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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: ?...使用广度优先算法搜寻迷宫路径的过程如下:从迷宫入口出发,查询下一步走得通的节点,将这些可能的节点压入队列中,已经走过的节点不再尝试。...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。

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    深度优先算法和广度优先算法

    其中,对于图来说,最重要的算法可以说就是遍历算法。而搜索算法中,最标志性的就是深度优先算法和广度优先算法。 图的定义 图的定义普遍为两种,一种是邻接表,另一种是邻接矩阵。...广度优先算法的实现 广度优先算法是一种分层的查找过程,每向前走一步可能会访问一批顶点,不像深度优先搜索算法那样有回溯的情况,因此它不是一个递归的算法。...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。...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)。...visited[w]) DFS(G,w); }} 后续 图的遍历算法可以用来检索是连通图还是非连通图,只需要进行一次深度优先算法或者广度优先遍历,如果可以遍历所有节点,代表是连通图

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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。...-来自百度百科 前一篇文章:[第六章 图-Dijkstra算法](https://study.sqdxwz.com/index.php/archives/13/) 我们已经学习过了单源最短路径求解方法...,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)。

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    最短路径算法java

    还是举昨天的Dijkstra算法来讲吧。...这里对不起了,用的别人的图 首先我们以1位初始点开始找,这时候我们发现1的附近只存在1---->2和1----->3这两条路径那么我们只需要选出这两者当中最短的一条保存那就是1---->2这条路径,这时候我们并没有保存其他的路径..., 所以就以2为起点开始发散,这时候我们发现2附近存在两条路径分别为2---->4和2---->3这时候我们存储其中最短的一条,即为2---->4这条路径,这时候存储4这个点。...这次循环我们就以4为点开始发散,这时候重点来了,4附近存在3条路,分别为4---->3和4---->5和4------>6,这时候我们发现,最短路径即为4---->3这条路径,**这里就是重点 **之前我们就已经发现了...顺便附上之前看了同学之后改进过的算法,但主要运用的是spfa算法

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    爬虫进阶-2-广度优先算法和深度优先算法

    爬虫进阶-2-广度优先搜索和深度优先搜索 本文中介绍的是爬虫的两种常见算法,当然它们不仅仅是运用在爬虫中: 广度优先搜索 深度优先搜索 它们是图的基本搜索算法,主要区别在于搜索顺序不同,解决的是图的最短路径问题...image.png 有向图也可以有权重; image.png 广度优先搜索 1、从顶点开始 image.png 2、选择最早成为候补的那个顶点,如果有多个,随机选择一个 image.png...image.png image.png 整个搜索的顺序:A、B、C、D、E、F、H、I、J、K、G、L 深度优先搜索 深度优先搜索会沿着一条路径搜索到不能再继续为止,然后再折返,开始搜索下一条候补路径...,因为顶点离起点越近就越早成为候补,所以会从离起点近的地方开始按顺序搜索; 而深度优先搜索选择的则是最新成为候补的顶点,所以会一路往下,沿着新发现的路径不断深入搜索。...Express---基础知识---并行计算---课时1(爬虫)---课时2(爬虫)的学习路线: 这种方式就称为广度优先搜索。

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