【算法与数据结构】——图的遍历(二、广度优先搜索BFS) —— 酱懵静

图的遍历(二、广度优先搜索BFS)


宽度优先搜索(BFS, Breadth First Search)是一个针对图和树的遍历算法。发明于上世纪50年代末60年代初,最初用于解决迷宫最短路径和网络路由等问题。

对于下面的树而言,BFS方法首先从根节点1开始,其搜索节点顺序是1,2,3,4,5,6,7,8。
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BFS使用队列(queue)来实施算法过程,队列(queue)有着先进先出FIFO(First Input First Output)的特性,BFS操作步骤如下:
1、把起始点放入queue;
2、重复下述2步骤,直到queue为空为止:

  1. 从queue中取出队列头的点;
  2. 找出与此点邻接的且尚未遍历的点,进行标记,然后全部放入queue中。

下面结合一个图(graph)的实例,说明BFS的工作过程和原理:
(1)将起始节点1放入队列中,标记为已遍历:
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(2)从queue中取出队列头的节点1,找出与节点1邻接的节点2,3,标记为已遍历,然后放入queue中。
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(3)从queue中取出队列头的节点2,找出与节点2邻接的节点1,4,5,由于节点1已遍历,排除;标记4,5为已遍历,然后放入queue中。
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(4)从queue中取出队列头的节点3,找出与节点3邻接的节点1,6,7,由于节点1已遍历,排除;标记6,7为已遍历,然后放入queue中。
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(5)从queue中取出队列头的节点4,找出与节点4邻接的节点2,8,2属于已遍历点,排除;因此标记节点8为已遍历,然后放入queue中。
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(6)从queue中取出队列头的节点5,找出与节点5邻接的节点2,8,2,8均属于已遍历点,不作下一步操作。
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(7)从queue中取出队列头的节点6,找出与节点6邻接的节点3,8,9,3,8属于已遍历点,排除;因此标记节点9为已遍历,然后放入queue中。
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(8)从queue中取出队列头的节点7,找出与节点7邻接的节点3, 9,3,9属于已遍历点,不作下一步操作。
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(9)从queue中取出队列头的节点8,找出与节点8邻接的节点4,5,6,4,5,6属于已遍历点,不作下一步操作。
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(10)从queue中取出队列头的节点9,找出与节点9邻接的节点6,7,6,7属于已遍历点,不作下一步操作。
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(11)queue为空,BFS遍历结束。

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