廣度優先搜索演算法
Ⅰ 廣度優先搜索演算法，請給出簡單的c++程序樣例
#include <stdio.h>
#define max 100
typedef struct anode
{
int adjvex; //邊的終點位置
struct anode *nextarc;
}arcnode;
typedef struct node
{
int data;
arcnode *firstout;
}vnode;
typedef struct
{
vnode adjlist[max];
int n;
int e;
}Agraph;
static int visit[max];
//深度遍歷
void DFS(Agraph &G,int v) //v為初始頂點編號
{
int k;
arcnode *p;
for(k=0;k<G.n;k++)
visit[k]=0;
printf("%d ",v);
p=G.adjlist[v].firstout;
while(p)
{
if(!visit[p->adjvex])
DFS(G,p->adjvex);
p=p->nextarc;
}
}
void BFS(Agraph &G,int v)
{
arcnode *p;
int q[max];
int front=0;
int rear=0;
int w,i;
for(i=0;i<G.n;i++)
visit[i]=0;
printf("%d ",v);
visit[v]=1;
rear=(rear+1)%max;
q[rear]=v;
while(front!=rear)
{
front=(front+1)%max;
w=q[front];
p=G.adjlist[w].firstout;
while(p)
{
if(!visit[p->adjvex])
{
printf("%d ",p->adjvex);
visit[p->adjvex]=1;
rear=(rear+1)%max;
q[rear]=p->adjvex;
}
p=p->nextarc;
}
printf("\n");
}
}
//層序遍歷二叉樹
struct btnode
{
int data;
btnode *lchild,*rchild;
};
void level(struct btnode *bt)
{
if(!bt)
return;
btnode *q[max];
int front,rear;
front=0;
rear=0;
printf("%d ",bt->data);
rear=(rear+1)%max;
q[rear]=bt;
while(front!=rear)
{
front=(front+1)%max;
bt=q[front];
if(bt->lchild)
{
printf("%d ",bt->lchild->data);
rear=(rear+1)%max;
q[rear]=bt->lchild;
}
if(bt->rchild)
{
printf("%d ",bt->rchild->data);
rear=(rear+1)%max;
q[rear]=bt->rchild;
}
}
}
void DFS1(Agraph &G,int v)
{
arcnode *p;
printf("%d ",v);
visit[v]=1;
p=G.adjlist[v].firstout;
while(p)
{
if(!visit[p->adjvex])
{
DFS1(G,p->adjvex);
}
p=p->nextarc;
}
}
void level1(struct btnode *bt)
{
if(!bt)
return;
printf("%d ",bt->data);
struct btnode *q[max];
int front=0;
int rear=0;
rear=(rear+1)%max;
q[rear]=bt;
while(front!=rear)
{
front=(front+1)%max;
bt=q[front];
if(bt->lchild)
{
printf("%d ",bt->lchild->data);
rear=(rear+1)%max;
q[rear]=bt->lchild;
}
if(bt->rchild)
{
printf("%d ",bt->rchild->data);
rear=(rear+1)%max;
q[rear]=bt->rchild;
}
}
}
void BFS1(Agraph &G,int v)
{
int q[max];
int front=0;
int rear=0;
int i;
for(i=0;i<G.n;i++)
visit[i]=0;
printf("%d ",v);
visit[v]=1;
rear=(rear+1)%max;
q[rear]=v;
arcnode *p;
while(front!=rear)
{
front=(front+1)%max;
i=q[front];
p=G.adjlist[i].firstout;
while(p)
{
if(!visit[p->adjvex])
{
printf("%d ",p->adjvex);
visit[p->adjvex]=1;
rear=(rear+1)%max;
q[rear]=p->adjvex;
}
p=p->nextarc;
}
}
}
Ⅱ 廣度優先法(BFS)演算法
#include<stdio.h>#define MAX 10 int front=-1,rear=-1; struct node { int value; struct node *next; }; typedef struct node node; typedef node *link; struct graph_link { link first; //隊頭指針 link last; //隊尾指針 }; int run[9]={0}; int queue[MAX]; struct graph_link head[9]; void print(struct graph_link temp) { link current=temp.first; while (current!=NULL) { printf("[%d] ",current->value); current=current->next; } putchar('\n'); } void insert(struct graph_link *temp, int x) //鄰接表法存儲頂點 { link new_node; new_node=new node; new_node->value=x; new_node->next=NULL; if (temp->first==NULL) { temp->first=new_node; //新隊頭 temp->last=new_node; //當前尾指向頭 } else { temp->last->next=new_node; //原隊尾的結點接上新結點 temp->last=new_node; //將隊尾結點指向新結點 } } void enqueue(int value) //入隊 { if (rear>=MAX) return; queue[rear++]=value; } int dequeue() //出隊 { if (front==rear) return -1; front++; return queue[front]; } void bfs(int current) //廣度優先 { link tempnode; enqueue(current); //入隊 run[current]=1; printf("[%d] ",current); while (front!=rear) //判斷是否為空隊列 { current=dequeue(); //出隊 tempnode=head[current].first; //與i個頂點的鏈表頭指針 while (tempnode!=NULL) { if (run[tempnode->value]==0) //判斷以i個頂點連接的頂點是否被訪問過 { enqueue(tempnode->value); //入隊 run[tempnode->value]=1; //標記已訪問過 printf("[%d] ",tempnode->value); } tempnode=tempnode->next; } } } void main() { int data[20][2]={{1,2},{2,1},{1,3},{3,1},{2,4},{4,2}, {2,5},{5,2},{3,6},{6,3},{3,7},{7,3}, {4,5},{5,4},{6,7},{7,6},{5,8},{8,5}, {6,8},{8,6}}; int data_num,i,j; for (i=1; i<9; i++) { head[i].first=NULL; head[i].last=NULL; for (j=0; j<20; j++) { if (data[j][0]==i) { data_num=data[j][1]; insert(&head[i],data_num); } } } printf("Imgae Data:\n"); for (i=1; i<9; i++) { printf("peak[%d]=> ",i); link ptr=head[i].first; while (ptr!=NULL) { printf("[%d] ",ptr->value); ptr=ptr->next; } putchar('\n'); } putchar('\n'); bfs(1); putchar('\n'); }
Ⅲ 廣度優先遍歷的演算法
template <int max_size>
void Digraph<max_size> ::
breadth_first(void (*visit)(Vertex &)) const
/* Post: The function *visit has been performed at each vertex of the Digraph in breadth-first order.
Uses: Methods of class Queue. */
{
Queue q;
bool visited [max_size];
Vertex v, w, x;
for (all v in G) visited [v] = false;
for (all v in G)
if (!visited [v]) {
q.append (v);
while (!q.empty ( )){
q.retrieve (w);
if (!visited [w]) {
visited [w] = true; (*visit) (w);
for (all x adjacent to w) q.append (x); }
q.serve ( ); } }
}
廣度優先搜索演算法pascal 演算法框架
Program BFS;
初始化，存儲初始狀態（記錄初始結點）；
設隊列首指針closed=0；隊列尾指針open：=1；
repeat
首指針closed後移一格，取其所指向的結點；
for r:=1 to max_r do
begin
if子結點符合條件 且 子結點沒有重復擴展 then
begin
尾指針open加1；把新結點存入隊列尾；
記錄相關信息；
if 達到目標 then 輸出且結束；
end;
until closed>=open(隊列空)
Ⅳ 廣度優先搜索演算法
我以前做的一個光搜題，給你貼上吧，是一個關於素數變化的題目，輸入一對素數，每個是4位數，每次只能變化一位數，且變化後的數還是素數，求經過多少次變化，能變成另一個輸入的素數。程序有點復雜，慢慢看吧。
#include<iostream>
#include<cmath>
usingnamespacestd;
inttemp,temp2,i,j;
intf(intt)
{
temp2=sqrt(float(t))+1;
for(j=2;j<temp2;++j)
if(t%j==0)
return0;
return1;
}
intmain()
{
intprime[10000],qu[20000],result,k,h,num,tag[10000],sum,index,itag,d[10000],atag;
while(1)
{
for(i=1000;i<10000;++i){tag[i]=0,d[i]=0;}
cin>>num>>result;
k=0;h=1;qu[k]=num;index=0;itag=1;tag[num]=1;atag=0;
while(k!=h)
{
if(qu[k]==result)
{cout<<d[qu[k]]<<endl;break;}
if(qu[k]%2==0)continue;
temp=qu[k]-qu[k]%10+1;
for(i=0;i<5;i++,temp+=2)
if(f(temp)==1&&tag[temp]==0)
{tag[temp]=1;d[temp]=d[qu[k]]+1;qu[h]=temp;
if(temp==result){cout<<d[temp]<<endl;atag=1;break;}++h;}if(atag==1)break;
temp=qu[k]-qu[k]%100/10*10;
for(i=0;i<10;++i,temp+=10)
if(f(temp)==1&&tag[temp]==0)
{tag[temp]=1;d[temp]=d[qu[k]]+1;qu[h]=temp;
if(temp==result){cout<<d[temp]<<endl;atag=1;break;}++h;}if(atag==1)break;
temp=qu[k]-qu[k]%1000/100*100;
for(i=0;i<10;++i,temp+=100)
if(f(temp)==1&&tag[temp]==0)
{tag[temp]=1;d[temp]=d[qu[k]]+1;qu[h]=temp;
if(temp==result){cout<<d[temp]<<endl;atag=1;break;}++h;}if(atag==1)break;
temp=qu[k]-qu[k]/1000*1000+1000;
for(i=0;i<8;++i,temp+=1000)
if(f(temp)==1&&tag[temp]==0)
{tag[temp]=1;d[temp]=d[qu[k]]+1;qu[h]=temp;
if(temp==result){cout<<d[temp]<<endl;atag=1;break;}++h;}if(atag==1)break;
++k;
}
}
return1;
}
Ⅳ 廣度優先演算法
廣度優先演算法（Breadth-First Search），同廣度優先搜索，又稱作寬度優先搜索，或橫向優先搜索，簡稱BFS，是一種圖形搜索演演算法。簡單的說，BFS是從根節點開始，沿著樹的寬度遍歷樹的節點，如果發現目標，則演算終止。廣度優先搜索的實現一般採用open-closed表。
Ⅵ 採用廣度優先策略搜索的演算法是（ ）。 A、分支界限法 B、動態規劃法 C、貪心法 D、回溯法
A分支限界法，是利用一種類似評估函數的方法確定己搜索的目標深度，超過後予以剪枝的方法。可以用廣度優先搜索實現，按照評估函數值排序進行擴展。
B動態規劃法，是利用問題的無後效性進行遞推的方式，類似於數列的遞推公式，不是搜索演算法。
C貪心法，是利用問題本身的特殊性質，在某些方面上具有由簡單的最大化原則可以得到直接解的方法，針對某些非多項式的問題可以得到較優解，並作為下一步搜索的基礎。
D回溯法，是對問題本身進行深度優先搜索。類似八皇後問題等，本身解空間不大，分支少的時候應該採用。
這樣來看，顯然是選A的。
Ⅶ 寬度優先搜索演算法怎麼弄
利用隊列來實現。網上代碼一堆，你結合自己遇到的編程問題看著仿寫即可。
Ⅷ 廣度優先搜索是什麼
寬度優先搜索演算法（又稱廣度優先搜索）是最簡便的圖的搜索演算法之一，這一演算法也是很多重要的圖的
演算法的原型。Dijkstra單源最短路徑演算法和Prim最小生成樹演算法都採用了和寬度優先搜索類似的思想。其別名又叫BFS，屬於一種盲目搜尋法，目的是系統地展開並檢查圖中的所有節點，以找尋結果。換句話說，它並不考慮結果的可能位址，徹底地搜索整張圖，直到找到結果為止。BFS並不使用經驗法則演算法。從演算法的觀點，所有因為展開節點而得到的子節點都會被加進一個先進先出的佇列中。一般的實作里，其鄰居節點尚未被檢驗過的節點會被放置在一個被稱為 open 的容器中（例如佇列或是鏈表），而被檢驗過的節點則被放置在被稱為 closed 的容器中。（open-closed表）
Ⅸ 深度優先搜索和廣度優先搜索、A星演算法三種演算法的區別和聯系
在說它之前先提提狀態空間搜索。狀態空間搜索，如果按專業點的說法就是將問題求解過程表現為從初始狀態到目標狀態尋找這個路徑的過程。通俗點說，就是 在解一個問題時，找到一條解題的過程可以從求解的開始到問題的結果（好象並不通俗哦）。由於求解問題的過程中分枝有很多，主要是求解過程中求解條件的不確 定性，不完備性造成的，使得求解的路徑很多這就構成了一個圖，我們說這個圖就是狀態空間。問題的求解實際上就是在這個圖中找到一條路徑可以從開始到結果。 這個尋找的過程就是狀態空間搜索。 常用的狀態空間搜索有深度優先和廣度優先。廣度優先是從初始狀態一層一層向下找，直到找到目標為止。深度優先是按照一定的順序前查找完一個分支，再查找另一個分支，以至找到目標為止。這兩種演算法在數據結構書中都有描述，可以參看這些書得到更詳細的解釋。 前面說的廣度和深度優先搜索有一個很大的缺陷就是他們都是在一個給定的狀態空間中窮舉。這在狀態空間不大的情況下是很合適的演算法，可是當狀態空間十分大，且不預測的情況下就不可取了。他的效率實在太低，甚至不可完成。在這里就要用到啟發式搜索了。 啟發中的估價是用估價函數表示的，如： f(n) = g(n) + h(n) 其中f(n) 是節點n的估價函數，g(n)實在狀態空間中從初始節點到n節點的實際代價，h(n)是從n到目標節點最佳路徑的估計代價。在這里主要是h(n)體現了搜 索的啟發信息，因為g(n)是已知的。如果說詳細點，g(n)代表了搜索的廣度的優先趨勢。但是當h(n) >> g(n)時，可以省略g(n)，而提高效率。這些就深了，不懂也不影響啦！我們繼續看看何謂A*演算法。 2、初識A*演算法 啟發式搜索其實有很多的演算法，比如：局部擇優搜索法、最好優先搜索法等等。當然A*也是。這些演算法都使用了啟發函數，但在具體的選取最佳搜索節點時的 策略不同。象局部擇優搜索法，就是在搜索的過程中選取「最佳節點」後舍棄其他的兄弟節點，父親節點，而一直得搜索下去。這種搜索的結果很明顯，由於舍棄了 其他的節點，可能也把最好的節點都舍棄了，因為求解的最佳節點只是在該階段的最佳並不一定是全局的最佳。最好優先就聰明多了，他在搜索時，便沒有舍棄節點 （除非該節點是死節點），在每一步的估價中都把當前的節點和以前的節點的估價值比較得到一個「最佳的節點」。這樣可以有效的防止「最佳節點」的丟失。那麼 A*演算法又是一種什麼樣的演算法呢？其實A*演算法也是一種最好優先的演算法。只不過要加上一些約束條件罷了。由於在一些問題求解時，我們希望能夠求解出狀態空 間搜索的最短路徑，也就是用最快的方法求解問題，A*就是干這種事情的！我們先下個定義，如果一個估價函數可以找出最短的路徑，我們稱之為可採納性。A* 演算法是一個可採納的最好優先演算法。A*演算法的估價函數可表示為： f'(n) = g'(n) + h'(n) 這里，f'(n)是估價函數，g'(n)是起點到終點的最短路徑值，h'(n)是n到目標的最斷路經的啟發值。由於這個f'(n)其實是無法預先知道 的，所以我們用前面的估價函數f(n)做近似。g(n)代替g'(n)，但 g(n)>=g'(n)才可（大多數情況下都是滿足的，可以不用考慮），h(n)代替h'(n)，但h(n)<=h'(n)才可（這一點特別 的重要）。可以證明應用這樣的估價函數是可以找到最短路徑的，也就是可採納的。我們說應用這種估價函數的最好優先演算法就是A*演算法。哈。你懂了嗎？肯定沒 懂。接著看。 舉一個例子，其實廣度優先演算法就是A*演算法的特例。其中g(n)是節點所在的層數，h(n)=0，這種h(n)肯定小於h'(n)，所以由前述可知廣度優先演算法是一種可採納的。實際也是。當然它是一種最臭的A*演算法。 再說一個問題，就是有關h(n)啟發函數的信息性。h(n)的信息性通俗點說其實就是在估計一個節點的值時的約束條件，如果信息越多或約束條件越多則排除 的節點就越多，估價函數越好或說這個演算法越好。這就是為什麼廣度優先演算法的那麼臭的原因了，誰叫它的h(n)=0，一點啟發信息都沒有。但在游戲開發中由 於實時性的問題，h(n)的信息越多，它的計算量就越大，耗費的時間就越多。就應該適當的減小h(n)的信息，即減小約束條件。但演算法的准確性就差了，這 里就有一個平衡的問題。可難了，這就看你的了！ 好了我的話也說得差不多了，我想你肯定是一頭的霧水了，其實這是寫給懂A*演算法的同志看的。哈哈。你還是找一本人工智慧的書仔細看看吧！我這幾百字是不足以將A*演算法講清楚的。只是起到拋磚引玉的作用希望大家熱情參與嗎。
Ⅹ 什麼是寬度優先搜索,它的主要特徵是
關於寬度優先搜索的具體介紹如下,僅供參考,希望對你有幫助！
1.寬度優先搜索演算法（又稱廣度優先搜索演算法）是最簡單的圖的搜索演算法之一，這一演算法也是很多重要的圖的演算法的原型。Dijksta單源最短路徑演算法和Prim最小生成樹演算法都採用了與寬度優先搜索類似的思想。
2.寬度優先搜索的核心思想是：從初始結點開始，應用算符生成第一層結點，檢查目標結點是否在這些後繼結點中，若沒有，再用產生式規則將所有第一層的結點逐一擴展，得到第二層結點，並逐一檢查第二層結點中是否包含目標結點。若沒有，再用算符逐一擴展第二層所有結點……，如此依次擴展，直到發現目標結點為止 。
3.另外它也叫廣度優先搜索演算法,英語：Breadth-First-Search，縮寫為BFS，也譯作寬度優先搜索，或橫向優先搜索，是一種圖形搜索演算法。簡單的說，BFS是從根節點開始，沿著樹的寬度遍歷樹的節點。如果所有節點均被訪問，則演算法中止。廣度優先搜索的實現一般採用open-closed表。