廣度優先搜尋的通俗化定義
所謂廣度，就是一層一層的，向下遍歷，層層堵截，還是這幅圖，我們如果要是廣度優先遍歷的話，我們的結果是v1 v2 v3 v4 v5 v6 v7 v8。
1、訪問頂點vi ；
2、訪問vi 的所有未被訪問的鄰接點w1 ,w2 , …wk ；
3、依次從這些鄰接點（在步驟②中訪問的頂點）出發，訪問它們的所有未被訪問的鄰接點; 依此類推，直到圖中所有訪問過的頂點的鄰接點都被訪問；
廣度優先搜尋的用途和注意事項：
廣度優先搜尋指出是否有從a到b的路徑。
如果有，廣度優先搜尋將找出最短路徑。
面臨類似於尋找最短路徑的問題時，可嘗試使用圖來建立模型，再使用廣度優先搜尋來
解決問題。
有向圖中的邊為箭頭，箭頭的方向指定了關係的方向，例如，rama→adit表示rama欠adit錢。
無向圖中的邊不帶箭頭，其中的關係是雙向的，例如，ross - rachel表示「ross與rachel約
會，而rachel也與ross約會」。
佇列是先進先出（fifo）的。
棧是後進先出（lifo）的。
你需要按加入順序檢查搜尋列表中的人，否則找到的就不是最短路徑，因此搜尋列表必
須是佇列。
對於檢查過的人，務必不要再去檢查，否則可能導致無限迴圈。
廣度優先搜尋的實現**：
def search(name):
search_queue = deque()
search_queue += graph[name]
searched =
while search_queue:
person = search_queue.popleft()
if not person in searched:
if person_is_seller(person):
print person + " is a mango seller!"
return true
else:
search_queue += graph[person]
return false
search("you")
1、把根節點壓入棧中。
2、每次從棧中彈出乙個元素，搜尋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式。
4、如果遍歷整個樹還沒有找到，結束程式。
廣度優先搜尋使用佇列（queue）來實現，整個過程也可以看做乙個倒立的樹形：（結合佇列的先進先出特性）
1、把根節點放到佇列的末尾。
2、每次從佇列的頭部取出乙個元素，檢視這個元素所有的下一級元素，把它們放到佇列的末尾。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式。
4、如果遍歷整個樹還沒有找到，結束程式。
廣度優先搜尋會從根節點開始，一級級往下進行，上一級沒有搜尋完畢不會進行下一級搜尋，這是因為，下一級稱之為上一級的子節點，所有的下一級子節點在佇列裡的位置放在上一級節點的後面，根據佇列先進先出的特點，上一級所有元素必須全部取出以後才能去取下一級節點。
搜尋 廣度優先搜尋
廣度優先搜尋一層一層地進行遍歷，每層遍歷都是以上一層遍歷的結果作為起點，遍歷乙個距離能訪問到的所有節點。需要注意的是，遍歷過的節點不能再次被遍歷。class solution,int shortestpathbinarymatrix vectorint grid length return 1 cl...
廣度優先搜尋
include include include include using namespace std struct node 圖頂點結構定義 typedef struct node graph 圖形的結構新型態 struct node head 9 圖形頂點陣列 int visited 9 遍歷標...
廣度優先搜尋
廣度優先搜尋詳解 1.也稱寬度優先搜尋，顧名思義，就是將一棵樹一層一層往下搜。演算法首先搜尋和s距離為k的所有頂點，然後再去搜尋和s距離為k l的其他頂點。bfs是一種完備策略，即只要問題有解，它就一定可以找到解。並且，廣度優先搜尋找到的解，還一定是路徑最短的解。但是它盲目性較大，尤其是當目標節點距...