)找出与此点邻接的且尚未遍历的点,进行标记,然后放入stack中,依次进行; (4)如果此点没有尚未遍历的邻接点,则将此点从stack中弹出,再按照(3)依次进行;(5)直到遍历完整个树,stack里的元素都将弹出,最后栈为空,DFS遍历完成。二、广度优先搜索 广度优先搜索(也称宽度优先搜索,缩写BFS,以下采用广度来描述)是连通图的一种遍历算法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。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。基本过程,BFS是从根节点开始,沿着树(图)的宽度遍历树(图)的节点。如果所有节点均被访问,则算法中止。一般用队列数据结构来辅助实现BFS算法。 基本步奏 (1)给出一连通图,如图,初始化全是白色(未访问); (2)搜索起点V1(灰色); (3)已搜索V1(黑色),即将搜索V2,V3,V4(标灰); (4)对V2,V3,V4重复以上操作; (5)直到终点V7被染灰,终止; (6)最短路径为V1,V4,V7.
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1、定义
广度优先搜索 (Breadth-First Search)是最简便的图的搜索算法之一,又称 宽度优先搜索 ,这一算法也是很多重要的图算法的原型。广度优先搜索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。
2、应用
广度优先搜索被用于解决 最短路径问题(shortest-path problem) 。
广度优先搜索让你能够找出两样东西之间的最短距离,不过最短距离的含义有很多!使用广度优先搜索可以:
3、图简介
既然广度优先搜索是作用于图的一种算法,这里对图作一个简单的介绍,先不深入了解。
图由 节点 和 边 组成。一个节点可能与多个节点相连,这些节点被称为邻居。
广度优先算法的核心思想是:从初始节点开始,应用算符生成第一层节点,检查目标节点是否在这些后继节点中,若没有,再用产生式规则将所有第一层的节点逐一扩展,得到第二层节点,并逐一检查第二层节点中是否包含目标节点。若没有,再用算符逐一扩展第二层的所有节点……,如此依次扩展,检查下去,直到发现目标节点为止。即
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。
例:假如你需要在你的人际关系网中寻找是否有职业为医生的人,图如下:
而使用广度优先搜索工作原理大概如下 :
1、Python 3 :
2、PHP :
1、《算法图解》 2、SplQueue类:
一、定义计算机毕业论文是计算机专业毕业生培养方案中的必修环节。学生通过计算机毕业论文的写作,培养综合运用计算机专业知识去分析并解决实际问题的能力,学有所用,不仅
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这个当然不会过呀。一般学校用于查重的系统是知网或者是维普,其数据库的包含量是远远高于百度文库的,就就是说百度文库中有的文章,在维普和知网上都能查得到,按照这个样
深度优先搜索和广度优先搜索,都是图形搜索算法,它两相似,又却不同,在应用上也被用到不同的地方。这里拿一起讨论,方便比较。 一、深度优先搜索
这个找百度文库啊。