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C++深度优先算法实现及应用

2023-06-25 06:30:26 深夜i -- --

C++ 深度优先算法实现应用

深度优先搜索算法是一种常用的图形搜索算法，它可以用于寻找迷宫的通路、解决数独等多种应用场景。C++语言是一种广泛应用于算法实现的语言，本文将介绍如何使用C++实现深度优先搜索算法，并将其应用于解决数独问题。

深度优先搜索算法将搜索一个节点的所有可能路径，直到找到目标节点或者无法再继续搜索为止。它需要借助栈来实现，每次将当前节点的未搜索的邻居节点加入到栈中。然后从栈的顶部取出一个节点，继续搜索。如果搜索到目标节点或无法再继续搜索，则返回并继续搜索栈中的下一个节点。

用C++实现深度优先算法，可以按照以下步骤进行：

1. 定义节点结构体

struct Node
{
  int i, j;  // 节点的坐标
  vector<Node*> neighbors;  // 节点的邻居节点
  bool visited;  // 节点是否被访问过
}

2. 定义深度优先算法函数

void dfs(Node* start, Node* end)
{
  stack<Node*> s;  // 定义栈
  s.push(start);  // 将起始节点加入栈中
  
  while (!s.empty())
  {
    Node* node = s.top();
    s.pop();
    node->visited = true;
    
    if (node == end)  // 搜索完成
    
      return;
    
    
    for (Node* neighbor : node->neighbors)
    {
      if (!neighbor->visited)
      {
        s.push(neighbor);
      }
    }
  }
}

3. 应用于数独求解

数独是一种每行、每列、每个宫都必须填入1-9数字的游戏。可以将数独中的每个格子看作一个节点，每个节点的邻居节点为同行、同列或同宫的其他节点。使用上面的深度优先算法，可以搜索数独的所有可能解，直到找到正确解或者无法再继续搜索为止。

int grid[9][9];  // 数独的格子
void solveSudoku()
{
  vector<Node*> nodes;  // 定义节点数组
  Node* start = nullptr;  // 起始节点
  Node* end = nullptr;   // 目标节点
  
  // 将数独中的每个格子看作一个节点，并将其邻居节点添加到节点的neighbors数组中
  for (int i = 0; i < 9; i++)
  {
    for (int j = 0; j < 9; j++)
    {
      Node* node = new Nodei;
      nodes.push_back(node);
      
      if (grid[i][j] == 1)  // 起始节点
      
        start = node;
      
      else if (grid[i][j] == 9)  // 目标节点
      
        end = node;
      
      
      for (int k = 0; k < 9; k++)
      {
        if (k != j)
        {
          node->neighbors.push_back(nodes[i * 9 + k]);
        }
        
        if (k != i)
        {
          node->neighbors.push_back(nodes[k * 9 + j]);
        }
        
        int row = (i / 3) * 3 + k / 3;
        int col = (j / 3) * 3 + k % 3;
        if (row != i && col != j)
        {
          node->neighbors.push_back(nodes[row * 9 + col]);
        }
      }
    }
  }
  
  dfs(start, end);  // 使用深度优先算法搜索
}

C++深度优先搜索算法的实现及应用，为我们提供了一种高效、可靠的求解问题的方法。在实际应用中，只需要根据具体问题的特点，设计合适的节点结构体和深度优先算法函数，便可以快速解决各种复杂问题。

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