以下关于宽度优先搜索算法,说法正确的是:
时间: 2023-11-18 11:34:27 浏览: 46
宽度优先搜索算法是一种图遍历算法,用于遍历图中所有节点。以下说法正确:
1. 宽度优先搜索算法可以用于无权图和有权图。
2. 宽度优先搜索算法是一种盲目搜索算法,即它不使用任何启发式函数来指导搜索。
3. 宽度优先搜索算法使用一个队列来保存待处理的节点,先进先出,保证了最短路径的正确性。
4. 宽度优先搜索算法可以用于解决最短路径问题。
5. 宽度优先搜索算法的时间复杂度是 O(|V|+|E|),其中 |V| 是节点数,|E| 是边数。
注意,第5点中的时间复杂度是在使用邻接表存储图时得出的,如果使用邻接矩阵,则时间复杂度为 O(|V|^2)。
相关问题
以下关于宽度优先搜索算法,说法正确的是一种启发式搜索方法,效率高是:
以下说法中没有完全正确的:
1. 宽度优先搜索不是一种启发式搜索方法,它是一种盲目搜索算法。
2. 宽度优先搜索在空间复杂度方面表现较差,因为需要存储所有已访问的节点。
3. 宽度优先搜索在某些情况下可能会更快找到最优解,但并不是所有情况下都是最优的,因此不能说它的效率一定更高。
因此,以上说法都不完全正确。
第1关:盲目搜索之宽度优先搜索算法
宽度优先搜索算法(BFS)是一种盲目搜索算法,它从根节点开始逐层扩展搜索,直到找到目标节点为止。它通常用于解决最短路径问题,因为它保证在搜索到目标节点时,所经过的路径是最短的。
BFS 的基本思想是使用队列来存储待扩展的节点,先进先出。具体实现时,首先将根节点加入队列中,然后依次从队列中取出节点进行扩展。对于每个节点,都将它的邻居节点加入队列中,直到找到目标节点或者队列为空为止。
BFS 的时间复杂度为O(b^d),其中b是分支因子,d是目标节点的深度。空间复杂度也为O(b^d),因为需要存储所有待扩展的节点。
在实际应用中,BFS 通常需要维护两个集合:已访问节点集合和待访问节点集合。已访问节点集合用于存储已经扩展过的节点,避免重复扩展;待访问节点集合用于存储待扩展的节点,避免重复加入队列。
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