1、定义
2、算法分析
3、算法实现
4、性能分析
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从图中的某个顶点v开始,先访问该顶点再依次访问该顶点的每一个未被访问过的邻接点 w1、w2、...
然后按此顺序访问顶点w1、w2、...的各个还未被访问过的邻接点。
重复上述过程,直到图中的所有顶点都被访问过为止。
练习1:从v0出发,写出它的按广度优先搜索进行遍历的遍历序列。
广度优先搜索过程:
对于一个图,从某个顶点出发可得到多种
搜索遍历结果,即一个图的BFS序列不唯一。
但给定起始点
及图的存储结构
时,BFS算法所给出的BFS序列是唯一的。
练习2:从v点出发,写出它的按广度优先搜索进行遍历的遍历序列。
广度优先搜索过程:
核心思想:使用队列记录所有的结点,只要进入到队伍,表示被访问。
广度优先搜索遍历中,需要使用队列,依次记住被访问过的顶点,因此,算法开始时,访问起始点V,并将其插入队列中,以后每次从队列中删除一个数据元素,就依次访问它的每一个未被访问过的邻接点,并将其插入队列中。这样当队列为空的时候,表明所有与起始点相通的顶点都已被访问完毕,算法结束。
顶点的出队顺序,就是广度优先搜索遍历的序列。
算法核心:
使用一个队列记录当前节点,所有未被访问的邻接点。
使用一个visited数组,记录顶点是否被访问。
public class BTraverser {
private static boolean[] visited;// 访问标志数组
// 对图G做广度优先遍历
public static void BFSTraverse(IGraph G) throws Exception {
visited = new boolean[G.getVexNum()];// 访问标志数组
for (int v = 0; v < G.getVexNum(); v++)
// 访问标志数组初始化
visited[v] = false;
for (int v = 0; v < G.getVexNum(); v++)
if (!visited[v]) // v尚未访问
BFS(G, v);
}
private static void BFS(IGraph G, int v) throws Exception {
visited[v] = true;
System.out.print(G.getVex(v).toString() + " ");
LinkQueue Q = new LinkQueue();// 辅助队列Q
Q.offer(v);// v入队列
while (!Q.isEmpty()) {
int u = (Integer) Q.poll();// 队头元素出队列并赋值给u
for (int w = G.firstAdjVex(u); w >= 0; w = G.nextAdjVex(u, w))
if (!visited[w]) {// w为u的尚未访问的邻接顶点
visited[w] = true;
System.out.print(G.getVex(w).toString() + " ");
Q.offer(w);
}
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
ALGraph G = GenerateGraph.generateALGraph();
BTraverser.BFSTraverse(G);
}
}
广度优先搜索遍历图的过程,实际上就是寻找队列中顶点的邻接点的过程。
假设图中有n个顶点和e条边
时间复杂度
当图的存储结构采用
邻接矩阵
时,需要扫描邻接矩阵的每一个顶点,其时间复杂度为O(n2)当图的存储结构采用
邻接表
时,需要扫描邻接表中的每一个单链表,其时间复杂度为O(e)空间复杂度
需要使用队列,依次记住被访问过的顶点,每一个顶点最多入队、出队一次,空间复杂度为O(n)
增设一个辅助数组visited,空间复杂度为O(n)。
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