广度优先搜索的模版是怎样的

广度优先搜索的模板如下：

1. 初始化队列，将起始节点加入队列中。
2. 当队列不为空时，执行以下步骤：
a. 取出队列中的第一个节点。
b. 如果该节点是目标节点，则返回结果。
c. 否则，将该节点的未访问过的相邻节点加入队列中。
3. 如果队列为空，表示没有找到目标节点，搜索结束。

注意：在搜索过程中，需要记录每个节点是否已经被访问过，以避免重复访问。

相关问题

输入量来自外部的广度优先搜索模板c语言代码

以下是一个简单的广度优先搜索模板的 C 语言代码：

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>

#define MAX_QUEUE_SIZE 100 //定义队列最大容量

int front = -1, rear = -1; //队列的头尾指针
int queue[MAX_QUEUE_SIZE]; //队列数组
int visited[MAX_QUEUE_SIZE]; //标记数组
int graph[MAX_QUEUE_SIZE][MAX_QUEUE_SIZE]; //邻接矩阵

void bfs(int start, int n) //广度优先搜索函数
{
    visited[start] = 1; //标记起点已访问
    queue[++rear] = start; //将起点入队

    while(front != rear) //队列非空
    {
        int cur = queue[++front]; //出队
        printf("%d ", cur); //打印当前节点

        for(int i = 0; i < n; i++)
        {
            if(graph[cur][i] && !visited[i]) //如果存在边且未访问
            {
                visited[i] = 1; //标记已访问
                queue[++rear] = i; //入队
            }
        }
    }
}

int main()
{
    int n; //节点数量
    scanf("%d", &n);

    for(int i = 0; i < n; i++)
    {
        for(int j = 0; j < n; j++)
        {
            scanf("%d", &graph[i][j]); //读入邻接矩阵
        }
    }

    bfs(0, n); //从节点 0 开始搜索

    return 0;
}

该模板的主要思想是利用队列实现广度优先搜索，通过邻接矩阵表示图中的边关系，使用标记数组记录每个节点是否已经访问过，从起点开始，将起点入队，然后不断出队并打印当前节点，将当前节点的未访问过的邻居节点入队，直到队列为空为止。

广度优先搜索思路及模板

广度优先搜索（BFS）是一种用于图或树的遍历算法，它从起始节点开始逐层地向外扩展，直到找到目标节点或遍历完所有节点。BFS通常使用队列来实现。

下面是BFS的基本思路及模板：

1. 创建一个队列，并将起始节点放入队列中。
2. 创建一个集合（或哈希表），用于记录已经访问过的节点。
3. 循环执行以下步骤，直到队列为空：
- 从队列中取出一个节点作为当前节点。
- 如果当前节点是目标节点，算法结束。
- 否则，将当前节点标记为已访问，并将其所有未访问过的相邻节点加入队列。
4. 若队列为空且未找到目标节点，则目标节点不可达。

下面是一个示例的BFS模板（使用Python语言）：

from collections import deque

def bfs(graph, start, target):
    queue = deque()
    queue.append(start)
    visited = set()
    visited.add(start)

    while queue:
        current_node = queue.popleft()
        # 判断是否找到目标节点
        if current_node == target:
            return True
        
        # 将当前节点的未访问相邻节点加入队列
        for neighbor in graph[current_node]:
            if neighbor not in visited:
                queue.append(neighbor)
                visited.add(neighbor)

    return False

其中，`graph`是一个字典，表示图的邻接关系；`start`是起始节点；`target`是目标节点。

你可以根据具体的问题定义自己的图，并调用`bfs`函数进行搜索。注意，上述模板假设图中的节点用唯一的标识符表示，如果节点具有其他属性，可以根据实际情况进行修改。