广搜c++，深搜c++，联通块c++代码

在计算机科学中，广度优先搜索（Breadth-First Search, BFS）和深度优先搜索（Depth-First Search, DFS）都是图或树遍历的经典算法，用于寻找节点之间的路径或解决连通性问题。

**广度优先搜索 (BFS)**:
C++ 实现 BFS 通常涉及队列数据结构。基本步骤包括：
1. 将起始节点放入队列。
2. 当队列不为空时，取出队首节点并访问。
3. 访问后将该节点的所有未访问邻居加入队列。
4. 重复步骤2和3，直到队列空。

#include <queue>
void bfs(Node* root) {
    std::queue<Node*> q;
    q.push(root);
    while (!q.empty()) {
        Node* curr = q.front();
        q.pop();
        // 处理当前节点
        for (Node* neighbor : curr->neighbors) {
            if (!visited[neighbor->id]) {
                visited[neighbor->id] = true;
                q.push(neighbor);
            }
        }
    }
}

相关问题

c++ 图 深搜 广搜

在提供的AC代码中，有关于图的深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)的实现方法。
在第一段代码中，是一个关于深度优先搜索的实现。该代码通过递归的方式来实现深度优先搜索。它使用了一个路径数组和一个标记数组来记录路径和访问状态。在每一次递归时，根据条件进行搜索，并在搜索完成后进行回溯操作。最终输出所有路径的结果。

在第二段代码中，是一个关于图的广度优先搜索的实现。该代码使用了一个队列来进行广度优先搜索。它使用了一个二维数组来表示图的状态和一个二维数组来记录访问状态。在搜索时，将起始点入队并标记为已访问，然后通过循环遍历队列中的元素，并根据条件进行搜索，并将符合条件的点入队并标记为已访问。最终返回从入口到出口的路径长度。

因此，根据提供的AC代码，可以实现图的深度优先搜索和广度优先搜索算法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【C++】数据结构之深搜+广搜 经典题型](https://blog.csdn.net/weixin_64967734/article/details/124994451)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

深搜和宽搜的c++实现

深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）是常用的搜索算法，在C++中可以用递归或栈实现DFS，用队列实现BFS。

以下是DFS的C++实现：

void dfs(int u) {
    visited[u] = true;
    // 对于u的每个邻居v
    for (int v : adj[u]) {
        if (!visited[v]) {
            dfs(v);
        }
    }
}

以下是BFS的C++实现：

void bfs(int s) {
    queue<int> q;
    q.push(s);
    visited[s] = true;
    while (!q.empty()) {
        int u = q.front();
        q.pop();
        // 对于u的每个邻居v
        for (int v : adj[u]) {
            if (!visited[v]) {
                visited[v] = true;
                q.push(v);
            }
        }
    }
}

其中，`adj`是存储图的邻接表，`visited`是记录每个节点是否被访问过的数组。