BFS&DFS原理

DFS 算法 思想：一直往深处走，直到找到解或者走不下去为止 BFS算法 DFS：使用栈保存未被检测的结点，结点按照深度优先的次序被访问并依次被压入栈中，并以相反的次序出栈进行新的检测。 BFS：使用队列保存未被检测的结点。结点按照宽度优先的次序被访问和进出队列。 框架： BFS: ```cpp #include<cstdio> #include<cstring> #include<queue> #include<algorithm> using namespace std; const int maxn=100; bool vst[maxn][maxn]; // 访问标记 int dir[4][2]={0,1,0,-1,1,0,-1,0}; // 方向向量 struct State // BFS 队列中的状态数据结构 { int x,y; // 坐标位置 int Step_Counter; // 搜索步数统计器 }; State a[maxn]; bool CheckState(State s) // 约束条件检验 { if(!vst[s.x][s.y] && ...) // 满足条件 return 1; else // 约束条件冲突 return 0; } void bfs(State st) { queue <State> q; // BFS 队列 State now,next; // 定义2 个状态，当前和下一个 st.Step_Counter=0; // 计数器清零 q.push(st); // 入队 vst[st.x][st.y]=1; // 访问标记 while(!q.empty()) { now=q.front(); // 取队首元素进行扩展 if(now==G) // 出现目标态，此时为Step_Counter 的最小值，可以退出即可 { ...... // 做相关处理 return; } for(int i=0;i<4;i++) { next.x=now.x+dir[i][0]; // 按照规则生成下一个状态 next.y=now.y+dir[i][1]; next.Step_Counter=now.Step_Counter+1; // 计数器加1 if(CheckState(next)) // 如果状态满足约束条件则入队 { q.push(next); vst[next.x][next.y]=1; //访问标记 } } q.pop(); // 队首元素出队 } return; } int main() { ``` ...... return 0; } DFS: DFS: /\* 该DFS 框架以2D 坐标范围为例，来体现DFS 算法的实现思想。 \*/ ```cpp #include<cstdio> #include<cstring> #include<cstdlib> using namespace std; const int maxn=100; bool vst[maxn][maxn]; // 访问标记 int map[maxn][maxn]; // 坐标范围 int dir[4][2]={0,1,0,-1,1,0,-1,0}; // 方向向量，(x,y)周围的四个方向 bool CheckEdge(int x,int y) // 边界条件和约束条件的判断 { if(!vst[x][y] && ...) // 满足条件 return 1; else // 与约束条件冲突 return 0; } void dfs(int x,int y) { vst[x][y]=1; // 标记该节点被访问过 if(map[x][y]==G) // 出现目标态G { ...... // 做相应处理 return; } for(int i=0;i<4;i++) { if(CheckEdge(x+dir[i][0],y+dir[i][1])) // 按照规则生成下一个节点 dfs(x+dir[i][0],y+dir[i][1]); } return; // 没有下层搜索节点，回溯 } int main() { ``` ...... return 0; }