用C++类和队列实现图搜索的广度优先遍历算法

🎉我的世界没有陌生人,只有不问远近的缘分🎉

🎉写在前面

算法课老师讲了用C++类和队列数组的知识实现bfs算法,我结合自己的理解,画了示意图并做出了改进,现在分享给大家,绝对每一个点都照顾到,让大家稍微动脑筋就能理解这个算法,那么广度优先遍历现在开始。


🎉目录

广度优先遍历概念

本案例示意图

邻接矩阵的设计

代码实现

关键代码详解

关于类

关于bfs的具体实现

 五图助理解

调试界面

 🎉总


广度优先遍历概念

出现背景:

求解节点间的最短路径,因为它的特点是 "搜到就是最优解"。

定义:

广度优先搜索(Breadth-First Search),又称作宽度优先搜索。BFS是一种完备策略,即只要问题有解,它就一定可以找到解。并且,广度优先搜索找到的解,还一定是路径最短的解。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。

本案例示意图

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要求:

使用广度优先遍历算法输出访问结点的顺序,结果为0、1、2、4、5、8、9、3、6、7、10

邻接矩阵的设计

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按照案例给出的图,我简化成了这个邻接矩阵,画法就是,两个结点之间相连设置为T,不相连设置为F,规定结点自身与自身不相连,当然对T和F要有声明,例如 const bool T =true,F=false;这样T就代表通路,F就代表断路了。

代码实现

#include<iostream> using namespace std; const int n = 11;//结点个数 const int SIZE = 10; class queue { private:
    int buffer[SIZE];
    int rear, head;//rear指向队尾元素,front指向队列前一格     int update(int value) { return (value + 1) % SIZE; } public:
    queue():head(0),rear(0){}
    bool queueNull() { return rear == head;}//队空队尾下标和队首下标相同     bool queueMax() { return update(rear) == head; } //队满     bool queueAdd(int E)     {
        if (queueMax()) return false;
        rear = update(rear);
        buffer[rear] = E;
        return true;
    }
    bool getFirstQueue(int& E)     {
        if (queueNull()) return false;
        head = update(head);
        E = buffer[head];
        return true;
    }
}; const bool F = false, T = true; bool nextClose[n][n] = {
    {F,T,T,F,F,F,F,F,F,F,F},
    {T,F,F,F,T,T,F,F,F,F,F},
    {T,F,F,F,F,F,F,F,T,T,F},
    {F,F,F,F,T,F,F,F,F,F,F},
    {F,T,F,T,F,F,T,F,F,F,F},
    {F,T,F,F,F,F,F,T,F,F,T},
    {F,F,F,F,T,F,F,F,F,F,F},
    {F,F,F,F,F,T,F,F,F,F,F},
    {F,F,T,F,F,F,F,F,F,F,F},
    {F,F,T,F,F,F,F,F,F,F,F},
    {F,F,F,F,F,T,F,F,F,F,F}
}; bool flag[n]; void BreadthFirstSearch(int begin) {
    for (int i = 0; i < n; i++) flag[i] = false;
    queue que;//创建队列对象     que.queueAdd(begin);
    flag[begin] = true;
    int node;
    while (!que.queueNull())
    {
        que.getFirstQueue(node);
        cout << node << ",";
        for (int i=0;i<n;i++)
        {
            if (nextClose[node][i] && !flag[i])
            {
                que.queueAdd(i);
                flag[i] = true;
            }
        }
    }
} int main() {
    BreadthFirstSearch(0);
    cout << "Hello World" << endl;
}

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关键代码详解

相信使用类来做这个案例,很多入门的朋友都会很疑惑,对这方面知识了解比较少,所以我把最重要的两部分队列类和bfs具体实现详解一下

关于类

const int n = 11;//结点个数 const int SIZE = 10; class queue { private:
    int buffer[SIZE];
    int rear, head;//rear指向队尾元素,front指向队列前一格     int update(int value) { return (value + 1) % SIZE; } public:
    queue():head(0),rear(0){}
    bool queueNull() { return rear == head;}//队空队尾下标和队首下标相同     bool queueMax() { return update(rear) == head; } //队满     bool queueAdd(int E)     {
        if (queueMax()) return false;
        rear = update(rear);
        buffer[rear] = E;
        return true;
    }
    bool getFirstQueue(int& E)     {
        if (queueNull()) return false;
        head = update(head);
        E = buffer[head];
        return true;
    }
};

首先私有的属性有 长度为10的buffer整型数组、用来指向数组的rear和head下标,和一个undate方法用来使rear和head的指向往下进行,对10求余就是得到个位数,由于是加1后求余,所以会逐步往下进行;公有区域下第一个就是queue的无参构造了,他利用初始化列表给head和rear的初始化为0;下面queueNull 是队空的判断(rear=head);queMax 是队满的判断,让rear或者head下标重置为零;queAdd 是追加方法,将数据加到buffer队列中,如果队满,不能追加,方法结束,当队非满时,尾下标加一,将输入数据加入到队列第二个空中;而getFirstQueue 方法是取队首元素的方法,当队非空时,head下标加一,取出队列第二格元素。

关于bfs的具体实现

bool flag[n]; void BreadthFirstSearch(int begin) {
    for (int i = 0; i < n; i++) flag[i] = false;
    queue que;//创建队列对象     que.queueAdd(begin);
    flag[begin] = true;
    int node;
    while (!que.queueNull())
    {
        que.getFirstQueue(node);
        cout << node << ",";
        for (int i=0;i<n;i++)
        {
            if (nextClose[node][i] && !flag[i])
            {
                que.queueAdd(i);
                flag[i] = true;
            }
        }
    }
}

假设begin为0结点,先把标志位flag数组全置为false,接下来添加0结点到队列第二个格子,并把标志位置为true,定义node,取出0结点并输出,代表已经访问过,后面的一重循环是为了把当前结点相连的结点全部追加到队列中,当然已经访问的不会追加,追加后把该结点标志位置为true;rear 和 head 下标会随着元素的追加不断变大,当下标大于队列长度n时,又变为从零开始增大,不追加元素的时候,rear不变,等head慢慢接近rear,当二者相等时,程序结束。

 五图助理解

初始状态,此时rear和head均为0,将结点0待添加

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 将结点0插入buffer[1],并将与0结点连接的1、2结点追加到队列中,rear指向队尾,head取队首元素0,停留在1处,下一次循环head加1,继续追加和结点1相连的结点

ffb9504713f5406682c24a9a4f4a6b58.png编辑

 这次head停留在2处,追加了与1结点相连的4、5结点,rear依然指向队尾

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 这里显示rear即将大于队列长度的情况,此时把head指向的4结点连接的结点3、6追加到队列中

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 继续加连接5结点的7、10结点,但是上一次队列已满,经过 return value=(value+1)%10,rear变为0,最终变为一,停留在1上,后续不再增加结点。随着循环的进行,head不断往后走,直到大于队列,重置为0,1,等于rear时,循环结束,rear==head,整个程序结束。

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调试界面

浅看一下调试结果,在取队首和追加结点之间加断点调试debug,head等于9时,输出结点值6,当head等于1时,输出结点时,再调试程序就会退出,因为rear=head,队满程序结束。

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 🎉总结

这个算法到最后成功实现了使用队列和类完成广度优先遍历,按照我们推断的顺序输出了各个结点值,可谓是颇有成就哈,慢慢积累,注重实践,你我皆是黑马! 

#数据结构算法#
全部评论
过程写的非常的详细
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发布于 2022-08-29 14:31 陕西

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