廣度優先搜尋主要解決兩類問題：
（1）從a節點出發，有到b節點的路徑麼？
（2）從a節點出發，到b節點的最短路徑是什麼？
演算法複雜度為o(v+e)，其中v為頂點，e為邊數。
例：假設你要在朋友中找乙個芒果銷售商，如果朋友中沒有，則找朋友的朋友，即人際關係網。實現的是第一類問題，在你的人際關係王忠，能找到芒果銷售商麼？
from collections import deque # 引入佇列
graph =
# 建立人際關係網
graph[
'you']=
['alice', 'bob', 'claire'
]graph[
'alice']=
['peggy'
]graph[
'bob']=
['anuj','peggy'
]graph[
'claire']=
['thom', 'jonny'
]graph[
'anuj']=
graph[
'peggy']=
graph[
'thom']=
graph[
'jonny']=
def person_is_seller(name): # 判斷是否是芒果銷售商
return name[-1]
=='m'
def search(name):
search_queue = deque(
)# 將朋友加入到佇列
search_queue += graph[name]
searched =
# 標記已經檢查過的朋友，避免進入死迴圈
while search_queue:
person = search_queue.popleft(
)if person not in searched:
if person_is_seller(person):
print(person + ' is a mango seller'
)return true
else:
search_queue += graph[person]
return false
BFS廣度優先搜尋
廣度優先搜尋，利用佇列實現，結束標誌是隊列為空的時候 承接dfs的演算法實現的講例，對於迷宮問題我們也可以採取廣度優先搜尋實現 include iostream include cstdio include cstdlib using namespace std int map 55 55 int ...
bfs廣度優先搜尋
這一課我們來學習圖的另一種遍歷方法 廣度優先搜尋 breadth first search，簡稱 bfs 這是一種連通圖的常用遍歷策略，通常用於求起點到各點的最短路徑，以及求兩點之間的最優路徑等問題。首先我們先來看看廣度優先搜尋的具體方法吧 對於乙個連通圖，我們假設一開始所有頂點均未被訪問，廣度優先...
廣度優先搜尋bfs
bfs即廣度優先搜尋演算法，其是搜尋演算法中的一種。1.dfs常用於尋找是否存在解 其從a節點出發，選取乙個臨近點b，然後不斷深入，在搜尋完b的下屬節點 ehif 後，回到a再搜尋臨近a的c節點，以此類推。2.bfs則用於在最短的時間或最少的移動距離內找到解 其往往從a節點出發，搜尋周圍所有的圍繞節...