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  • 图的搜索算法之广度优先搜索

                   图的邻接表表示
    

    对图(有向或无向)G=<V,E>便V=1,2,,n,其邻接表表示是一个由|V|个链表组成数组。对每一个uV,链表Adj[u]称为相应顶点u的邻接表。它包括G中全部与u相邻的顶点。每一个邻接表中顶点一般是按随意顺序存放的。
    这里写图片描写叙述
    无向图的邻接表表示
    这里写图片描写叙述
    有向图的邻接表表示

    广度优先搜索(Broad First Search)

    1.问题的理解与描写叙述
    给定一个图(有向或无向)G=<V,E>和当中的一个源顶点s。广度优先搜索系统地探索G的边以“发现”从s出发每一个可达的顶点:发现从s出发距离为k+1的顶点之前先发现距离为k的顶点。搜索所经路径中的顶点。按先后顺序构成“父子关系”:先发现的顶点u,并由u出发发现与其相邻的顶点v,则称u为v的父亲。因为每一个顶点仅仅有最多一个顶点作为它的父亲,所以搜索路径必构成一棵根树(树根为起始顶点s)Gπ。我们把这棵树称为G的广度优先树。与此同一时候,我们还计算出了从s到这些可达顶点的距离(最少的边数即“最短路径”)。这样,图的广度搜索问题形式化表述例如以下。
    输入:图G=<V,E>,源顶点s∈V。
    输出:G的广度优先树Gπ以及树中从树根s(源顶点)到各节点的距离。
    2 算法的伪代码描写叙述
    为了跟踪整个过程,广度优先搜索为每一个顶点着白色。灰色或黑色。開始时,全部的顶点都着白色,然后可能白城灰色后再为黑色。一个顶点在探索过程中首次被遇到称为发现,此后他就不再是白色了。所以灰色的或黑色的是已 发现的。广度优先搜索用两者的差别来保证搜索进程以广度优先的方式进行,若(u,v)∈E且顶点u是黑色的,则顶点v非灰即黑,即与黑色顶点相邻的顶点必是已訪问过的。

    灰色顶点可能有白色相邻顶点,他们表示已訪问过或未訪问过的界限。


    过程BFS假定输入的图G是用邻接表表示的。每一个顶点u∈V的颜色存储在color[u]中,为计算图G的广度优先树Gπ 和从s到各可达顶点的距离。用π[u]表示顶点u在Gπ 中的父节点,用d[u]表示从s到u的距离。算法使用一个先进先出的队列Q来管理灰色顶点集合。
    伪代码例如以下:

    BFS(G,s)
    1  for 每一个顶点 uV[G] - {s}
    2       do color[u]←WHITE
    3          d[u]←
    4       [u] ←NIL
    5  color[s] ←GRAY
    6  d[s]←0
    7  Q←Ø
    8  ENQUEUE(Q,s)
    9  while Q≠Ø
    10     do u←DEQUEUE(Q)
    11         for each v Adj[u]
    12             do if color[v] = WHITE
    13                   then color[v]←GRAY
    14                     [v] ←u
    15                            d[v]←d[u] + 1
    16                            ENQUEUE(Q,v)
    17          color[u]←BLACK
    18 return  and d
    

    例如以下图是BFS对一个无向图的操作过程:

    这里写图片描写叙述

    算法的执行时间:Θ(V + E)

    3 算法的c++实现

    /***********************************
    *@file:graph.h
    *@ brif:图的邻接表的算法实现类
    *@ author:sf
    *@data:20150704
    *@version 1.0
    *
    ************************************/
    #ifndef _GRAPH_H
    #define _GRAPH_H
    
    
    #include <list>
    using namespace std;
    struct vertex//邻接表节点结构
    {
        double weight;//边的权值
        int index;//邻接顶点
    };
    class Graph
    {
    public:
        list<vertex> *adj;//邻接表数组
        int n;//顶点个数
        Graph(float *a,int n);
        ~Graph();
    
    };
    
    #endif // _GRAPH_H
    #include "stdafx.h"
    #include "Graph.h"
    
    Graph::Graph(float *a,int n):n(n)//a是图的邻接矩阵
    {
        adj = new list<vertex>[n];
        for (int i = 0; i < n;i++)//对每一个顶点i
            for (int j = 0; j < n;j++)
                if (a[i*n+j]!=0.0)
                {
                    vertex node = { a[i*n + j], j };//a[i,j]=weight 边的权重 j,邻接节点号
                    adj[i].push_back(node);
                }
    }
    Graph::~Graph()
    {
        delete[] adj;
        adj = NULL;
    }
    #ifndef _BFS_H
    #define _BFS_H
    /***********************************
    *@file:BFS.h
    *@ brif:图的邻接表的图的广度优先搜索(Broad First Search, BFS)算法实现
    *@ author:sf
    *@data:20150704
    *@version 1.0
    *
    ************************************/
    #include "Graph.h"
    #include "vector"
    #include <utility>
    using namespace std;
    /***********************************
    *@function:bfs
    *@ brif:图的邻接表的图的广度优先搜索(Broad First Search, BFS)算法实现
    *@ input param: g 图的邻接表 s 源顶点
    *@ output param: pi g的广度优先树 d 从根节点到各顶点的距离
    *@ author:sf
    *@data:20150707
    *@version 1.0
    *
    ************************************/
    pair<vector<int>, vector<int>> bfs(const Graph &g, int s);
    /***********************************
    *@function: printPath
    *@ brif:打印广度优先树
    *@ input param: pi 图的广度优先树 s 源顶点 v 叶子v
    *@ author:sf
    *@data:20150707
    *@version 1.0
    *
    ************************************/
    void printPath(const vector<int> &pi, int s, int v);
    #endif
    /***********************************
    *@file:BFS.cpp
    *@ brif:图的邻接表的图的广度优先搜索(Broad First Search, BFS)算法实现
    *@ author:sf
    *@data:20150704
    *@version 1.0
    *
    ************************************/
    #include "stdafx.h"
    #include "BFS.h"
    #include <queue>
    #include <iostream>
    using namespace std;
    enum vertex_color{WHITE,GRAY,BLACK};
    typedef enum vertex_color Color;
    pair<vector<int>, vector<int>> bfs(const Graph &g, int s)
    {
        queue<int> Q;//优先队列管理灰色顶点集合
        vector<int> pi(g.n, -1);//顶点u在g中的父节点
        vector<int> d(g.n, INT_MAX);//s到u的距离
        vector<Color> color(g.n, WHITE);//每一个顶点的颜色存储在color中
        int u, v;//父节点,子节点
        d[s] = 0;
        color[s] = GRAY;
        Q.push(s);
        while (!Q.empty())
        {
            u = Q.front();
            Q.pop();
            list<vertex> q = g.adj[u];
            auto pq = q.begin();
            while (pq!=q.end())
            {
                v = pq->index;
                if (color[v] == WHITE)
                {
                    color[v] = GRAY;
                    d[v] = d[u] + 1;
                    pi[v] = u;
                    Q.push(v);
                }
                pq++;
            }
            color[u] = BLACK;
        }
        return make_pair(pi, d);
    }
    void printPath(const vector<int> &pi, int s, int v)
    {
        if (v == s)
        {
            cout << s;
            return;
        }
        if (pi[v] == -1)
            cout << "no path from" << s << "to" << v << endl;
        else
        {
            printPath(pi, s, pi[v]);
            cout << v;
        }
    }
    // bfs_test.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。

    // #include "stdafx.h" #include "BFS.h" #include <iostream> using namespace std; int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { int s = 1, n = 8; pair<vector<int>, vector<int>> r; float a[] = { 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0 }; Graph g(a, 8); r = bfs(g, 1); vector<int> pi = r.first; vector<int> d = r.second; for (int i = 0; i < n; ++i) { if (i != s) { printPath(pi, s, i); cout << "length=" << d[i] << endl; } } system("pause"); return (EXIT_SUCCESS); }

    执行结果:
    这里写图片描写叙述

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/bhlsheji/p/5236158.html
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