本文实例讲述了Python数据结构与算法之图的广度优先与深度优先搜索算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 根据维基百科的伪代码实现: 广度优先BFS: 使用队列,集合 标记初始结点已被发现,放入队列 每次循环从队列弹出一个结点 将该节点的所有相连结点放入队列,并标记已被发现 通过队列,将迷宫路口所有的门打开,从一个门进去继续打开里面的门,然后返回前一个门处 """ procedure BFS(G,v) is let Q be a queue Q.enqueue(v) lab
根据维基百科的伪代码实现: 广度优先BFS: 使用队列,集合 标记初始结点已被发现,放入队列 每次循环从队列弹出一个结点 将该节点的所有相连结点放入队列,并标记已被发现 通过队列,将迷宫路口所有的门打开,从一个门进去继续打开里面的门,然后返回前一个门处 """ procedure BFS(G,v) is let Q be a queue Q.enqueue(v) label v as discovered while Q is not empty v ← Q.dequeue(
BFS算法与树的层次遍历很像,具有明显的层次性,一般都是使用队列来实现的!!! 常用步骤: 1.设置访问标记int visited[N],要覆盖所有的可能访问数据个数,这里设置成int而不是bool,基于一个考虑,多次循环时不用每次都清空visited,传递进去每次一个数字即可,比如第一次标记为1,判断也采用==1,之后递加即可. 2.设置一个node,用来记录相关参数和当前的步数,比如: struct node { int i; int j; int k; int s;//步数 }; 3.设计
1.图的深度优先遍历类似前序遍历,图的广度优先类似树的层序遍历 2.将图进行变形,根据顶点和边的关系进行层次划分,使用队列来进行遍历 3.广度优先遍历的关键点是使用一个队列来把当前结点的所有下一级关联点存进去,依次进行 邻接矩阵的广度优先遍历: BFS(G) for i=0;i<G->numVertexes;i++ visited[i]=false;//检测是否访问过 for i=0;i<G.numVertexes;i++//遍历顶点 if visited[i]==true break;
坚持完成这套学习手册,你就可以去 Google 面试了 系统 指针 value Google 面试 阅读10266 本文为掘金投稿,译文出自:掘金翻译计划 原文地址:Google Interview University 原文作者:John Washam 译者:Aleen,Newton,bobmayuze,Jaeger,sqrthree 友情提醒:文章较长,需耐心阅读. 这是? 这是我为了从 Web 开发者(自学.非计算机科学学位)蜕变至 Google 软件工程师所制定的计划,其内容历时数月
坚持完成这套学习手册,你就可以去 Google 面试了 系统 指针 value Google 面试 阅读6138 本文为掘金投稿,译文出自:掘金翻译计划 原文地址:Google Interview University 原文作者:John Washam 译者:Aleen,Newton,bobmayuze,Jaeger,sqrthree 友情提醒:文章较长,需耐心阅读. 这是? 这是我为了从 Web 开发者(自学.非计算机科学学位)蜕变至 Google 软件工程师所制定的计划,其内容历时