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
🎉总结
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
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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!