# 最短路径无权图的BFS算法：Java实现详解
在计算机科学中，图是一种重要的数据结构，它由节点（或称为顶点）和节点之间连接的边组成。图的使用广泛，涉及网络、游戏、社交关系等多个领域。而在图的应用中，寻找最短路径是一个非常常见的问题。特别是在无权图中，广度优先搜索（BFS）是一种高效且简单的方法来找到两个节点之间的最短路径。
## 什么是无权图？
无权图指的是图中的边没有权重，即所有边的权
原创
2024-10-01 11:38:55
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本文总结了图的几种最短路径算法的实现：深度或广度优先搜索算法，弗洛伊德算法，迪杰斯特拉算法，Bellman-Ford算法 1），深度或广度优先搜索算法（解决单源最短路径）从起始结点开始访问所有的深度遍历路径或广度优先路径，则到达终点结点的路径有多条，取其中路径权值最短的一条则为最短路径。下面是核心代码： void dfs(int cur, int dst){
/**
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2023-09-18 14:20:01
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前言：BFS广度优先遍历-寻找最短路径学习和实现笔记dijkstra是bfs的升级版，就是说如果求最短路径，当图从无权值变成有权值时，bfs不再适用了，于是我们用dijkstra方法。换句话说，对于无权值图，dijkstra方法跟bfs是一致的。你可以画个无权图，用dijkstra走一遍，发现其实这就是bfs。这里举个例子，就比如如下图所示，如果是从G港开始走的话，那么想要求到R城的最短路径，如果
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2023-08-07 16:44:35
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Camelot亚瑟王的宫殿IOI 98很久以前，亚瑟王和他的骑士习惯每年元旦去庆祝他们的友谊。为了纪念上述事件，我们把这些是看作是一个有一人玩的棋盘游戏。有一个国王和若干个骑士被放置在一个由许多方格组成的棋盘上，没有两个骑士在同一个方格内。描述这个例子是标准的8*8棋盘 国王可以移动到任何一个相邻的方格，从下图中黑子位置到下图中白子位置前提是他不掉出棋盘之外。 一个骑士可以从下图中黑子位置移动到下图中白子位置(走“日”字形） 但前提是他不掉出棋盘之外。 在游戏中，玩家...
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2012-08-02 13:50:00
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在计算机科学中，寻找图中最短路径是一个经典的问题，尤其是在数据结构与算法的学习中，广泛地应用于交通、网络和社交媒体等领域。通过广度优先搜索（BFS）算法，我们可以高效地查找到无权图中的最短路径。在本文中，我们将通过实际的Java代码示例、数据结构图示和流程图等，详细探讨如何在Java中实现BFS算法以解决图的最短路径问题。
## 协议背景
在网络和图形数据库的领域，最短路径算法基于图论中的基本
1，图的遍历和树的遍历类似，图的遍历也是从某个顶点出发，沿着某条搜索路径对图中所有顶点各作一次访问。若给定的图是连通图，则从图中任一顶点出发顺着边可以访问到该图中所有的顶点，但是，在图中有回路，从图中某一顶点出发访问图中其它顶点时，可能又会回到出发点，而图中可能还剩余有顶点没有访问到，因此，图的遍历较树的遍历更复杂。我们可以设置一个全局型标志数组visited来标志某个顶点是否被访问过，未访问的值
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2023-11-12 09:15:46
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题目要求：计算节点之间最短路径的最大值、中位值和平均值；其实解决这个问题的思路有很多，像什么单源最短路径…很多的算法可以解决这个问题。因为我这里在求最短路径的时候，将图简化成了无权值图，故而可以思考用更加简单的方式来解决这个问题，对于这个思路，我截了张PPT图，如下： 也就是在广度优先搜索的时候，我们存储以源节点开始的这颗逻辑树的所有的父子关系，然后根据这个父子关系，我们可以从子搜索父，从而找到从
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2023-11-01 20:15:42
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在我的图的基本知识的博客中说到有两种存储方法，这个博客我来分享无向图的存储方式，邻接表法名字中有邻接两个字，实际上就是跟邻接顶点有关的方法，也就是把邻接顶点，以链表的方式接在其相应顶顶点数组对应位置的后面。如下图： 大概就是这样。 那么我们要实现这种结构我们需要什么： 1.表示顶点的字符串。 2.表示存储顶点的数组。 3.实现存储邻接顶点的链表，实际意义也就是边的意思。 4.数组也要有个指针指向其
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2023-08-31 13:33:35
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特点弗洛伊德算法是解决任意两点间的最短路径的一种算法，可以正确处理无向图或有向图或负权（但不可存在负权回路)的最短路径问题，同时也被用于计算有向图的传递闭包。基本思想通过 Floyd 算法计算图 G=(V,{E})矩阵 D 中的元素 a[i][j] ，表示顶点 i 到顶点 j矩阵 P 中的元素 b[i][j]，表示顶点 i 到顶点 j 经过了 b[i][j]假设图 G 中顶点个数为 N，则需要对矩
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2023-12-21 13:36:42
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上一篇文章我们讲了广度优先搜索算法。我们提到了BFS算法有一种类似于 Layer-by-Layer 的节点搜索特点。本文中，我们继续聊一聊BFS计算最短路径的关系。BFS的流程在上一篇博客中讲了，所以我们就不多赘述了。今天我们就说一下如何在BFS的基础上实现最短路径的计算。还是沿用上一文中的示意图。这里我们假设每条边的长度都是1，当然如果每条边长度不一样，情况也是差不多的，只不过处理的时候稍微变换
# Java 实现无权重无向图的最短路径算法
在计算机科学中，图是一种重要的数据结构，可以用于表示对象及其之间的关系。在很多情况下，我们需要找到两个节点之间的最短路径，而对于无权重无向图来说，最常用的算法就是广度优先搜索（BFS）。本文将通过一个实际的Java代码示例，详细介绍如何在无权重无向图中找到最短路径。
## 无权重无向图的定义
无权重无向图是由顶点和边组成的集合，其中边没有权重，这
原创
2024-09-06 04:09:30
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Sparse Graph Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others) Memory Limit: 262144/262144 K (Java/Others) Problem Description In graph theory, the complement of
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2016-09-26 20:59:00
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BFS与DFSBFS：这是一种基于队列这种数据结构的搜索方式，它的特点是由每一个状态可以扩展出许多状态，然后再以此扩展，直到找到目标状态或者队列中头尾指针相遇，即队列中所有状态都已处理完毕。DFS：基于递归的搜索方式，它的特点是由一个状态拓展一个状态，然后不停拓展，直到找到目标或者无法继续拓展结束一个状态的递归。广度优先搜索-BFS 它的思想是从一个顶点V0开始，辐射状地优先遍历其周
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2023-07-07 11:06:29
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求单源最短路的SPFA算法的全称是：Shortest Path Faster Algorithm。SPFA算法是西南交通大学段凡丁于1994年发表的. 很多时候，给定的图存在负权边，这时类似Dijkstra等算法便没有了用武之地，而Bellman-Ford算法的复杂度又过高，SPFA算法便派上用场了。 我们用数组d记录每个结点的最短路径估计值，而且用邻接表来存储图G。 我们采取的方法是动态逼近法：
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2023-12-14 12:25:29
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目录： 1.DFS（单源最短路径算法）例题1： DFS题目分析：代码DFS： 2.Floyed（时间复杂度On^3）1.应用场景：2.解析算法： 核心代码1：我的笔记核心代码2： Floyd例题：3.Dijksyta算法1.应用场景：2.算法描述：1.初始化：2.for：核心代码：3.例题： 注意： 代
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2023-11-02 11:16:07
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# 广度优先搜索（BFS）与最短路径——Java示例
广度优先搜索（BFS，Breadth-First Search）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。其基本思想是从起始节点开始，逐层向外扩展，直到找到目标节点或遍历完所有节点。BFS常用于寻找最短路径的算法，特别是在无权图中。本文将介绍BFS算法的基本原理，提供具体的Java代码示例，并展示如何利用BFS寻找两个节点之间的最短路径。
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# 无权图广度优先遍历与最短路径
无权图是指图中边的权值一致，通常为1的图。在寻求无权图中的最短路径时，广度优先遍历（BFS）是最有效的算法之一。BFS能够在每一次遍历时探索所有邻接节点，因此它能够在找到目标节点的第一时间返回最短路径的结果。
## 广度优先搜索的原理
广度优先搜索的核心思想是从起始节点出发，层层向外扩展，每次访问当前节点的所有邻接节点，并将这些节点置于待访问的队列中。当队列
# Python最短路径：广度优先搜索（BFS）
在图论中，计算最短路径是一个非常常见的问题。广度优先搜索（BFS）是一种高效的方法，特别适用于无权图（即所有边的权重相同）。本文将带你通过一系列步骤实现一个Python程序，以计算从源节点到各个节点的最短路径。
## 流程概述
下面是实现“Python最短路径 BFS”的基本步骤：
| 步骤 | 描述
Djkstra算法-用于求解单源最短路径问题设有向图如下，求解V0到其余节点的最短距离流程：1）记录V0节点到其余节点的路径与距离，初始时均为直达路径 2）选取集合中的最短路径，路径的另一端点为X 3）若V0经由X到其他节点存在一条更短的路径，则用新路径替代 4）如此循环，直到获得V0到其余节点的最短路径为止申请一个节点集合，只包含V0顶点若有N个节点，则希望N-1轮后，所有节点归入集合，图中有7
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2024-03-30 21:00:16
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# Java 无向图无权两点最短路径
在计算机科学中，图是一种重要的数据结构，广泛用于表示事物之间的关系。无向图是一种特殊的图，边没有方向。无权图则指的是边没有特定的权重。在实际应用中，常常需要找到无权图中两个节点之间的最短路径。本文将介绍如何使用Java实现这一目标，结合代码示例和视觉化状态图进行说明。
## 基本概念
在图论中，无向图由节点（顶点）和连接节点的边组成。我们可以使用邻接表或
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2024-09-06 04:10:15
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