图搜索算法详解：广度优先搜索与深度优先搜索的探索之旅

图搜索算法详解：广度优先搜索与深度优先搜索的探索之旅

• 1. 广度优先搜索（BFS）
• • 1.1 伪代码
  • 1.2 C语言实现
  • 2. 深度优先搜索（DFS）
  • • 2.1 伪代码
    • 2.2 C语言实现
    • 3. 总结

      图搜索算法是计算机科学中用于在图结构中查找路径的算法。图由顶点（或节点）和边组成，它们可以表示各种类型的数据和它们之间的关系。图搜索算法可以分为两大类：广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）。下面我将分别介绍这两种算法，并提供伪代码和C语言的实现示例。

      

      1. 广度优先搜索（BFS）

      广度优先搜索是一种遍历图的算法，它从一个节点开始，逐层遍历图中的所有节点。BFS常用于寻找最短路径。

      1.1 伪代码

      BFS(G, start_v):
          创建队列Q
          创建一个访问标记数组visited
          将start_v入队Q
          visited[start_v] = true
          while Q非空:
              取出队列中的第一个节点v
              for 每个节点v的邻居w:
                  if w未被访问:
                      将w入队Q
                      visited[w] = true
      

      1.2 C语言实现

      #include 
      #include 
      #define MAX_NODES 1000
      int visited[MAX_NODES]; // 访问标记数组
      int graph[MAX_NODES][MAX_NODES]; // 邻接矩阵表示图
      int numVertices; // 顶点数量
      void bfs(int start_v) {
          int Q[MAX_NODES], front = 0, rear = 0; // 用数组模拟队列
          visited[start_v] = 1;
          Q[rear++] = start_v; // 将起始顶点加入队列
          while (front != rear) {
              int v = Q[front++]; // 从队列中取出顶点
              printf("Visited: %d\n", v);
              for (int i = 0; i  
      2. 深度优先搜索（DFS）
       
      深度优先搜索是一种遍历图的算法，它从一个节点开始，尽可能深地搜索图的分支。当节点v的邻接边都已经被搜索过时，算法会回溯到前一个节点。
       
      2.1 伪代码
       
      DFS(G, v):
          如果v已经被访问过，则返回
          visited[v] = true
          访问顶点v
          for 每个v的邻居w:
              如果w未被访问：
                  DFS(G, w)
       
      2.2 C语言实现
       
      #include 
      #include 
      void dfs(int v) {
          visited[v] = 1;
          printf("Visited: %d\n", v);
          for (int i = 0; i  
      3. 总结
       
      广度优先搜索和深度优先搜索都是图搜索中的基础算法，它们在不同场景下有着广泛的应用。BFS适合寻找最短路径，而DFS适合解决连通性问题或作为其他算法的组成部分，如最小生成树或拓扑排序。
       
      请注意，上述代码示例是简化的版本，实际应用中可能需要更复杂的数据结构和错误检查。此外，图的表示方法除了邻接矩阵外，还有邻接表等，具体实现会根据图的大小和稀疏程度进行选择。