使用BFS算法找到最短路径

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);

}

}

}

这是我的DFS算法,用于在图形中查找生成树。我需要将其转换为BFS算法,以找到两个顶点之间的路径" title="最短路径">最短路径。好吧…我该怎么做?BFS算法与上面的算法有点相似吗?还是我需要从头开始编写它?

l-邻接表dfst-在最后保留生成树的数组x-起始顶点y-帮助程序变量

回答:

DFS和BFS本质上是相同的算法。诀窍在于您使用的是哪种数据结构,或更确切地说是您首先探索的是哪个节点。

深度优先搜索会利用堆栈,因此会在移回算法之前尽可能降低深度。

要使用广度优先搜索,您将需要使用节点队列,并浏览每个节点,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,然后继续。

这不会对代码进行彻底的更改,而只是从列表中获取节点的方式的更改。

与其弹出后台,不如直接使用它q.pop_front()来获取节点。

以上是 使用BFS算法找到最短路径 的全部内容, 来源链接: utcz.com/qa/428305.html

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