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BFS：多源BFS问题

const int dy[4]={0,0,1,-1}; vector> updateMatrix(vector>& mat) { //多源BFS...q.emplace(i,j); vis[i][j]=true; } //进行多源BFS...{ q.emplace(i,j); vv[i][j]=0; } //多源BFS...i][j]==1) { q.emplace(i,j); vv[i][j]=0; } //多源BFS

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Valid BFS?(BFS?)

可以这样想，在BFS序中较早出现的一定是先访问的，所以把每个点连出去的边按出现的前后顺序排个序看一下按顺序遍历出来的序列与给出的是否相同就行了 #include using...MAXN]; vector v[MAXN]; int comp(const int &x, const int &y) { return tim[x] < tim[y]; } void BFS...] = read()] = i; for(int i = 1; i <= N; i++) sort(v[i].begin(), v[i].end(), comp); BFS

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

bfs是什么意思_bfs实现

} for(int i = 3;i >= 0;i --){ res.append(1,g[1][i]); } return res; } void bfs...= ""; for(int i = 0;i < 8;i ++){ cin>>a[i]; End.append(1,a[i]); } bfs

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bfs是什么意思_bfs轮

} for(int i = 3;i >= 0;i --){ res.append(1,g[1][i]); } return res; } void bfs...= ""; for(int i = 0;i < 8;i ++){ cin>>a[i]; End.append(1,a[i]); } bfs

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bfs模板

以这个题为例: 引出bfs模板 import java.io.File; import java.io.FileNotFoundException; import java.util.LinkedList...LinkedList(); queue.add(location); //记录是否走 int visited[][]=new int[30][50]; //开始BFS

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迷宫-BFS

1、迷宫(BFS) 1.1 题目描述这天, 小明在玩迷宫游戏。迷宫为一个 n×n的网格图, 小明可以在格子中移动, 左上角为 (1,1) , 右下角为 (n,n) 终点。...期望=\frac{每个点到终点的最短路径之和}{格子的总数} 我们的目的是求出所有点到终点的最短距离之和，我们可以反向思考，使用BFS以终点为起点跑遍整个地图，每次到一个新的位置时，此时到达的步数就是从终点到该点的最短步数...(BFS自带最短路效应)。...//双向传送门 add(x1,y1,x2,y2); add(x2,y2,x1,y1); } //从终点向各个点BFS

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DFS and BFS

graph.addAdjMat(vertex5, vertex4); graph.addAdjMat(vertex4, vertex5); graph.list(); BFS...graph.adjList,vertex1); System.out.println(); DFS(graph.adjList,vertex1); } } BFS...实现广度优先搜索暂时规定 * @param adjList 存储元素的邻接表 * @param vertex 传入遍历的头节点 */ public static void BFS...graph.addAdjMat(vertex5, vertex4); graph.addAdjMat(vertex4, vertex5); graph.list(); BFS

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走迷宫(BFS)

110; int n, m; int g[N][N]; // 记录输入的矩阵 int d[N][N]; // 记录当前的距离 PII q[N * N]; // 这里是数组来模拟队列 int bfs...for (int i = 0; i < n; ++i) { for (int j = 0; j < m; ++j) { cin >> g[i][j]; } } cout bfs...int n, m; static int N = 110; static int [][] map = null; static int [][] d = null; static void bfs...(" "); for (int j = 0; j < m; ++ j) { map[i][j] = Integer.parseInt(inputs[j]); } } bfs

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BFS：Floodfill算法

vector> floodFill(vector>& image, int sr, int sc, int color) { //采用BFS...因为要计算岛屿的数量，所以我们每进行一次bfs就要统计一下该岛屿，因为我们可以将bfs单独封装成一个函数。...（1）先从边界走一波bfs，将O全部修改成 . （2）然后遍历矩阵（遍历矩阵的时候可以顺便还原，所以这个地方我们就不需要设置标记数组），将剩下的O修改成X，然后将.还原成O。...i=0;i<m;++i) { if(board[i][0]=='O') bfs(board,i,0); if(board[i][n-1]=='O') bfs...bfs(h,0,j,pac); bfs(h,m-1,j,atl); } //遍历一下如果标记数组都存在，就返回结果 vector<vector

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BFS算法总结

例如：走迷宫问题、二叉树的最小高度问题、解开密码锁的最少次数算法框架 int BFS(Node* start, Node* target) { Queue q; // 核心的数据结构

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递归专题BFS

正常人是想不到那么深的,所以我们要想学会使用递归,就需要先克服对递归的恐惧; 递归的实质其实就是重复的做同样的事情; 第一步,知己知彼; 我们需要先了解清楚上面我说的几种算法究竟是什么; 深度优先搜索(BFS...这个算法其实还是暴力枚举,只不过是使用递归简化了代码;他的时间复杂度仍然是很大,一般对速度有要求的题,使用DFS就会溢出; 深度优先遍历其实就是DFS,他俩是一样的,DFS的形式就是遍历,而目的就是搜索; 广度优先遍历(BFS...):广度优先遍历的核心在于层序遍历;其遍历可以形象化为"水波扩散";需要借助队列实现,小技巧是使用向量数组;难度相比DFS较小;BFS并不是暴力枚举,所以时间复杂度要优于DFS; 同样的广度优先遍历也是...BFS,形式是遍历,目的是搜索; 回溯:回溯通常在DFS中出现;顾名思义就是回来的意思,如果见到有的题解有回溯和DFS,我们可以认为回溯其实就是DFS; 剪枝:在DFS的多种情况中,当我们已经确定某一种情况得不到正确结果

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DFS与BFS

树的结构为了方便读者查看简洁的DFS和BFS逻辑，这里把树的基本结构统一抽取出来且不讨论树的实现 // 树的基本结构 public class Tree { // 树根 private...BFS 广度优先搜索，从某个节点出发，访问初始节点，接着访问初始节点的所有为未访问过的领接节点，再按照前一步的访问顺序访问每一个未访问过的领接节点，直至所有节点被访问过了迭代实现 // 深度使用栈，而广度使用队列...应用（后期补充） BFS：最短链 DFS：走迷宫

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迷宫问题（bfs）

4||temp.y > 4 || temp.y <0||map[temp.x][temp.y]) { return 0; } return 1; } void bfs...i=0;i<5;i++) { for(j=0;j<5;j++) scanf("%d",&map[i][j]); } bfs

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BFS问题-LeetCode 55、45、5297、127、433、434（BFS）

作者：TeddyZhang，公众号：算法工程师之路 BFS问题： LeetCode # 55 45 5297 127 433 434 1 编程题【LeetCode #55】跳跃游戏给定一个非负整数数组...解题思路：使用BFS算法，从代码结构来看，与之前二叉树层次遍历十分相似，首先看第一版，无优化版本，就是正常的BFS算法，使用flags数组来标记是否访问过，但这里，有个问题，每次查询是否转化时，都会调用...que.empty()) { step++; // BFS, 遍历完一层step++ int size = que.size();

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单词接龙（图的BFS双向BFS）

图的BFS解题题目有点恶心的地方在于，beginWord不知道是不是在list内，需要判断类似题目：程序员面试金典 - 面试题 17.22....单词转换（BFS） LeetCode 126....单词接龙 II（图的BFS） 2.1 单向BFS 利用队列进行BFS class Solution { public: int ladderLength(string beginWord, string...2.2 双向BFS ！厉害了 ?...从起始和终点分别开始BFS，2个队列 visited 存储int值，初始化为0，正向访问了+1，反向访问了+2，如果某个visited的值为3，说明都访问到了（连通了）每次选择队列较短的一端继续BFS

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图论--BFS总结

1.关于BFS的Key_word： ①hash或状态压缩记录状态 ②状态剪枝 ③反向BFS ④双向BFS ⑤特殊初始化VIS数组 ⑥动态图的搜索 ⑦优先队列优化搜索 ⑧数位搜索下面是一一讲解： 1....2.状态剪枝：　　没有剪枝的搜索是没有灵魂的，无论DFS还是BFS，对于DFS而言我们是一层一层的寻找，当我们知道某一子树不可能找的结果，或者说这一状态在具有更有条件时访问过便不再扩展，但是并不代表着...但是剪枝需要严谨的证明过程，盲目的剪枝不可取，要根据题目具体设计在状态转移中的剪枝条件，这个在BFS中没有什么规律可循，每一道题都意味着你需要在题目中发掘隐含条件进行剪枝，例如：当到达同一状态时，Dis1...3.反向BFS: 　　例如，在一个迷宫中有N个人，请找出最快走出迷宫的那个人？...4.双向BFS ?

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BFS:FloodFill算法

算法原理：利用BFS的FloodFill算法，这个算法我们只需要借助队列，每次入队列的时候改变当前节点的值。...算法原理：这道题和上道题的思路是一样的，但是还多出来一步，就是当我们利用bfs来遍历数组的时候，假如我们从第一个位置开始遍历，遍历了一遍，记录了一个岛屿，但是我们第二次遍历的时候从第二个位置的1开始遍历...的结果，我们用S记录每次BFS的结果，然后每次BFS之后，和前一次求出来的面积进行比较，最后直接返回最大值。...算法原理，如果这道题我们直接正面做的话，很难，因为当我们进行BFS的时候，我们并不知道这块区域是边界联通的区域，就像下面这种情况：上面这种情况，当我们从第一个位置开始BFS我们到后面才知道这个联通区域是边界区域...+) { if(board[i][0]=='O')bfs(board,i,0); if(board[i][n-1]=='O')bfs(board

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广度优先搜索（BFS）

广度优先搜索（BFS）是最简便的图的搜索算法之一，这一算法也是很多重要的图的算法的原型。

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图的遍历（BFS）

DFS深度优先遍历广度优先遍历的过程可以类比树的层序遍历广度优先遍历的伪代码 BFS 邻接矩阵 //BFS-----广度优先遍历 void Graph::BFS() { queue<DataType...visit[MAX]; public: //v[]数组存放用户输入的一维数组的顶点数据，n表示顶点个数，e是边的个数 Graph(DataType v[], int n, int e); //BFS...----广度优先遍历 void BFS(); }; //有参构造函数的实现 Graph::Graph(DataType v[], int n, int e) { //初始化顶点个数 vertexNum...cin >> vi >> vj;//输入边依附的两个顶点编号 //这是无向图的边初始化标志 arc[vi][vj] = 1;//有边的标志 arc[vj][vi] = 1; } } //BFS...-----广度优先遍历 void Graph::BFS() { queue q;//队列存储的是顶点信息 //外层for循环，检查是否每个节点都被访问过，防止存在节点未被访问过

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广度优先搜索(BFS)

广度优先搜索(BFS) 广度优先搜索,顾名思义,就是在搜索的时候,广度优先,优先遍历当前的子节点,进行搜索.比如: 有一个文件夹/test ?

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