这一段bfs算法模板代码
时间: 2023-03-26 13:02:41 浏览: 69
以下是 BFS 算法模板代码:
```
void bfs(int start) {
queue<int> q;
q.push(start);
visited[start] = true;
while (!q.empty()) {
int cur = q.front();
q.pop();
// 处理当前节点
// ...
for (int i = ; i < graph[cur].size(); i++) {
int next = graph[cur][i];
if (!visited[next]) {
q.push(next);
visited[next] = true;
}
}
}
}
```
请问,这段代码的时间复杂度是多少?
相关问题
bfs算法matlab代码
BFS(广度优先搜索)算法是一种用于图形遍历的算法,它以图的某个未访问节点作为起点,逐层扩展,直到遍历完所有节点为止。以下是一个使用MATLAB编写的BFS算法代码。
```matlab
function BFS(graph, startNode)
% 创建空队列
queue = [];
% 创建访问矩阵,并初始化为false
visited = false(size(graph, 1), 1);
% 将起始节点加入队列,并标记为已访问
queue = [queue, startNode];
visited(startNode) = true;
% 循环遍历队列,直到队列为空
while ~isempty(queue)
% 取出队列的头节点
currentNode = queue(1);
queue = queue(2:end); % 更新队列
disp(currentNode); % 可以替换成其他需要的操作
% 找到当前节点的所有邻居节点
neighbors = find(graph(currentNode, :));
% 对所有邻居节点进行判断
for i = 1:length(neighbors)
neighbor = neighbors(i);
% 如果邻居节点未访问过,则加入队列并标记为已访问
if ~visited(neighbor)
queue = [queue, neighbor];
visited(neighbor) = true;
end
end
end
end
```
以上代码实现了一个简单的BFS算法,其中`graph`是输入的邻接矩阵表示的图,`startNode`是起始节点。代码通过使用队列来储存待访问的节点,并通过`visited`矩阵来标记已访问的节点。在每次循环中,首先将队列的头节点取出并输出(可以替换为其他需要的操作),然后找到该节点的所有邻居节点,并将未访问过的邻居节点加入队列并标记为已访问。循环直到队列为空,即可完成图的广度优先搜索。
python BFS算法模板
以下是 Python 中 BFS(广度优先搜索)算法的模板:
```python
def bfs(graph, start):
visited = set() # 用集合记录已经访问过的节点
queue = [start] # 用队列存储遍历的节点
while queue:
node = queue.pop(0) # 取出队列中的第一个节点
if node not in visited:
visited.add(node)
# 将当前节点的未访问过的邻居节点加入队列
queue.extend([neighbor for neighbor in graph[node] if neighbor not in visited])
return visited
```
其中,`graph` 是一个字典,用于存储图的邻接表。字典的键表示节点,字典的值是与该节点相邻的节点列表。`start` 是起始节点。
该算法使用了集合来记录已经访问过的节点,队列则用于存储遍历的节点。在每一轮迭代中,取出队列中的第一个节点,并将该节点的未访问过的邻居节点加入队列中。如果队列为空,则说明已经遍历完了整张图。最后返回遍历过的节点集合。