主要是给自己方便复习的，b站链接比较多哈哈哈。不是很全面也有点杂乱，今后会陆续更新修改，补全知识点，见谅哈。目录一、模板1.基础模板2.DFS（递归回溯）常见模板二、BFS例题1.迷宫三、DFS（递归）例题1.N皇后问题代码实现（详细过程注释）2.全排列问题题目描述代码实现3.不同路径数题目描述代码实现4. 跳跃思路分析 代码实现一、模板[Python] BFS和DFS算法（第1讲）_哔
宽度优先搜索BFS ~工作方式： 从根节点开始，由里向外，逐层遍历所有节点——它每次总是扩展深度最浅的节点。 ~缺点：在树的层次较深&子节点数较多的情况下，消耗内存十分严重。 ~适用情况：节点的子节点数量不多，并且树的层次不会太深的情况。 ~简单举例：BFS方法，从根节点1开始，下图遍历顺序是：1，2，3，4，5，6 优先访问深度最浅的节点，故，老节点总是优先于新节点被访问，因此，我们可以
搜索算法 BFS （python实现）一、综述遍历算法中最基础的就是 BFS 和 DFS 算法。本文将使用python，介绍BFS的中心思想和代码实现。后续将介绍各种遍历算法。二、BFS1.实现过程BFS又称广度优先搜索，顾名思义，就是搜索注重广度。 例如下图： 假设有一只鹰在起始点A，“他”视野宽广，雄姿英发，正准备去寻找一只雌鸟喜结连理。但是雌鸟太胖飞不动，深藏草丛之中，所以它只能找遍所有的地
图关于图的定义，在python语言中，我们可以使用字典来进行定义。在C++语言中可以使用邻接表或者邻接矩阵来进行储存定义。在这里主要介绍python中图的DFS和BFS。核心思想：解决图的BFS问题就是利用队列的先进先出的思想来解决问题。因为我们需要利用queue来保证树的第几层或者说是图中我们遍历走了几步的顺序。BFS和树的层序遍历非常类似，这也是很多博客为啥只把树的前序，中序，后序遍历放在一起
前几天观看了B站up主：正月点灯笼 的视频，里面讲到了BFS和DFS的算法，这里我靠自己的理解还原其视频中的代码：graph = {
'A': ['B', 'C', 'D'],
'B': ['A', 'C', 'E'],
'C': ['A', 'B', 'E'],
'D': ['A', 'E'],
'E': ['B', 'C', 'D', 'F'],
样图： DFS:深度优先搜索，是一个不断探查和回溯的过程，每探查一步就将该步访问位置为true，接着在该点所有邻接节点中，找出尚未访问过的一个，将其作为下个探查的目标，接着对这个目标进行相同的操作，直到回到最初的节点，此时图中所有节点都访问过了。BFS:广度优先搜索，是一个逐层遍历的过程，每探查一步就将该步访问位置为true，接着在该点所有邻接节点中，找出尚未访问过的一个，将其作为下个探查的目标
概述BFS 算法像是近视的小明的眼镜掉在了地上，小明肯定是先摸索离手比较近的位置，然后手慢慢向远方延伸，直至摸到眼镜，像是以小明为中心搜索圈不断扩大的过程。通常用队列（先进先出，FIFO）实现
初始化队列Q；
Q = {起点s}；标记s为已访问；
while(Q非空):
取Q队首元素u；u出队；
if u == 目标状态 {...}
所有与u相邻且未被访问的点进入队列；
图结构： 非常强大的结构化思维（或数学）模型。如果您能用图的处理方式来规
原创
2022-08-24 16:18:37
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广度优先搜索（Breadth First Search，简称bfs）是属于图论的一种，广泛应用于数据结构的搜索，通常用于解决一些最短路径的问题。广度优先搜索的核心思路是：确定一个或多个源点，以这些源点为起点向外发散，确定下一步可能会走到的所有点（必要时可使用哈希去重，记录走过的点，因为有些时候bfs可能会进入死循环，并且可以验证：一个点若在第n次遍历时走到过，此后的任意一次遍历走到的这个点必然没有
概述（总）DFS是算法中图论部分中最基本的算法之一。对于算法入门者而言，这是一个必须掌握的基本算法。它的算法思想可以运用在很多地方，利用它可以解决很多实际问题，但是深入掌握其原理是我们灵活运用它的关键所在。含义特点DFS即深度优先搜索，有点类似广度优先搜索，也是对一个连通图进行遍历的算法。它的思想是从一个顶点V0开始，沿着一条路一直走到底，如果发现不能到达目标解，那就返回到上一个节点，然后从另一条
1 2 3 4 5 6 7 #############################1 # | # | # | | ######—#####—#---#####—#2 # # | # # # # ##—#####—#####—#####—#3 # | | # # # # #...
原创
2021-07-09 14:17:15
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## Java BFS算法
### 引言
BFS（Breadth-First Search）算法，即广度优先搜索算法，是一种常用的图遍历算法。它从图的某一节点出发，按照广度优先的顺序逐层遍历图中的节点，直到找到目标节点为止。BFS算法和DFS算法一样，都可以用于解决许多实际问题，例如寻找最短路径、迷宫问题、图的连通性等。
### 算法原理
BFS算法的基本原理是：首先选择一个起始节点，将其
BFS和DFS主要用于连通图遍历，应用广泛，且模版性强，可举一反三
BFS主要应用于连通图的遍历，它的核心思想是从一个顶点开始，辐射状地优先遍历其周围较广的区域，即逐层遍历，BFS最经典的应用场景为最短路径，很多最短路径算法都是基于BFS实现，BFS通常基于队列的思想实现，其实现过程如下： （1）顶点入队列 &n
我知道这道题应该用BFS，我喜欢用DFS（狗头）刚学会DFS，浅试一下先来看题目 这道题一看就是需要用到搜索，至于是BFS还是DFS呢？因为只求一条路，所以就是BFS。但是呢，鄙人不会，就用DFS来做了。废话不多说，直接上代码。import copy
m, n = map(int,input().split())
vis = [[False]*n for i in range(m)
leetcode 994. 腐烂的橘子在给定的网格中，每个单元格可以有以下三个值之一：值 0 代表空单元格；值 1 代表新鲜橘子；值 2 代表腐烂的橘子。每分钟，任何与腐烂的橘子（在 4 个正方向上）相邻的新鲜橘子都会腐烂。返回直到单元格中没有新鲜橘子为止所必须经过的最小分钟数。如果不可能，返回 -1。示例 1：输入：[[2,1,1],[1,1,0],[0,1,1]]输出：4示例 2：输入：[[2,1,1],[0,1,1],[1,0,1]]输出：-1解释：左下角的橘子（第 2
原创
2021-06-18 14:05:07
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leetcode 994. 腐烂的橘子在给定的网格中，每个单元格可以有以下三个值之一：值 0 代表空单元格；值 1 代表新鲜橘子；值 2 代表腐烂的橘子。每分钟，任何
原创
2022-02-07 16:22:50
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一，从 BFS 到 Dijkstra 算法 1，Dijkstra 算法原理 保证边是非负的，那么长度长的最短路径一定是在长度短的最短路径的基础上延伸出来的。2，优先队列 如果将 BFS 中的队列改成优先队列，并将所有点到源点的距离作为优先级的比较依据，距离较短的距离有较高的优先级。 这样就可以在遍历的时候，实现从距离近的点开始遍历。3，从 BFS 到 Dijkstra 算法 优先
一、概念 1、定义 Broad First Search 2、与DFS区别 BFS找到的路径最短 3、本质 找出图中从起点到终点的最近距离 二、二叉树的最小高度111 1、代码 /** * Definition for a binary tree node. * public class TreeN
原创
2022-05-27 17:51:54
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1.BFS模板//BFS模板void BFS(int s){ queue<int> q;//定义队列 q.push(s);//起始结点入队 while(!q.empty()){//非空循环 取出队首元素top; 访问队首元素top; 队首元素出队; 将top的下一层结点中未曾入队的结点全部入...
原创
2022-09-19 16:05:30
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