目录一、图的遍历概念二、深度优先搜索（DFS）（一）DFS算法步骤1、邻接表DFS算法步骤2、邻接矩阵DFS算法步骤（二）深度优先生成树、森林（三）DFS的空间复杂度和时间复杂度三、广度优先搜索（BFS）（一）BFS算法步骤1、邻接表BFS算法步骤2、邻接矩阵BFS算法步骤（二）广度优先生成树、森林（三）BFS的空间复杂度和时间复杂度四、DFS和BFS的应用 一、图的遍历概念图的遍历指从图中某一
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2023-08-04 14:45:01
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文章目录概述广度优先遍历（BFS）算法思想代码实现深度优先遍历（DFS）算法思想代码实现1. 递归实现2. 非递归（栈）实现参考资料 概述深度优先遍历（Depth First Search, 简称 DFS） 与广度优先遍历（Breath First Search）是遍历树和图的两种非常重要的算法，本文通过相关资料学习，记录BFS与DFS的算法思想与代码实现。本文章主要是对二叉树的遍历进行叙述，后
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2023-08-21 09:43:58
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图解代码实现package com.atguigu.graph;import java.util.ArrayList;import java.util.Arrays;import java.util.LinkedList;/** * @创建人 wdl * @创建时间 2021/4/2 * @描述 */public class Graph { private ArrayList<String> vertexList;//存储顶点集合 private in
原创
2021-07-19 09:48:21
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图解代码实现package com.atguigu.graph;import java.util.ArrayList;import java.util.Arrays;import java.util.LinkedList;/** * @创建人 wdl * @创建时间 2021/4/2 * @描述 */public class Graph { private ArrayList<String> vertexList;//存储顶点集合 private in
原创
2022-02-12 09:45:19
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1. 广度优先遍历，及先对图的某个指定的顶点横向扫描，输出所有与当前顶点相连的邻接顶点的信息
2. 需要使用队列记录节点访问的顺序，先从指定顶点开始扫描，每次扫描到一个新顶点，输出新顶点的信息，然后将这个顶点设置为已访问，再将这个顶点加入队列
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2023-06-16 16:27:07
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在上一篇文章我们用java演示了图的数据结构以及图涉及到的深度优先遍历算法，本篇文章将继续演示图的广度优先遍历算法。广度优先遍历算法主要是采用了分层的思想进行数据搜索。其中也需要使用另外一种数据结构队列，本篇文章为了使代码更加优雅，所有使用java中Linkedlist集合来进行模拟队列。因为该集合有在队列尾部添加元素和从队头取出元素的API。算法思想： &
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2023-08-09 11:39:36
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一、什么图的广度优先遍历 简而言之，就是从指定的第一个节点开始，查找相连的所有节点，这是一层遍历，然后找第一个节点的每个相邻的节点的所有相邻节点，这就是第二层遍历，以此类推，知道遍历完所有的节点，很像二叉树的层序遍历，注意期间需要标记是否被访问过，且需要一个队列来装节点对应的索引。二、核心思路创建一个队列用于装nodelist的索引，cur为当前索引，next为邻接值索引 先装入指定的第一个节点到
图的广度遍历和深度遍历思想不一样。后者是用递归的方法来实现的，这个是要借助队列来实现的。
实现的基本思想如下：
1、从图中某个顶点V0出发，并访问此顶点；
2、从V0出发，访问V0的各个未曾访问的邻接点W1，W2，…,Wk;然后,依次从W1,W2,…,Wk出发访问各自未被访问的邻接点；
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2023-06-16 16:08:47
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广度优先遍历 breadth first search BFS 图的深度优先遍历类似与树的前序遍历， 广度优先遍历类似与树的 层序 遍历。广度遍历-邻接矩阵bool visited[MAX];void BFSTraverse(MGraph G){ for(int i=0;i<G.numV; i++) { visited[i] = false; } Queue tem
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2022-03-18 15:07:47
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广度优先遍历 breadth first search BFS 图的深度优先遍历类似与树的前序遍历， 广度优先遍历类似与树的 层序 遍历。广度遍历-邻接矩阵bool visited[MAX];void BFSTraverse(MGraph G){ for(int i=0;i<G.numV; i++) { visited[i] = false; } Queue tem
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2021-05-28 23:49:54
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考研之数据结构022_图的广度、深度优先遍历算法一、广度优先遍历算法（BFS）1、与树的广度优先遍历之间的联系2、算法实现3、复杂度分析、4、广度优先生成树·二、深度优先遍历算法（DFS）1、与树的深度优先遍历之间的联系2、算法实现2、时间复杂度：3、深度优先生成树4、图的遍历和图的连通性 一、广度优先遍历算法（BFS）用邻接表存储的话，遍历序列是可变的，不唯一的。 邻接矩阵的表示唯一，广度优先
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2023-08-27 16:15:23
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代码public class Main { //用集合存储各个顶点 static ArrayList<String> vertexL
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2022-10-11 16:21:48
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import java.util.*;/** * 图的广度优先遍历 */public class BreadthFirst { public static void bfs(Node node) { if (node == null) { return; } Queue<Node> queue =
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2022-01-12 16:18:55
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目录一、图的遍历介绍二、图的广度优先搜索(Broad First Search)三、图的广度优先遍历算法步骤四、图的广度优先遍历示例需求五、图的广度优先遍历代码示例 一、图的遍历介绍所谓图的遍历，即是对结点的访问。一个图有那么多个结点，如何遍历这些结点，需要特定策略；一般有两种访问策略: (1)深度优先遍历； (2)广度优先遍历。二、图的广度优先搜索(Broad First Search)类似于
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2023-09-01 10:32:44
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遍历 图的遍历，所谓遍历，即是对结点的访问。一个图有那么多个结点，如何遍历这些结点，需要特定策略，一般有两种访问策略：深度优先遍历广度优先遍历 深度优先 深度优先遍历，从初始访问结点出发，我们知道初始访问结点可能有多个邻接结点，深度优先遍历的策略就是首先访问第一个邻接结点，然后再以这个被访问的邻接结点作为初始结点，访问它的第一个邻接结点。总结起来可以这样说：每次都在访问完当前结点后首先访问当前结
图的遍历算法的实现——深度优先遍历与广度优先遍历
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2022-09-17 08:46:15
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#遍历图的遍历，所谓遍历，即是对结点的访问。一个图有那么多个结点，如何遍历这些结点，需要特定策略，一般有两种访问策略：深度优先遍历广度优先遍历 #深度优先深度优先遍历，从初始访问结点出发，我们知道初始访问结点可能有多个邻接结点，深度优先遍历的策略就是首先访问第一个邻接结点，然后再以这个被访问的邻接结点作为初始结点，访问它的第一个邻接结点。总结起来可以这样说：每次都在访问完当前结点后首先访问当前结点
目录一、图的遍历介绍二、图的广度优先搜索(Broad First Search)三、图的广度优先遍历算法步骤四、图的广度优先遍历示例需求五、图的广度优先遍历代码示例 一、图的遍历介绍所谓图的遍历，即是对结点的访问。一个图有那么多个结点，如何遍历这些结点，需要特定策略；一般有两种访问策略: (1)深度优先遍历； (2)广度优先遍历。二、图的广度优先搜索(Broad First Search)类似于
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2023-09-01 10:32:45
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图的深度优先遍历深度优先遍历（Depth_First_Search），也有称为深度优先搜索，简称为DFS。这种遍历方法，从图中的某一个顶点开始遍历搜索，首先访问该顶点V（我们可以将其打印），然后从V开始寻找未被访问过的邻接顶点，将遍历后的顶点的状态设置为已访问，如果某个顶点已经访问过，则返回“上层”其实就是一种递归（它相当于树的前序遍历），直至图中的所有都被访问（或打印）。（该图来自大话数据结构，
广度优先遍历算法
广度优先遍历广度优先搜索（也称宽度优先搜索，缩写BFS）是连通图的一种遍历策略。因为它的思想是从一个顶点V0V0开始，辐射状地优先遍历其周围较广的区域，因此得名。一般可以用它做什么呢？一个最直观经典的例子就是走迷宫，我们从起点开始，找出到终点的最短路程，很多最短路径算法就是基于广度优先的思想成立的。实现type TreeNode str
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2023-06-01 09:24:27
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