数据结构与算法（十）深度优先搜索与广度优先搜索

本文主要是介绍数据结构与算法（十）深度优先搜索与广度优先搜索，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

广度优先搜索

广度优先搜索：从一个顶点出发（由开始时顶点创造顺序优先决定），访问所有没有被访问过的临节点。然后在从被访问过的节点出发，重复之前的操作
如下为一个图

从1出发，先后访问2 3，之后2访问它的邻接点4，3访问它的邻接点5（因为4已经被访问过了，所有节点只访问一次），最后4访问6，因为5的邻接点4 6访问过了，所以5不再访问6.
由该途径可以得到一个树，叫做广度优先生成树，如下图所示

该存储路径由一个队列的形式和一个辅助数组存储该点是否被访问

1已经出队，所以数组1位置存储true，此时入队1的邻接点2 3，此后每出列一个邻接点，该邻接点的邻接点入列，数组相应的存储true，直到最后一个邻接点出列，算法结束

图有两种状态：连通和不连通，图中各顶点不一定要连接
所有节点都有连接叫做连通图，否则叫做不连通图
如下有两个图，同样可以当作一个图处理，也可以广度优先遍历

深度优先搜索

深度优先搜索：类似于黏菌走迷宫，先沿一条路走，无路可走时再回退
如下图：

首先从顶点1开始，走到2（可以能走3），然后走4，5，此时发现无路可走，退回4，发现4走过了，回到2，发现6没有走，就走6，然后回到2，回到1，1的右侧路同左侧路一致，3 7 8直到走完
在以上路线中依然有相应的数组去辅助访问，true或者false
此路径仍然可以以一个树来进行表示，叫做深度优先生成树：

该存储路径可由一个栈的形式和一个辅助数组存储该点是否被访问，现不具体表示

广度优先搜索代码实现

具体代码需要包含头文件<queue> STL中方法
应用：
std::queue<int>Q; 声明一个队列
Q.push(12); 传入12
std::cout << Q.front() << std::endl；打印队列首位元素
Q.pop(); 弹出队列首位
Q.empty(); 检查队列是否为空

代码实现：

需要包含的头文件如下

#include <iostream>
#include <queue>

const int g_MaxCount = 100; 顶点最大值
bool visited[g_MaxCount]; 访问标志数组

typedef struct 存储数据
{
    char Vex[g_MaxCount]; 顶点
    int Edge[g_MaxCount][g_MaxCount]; 边
    int VexCount; 顶点总数
    int EdgeCount; 边总数
}AMGraph;

int locatecex(AMGraph G, char x) 查找顶点下标
{
    for (size_t i = 0; i < G.VexCount; i++)
    {
        if (x == G.Vex[i])
        {
            return i;
        }
    }
    return -1; 如果没有找到返回-1
}

void Create(AMGraph & G) 创建一个有向图的邻接矩阵
{
    std::cout << "G.VexCount" << std::endl;
    std::cin >> G.VexCount; 输入顶点总数
    std::cout << "G.EdgeCount" << std::endl;
    std::cin >> G.EdgeCount; 输入边总数
    for (size_t i = 0; i < G.VexCount; i++)
    {
        std::cin >> G.Vex[i]; 存储顶点
    }
    for (size_t i = 0; i < G.VexCount; i++)
    {
        for (size_t j = 0; j < G.VexCount; j++)
        {
            G.Edge[i][j] = 0; 邻接矩阵内容全部初始化为0
        }
    }
    char cStart;
    char cEnd; 两个临时变量
    int nStartIndex;
    int nEndIndex; 存储获取后的下标

    while (G.EdgeCount--)
    {
        std::cin >> cStart >> cEnd;
        nStartIndex = locatecex(G, cStart);
        nEndIndex = locatecex(G, cEnd);
        if (nStartIndex != -1 && nEndIndex != -1)
        {
            //G.Edge[nStartIndex][nEndIndex] = G.Edge[nEndIndex][nStartIndex] = 1;无向图情况
            G.Edge[nStartIndex][nEndIndex] = 1;有向图情况
        }
        else
        {
            G.EdgeCount++; 输入错误的情况下，让该循坏的参数再次加1回到之前状态
        }
    }

}

void BFS(AMGraph G, int nIndex) 遍历传入图和下标
{
    int QHeadValue; 一临时变量
    std::queue<int>Q; 使用队列
    visited[nIndex] = true; 表示当前顶点已经被访问
    Q.push(nIndex); 使数组相应位置元素加入队列
    while (!Q.empty()) 队列不空的情况下
    {
        QHeadValue = Q.front(); 存储元素的值
        Q.pop(); 弹出队列该值
        for (size_t i = 0; i < G.VexCount; i++)
        {
            if (G.Edge[QHeadValue][i] && !visited[i])
            {
                std::cout << G.Vex[i] << "\t"; 输出传入图下标
                visited[i] = true;
                Q.push(i); 传入队列中
            }
        }
    }
}

void print(AMGraph G) 遍历输出该图
{
    for (size_t i = 0; i < G.VexCount; i++)
    {
        for (size_t j = 0; j < G.VexCount; j++)
        {
            std::cout << G.Edge[i][j] << "\t";
        }
        std::cout << std::endl;
    }
}

int main()
{
    char szBuffer;
    AMGraph G;
    Create(G);
    print(G);
    std::cout << "input start node:" << std::endl;
    std::cin >> szBuffer; 输入遍历图的起点
    int nIndex = locatecex(G, szBuffer); 接受该起点获取下标
    if (nIndex != -1)
    {
        BFS(G, nIndex);
    }
    system("pause");
    return 0;
}
运行结果如下：包括遍历结果和邻接矩阵

深度优先搜索代码实现

具体代码实现同广度大致相同
需要包含的头文件如下

#include <iostream>
#include <queue>

const int g_MaxCount = 100;//顶点最大值
bool visited[g_MaxCount];//访问标志数组

typedef struct {
    char Vex[g_MaxCount];
    int Edge[g_MaxCount][g_MaxCount];
    int VexCount;
    int EdgeCount;
}AMGraph;

int locatecex(AMGraph G, char x)
{
    for (size_t i = 0; i < G.VexCount; i++)
    {
        if (x == G.Vex[i])
        {
            return i;
        }
    }
    return -1;
}

void Create(AMGraph & G)
{
    std::cout << "G.VexCount" << std::endl;
    std::cin >> G.VexCount;
    std::cout << "G.EdgeCount" << std::endl;
    std::cin >> G.EdgeCount;
    for (size_t i = 0; i < G.VexCount; i++)
    {
        std::cin >> G.Vex[i];
    }
    for (size_t i = 0; i < G.VexCount; i++)
    {
        for (size_t j = 0; j < G.VexCount; j++)
        {
            邻接矩阵内容全部初始化为0
            G.Edge[i][j] = 0;
        }
    }
    char cStart;
    char cEnd;
    int nStartIndex;
    int nEndIndex;

    while (G.EdgeCount--)
    {
        std::cin >> cStart >> cEnd;
        nStartIndex = locatecex(G, cStart);
        nEndIndex = locatecex(G, cEnd);
        if (nStartIndex != -1 && nEndIndex != -1)
        {
            //G.Edge[nStartIndex][nEndIndex] = G.Edge[nEndIndex][nStartIndex] = 1;
            G.Edge[nStartIndex][nEndIndex] = 1;
        }
        else
        {
            G.EdgeCount++;
        }
    }

}

void DFS(AMGraph G, int nIndex) 算法同广度有所修改
{
    std::cout << G.Vex[nIndex] << "\t"; 打印当前节点
    visited[nIndex] = true;
    for (size_t i = 0; i < G.VexCount; i++)
    {
        if (G.Edge[nIndex][i] && !visited[i])
        {
            DFS(G, i); 递归
        }
    }
}

void print(AMGraph G)
{
    for (size_t i = 0; i < G.VexCount; i++)
    {
        for (size_t j = 0; j < G.VexCount; j++)
        {
            std::cout << G.Edge[i][j] << "\t";
        }
        std::cout << std::endl;
    }
}

int main()
{
    char szBuffer;
    AMGraph G;
    Create(G);
    print(G);

    std::cout << "input start node:" << std::endl;
    std::cin >> szBuffer;
    int nIndex = locatecex(G, szBuffer);
    if (nIndex != -1)
    {
        DFS(G, nIndex);
    }
    system("pause");
    return 0;
}
运行结果如下：