怎么理解 广度优先搜索

广度优先搜索是一种从起点开始一层层地向外扩展搜索的算法。具体来说，从起点开始，首先扩展与起点相邻的节点，然后再扩展与这些节点相邻但还没有被访问过的节点，依次类推，直到找到目标节点或者搜索全部的节点。这种搜索方式保证了能够找到最短路径，并且不会漏掉任何可能的路径。广度优先搜索通常使用队列数据结构来实现。

相关问题

广度优先搜索 c++

以下是C++中实现广度优先搜索算法的示例代码：

#include <iostream>
#include <queue>
#include <vector>

using namespace std;

// 定义图的邻接表表示
class Graph {
private:
    int V; // 图中顶点的数量
    vector<vector<int>> adj; // 邻接表

public:
    Graph(int v) {
        V = v;
        adj.resize(V);
    }

    // 添加边
    void addEdge(int v, int w) {
        adj[v].push_back(w);
    }

    // 广度优先搜索算法
    void BFS(int start) {
        vector<bool> visited(V, false); // 记录顶点是否被访问过
        queue<int> q; // 用于存储待访问的顶点

        visited[start] = true; // 标记起始顶点为已访问
        q.push(start); // 将起始顶点加入队列

        while (!q.empty()) {
            int curr = q.front();
            q.pop();

            cout << curr << " "; // 输出当前访问的顶点

            // 遍历当前顶点的所有邻接顶点
            for (int i = 0; i < adj[curr].size(); i++) {
                int neighbor = adj[curr][i];
                if (!visited[neighbor]) {
                    visited[neighbor] = true; // 标记邻接顶点为已访问
                    q.push(neighbor); // 将邻接顶点加入队列
                }
            }
        }
    }
};

int main() {
    // 创建一个有向图
    Graph g(6);
    g.addEdge(0, 1);
    g.addEdge(0, 2);
    g.addEdge(1, 3);
    g.addEdge(1, 4);
    g.addEdge(2, 4);
    g.addEdge(3, 4);
    g.addEdge(3, 5);
    g.addEdge(4, 5);

    cout << "广度优先搜索结果: ";
    g.BFS(0); // 从顶点0开始进行广度优先搜索

    return 0;
}

该示例代码实现了一个有向图的广度优先搜索算法。首先，我们定义了一个`Graph`类来表示图的邻接表。然后，我们使用`addEdge`方法添加图的边。最后，我们使用`BFS`方法来执行广度优先搜索算法，并从指定的起始顶点开始遍历图。

深度优先搜索和广度优先搜索

深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）是两种常用的图搜索算法。

深度优先搜索是一种先将某一条路径尽可能深入搜索，直到无法继续为止，然后回溯到前一个节点，再继续搜索其他路径的方法。DFS 通常采用递归或栈来实现。

广度优先搜索是一种从起点开始，逐层向外扩展搜索的方法。先搜索距离起点为 1 的所有节点，再搜索距离起点为 2 的所有节点，以此类推。BFS 通常采用队列来实现。

两种算法各有优缺点，深度优先搜索适合搜索深度较大的图，而广度优先搜索适合搜索宽度较大的图。另外，DFS 的空间复杂度较小，但可能会陷入死循环；BFS 的空间复杂度较大，但能够找到最短路径。