出队时在BFS上将节点标记为已访问

是指在广度优先搜索算法中，当从队列中取出一个节点进行处理时，将该节点标记为已访问，以避免重复处理。

BFS（Breadth-First Search，广度优先搜索）是一种用于图的遍历的算法，它从起始节点开始，逐层地向外扩展，先访问离起始节点最近的节点，再访问离起始节点稍远一些的节点，以此类推。BFS通常使用队列来实现。

在BFS中，当一个节点被加入队列时，表示该节点已经被访问过，但还没有处理。当从队列中取出一个节点进行处理时，需要将该节点标记为已访问，以避免重复处理。这样可以确保每个节点只被处理一次，避免陷入无限循环。

标记节点为已访问的操作通常通过设置一个标志位或者将节点添加到一个已访问的集合中来实现。具体的实现方式可以根据编程语言和数据结构的特点来选择。

BFS算法在许多领域都有广泛的应用，例如图的遍历、寻找最短路径、拓扑排序等。在云计算领域，BFS算法可以用于网络拓扑的分析和优化、虚拟机调度、数据中心资源管理等方面。

腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品和服务，包括云服务器、云数据库、云存储、人工智能服务等。具体针对BFS算法的应用场景，腾讯云没有直接提供特定的产品或服务。但是，腾讯云的云服务器、云数据库等基础设施服务可以为实现BFS算法提供必要的计算和存储资源。

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BFS常用于寻找最短路径，因为它按照从起点到每个节点的距离来探索节点。在ACM、蓝桥杯等著名竞赛中BFS算法是比较重要的，特别是在蓝桥杯中每一年几乎都要考DFS/BFS算法。...基本步骤： BFS算法通常使用队列来实现，BFS算法的具体步骤如下：创建一个队列，将起始节点加入队列；创建一个集合，用于存储已经访问过的节点；从队列中取出一个节点，并将其标记为已访问；访问该节点的所有相邻节点...另外，BFS算法还可以用来判断图是否连通，即从一个节点是否可以到达另一个节点。图解算法：下面放一张我们学校ACM在大一培训时使用的一张动态BFS/DFS步骤图。...，将它们一一入队，并且将它们标记为已经访问过了，即vis[八个方向]=true。...此时我们发现它的右下方向是终点了，已经在栈队当中，再经过八次出队，那么就是这个出队的点就是终点了，判断完成后此时BFS搜索就结束了，由于下面都是相同的出队入队步骤，下面不再详解。

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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （307）-- 算法导论22.2 5题

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图的二种遍历-广度优先遍历和深度优先遍历

这也就是为什么叫做广度优先遍历，是一层一层的往广的遍历不存在“回路”，搜索相邻的结点时，不可能搜到已经访问过的结点树的广度优先遍历（层序遍历) ①若树非空，则根节点入队 ②若队列非空，队头元素出队并访问...在找到下一层就是 4 ，8 。...;//顶点w入队列 } } 按照上面的例子，首先我们先遍历到 2 ，2 放到队列，如果队列不空，把 1 和 6 放到队尾，然后 1号出队，和 1号邻的为 5和 2 ，由于 2被visit了所以访问未被访问的结点...visit 3 和 7 并且都放在队尾，然后看3 ，和3相邻的且未被访问的是4 号，访问4号结点，让4 号结点入队，最后，3号出队，看7号结点，与7号结点相邻的且未被访问的是8号结点。...这个顶点的DFS调用完，返回到1号接点调用层，但是1号节点调用都被调用完了，那么就可以返回2号结点调用层，2号结点身边的结点未被访问。即是6号结点。

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LeetCode-207-课程表

# LeetCode-207-课程表你这个学期必须选修 numCourse 门课程，记为 0 到 numCourse-1 。在选修某些课程之前需要一些先修课程。...当 queue 非空时，依次将队首节点出队，在课程安排图中删除此节点pre：并不是真正从邻接表中删除此节点 pre，而是将此节点对应所有邻接节点cur的入度 -1，即indegrees[cur] -...在每次 pre出队时，执行 numCourses--；若整个课程安排图是有向无环图（即可以安排），则所有节点一定都入队并出队过，即完成拓扑排序。...换个角度说，若课程安排图中存在环，一定有节点的入度始终不为 0。因此，拓扑排序出队次数等于课程个数，返回 numCourses == 0 判断课程是否可以成功安排。...复杂度分析：时间复杂度 O(N + M)：遍历一个图需要访问所有节点和所有临边，N 和 M 分别为节点数量和临边数量；空间复杂度 O(N + M)：为建立邻接表所需额外空间，adjacency

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但是它盲目性较大，尤其是当目标节点距初始节点较远时，将产生许多无用的节点，因此其搜索效率较低。一般只有需求最优解的时候会用BFS。...即 ⒈从图中的某一顶点V0开始，先访问V0； ⒉访问所有与V0相邻接的顶点V1，V2，…，Vt； ⒊依次访问与V1，V2，…，Vt相邻接的所有未曾访问过的顶点； ⒋循此以往，直至所有的顶点都被访问过为止...max为产生子结点的规则数 { if (子结点符合条件) { tail指针增1，把新结点存入列尾； if (新结点与原已产生结点重复...，迷宫出口在右下角，李雷体力有限，他希望尽快走出迷宫，请你告诉李雷最少需要走多少步(每个格子不能重复走动)。...head++;//队首出队 for(int i=0;i<4;i++)//搜索队列当前节点的四个方向的点 { int nx=front.x

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【数据结构】图结构与图的深度广度搜索

图图基本介绍前面我们学了线性表和树线性表局限于一个直接前驱和一个直接后继的关系树也只能有一个直接前驱也就是父节点当我们需要表示多对多的关系时，这里我们就用到了图。...结点 v 入队列当队列非空时，继续执行，否则算法结束。出队列，取得队头结点 u。查找结点 u 的第一个邻接结点 w。...若结点 u 的邻接结点 w 不存在，则转到步骤 3；否则循环执行以下三个步骤：若结点 w 尚未被访问，则访问结点 w 并标记为已访问。...// 标记为已访问 isVisted[i] = true; // 将节点加入队列 queue.addLast(i); //判断只要非空就一直找...//输出节点信息 System.out.print(getValueByindex(i) + "->"); // 标记为已访问 isVisted[i

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做题总结——走出迷宫

，这里看作是一道广度优先搜索的模板题目做题思路：从起点开始，分别向上、下、左、右四个方向进行搜索，如果搜索到了终点，则说明能够到达终点；否则，将该点压入队列之中，继续进行下面的搜索，并将该点标记成已访问...//如果该点是空地并且没有超过边界限制 { x.push(tx); //将该点压入队列中 y.push(ty); vis[tx][ty]=1; //将该点标记为已访问...} } if(flag==1) { break; } x.pop(); //队首的元素出队 y.pop(); } if...{ x.push(i); //将迷宫起点的坐标位置压入队列中 y.push(j); vis[i][j]=1; //标记起点已访问...} } } bfs(m,n); } return 0; }

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【地铁上的面试题】--基础部分--数据结构与算法--树和图

BFS按照广度优先的顺序遍历树的节点，即逐层地访问节点。BFS从根节点开始，先访问根节点，然后按照层级顺序依次访问每一层的节点，直到遍历完所有节点。...在DFS函数中，首先标记当前节点为已访问，并输出节点的值，然后递归地访问当前节点的邻接节点，直到所有节点都被访问过。...// 队列的前指针 int rear = 0; // 队列的后指针 // 将起始节点入队并标记为已访问 queue[rear...= NULL) { int adjVertex = adjNode->vertex; // 如果邻接节点未被访问，则将其入队并标记为已访问...在BFS函数中，首先将起始节点入队并标记为已访问，然后通过不断出队和入队的操作，遍历当前节点的邻接节点，直到队列为空。

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【数据结构】线性表----队列详解

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