C++图的广度优先遍历
在计算机科学中,图是一种表示物件之间关系的数据结构。图可以被用来模拟实际世界中许多场景,例如社交网络、电子商务和铁路系统等。在C++中,可以使用邻接矩阵或邻接表等数据结构来表示图。
广度优先搜索是图的遍历算法之一。该算法从图中的某个顶点开始,依次访问与该顶点直接相邻的顶点,并以此类推。该算法使用队列存储待访问的顶点,每次从队列中取出一个顶点进行访问,访问完成后将该顶点的所有邻接点加入队列。重复此过程直到所有边都被访问。
下面是C++中基于邻接矩阵的广度优先搜索实现:
#include <iostream>
#include <queue>
using namespace std;
const int MAXSIZE = 10; // 图的最大顶点数
int graph[MAXSIZE][MAXSIZE]; // 图的邻接矩阵
bool visited[MAXSIZE]; // 记录顶点是否已访问
// 广度优先搜索
void BFS(int start) {
queue<int> q; // 存储待访问的顶点
visited[start] = true; // 将起点标记为已访问
q.push(start); // 将起点加入队列
while (!q.empty()) { // 当队列非空时
int curr = q.front(); // 取出队首顶点
cout << curr << " "; // 访问该顶点
q.pop(); // 将该顶点从队列中移除
// 遍历该顶点所有未访问的邻接点
for (int i = 0; i < MAXSIZE; i++) {
if (graph[curr][i] != 0 && !visited[i]) {
visited[i] = true; // 标记为已访问
q.push(i); // 将该邻接点加入队列
}
}
}
}
int main() {
// 初始化邻接矩阵
for (int i = 0; i < MAXSIZE; i++) {
for (int j = 0; j < MAXSIZE; j++) {
graph[i][j] = 0; // 初始化为0
}
}
// 添加边
graph[0][1] = 1;
graph[0][2] = 1;
graph[1][3] = 1;
graph[1][4] = 1;
graph[2][4] = 1;
graph[3][5] = 1;
graph[4][5] = 1;
// 初始化visited数组
for (int i = 0; i < MAXSIZE; i++) {
visited[i] = false;
}
// 从顶点0开始广度优先搜索
BFS(0);
return 0;
}
上述代码中,邻接矩阵使用二维数组表示。例如,graph[0][1]表示顶点0和1之间有一条边。visited数组用于记录顶点是否已访问,初始化为false。BFS函数接受一个起始顶点作为参数,首先将该顶点标记为已访问,并将其加入队列。接着循环遍历队列,每次取出队首顶点并访问,然后遍历该顶点所有未访问的邻接点并将其加入队列。
在实际应用中,图的广度优先搜索可以应用于路线建立、网络消息传输、遗传算法等多个领域。掌握此算法对于计算机科学领域的工程人员来说是非常重要的。
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