c++中的bfs和dfs

BFS (广度优先搜索) 是一种图算法，用于在图或树中搜索或遍历所有节点。它从一个起始节点开始，然后按照层次顺序逐步扩展搜索范围，直到找到目标节点或遍历完所有节点。BFS 使用队列数据结构来存储待搜索的节点，首先将起始节点入队，然后从队列中取出一个节点访问，并将其未访问的相邻节点入队，直至队列为空。

DFS (深度优先搜索) 是一种图算法，它以深度的方式遍历或搜索图或树的节点。DFS 从一个起始节点开始，然后依次访问该节点的每个未访问过的相邻节点，并继续递归地访问相邻节点的未访问过的相邻节点，直到找到目标节点或遍历完所有节点。DFS 使用栈数据结构来存储待搜索的节点，首先将起始节点入栈，然后循环取栈顶节点作为当前节点进行访问，并将其未访问的相邻节点入栈，直至栈为空。

两种搜索算法的区别在于搜索顺序以及数据结构的不同。BFS 适合用于求解最短路径或最小步数的问题，因为它能够先搜索到离起始节点最近的节点。而DFS 更适合用于求解存在性问题，因为它能够深入探索每个可能的路径。

总结来说，BFS 和 DFS 是两种常用的搜索算法，用于图或树结构中的节点搜索或遍历。BFS 以广度的方式逐层访问节点，使用队列数据结构；而DFS 以深度的方式递归地访问节点，使用栈数据结构。根据问题的要求和性质，可以选择使用其中一种算法来解决。

相关问题

c++ bfs和dfs算法模板

BFS（广度优先搜索）算法模板：

#include <iostream>
#include <queue>
using namespace std;

const int N = 1e5 + 10;
int n; // 图的大小
int g[N][N]; // 存储图的邻接矩阵
bool st[N]; // 标记数组

void bfs(int u) {
    queue<int> q;
    q.push(u);
    st[u] = true;
    while (!q.empty()) {
        int t = q.front();
        q.pop();
        // 处理节点 t
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            if (g[t][i] && !st[i]) {
                q.push(i);
                st[i] = true;
            }
        }
    }
}

int main() {
    // 读入图
    cin >> n;
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        for (int j = 1; j <= n; j++) {
            cin >> g[i][j];
        }
    }
    // BFS 遍历整张图
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        if (!st[i]) bfs(i);
    }
    return 0;
}

DFS（深度优先搜索）算法模板：

#include <iostream>
using namespace std;

const int N = 1e5 + 10;
int n; // 图的大小
int g[N][N]; // 存储图的邻接矩阵
bool st[N]; // 标记数组

void dfs(int u) {
    st[u] = true;
    // 处理节点 u
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        if (g[u][i] && !st[i]) {
            dfs(i);
        }
    }
}

int main() {
    // 读入图
    cin >> n;
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        for (int j = 1; j <= n; j++) {
            cin >> g[i][j];
        }
    }
    // DFS 遍历整张图
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        if (!st[i]) dfs(i);
    }
    return 0;
}

注意：以上模板都是针对无向图的，如果是有向图需要修改邻接矩阵的定义和遍历方式。

BFS和DFS C++算法

BFS和DFS都是常用的图搜索算法。它们的区别在于搜索的策略和复杂度。引用中提到，对于给定的问题，BFS是较佳的算法。

BFS（广度优先搜索）是一种逐层扩展搜索的算法。它从起始节点开始，逐层遍历邻接节点，直到找到目标节点或遍历完整个图。BFS使用队列来存储待访问的节点，确保按照层级的顺序进行搜索。BFS算法的时间复杂度为O(V + E)，其中V是节点的数量，E是边的数量。

DFS（深度优先搜索）是一种递归实现的搜索算法。它从起始节点开始，不断沿着路径深入直到无法继续或找到目标节点，然后回溯到上一个节点，继续探索其他路径。DFS使用栈来存储待访问的节点，它的搜索路径是深度优先的。DFS算法的时间复杂度为O(V + E)，其中V是节点的数量，E是边的数量。

在实际应用中，BFS和DFS都有各自的优缺点。BFS通常用于解决最短路径和最小生成树等问题，而DFS更适合用于寻找所有可能的解，如图的连通性和拓扑排序等问题。选择使用哪种算法取决于具体的问题和需求。引用中提到，我们在学习数据结构时通常会接触到BFS和DFS算法，尤其是在图的遍历和二叉树的遍历中经常用到。

总结起来，BFS和DFS是常用的图搜索算法，它们在搜索策略和复杂度上有不同。BFS逐层扩展搜索，适用于最短路径和最小生成树等问题。DFS深度优先搜索，适用于寻找所有可能解的问题。具体选择哪种算法取决于问题的特点和需求。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [熬夜怒肝，图解算法！BFS和DFS的直观解释](https://blog.csdn.net/c406495762/article/details/117307841)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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