bfs算法
Ⅰ BFS算法的邻接矩阵
邻接矩阵就是一个二维数组。
比如 ：map[N][N]；
大多都是存两点之间的距离，时间等边权。
Ⅱ 广度优先算法
广度优先算法（Breadth-First Search），同广度优先搜索，又称作宽度优先搜索，或横向优先搜索，简称BFS，是一种图形搜索算法。简单的说，BFS是从根节点开始，沿着树的宽度遍历树的节点，如果发现目标，则演算终止。广度优先搜索的实现一般采用open-closed表。
Ⅲ C++算法BFS迷宫题
这个是面向对象里面的重载 node重名的函数叫做它的构造函数 作用就是赋予初值
建议去看下类与对象相关概念
Ⅳ dijkstra算法和bfs算法的不同
dijkstra算法是求单源点的最短路径问题，要求权值不能为负
bfs算法则是从某顶点出发按广度优先的原则依次访问各连通的顶点，图可以无权值
Ⅳ bfs算法是什么
广度优先搜索算法（英语：Breadth-First Search，缩写为BFS），又译作宽度优先搜索，或横向优先搜索，是一种图形搜索算法。
简单的说，BFS是从根节点开始，沿着树的宽度遍历树的节点。如果所有节点均被访问，则算法中止。广度优先搜索的实现一般采用open-closed表。
作法
BFS是一种暴力搜索算法，目的是系统地展开并检查图中的所有节点，以找寻结果。换句话说，它并不考虑结果的可能地址，彻底地搜索整张图，直到找到结果为止。BFS并不使用经验法则算法。
从算法的观点，所有因为展开节点而得到的子节点都会被加进一个先进先出的队列中。
一般的实现里，其邻居节点尚未被检验过的节点会被放置在一个被称为open的容器中（例如队列或是链表），而被检验过的节点则被放置在被称为closed的容器中。
(5)bfs算法扩展阅读：
广度优先搜索算法的应用
广度优先搜索算法能用来解决图论中的许多问题，例如：
1、查找图中所有连接组件（ConnectedComponent）。一个连接组件是图中的最大相连子图。
2、查找连接组件中的所有节点。
3、查找非加权图中任两点的最短路径。
4、测试一图是否为二分图。
5、（Reverse）Cuthill–McKee算法
Ⅵ BFS求源代码及思路
1、算法用途：
是一种图像搜索算法。用于遍历图中的节点，有些类似于树的深度优先遍历。这里唯一的问题是，与树不同，图形可能包含循环，因此我们可能会再次来到同一节点。
2、主要思想：
主要借助一个队列、一个布尔类型数组、邻接矩阵完成（判断一个点是否查看过，用于避免重复到达同一个点，造成死循环等），先将各点以及各点的关系存入邻接矩阵。
再从第一个点开始，将一个点存入队列，然后在邻接表中找到他的相邻点，存入队列，每次pop出队列头部并将其打印出来（文字有些抽象，实际过程很简单），整个过程有点像往水中投入石子水花散开。
4、复杂度分析：
算法借助了一个邻接表和队列，故它的空问复杂度为O(V）。 遍历图的过程实质上是对每个顶点查找其邻接点的过程，其耗费的时间取决于所采用结构。 邻接表表示时，查找所有顶点的邻接点所需时间为O(E)，访问顶点的邻接点所花时间为O（V）,此时，总的时间复杂度为O(V+E)。
Ⅶ 分别用DFS和BFS算法给电脑设置AI(JAVA)
有必胜策略的吧。。状态空间的上限是3^9也就是不到20000实际上没有这么多。所以直接采用BFS标记会比较好。算法的话就是填充表，把表（九个格子）填为必胜、必败，己胜，开始的时候全部标为必败，再从胜状态开始向回BFS（或者DFS也可以），己胜状态向回标的一定是败状态，必胜状态的上一状态为必败态，必败态的上一状态可能是必败或者必胜（这就是因为这家伙走错棋了所以要输！）
我的习惯。不写代码。没有意思。
Ⅷ 广度优先搜索算法
我以前做的一个光搜题，给你贴上吧，是一个关于素数变化的题目，输入一对素数，每个是4位数，每次只能变化一位数，且变化后的数还是素数，求经过多少次变化，能变成另一个输入的素数。程序有点复杂，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;
}
Ⅸ 求解关于DFS,BFS的算法时间复杂度分析
记住就行了，DFS、BFS时间复杂度对于采用临接矩阵存储时是O(n)；对于采用临接表时是O(n+e).
Ⅹ 广度优先法(BFS)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; //队头指针 link last; //队尾指针 }; 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) //邻接表法存储顶点 { link new_node; new_node=new node; new_node->value=x; new_node->next=NULL; if (temp->first==NULL) { temp->first=new_node; //新队头 temp->last=new_node; //当前尾指向头 } else { temp->last->next=new_node; //原队尾的结点接上新结点 temp->last=new_node; //将队尾结点指向新结点 } } void enqueue(int value) //入队 { if (rear>=MAX) return; queue[rear++]=value; } int dequeue() //出队 { if (front==rear) return -1; front++; return queue[front]; } void bfs(int current) //广度优先 { link tempnode; enqueue(current); //入队 run[current]=1; printf("[%d] ",current); while (front!=rear) //判断是否为空队列 { current=dequeue(); //出队 tempnode=head[current].first; //与i个顶点的链表头指针 while (tempnode!=NULL) { if (run[tempnode->value]==0) //判断以i个顶点连接的顶点是否被访问过 { enqueue(tempnode->value); //入队 run[tempnode->value]=1; //标记已访问过 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'); }