std::list <int> q; std::vector<bool> visited(cols + 1); for(int i = 1; i <= cols; i++) visited[i] = false; visited[x] = true; if(!l[x].empty()) { for(std::list<int>::iterator i = l[x].begin(); i != l[x].end(); i++) { q.push_back(x); q.push_back(* i); } while(!q.empty()) { y = q.back(); q.pop_back(); x = q.back(); q.pop_back(); if(!visited[y]) { visited[y] = true; if(!l[y].empty()) for(std::list<int>::iterator i = l[y].begin(); i != l[y].end(); i++) { if(!visited[*i]) {q.push_back(y); q.push_back(* i);} } dfst[x].push_back(y); if(flag != 0) dfst[y].push_back(x); } } }
这是我的DFS算法,用于在图形中查找生成树。我需要将其转换为BFS算法,以找到两个顶点之间的最短路径。好吧…我该怎么做?BFS算法与上面的算法有点相似吗?还是我需要从头开始编写它?
l-邻接表dfst-在最后保留生成树的数组x-起始顶点y-帮助程序变量
DFS和BFS本质上是相同的算法。诀窍在于您使用的是哪种数据结构,或更确切地说是您首先探索的是哪个节点。
深度优先搜索会利用堆栈,因此会在移回算法之前尽可能降低深度。
要使用广度优先搜索,您将需要使用节点队列,并浏览每个节点,将其邻居(如果尚未访问)添加到队列中,然后处理父节点的其余邻居,然后继续。
这不会对代码进行彻底的更改,而只是从列表中获取节点的方式的更改。
与其弹出后台,不如直接使用它q.pop_front()来获取节点。
q.pop_front()