Question

std::list <int> q;
std::vector<bool> visited(cols + 1);
for(int i = 1; i <= cols; i++) visited[i] = false;
visited[x] = true;
if(!l[x].empty())
{
    for(std::list<int>::iterator i = l[x].begin(); i != l[x].end(); i++)
    {
        q.push_back(x); q.push_back(* i);
    }
    while(!q.empty())
    {
        y = q.back(); q.pop_back();
        x = q.back(); q.pop_back();
        if(!visited[y])
        {
            visited[y] = true;
            if(!l[y].empty())
            for(std::list<int>::iterator i = l[y].begin(); i != l[y].end(); i++)
            {
                if(!visited[*i])
                {q.push_back(y); q.push_back(* i);}
            }
            dfst[x].push_back(y);
            if(flag != 0) dfst[y].push_back(x);
        }
    }
}

这是我在图中查找生成树的DFS算法。我需要将它转换为BFS算法，找到两个顶点之间的最短路径。嗯......我怎么能这样做？ BFS算法有点类似于上面的那个吗？或者我是否需要从头开始编写它？

l - 邻接清单 dfst - 最后持有生成树的数组 x - 起始顶点 y - 辅助变量

Answer 1

DFS和BFS本质上是相同的算法。诀窍在于您使用的数据结构，或者您首先要探索的节点。

深度优先搜索使用堆栈，因此在返回算法之前会尽可能地向下移动。

要利用广度优先搜索，您需要使用节点队列，并探索每个节点，将其邻居（如果尚未访问）添加到队列中，然后处理父节点的其余邻居，然后再继续起。

这不会对您的代码进行大幅改动，只会改变您从列表中获取节点的方式。

不要弹出背面，而只需使用q.pop_front()来获取节点。

Answer 2

BFS与DFS类似。您可以查看深度为1的所有节点，然后查看深度为2的所有节点，直到您访问所有节点，而不是尽可能深入地进行回溯和重复。

基本算法：

 -Choose a starting node and add to LookQueue
 -look at all nodes directly touching and add them to LookQueue
 -when you've looked at them all
    -look at all nodes in LookQueue (removing them as you do)
    and look at all nodes touching them (adding them as you do)
       -repeat until all nodes are visited

Answer 3

寻找最短路径 （用C ++ / C ++ 11编写）

我认为这一点非常重要，特别是因为标题位于最短路径上！（下面的代码实际上允许您找到一个）此外：如上所述（在第二个回复的评论中）DFS和BFS几乎不是（！）相同的算法，代码中的相似性，其中用队列替换堆栈并允许您从一个跳转到另一个不使它们“基本相同”。到目前为止，BFS是在未加权图中找到最短路径的更好/正确的（在两者之间）。 BFS正在从源头构建图层，而DFS正在尽可能深入。

实际上在运行BFS（找到最短路径）时，您应该使用带有非常大数字的“距离”参数初始化节点，而使用访问过的DS，将其更新为父距离+ 1（仅当它是仍然具有初始化值。）

简单示例如下：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
#include <limits>

using namespace std;
const int imax = std::numeric_limits<int>::max();
using vi = vector<int>;

/* printPath - implementation at the end */    
void
printPath(int s, int t, const vi &path);

/*input:
* n is number of the nodes in the Graph
* adjList holds a neighbors vector for each Node
* s is the source node
*/

void dfs(int n, vector<vi> adjList, int s)
{
    //imax declared above as the max value for int (in C++)
    vector<int> distance(n, imax);
    vi path;
    queue<int> q; q.push(s); distance[s] = 0;

    while (!q.empty()) {
        auto curr = q.front(); q.pop();

        for (int i = 0; i < (int)adjList[curr].size(); ++i) {
            if (distance[i] == imax) {
                distance[i] = distance[curr] + 1;
                //save the parent to have the path at the end of the algo.
                path[i] = curr;
            }
        }//for
    }//while
     /* t can be anything you want */
    int t = 5;
    printPath(s, t, path); cout << endl;
}

/* print the shortest path from s to t */ 
void
printPath(int s, int t, const vi &path)
{
    if (t == s) {
        return;
    }
    printPath(s, path[t], path);
    cout << path[t];
}

受史蒂文＆amp; amp; Felix，来自： Competitive Programming 3

Answer 4

不，您不必在代码中进行太多更改。只需在带有队列的DFS的情况下替换替换堆栈，它将成为BFS。

BFS和DFS的实现差异在于“BFS是使用Queue实现的，而DFS正在使用Stack”（原因很明显，DFS在迷宫中的确如此深度。）

自己看看变化：

DFS：

void dfs(int start)
{
    int j,temp; 
    stack<int> s; //STACK
    s.push(start);
    vector<int>:: iterator it;
    while(s.empty()==0)
    {
        temp=s.top(); // Top element from Stack
        s.pop();
        status[temp]=1; // marked as visited , 0 means unvisited
        cout<<temp<<endl; // visited element
        for(it=list[temp].begin();it!=list[temp].end();it++)
        {
            j=*it;
            if(status[j]==0)
            {
                s.push(j);
                status[j]=2;    // means that it is in stack        
            }
        }

    }
}

BFS：

void bfs(int start)
{
    int j,temp; 
    queue<int> q; // QUEUE
    q.push(start);
    vector<int>:: iterator it;
    while(q.empty()==0)
    {
        temp=q.front(); // Front element from Queue
        q.pop();
        status[temp]=1; // marked as visited , 0 means unvisited
        cout<<temp<<endl; // visited element
        for(it=list[temp].begin();it!=list[temp].end();it++)
        {
            j=*it;
            if(status[j]==0)
            {
                q.push(j);
                status[j]=2;    // means that it is in queue        
            }
        }

    }
}

正如你所看到的，两者的实现只是“使用STACK和QUEUE”。

希望这有帮助！

使用BFS算法找到最短路径

4 个答案: