[已解决]深度优先算法和广度优先算法

好故事慢慢来

深度优先算法和广度优先算法是怎么实现的啊，有图片和原理吗

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isdkz

2023-6-12 19:02:46

[b]深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）是两种基础的图搜索算法。它们都是用于遍历或搜索图和树的数据结构的算法。以下是它们的基本实现和原理：

1. 深度优先搜索（DFS）
   
   在深度优先搜索中，你首先访问一个节点，然后递归地访问其所有未访问的相邻节点。你可以将其想象成正在尝试走出迷宫：你选择一个路径，然后一直沿着这条路径前进，直到到达死胡同，然后你会回退到上一个路口，选择另一条路继续前进。这就是“深度优先”的含义。

   下面是一个深度优先搜索的伪代码：

  

1. DFS(node):
   
2.     if node is visited:
   
3.         return
   
4.     mark node as visited
   
5.     for each neighbor of node:
   
6.         DFS(neighbor)
   

复制代码

   

2. 广度优先搜索（BFS）

   在广度优先搜索中，你首先访问一个节点，然后访问所有的未访问过的邻居节点，然后对这些邻居节点做同样的操作，如此类推。你可以将其想象成正在通过一个树形结构进行层次遍历：首先访问根节点，然后访问所有的子节点，然后访问所有的孙子节点，依此类推。这就是“广度优先”的含义。

   下面是一个广度优先搜索的伪代码：

  

1. BFS(node):
   
2.     create a queue and enqueue node into it
   
3.     mark node as visited
   
4.     while queue is not empty:
   
5.         current_node = dequeue from queue
   
6.         for each neighbor of current_node:
   
7.             if neighbor is not visited:
   
8.                 mark neighbor as visited
   
9.                 enqueue neighbor into the queue
   

复制代码

   

这两种算法在实际中有广泛的应用，如图遍历、路径查找、图的连通性检测等。

注意，以上伪代码和图片都是基于无向图的。对于有向图，这两种搜索算法的实现也是类似的，只不过在遍历邻居节点时需要考虑方向。[/b]

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isdkz

[b]深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）是两种基础的图搜索算法。它们都是用于遍历或搜索图和树的数据结构的算法。以下是它们的基本实现和原理：

1. 深度优先搜索（DFS）
   
   在深度优先搜索中，你首先访问一个节点，然后递归地访问其所有未访问的相邻节点。你可以将其想象成正在尝试走出迷宫：你选择一个路径，然后一直沿着这条路径前进，直到到达死胡同，然后你会回退到上一个路口，选择另一条路继续前进。这就是“深度优先”的含义。

   下面是一个深度优先搜索的伪代码：

  

1. DFS(node):
   
2.     if node is visited:
   
3.         return
   
4.     mark node as visited
   
5.     for each neighbor of node:
   
6.         DFS(neighbor)
   

复制代码

   

2. 广度优先搜索（BFS）

   在广度优先搜索中，你首先访问一个节点，然后访问所有的未访问过的邻居节点，然后对这些邻居节点做同样的操作，如此类推。你可以将其想象成正在通过一个树形结构进行层次遍历：首先访问根节点，然后访问所有的子节点，然后访问所有的孙子节点，依此类推。这就是“广度优先”的含义。

   下面是一个广度优先搜索的伪代码：

  

1. BFS(node):
   
2.     create a queue and enqueue node into it
   
3.     mark node as visited
   
4.     while queue is not empty:
   
5.         current_node = dequeue from queue
   
6.         for each neighbor of current_node:
   
7.             if neighbor is not visited:
   
8.                 mark neighbor as visited
   
9.                 enqueue neighbor into the queue
   

复制代码

   

这两种算法在实际中有广泛的应用，如图遍历、路径查找、图的连通性检测等。

注意，以上伪代码和图片都是基于无向图的。对于有向图，这两种搜索算法的实现也是类似的，只不过在遍历邻居节点时需要考虑方向。[/b]

sfqxx

深度优先算法（Depth-First Search，简称DFS）和广度优先算法（Breadth-First Search，简称BFS）是两种基本的图遍历算法。

深度优先算法

原理

深度优先算法通过栈实现，首先将起始节点压入栈中。然后每次弹出一个节点，如果该节点没有访问过，则将它的邻居节点压入栈中，并将其设置为已访问。继续重复以上步骤直到栈为空时遍历结束。

实现

以下是深度优先算法的 Python 代码实现：

1. 
   
2. def dfs(graph, start):
   
3.     stack = [start]
   
4.     visited = set()
   
5.     while stack:
   
6.         node = stack.pop()
   
7.         if node not in visited:
   
8.             visited.add(node)
   
9.             stack.extend(graph[node] - visited)
   
10.     return visited

复制代码

广度优先算法

原理

广度优先算法通过队列实现，首先将起始节点加入队列中。然后每次从队列头取出一个节点，如果该节点没有访问过，则将它的邻居节点依次加入队列尾，并将其设置为已访问。重复以上步骤直到队列为空时遍历结束。

实现

以下是广度优先算法的 Python 代码实现：

1. 
   
2. from collections import deque
   
3. 
   
4. def bfs(graph, start):
   
5.     queue = deque([start])
   
6.     visited = set()
   
7.     while queue:
   
8.         node = queue.popleft()
   
9.         if node not in visited:
   
10.             visited.add(node)
    
11.             queue.extend(graph[node] - visited)
    
12.     return visited

复制代码

以上是深度优先算法和广度优先算法的实现及其原理。需要注意的是，在实际应用中，这两种算法的使用会根据具体问题有所不同。

歌者文明清理员

sfqxx 发表于 2023-6-12 19:07
深度优先算法（Depth-First Search，简称DFS）和广度优先算法（Breadth-First Search，简称BFS）是两种基本 ...

gpt 可以生成图片了？？

gpt4可以

sfqxx

歌者文明清理员 发表于 2023-6-12 19:31
gpt4可以

完了，不得了了[哭]