java广度优先算法
‘壹’ java连连看使用广度优先算法实现，求具体解释广度优先算法和代码
void bfs(TreeNode t){
Queue q = new LinkedList<TreeNode>();
q.enqueue(t);
while(!q.isEmpty && q.peek().element != null){
TreeNode temp = q.dequeue();
System.out.println(temp.element);
q.enqueue(temp.leftchild);
q.enqueue(temp.rightchild);
}
}
class TreeNode <AnyType>{
AnyType element;
TreeNode rightchild;
TreeNode leftchild;
}
‘贰’ java如何实现 深度优先 广度优先
下面是我修改了滴源码，是基于一张简单的地图，在地图上搜索目的节点，依次用深度优先、广度优先、Dijkstra算法实现。
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.LinkedList;
import java.util.PriorityQueue;
import java.util.Stack;
/**
*
* @author yinzhuo
*
*/
public class Arithmatic {
boolean flag = true;
// 一张地图
static int[][] map = new int[][]// 地图数组
{
{ 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 },
{ 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 },
{ 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0 },
{ 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0 },
{ 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0 },
{ 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0 },
{ 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0 },
{ 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 },
{ 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 },
{ 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0 },
{ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0 },
{ 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0 },
{ 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0 },
{ 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0 },
{ 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 },
{ 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 },
{ 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0 },
{ 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0 },
{ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0 },
{ 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0 },
{ 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 },
{ 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 },
{ 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 } };
‘叁’ 求高手，给两到三个广度优先的例子，Java最好，C++的不要出现指针。最好还有详细的说明，谢谢
是不是图的广度优先搜索？我也在正在学着数据结构，凑巧就有个这个函数，给你看看。有需要拿完整程序再说。广度优先和深度优先的都给你。
这里用的是邻接矩阵为1就是联通了，为0就是断开的。
public void dfs(){ 深度优先
vertexList[0].wasVisited=true; 设置访问标记 vertexList[]为顶点数组，每个顶点类带有访问标记和标签(类里面的各种信息变量)
displayVertex(0);
theStack.push(0); 压栈
while(!theStack.isEmpty()){ 为空不操作，不为空操作
int v=getAdjUnvisitedVertex(theStack.peek()); 看栈的当前值
if(v==-1) 如果没有邻接点
theStack.pop(); 出栈
else{ 有邻接点就继续让邻接点入栈
vertexList[v].wasVisited=true; 置为已访问
displayVertex(v); 输出顶点
theStack.push(v); 压栈
}
}
for(int j=0;j<nVerts;j++)
vertexList[j].wasVisited=false; 初始化访问标志，避免使用标志的时候都成了true
}
public void bfs(){ 广度优先
vertexList[0].wasVisited=true; 设置为已经搜索过
displayVertex(0); 输出
theQueue.insert(0); 队列插入
int v2;
while(!theQueue.isEmpty()){
int v1=theQueue.remove(); 出队
while((v2=getAdjUnvisitedVertex(v1))!=-1){ 如果没有邻接点不操作，有继续操作，此时会完成给v2更新赋值的操作
vertexList[v2].wasVisited=true;
displayVertex(v2);
theQueue.insert(v2); 不断让新的邻接点坐标入队
}
}
for(int j=0;j<nVerts;j++)
vertexList[j].wasVisited=false;
}
public int getAdjUnvisitedVertex(int v){
for(int i=0;i<nVerts;i++)
if(adjMat[v][i]==1&&vertexList[i].wasVisited==false)
return i; 返回和该点相邻且未被访问的点下标（有return就不用break了）
return -1;
}
‘肆’ 深度优先和广度优先 的区别 ，用法。
1、主体区别
深度优先搜索是一种在开发爬虫早期使用较多的方法。它的目的是要达到被搜索结构的叶结点(即那些不包含任何超链的HTML文件)。
宽度优先搜索算法（又称广度优先搜索）是最简便的图的搜索算法之一，这一算法也是很多重要的图的算法的原型。
2、算法区别
深度优先搜索是每次从栈中弹出一个元素，搜索所有在它下一级的元素，把这些元素压入栈中。并把这个元素记为它下一级元素的前驱，找到所要找的元素时结束程序。
广度优先搜索是每次从队列的头部取出一个元素，查看这个元素所有的下一级元素，把它们放到队列的末尾。并把这个元素记为它下一级元素的前驱，找到所要找的元素时结束程序。
3、用法
广度优先属于一种盲目搜寻法，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位置，彻底地搜索整张图，直到找到结果为止。
深度优先即在搜索其余的超链结果之前必须先完整地搜索单独的一条链。深度优先搜索沿着HTML文件上的超链走到不能再深入为止，然后返回到某一个HTML文件，再继续选择该HTML文件中的其他超链。
(4)java广度优先算法扩展阅读：
实际应用
BFS在求解最短路径或者最短步数上有很多的应用，应用最多的是在走迷宫上，单独写代码有点泛化，取来自九度1335闯迷宫一例说明，并给出C++/Java的具体实现。
在一个n*n的矩阵里走，从原点（0,0）开始走到终点（n-1,n-1），只能上下左右4个方向走，只能在给定的矩阵里走，求最短步数。n*n是01矩阵，0代表该格子没有障碍，为1表示有障碍物。
int mazeArr[maxn][maxn]; //表示的是01矩阵int stepArr = {{-1,0},{1,0},{0,-1},{0,1}}; //表示上下左右4个方向，int visit[maxn][maxn]; //表示该点是否被访问过，防止回溯，回溯很耗时。核心代码。基本上所有的BFS问题都可以使用类似的代码来解决。
‘伍’ java高手们可否提供一个广度优先搜索的样例，并简要解释一下该算法……
void bfs(TreeNode t){
Queue q = new LinkedList<TreeNode>();
q.enqueue(t);
while(!q.isEmpty && q.peek().element != null){
TreeNode temp = q.dequeue();
System.out.println(temp.element);
q.enqueue(temp.leftchild);
q.enqueue(temp.rightchild);
}
}
class TreeNode <AnyType>{
AnyType element;
TreeNode rightchild;
TreeNode leftchild;
}
‘陆’ （急）编写一个java工程，随机自动生成一个迷宫，并分别运用广度优先和深度优先算出入口到出口的路径
‘柒’ 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。
‘捌’ 大学java中都学过哪些经典算法请学过的朋友解答下
¤ 归并排序算法
¤ 枚举法
¤ 数字全排列问题
¤ 优化高精度减法
¤ 高精度阶乘
¤ 高精度减法
¤ 高精度乘法
¤ Dijkstra最短路径（一点到各顶点最短路径）
¤ 八皇后问题
¤ 快速排序算法
¤ 地图四色问题
¤ 穿越迷宫
¤ 常用排序算法
¤ 二分查找法完整版
¤ 标准快速排序算法
¤ 一躺快速排序法
¤ 快速排序算法
¤ 插入排序算法
¤ 选择排序算法
¤ 冒泡排序算法
¤ 统计算法
¤ 常用算法——广度优先搜索
¤ 常用算法——深度优先搜索
‘玖’ Java连连看代码。 广度优先搜索算法实现，最小拐弯数，高手留下qq。
import javax.swing.*;
import java.awt.*;
import java.awt.event.*;
public class lianliankan implements ActionListener
{
JFrame mainFrame; //主面板
Container thisContainer;
JPanel centerPanel,southPanel,northPanel; //子面板
JButton diamondsButton[][] = new JButton[6][5];//游戏按钮数组
JButton exitButton,resetButton,newlyButton; //退出，重列，重新开始按钮 JLabel fractionLable=new JLabel("0"); //分数标签
JButton firstButton,secondButton; //分别记录两次被选中的按钮
int grid[][] = new int[8][7];//储存游戏按钮位置
static boolean pressInformation=false; //判断是否有按钮被选中
int x0=0,y0=0,x=0,y=0,fristMsg=0,secondMsg=0,validateLV; //游戏按钮的位置坐标 int i,j,k,n;//消除方法控制
public void init(){
mainFrame=new JFrame("JKJ连连看");
thisContainer = mainFrame.getContentPane();
thisContainer.setLayout(new BorderLayout());
centerPanel=new JPanel();
southPanel=new JPanel();
northPanel=new JPanel();
thisContainer.add(centerPanel,"Center");
thisContainer.add(southPanel,"South");
thisContainer.add(northPanel,"North");
centerPanel.setLayout(new GridLayout(6,5));
for(int cols = 0;cols < 6;cols++){
for(int rows = 0;rows < 5;rows++ ){
diamondsButton[cols][rows]=new JButton(String.valueOf(grid[cols+1][rows+1])); diamondsButton[cols][rows].addActionListener(this);
centerPanel.add(diamondsButton[cols][rows]);
}
}
exitButton=new JButton("退出");
exitButton.addActionListener(this);
resetButton=new JButton("重列");
resetButton.addActionListener(this);
newlyButton=new JButton("再来一局");
newlyButton.addActionListener(this);
southPanel.add(exitButton);
southPanel.add(resetButton);
1/8页
southPanel.add(newlyButton);
fractionLable.setText(String.valueOf(Integer.parseInt(fractionLable.getText())));
northPanel.add(fractionLable);
mainFrame.setBounds(280,100,500,450);
mainFrame.setVisible(true);
}
public void randomBuild() {
int randoms,cols,rows;
for(int twins=1;twins<=15;twins++) {
randoms=(int)(Math.random()*25+1);
for(int alike=1;alike<=2;alike++) {
cols=(int)(Math.random()*6+1);
rows=(int)(Math.random()*5+1);
while(grid[cols][rows]!=0) {
cols=(int)(Math.random()*6+1);
rows=
‘拾’ 广度优先 算法，各位帮帮。。急
个人对广度优先算法的理解是每次优先遍历父结点下的直接子结点，遍历完这些直接子结点之后再从这些子结点开始遍历他们的直接子结点，以此类推下去，直到找到终点。所以，此处肯定是需要使用到迭代了。在此我想写出我的思路来与楼主交流下。
1.确定startway点和endway点以后，找到startway点，并对该点下的子结点进行遍历。如你此处选择的startway是牧野草原04 即位置在ab(04)，endway是牧野草原15，那么ab(04)下的直接子结点可认为是牧野草原06、牧野草原08和牧野草原10。我们开始按照广度优先算法遍历到牧野草原15。
2.首先我们遍历完04的子结点（06，08，10），发现没有15。
3.接下来我们遍历结点06的子结点（04，05，03），发现没有15.
4.然后，我们开始遍历结点08的子结点（4，15，16），发现15，于是整个遍历结束。
PS:对于回路的子结点不应该考虑遍历，比如06中04的回路。