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Java实现广度优先遍历的示例详解

更新时间:2023-04-04 21:18:36 阅读: 评论:0

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什么是广度优先一个简单的例子程序实现总结

什么是广度优先

广度就是扩展开,广度优先的意思就是尽量扩展开。所以在算法实现的时候,就是一个循环遍历枚举每一个邻接点。其基本思路就是按层扩展,扩得越广越好。

伪代码如下:

for(int i = 0; i < children.size(); i++){    children.get(i); // 调用每一个子节点}

一个简单的例子

我们以一个简单的迷宫为例,以1代表墙,0代表路径,我们构造一个具有出入口的迷宫。

1 1 0 1 1 1 1 1 1

1 0 0 0 0 0 0 1 1

1 0 1 1 1 1 0 1 1

1 0 0 0 0 0 0 0 1

1 1 1 1 1 1 1 0 1

以上面这个0为入口,下面这个0为出口,那么广度优先的算法遍历顺序就为:dp[0][2]为入口,扩展出dp[1][2],继续扩展出dp[1][1]和dp[1][3],我把这个过程列在下面了:

第一步:

dp[0][2] -> dp[1][2]

第二步:

dp[1][2] -> dp[1][1] & dp[1][3]

第三步:

dp[1][1] -> dp[2][1]

dp[1][3] -> dp[1][4]

第四步:

dp[2][1] -> dp[3][1]

dp[1][4] -> dp[1][5]

第五步:

dp[3][1] -> dp[3][2]

dp[1][5] -> dp[1][6]

第六步:

dp[3][2] -> dp[3][3]

dp[1][6] -> dp[2][6]

第七步:

dp[3][3] -> dp[3][4]

dp[2][6] -> dp[3][6]

第八步:

dp[3][4] -> dp[3][5]

dp[3][6] -> dp[3][7]

第九步:

dp[3][5] -> dp[3][6]

dp[3][4月22日是什么日子 7] -> dp[4][7] ->到达终点

算法结束

好了,如果你已经懂了,就赶快去写代码吧。你可以使用一个二维数组来构建这个迷宫,然后思考怎么实现状态流转。

程序实现

要实现一个简单例子中的程序,我们需要编写输入函数,处理迷宫为01字符数组,然后编写bfs函数作为主体函数,然后我们怎么让代码表现出行走状态呢?假定当前坐标为 x,y,要行走,本质上就是判断 (x-1,y) (x+1,y) (x,y+1) (x,y-1) 是否可以走,所以我们需要编写一个判定函数,用来验证边界条件,这也是bfs里面的核心函数之一。以java代码为例

package com.chaojilaji.book;import java.util.arraylist;import java.util.hasht;import java.util.list;import java.util.t;public class bfs {    public static string[][] getinput(string a) {        string[] b = a.split("\n");        int n = 0, m = 0;        m = b.length;        for (int i = 0; i < b.length; i++) {            string[] c = b[i].split("  ");            n = c.length;            break;        }        string[][] x = new string[m][n];        for (int i = 0; i < b.length; i++) {            string[] c = b[i].split("  ");            for (int j = 0; j < c.length; j++) {                x[i][j] = c[j];            }        }        return x;    }    public static boolean canadd(string[][] a, integer x, integer y, t<integer> cache) {        int m = a[0].length;        int n = a.length;        if (x < 0 || x >= m) {            return fal;        }        if (y < 0 || y >= n) {            return fal;        }        if (a[y][x].equals("0") && !cache.contains(x * 100000 + y)) {            cache.add(x * 100000 + y);            return true;        }        return fal;    }    public static integer bfs(string[][] a) {        // 规定入口在第一行,出口在最后一行        int m = a[0].length;        int n = a.length;        int rux = -1, ruy = 0;        int chux = -1, chuy = n - 1;        for (int i = 0; i < m; i++) {            if (a[0][i].equals("0")) {                // todo: 2022/1/11 找到入口                rux = i;            }            if (a[n - 1][i].equals("0")) {                chux = i;            }        }        integer ans = 0;        t<integer> cache = new hasht<>();        cache.add(rux * 100000 + ruy);        list<integer> nexts = new arraylist<>();        nexts.add(rux * 100000 + ruy);        while (true) {            if (nexts.size() == 0) {                ans = -1;                break;            }            int flag = 0;            list<integer> tmpnexts = new arraylist<>();            for (integer next : nexts) {                int x = next / 100000;                int y = next % 100000;                if (x == chux && y == chuy) {                    flag = 1;                    break;                }                // todo: 2022/1/11 根据现在的坐标,上下左右走                if (canadd(a, x - 1, y, cache)) tmpnexts.add((x - 1) * 100000 + y);                if (canadd(a, x + 1, y, cache)) tmpnexts.add((x + 1) * 100000 + y);                if (canadd(a, x, y - 1, cache)) tmpnexts.add(x * 100000 + (y - 1));                if (canadd(a, x, y + 1, cache)) tmpnexts.add(x * 100000 + (y + 1));            }            nexts.clear();            nexts.addall(tmpnexts);            if (flag == 1) {                break;            }el {                ans++;  先进工作者          }        }        return ans;    }    public static void demo() {        string a = "1  1  0  1  1  1  1  1  1\n" +                "1  0  0  0  0  0  0  1  1\n" +                "1  0  1  1  1  1  0  1  1\n" +                "1  0  0  0  0  0  0  0  1\n" +                "1  1  1  1  1  1  1  0  1";        string[][] b = getinput(a);        integer ans = bfs(b);        system.out.println(ans == -1 ? "不可达" : "可达,最短距离为" + ans+"步");    }    public static void main(string[] a野菜马齿苋rgs) {        demo();    }}

这是数组的写法,这也是这个简单场景的写法。不过在我们的实际生活中,更多的会使用队列来实现广度优先搜索。队列模式下广度优先搜索的伪代码如下:

queue a;while(!a.empty()){a.take();    处理    将扩展出来的结果入队}

那么上面这个迷宫,我们就可以使用标准广度优先模板来实现,具体代码如下:

public static integer bfsqueue(string[][] a) {        queue<integer> queue = new linkedlist<>();        int m = a[0].length;        int n = a.length;        int rux = -1, ruy = 0;        int chux = -1, chuy = n - 1;        for (int i = 0; i < m; i++) {            if (a[0][i].equals("0")) {                // todo: 2022/1/11 找到入口                rux = i;            }            if (a[n - 1][i].equals("0")) {                chux = i;            }      地方平时  }        integer ans = 0;        t<integer> cache = new hasht<>();        cache.add(rux * 100000 + ruy);        queue.add(rux * 100000 + ruy);        map<integer, integer> buzi = new hashmap<>();        buzi.put(rux * 100000 + ruy, 0);        int flag = 0;        while (!queue.impty()) {            integer val = queue.poll();            int x = val / 100000;            int 诸葛弩y = val % 100000;            if (x == chux && y == chuy) {                flag = 1;                ans = buzi.get(x * 100000 + y);                break;            }            // todo: 2022/1/11 根据现在的坐标,上下左右走            if (canadd(a, x - 1, y, cache)) {                buzi.put((x - 1) * 100000 + y, buzi.get(x * 100000 + y)+1);                queue.add((x - 1) * 100000 + y);            }            if (canadd(a, x + 1, y, cache)) {                buzi.put((x + 1) * 100000 + y, buzi.get(x * 100000 + y)+1);                queue.add((x + 1) * 100000 + y);            }            if (canadd(a, x, y - 1, cache)) {                buzi.put(x * 100000 + (y - 1), buzi.get(x * 100000 + y)+1);                queue.add(x * 100000 + (y - 1));            }            if (canadd(a, x, y + 1, cache)) {                buzi.put(x * 100000 + y + 1, buzi.get(x * 100000 + y)+1);                queue.add(x * 100000 + (y + 1));            }        }        if (flag == 1){            return ans;        }        return -1;    }

这段代码就可以替换掉上一段代码中的bfs函数。将上面的代码合并到一起,执行的结果为:

可见,两段代码的结果是一致的。

总结

简单总结一下,广度优先算法实现的时候主要需要解决两个问题。即,如何扩展(行走),临界判断。

到此这篇关于java实现广度优先遍历的示例详解的文章就介绍到这了,更多相关java广度优先遍历内容请搜索www.887551.com以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持www.887551.com!

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标签:广度   代码   函数   遍历
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