BFS廣度優先搜素

bfs相對於dfs來說，並不是一條路走到黑，不撞南牆不回頭，而是對於每一層的所有情況都遍歷一次才進入下一層。也就是說bfs更側重於每一層的可能性，而不是每個選擇的可能性。

對於二叉樹的遍歷來說，遍歷完一層才會進入下一層。

c++中實現方法往往是使用乙個佇列，先將起點元素push進去，然後再去遍歷該元素的子元素，再將它pop出去，將他們的子元素依次push到佇列中，再重複相同的過程，這樣就能實現只有遍歷完父節點才能去索引子節點。

這種演算法通常用來保證結果的完整性，用於解決問題答案大多聚集在淺層的問題。

對於如下例題：

有乙個n*m的棋盤(1< n,m<=400)，在某個點上有乙個馬,要求你計算出馬到達棋盤 上任意乙個點最少要 走幾步。

輸入：一行四個資料，棋盤的大小和馬的座標。

輸出：乙個n*m的矩陣，代表馬到達某個點最少要走幾步(左對齊，寬5格，不能到達則輸 出-1。

樣例：輸入：

3 3 1 1

0 3 2 

3 -1 1
2 1 4

#include

#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
using
namespace std;
class
node
;int n,m;
int x,y;
int dx[8]
=;int dy[8]
=;int dist[
500]
[500];
bool vis[
500]
[500];
queue q;
intmain()
} dist[x]
[y]=0;
memset
(vis,
false
,sizeof
(vis));
node temp;
temp.x = x;
temp.y = y;
vis[x]
[y]=
true
; q.
push
(temp)
;while
(!q.
empty()
)else
temp.x = newx;
temp.y = newy;
q.push
(temp)
; vis[newx]
[newy]
=true
; dist[newx]
[newy]
= dist[nx]
[ny]+1
;}}}
for(
int i =
0;i< n;i++
) cout<}return0;
}

4 17部落格（廣度優先搜尋和深度優先搜素）

這週講了搜尋演算法。相比於單純的列舉演算法有了一定的方向性和目標性。演算法是在解的空間裡，從乙個狀態轉移 按照要求拓展 到其他狀態，這樣進行下去，將解的空間中的狀態遍歷，找到答案 目標的狀態 搜尋演算法分為廣度優先搜尋 bfs 和深度優先搜尋 dfs 廣度優先搜尋 基本思想 從初始狀態 s 開始，利...

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廣度優先搜尋，利用佇列實現，結束標誌是隊列為空的時候 承接dfs的演算法實現的講例，對於迷宮問題我們也可以採取廣度優先搜尋實現 include iostream include cstdio include cstdlib using namespace std int map 55 55 int ...

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