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动画演示广度优先算法寻找最短路径

上一节,我们刚刚介绍了使用深度优先算法(DFS)解决迷宫问题,这一节我们来介绍广度优先算法(BFS)。...DFS 算法找到的路径往往不是最短路径,速度慢但占用内存较少,而 BFS 算法找到的总是最短路径,速度较快但占用内存较多。 下图是使用 BFS 算法搜寻出来的一条路径: ?...如果迷宫是走得通的话,广度优先搜索会找到一条最短路径。 总结一下,深度优先搜索会一直前进,直到走到死胡同为止,再回退到上一个节点,改变之前的选择。...而广度优先搜索每次前进的时候,会把前后左右行得通的节点都尝试一遍,相当于每前进一个节点都要尝试多种可能,因此每次挑选的路径会是最短路径。...child not in marked: marked.add(child) s.push(child) 接下来,我们使用 BFS 算法寻找迷宫路径

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Python算法解析:寻找最短路径!

Python算法解析:寻找最短路径! 最短路径算法 最短路径算法用于在图中找到两个节点之间的最短路径。最短路径问题在许多实际应用中都有重要的作用,例如网络路由、导航系统等。...最短路径问题的定义和应用场景 最短路径问题是在带有权重的图中寻找两个节点之间路径长度最短的问题。路径长度可以通过边的权重之和来衡量。...最短路径算法的应用场景包括: 网络路由:在计算机网络中,最短路径算法用于确定数据包在网络中传输的最佳路径。 导航系统:最短路径算法可用于计算两个位置之间的最短驾驶路线。...航班规划:在航空业中,最短路径算法用于确定两个机场之间的最短航线。...算法使用优先队列来选择下一个要处理的节点,以确保总是选择距离最短的节点进行扩展。

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    建造街区的最短时间优先队列贪心)

    在这个街区列表中 blocks[i] = t 意味着第 i 个街区需要 t 个单位的时间来建造。 由于一个街区只能由一个工人来完成建造。...这两个决定都需要花费一定的时间。 一个工人再召唤一个工人所花费的时间由整数 split 给出。 注意:如果两个工人同时召唤别的工人,那么他们的行为是并行的,所以时间花费仍然是 split。...最开始的时候只有 一个 工人,请你最后输出建造完所有街区所需要的最少时间。...示例 2: 输入:blocks = [1,2], split = 5 输出:7 解释:我们用 5 个时间单位将这个工人分裂为 2 个工人, 然后指派每个工人分别去建造街区,从而时间花费为 5 + max...解题 贪心算法(Greedy Algorithm)之霍夫曼编码 类似霍夫曼树,将最小的两个合并,再放回优先队列,使得数量大的被加的次数少 class Solution { public: int

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    深度优先算法和广度优先算法

    采用邻接表存储方式时,每个顶点均需要搜索一次,故时间复杂度O(|V|),在搜索任意节点的邻接点时,每条边至少访问一次,故时间复杂度为O(E),算法时间复杂度为O(E+V)。...采用邻接矩阵存储时,时间复杂度为O(V*V)。 广度优先算法的应用 广度优先算法在很多求解问题的最优解方面有很好的应用,下面以求图中某一结点的单源最短路径为例。...算法思路:求某一结点的单源最短路径,可以使用广度优先算法,每向外搜索一层,路径+1。全部搜索完后,就可以得到所求节点到所有节点的路径。...深度优先算法 深度优先算法的实现 图的深度优先算法类似于树的先序遍历,DFS算法是一个递归算法,需要借助一个工作栈,故其空间复杂度度为O(V)。...深度优先算法的邻接矩阵的时间复杂度为O(V*V),邻接表的时间复杂度为O(V+E)。

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    再看最短算法 1 —— 单源最短

    学了多年的算法最短路问题相当之常见———— 好久没写过最短路的问题了,直到昨天闲的无聊来了一题——BZOJ3402(HansBug:额才发现我弱到只能刷水的地步了TT) 一看这不是明显的单源最短路么呵呵...+(估计还不止)和192ms究竟是怎样的差距啊QAQ,本人虽然早都听说过spfa的强大性,但是未曾想过差距会如此可怕,于是HansBug‘s Labo Online—— 准备:1.dijkstra单源最短路径模板...0:writeln(1,' ---> ',i,' : ','Unavailable'); 66 end; 67 readln; 68 end. 2.spfa单源最短路径模板...> ',i,' : ',c[i]); 54 end; 55 readln; 56 end. 3.bat对拍小程序 (PS:由于Bellman-Ford算法具有超高的时空浪费量...,还有Floyd一般不用于单源最短路,所以只准备这些) 还有:这次采用的对拍模式如下——模拟一般OI赛制上的10组数据,30%数据满足规模为N<=10000 M<=100000;60%的数据满足规模为N

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    算法|Dijkstra最短路径算法

    01 — 单源最短路径 首先解释什么是单源最短路径,所谓单源最短路径就是指定一个出发顶点,计算从该源点出发到其他所有顶点的最短路径。...如下图所示,如果源点设为A,那么单源最短路径问题,就是求解从A到B,从A到C,从A到D,从A到E,从A到F的最短路径。 ?...02 — Dijkstra算法求单源最短路径 这个算法首先设置了两个集合,S集合和V集合。S集合初始只有源顶点即顶点A,V集合初始为除了源顶点以外的其他所有顶点,如下图所示: ?...设置一个从A到各顶点的缓存字典,作为算法的输出,初始时,统一设置为 -1, ?...以上分析就是Dijkstra算法的基本思想,直到集合V的元素个数为0为止,最终的dist字典如下: ? 03 — Dijkstra算法总结 算法的基本思路: 1. 初始化两个集合,S集合和V集合。

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    最短路径-Dijkstra算法

    Dijkstra算法,又称"迪杰斯特拉算法",是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法,解决的是有向图中最短路径问题。迪杰斯特拉算法主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止。...算法解析 1: 设置2个顶点集合S,T  S 存储已经找到的最短路径点的距离  T 存储未处理过的顶点 2: 先把起点A存储到T.准备处理 3: 获取到T的起点A,首先起点A到起点A的距离是0,直接存储到...S:A=>{length:0,route:A}, 4: 然后通过起点,获取起点周围的几个点和距离,例如B距离1,C距离5,D距离3,存储到T 5: 起点到周围的点都是当前的最短路径,直接存储到S:B=>...: 继续获取到E,C周围的点.存储到T 9: 如果已经获取到了终点(可以不需要终点,则之前遍历全部点),则不再获取终点周围的点 重复7,8步骤,直到T不存在数据 在这个过程中,可以保证起点到所有点都是最短路径...算法图解过程 例如 10x10 宫格图中: ?

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    最短路径-Floyd算法

    --more--> > Floyd算法(Floyd-Warshall algorithm)又称为插点法,是一种利用动态规划的思想寻找给定的加权图中多源点之间最短路径的算法,与Dijkstra算法类似。...,这次我们来学习所有顶点间(任意两点间)的最短路径求解方法-Floyd算法。...对于求解任意两点最短路径的方式,我们也可以采用简单暴力将Dijkstra算法循环n遍(假设存在有n个顶点),也是可以求解任意两点间距离的,但是人类社会之所以会进步,难道仅仅是会使用筷子?...还是好好学习更先进的算法-Floyd算法吧! **注:**采用此暴力的时间复杂度为:O(n^3)。...; 4.Floyd-Warshall算法时间复杂度为O(n^3),空间复杂度为O(n^2)。

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