广度优先搜索算法的流程图
时间: 2023-06-21 22:04:16 浏览: 60
以下是广度优先搜索算法的流程图:
![BFS Algorithm Flowchart](https://cdn.kesci.com/upload/image/q5jz9bmx0r.png)
算法流程如下:
1. 将起点加入队列中。
2. 如果队列不为空,则进行以下步骤:
1. 取出队首元素,如果该元素为终点,则返回路径并结束算法。
2. 否则,将该元素的未访问过的邻居加入队列中,并标记为已访问。
3. 如果队列为空且未找到终点,则说明起点与终点不连通,算法结束。
相关问题
画出广度优先搜索流程图
广度优先搜索(BFS)是一种用于图形或树数据结构的算法,它从根节点开始,逐层扩展节点,直到找到目标节点或遍历完整个图。以下是画出广度优先搜索流程图的步骤:
1. 首先,我们需要标记起始节点,然后将其加入队列中。
2. 从队列中取出一个节点,并检查其是否为目标节点。如果是,则搜索结束。否则,将其相邻的未被访问过的节点加入队列中。
3. 重复步骤2,直到队列为空或找到目标节点为止。
4. 对于每个节点,记录它的父节点,以便在找到目标节点后可以回溯路径。
下面是一个简单的例子:
假设我们要在以下图中搜索从A到F的路径。
```
A -- B -- C
| |
D -- E -- F
```
1. 首先将起始节点A标记,并加入队列中。
2. 取出队列中的第一个节点A,并检查它是否为目标节点F。由于不是,因此将其相邻的节点B和D加入队列中。
3. 取出队列中的下一个节点B,并将其相邻的节点C和E加入队列中。
4. 取出队列中的下一个节点D,并发现它没有相邻的未被访问过的节点,因此跳过它。
5. 取出队列中的下一个节点C,并将其加入已访问列表中。
6. 取出队列中的下一个节点E,并将其相邻的节点F加入队列中。
7. 取出队列中的下一个节点F,并发现它是目标节点。搜索结束。
8. 回溯路径:从目标节点F开始,沿着每个节点的父节点向上移动,直到到达起始节点A。这样就得到了路径A-B-C-F。
bfs和dfs算法流程图
下面是BFS(广度优先搜索)算法和DFS(深度优先搜索)算法的流程图:
BFS算法流程图:
```
1. 创建一个空的队列Q,将起始节点S标记为已访问并入队列Q。
2. 当队列Q非空时,执行以下步骤:
3. 从队列Q中取出一个节点V。
4. 遍历节点V的所有未访问邻居节点N:
5. 标记节点N为已访问并入队列Q。
6. 结束。
```
DFS算法流程图:
```
1. 创建一个空的栈S,将起始节点S标记为已访问并入栈S。
2. 当栈S非空时,执行以下步骤:
3. 取出栈顶节点V。
4. 遍历节点V的所有未访问邻居节点N:
5. 标记节点N为已访问并入栈S。
6. 结束。
```
这些流程图描述了BFS和DFS算法的基本步骤。在BFS中,我们使用队列来实现广度优先搜索,而在DFS中,我们使用栈来实现深度优先搜索。通过不同的数据结构和遍历方式,这两种算法可以在图或树中进行搜索,并找到相应的路径或解决问题。
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