BFS+DFS---简介与模板

BFS与DFS区别：

      一般来说，广搜常用于找单一的最短路线，或者是规模小的路径搜索，它的特点是"搜到就是最优解"， 而深搜用于找多个解或者是"步数已知（好比3步就必需达到前提）"的标题，它的空间效率高，然则找到的不必定是最优解，必需记实并完成全数搜索，故一般情况下，深搜需要很是高效的剪枝（优化）.

      像搜索最短路径这些的很显著若是用广搜，因为广搜的特征就是一层一层往下搜的，保证当前搜到的都是最优解。
      深搜就是优先搜索一棵子树，然后是另一棵，它和广搜对比，有着内存需要相对较少的所长，八皇后标题就是典范楷模的操作，这类标题很显著是不能用广搜往解决的。或者像图论里面的找圈的算法，数的前序中序后序遍历等，都是深搜。
      深搜和广搜的分歧之处是在于搜索次序的分歧。
      深搜的实现近似于栈(栈和函数递归本质是一样)。

      广搜则是操作了队列。

      BFS的三个步骤------枚举，范围，顺序；

      DFS的四个步骤------枚举，范围，顺序，终点。(不管做哪种搜索题，做时都要考虑值几个步骤)

BFS与DFS模板：

#include<cstdio>#include<cstring>#include<queue>#include<algorithm>using namespace std;const int maxn=100;bool vst[maxn][maxn]; // 访问标记int dir[4][2]={0,1,0,-1,1,0,-1,0}; // 方向向量struct State // BFS 队列中的状态数据结构{int x,y; // 坐标位置int Step_Counter; // 搜索步数统计器};State a[maxn];boolCheckState(State s) // 约束条件检验{if(!vst[s.x][s.y] && ...) // 满足条件return 1;else // 约束条件冲突return 0;}void bfs(State st){queue <State> q; // BFS 队列State now,next; // 定义2 个状态，当前和下一个st.Step_Counter=0; // 计数器清零q.push(st); // 入队vst[st.x][st.y]=1; // 访问标记while(!q.empty()){now=q.front(); // 取队首元素进行扩展if(now==G) // 出现目标态，此时为Step_Counter 的最小值，可以退出即可{...... // 做相关处理return;}for(int i=0;i<4;i++){next.x=now.x+dir[i][0]; // 按照规则生成下一个状态next.y=now.y+dir[i][1];next.Step_Counter=now.Step_Counter+1; // 计数器加1if(CheckState(next)) // 如果状态满足约束条件则入队{q.push(next);vst[next.x][next.y]=1; //访问标记}}q.pop(); // 队首元素出队} return;}int main(){...... return 0;}

DFS:/*该DFS 框架以2D 坐标范围为例，来体现DFS 算法的实现思想。*/#include<cstdio>#include<cstring>#include<cstdlib>using namespace std;const int maxn=100;bool vst[maxn][maxn]; // 访问标记int map[maxn][maxn]; // 坐标范围int dir[4][2]={0,1,0,-1,1,0,-1,0}; // 方向向量，(x,y)周围的四个方向bool CheckEdge(int x,int y) // 边界条件和约束条件的判断{if(!vst[x][y] && ...) // 满足条件return 1;else // 与约束条件冲突return 0;}void dfs(int x,int y){vst[x][y]=1; // 标记该节点被访问过if(map[x][y]==G) // 出现目标态G{...... // 做相应处理return;}for(int i=0;i<4;i++){if(CheckEdge(x+dir[i][0],y+dir[i][1])) // 按照规则生成下一个节点dfs(x+dir[i][0],y+dir[i][1]);}return; // 没有下层搜索节点，回溯}int main(){......return 0;}