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广度优先搜索算法(go)

广度优先搜索算法(Breadth First Search,缩写为BFS),又译作宽度优先搜索,或横向优先搜索,是一种图形搜索算法。简单的说,广度优先搜索算法是从根节点开始,沿着树的宽度遍历树的节点。 借助广度优先搜索算法,可以让你找出两样东西之间的最短距离。 本文通过go语言实现广度优先搜索算法,使用该算法从朋友圈中找出关系最近的售货员朋友。 下面介绍详细的实现过程。 其次,传递创建的朋友圈给breadthFirstSearch函数,该函数是广度优先搜索算法的具体实现,在函数内部,首先取出you的所有朋友,如果朋友数为0,查找失败,返回false。 因为这里的朋友名字是按字母顺序排序,所以优先查找了bob的朋友,而不是claire的朋友,即peggy是朋友圈中距离you最近的售货员朋友。 */ 参考: 《算法图解》 wiki:广度优先搜索

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广度优先搜索算法(go)

广度优先搜索算法(Breadth First Search,缩写为BFS),又译作宽度优先搜索,或横向优先搜索,是一种图形搜索算法。 简单的说,广度优先搜索算法是从根节点开始,沿着树的宽度遍历树的节点。如果所有节点均被访问,则算法中止。借助广度优先搜索算法,可以让你找出两样东西之间的最短距离。 本文通过go语言实现广度优先搜索算法,使用该算法从朋友圈中找出关系最近的售货员。 其次,传递创建的朋友圈给breadthFirstSearch函数,该函数是广度优先搜索算法的具体实现,在函数内部,首先取出you的所有朋友,如果朋友数为0,查找失败,返回false。 */ 参考: 《算法图解》 wiki:广度优先搜索 LEo at 22:32

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    七十九、深度和广度优先搜索算法

    「---- Runsen」 ❞ 深度优先搜索和广度优先搜索作为应用广泛的搜索算法,一般是必考算法。 深度优先算法(DFS) 深度优先算法的本质是回溯算法,多数是应用在树上,一个比较典型的应用就是二叉树的中序遍历。 深度优先搜索是图论中的经典算法,利用深度优先搜索算法可以产生目标图的相应拓扑排序表,利用拓扑排序表可以方便的解决很多相关的图论问题,如最大路径问题等等。一般用堆数据结构来辅助实现DFS算法。 根据深度优先搜索的特点,采用递归函数实现比较简单。 # Related Topics 树 深度优先搜索 广度优先搜索 最大深度:「最大深度是从根节点到最近叶子节点的最长路径上的节点数量。」

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    算法:深度、广度优先搜索算法与剪枝-理论

    ---- 深度优先搜索算法(DFS) 百度百科:事实上,深度优先搜索属于图算法的一种,英文缩写为DFS即Depth First Search.其过程简要来说是对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止 简单讲就是一路走到底,再换支路,二叉树的中序遍历就是利用深度优先搜索算法。 我们同样的拿一个二叉树的中序遍历看一看,加深记忆。 ? 如果是图的结构,利用深度优先搜索算法,一定要记住去重,防止死循环。 深度优先搜索算法伪代码 这里只介绍递归的写法,递归内部相当保留一个栈,刚好适合。 建议再看看二叉树中序遍历的递归写法,更能体会出深度优先搜索算法是用栈实现的。二叉树遍历 广度优先搜索算法(BFS) 百度百科介绍:BFS,其英文全称是Breadth First Search。 广度优先搜索算法-代码 以leetcode:102题为例 ? 一层层的输出,先广度再层层递进。

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    算法:深度、广度优先搜索算法与剪枝-实战

    用广度优先搜索算法简单。 node.right); } lists.add(list); } return lists; } 方法二:DFS 深度优先搜索也是可以的 也就是一个深度优先搜索算法

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    PHP实现广度优先搜索算法(BFS,Broad First Search)详解

    本文实例讲述了PHP实现广度优先搜索算法。分享给大家供大家参考,具体如下: 广度优先搜索的算法思想 Breadth-FirstTraversal 广度优先遍历是连通图的一种遍历策略。 因为它的思想是从一个顶点V0开始,辐射状地优先遍历其周围较广的区域,故得名。 广度优先搜索遍历类似于树的按层次遍历。 对于无向连通图,广度优先搜索是从图的某个顶点v0出发,在访问v0之后,依次搜索访问v0的各个未被访问过的邻接点w1,w2,…。 只要按一定的次序访问各层顶点,方便程序实现,广度优先搜索的整体层次顺序一定,各层访问顺序不是唯一的。 广度优先搜索在搜索访问一层时,需要记住已被访问的顶点,以便在访问下层顶点时,从已被访问的顶点出发搜索访问其邻接点。所以在广度优先搜索中需要设置一个队列Queue,使已被访问的顶点顺序由队尾进入队列。

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    Python 图_系列之基于邻接炬阵实现广度、深度优先路径搜索算法

    常用的路径搜索算法有 2 种: 广度优先搜索。 深度优先搜索。 3.1 广度优先搜索 先看一下广度优先搜索的示意图: 广度优先搜索的基本思路: 确定出发点,本案例是 A0 顶点。 在图类中实现广度优先搜索算法的方法: class Graph(): # 省略其它代码 ''' 广度优先搜索算法 ''' def bfs(self, from_v = 0: self.bfs_dg(self.queue_stack.pop(0), to_v) 3.2 深度优先搜索算法 先看一下深度优先算法的示意图。 深度优先搜索算法与广度优先搜索算法不同之处:候选节点是放在栈中的。因栈是先进后出,所以,搜索到的节点顺序不一样。 使用循环实现深度优先搜索算法: 深度优先搜索算法需要用到栈,本文使用列表模拟。

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    【你该懂一点Javascript算法系列】之【图类】的定义及深度优先与广度优先搜索算法

    } 执行文件 node graph.js 得到结果 A->B C D B->E F C->D G D->G H E->I F-> G-> 好到这就基本完成类的结构了,下面进行图的遍历 广度优先 深度优先 - 数据结构 栈 先上代码 DFS (callback) { let color = this.initializeColor() this.vertices.map(val 'white') { this.dfsVisit(val, color, callback) } }) color[u] = 'black' } 深度优先的原则以栈为数据结构 基本思想如下 1.初始化各个顶点的颜色(白色 - 未访问; 灰色 - 已发现; 黑色 - 已经探索完) 2.对顶点进行遍历并进行dfsVisit函数探索 3.优先进行最新探索的边进行深度探索,完成后标记探索完成 直到返回到顶点A 完成探索 具体还有PLus版的深度和广度优先的算法,具体代码奉上 /* * @Author: koala_cpx * @Date: 2019-01-24 10:48:01 * @Last

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    一、A*搜索算法

    经典算法研究系列:一、A*搜索算法 作者:July、二零一一年一月 更多请参阅:十三个经典算法研究与总结、目录+索引。 启发式搜索算法     要理解A*搜寻算法,还得从启发式搜索算法开始谈起。     当此四个条件都满足时,一个具有f(n)=g(n)+h(n)策略的启发式算法能成为A*算法,并一定能找到最优解。     而所有“已探知的但未搜索过点”可以通过一个按f值升序的队列(即优先队列)进行排列。       这样,在整体的搜索过程中,只要按照类似广度优先的算法框架,从优先队列中弹出队首元素(f值),对其可能子结点计算g、h和f值,直到优先队列为空(无解)或找到终止点为止。

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    脑机接口中最优特征选择的多目标共生生物搜索算法(一)

    然而,文献中很少有研究将模糊集问题作为一个多目标问题来寻找分类精度和所选特征数量之间的最优折衷。因此,本文提出了一种非支配排序多目标共生生物搜索算法来生成BCI最优特征子集。 第二个原因是寄生阶段通过避免算法陷入局部最优来提高算法的利用能力。最后一个是SOS算法只有种群规模和最大迭代次数两个一般参数。 Dosoglu等人(2018)提出了一种基于加权和方法的多目标共生生物搜索算法,用于解决电力系统的经济/排放调度问题。 将该算法与其他优化算法如遗传算法、差分进化算法、粒子群算法、蜜蜂算法、地雷爆炸算法和布谷鸟搜索算法进行比较,可以看出该算法具有更好的效果。 据我们所知,这项工作是第一次使用多目标共生生物搜索算法来选择最佳的特征组合,既最大限度地提高分类精度,又最小化基于运动想象的脑电图的选定特征数量。

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    搜索查找算法实现合集-经典搜索算法实现与分析:顺序查找,二分查找,分块查找;广度优先搜索,深度优先搜索;

    本博客整理了当前经典的搜索算法的实现,并进行了简单的分析;博客中所有的代码实现位于:https://github.com/yaowenxu/codes/tree/master/搜索算法 ; 如果代码对您有帮助 二分查找要求数据有序;分块查找要求分块有序; 存储结构:顺序查找和分块查找适用于顺序表和链表;二分查找适用于顺序表; 分块查找优点:分块查找效率介于顺序查找和二分查找之间,可以用于动态数据查找; 广度优先搜索 (BFS):Breadth First Search; 从树的根开始,从上打下,从左到右遍历树的节点; 深度优先搜索(DFS): Depth First Search; 沿着树的深度优先遍历树的节点,直到到达叶子节点 ,再进行回溯;根绝根节点遍历顺序的不同,又分为先序,中序和后序遍历; 关于深度优先搜索和广度优先搜索,在经典数据结构实现与分析树结构部分进行详细讲解; 保持更新,转载请注明出处;更多内容请关注cnblogs.com /xuyaowen; 参考链接: 七大查找算法(Python) 几种常见的搜索算法 程序员的内功——数据结构和算法系列 排序与搜索

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    C# 搜索算法

    本文主要讲C#搜索算法。 Bdf 算法 这算法是一个模糊的算法,用在用户在找一个他不确定的文本。 判断文本和匹配的字符是否有相同顺序,如果有,那么就是匹配。

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    A*搜索算法(python)

    A算法是一种启发式搜索算法,启发式搜索就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估,得到最好的位置,再从这个位置进行搜索直到目标。这样可以省略大量无谓的搜索路径,提高了效率。

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    近邻搜索算法浅析

    另一方面随着互联网技术的发展及5G技术的普及,产生的数据呈爆发式增长,如何在海量数据中精准高效的完成搜索成为一个研究热点,各路前辈专家提出了不同的算法,今天我们就简单聊下当前比较常见的近邻搜索算法。 叶子节点记录原始数据节点,中间节点记录分割超平面的信息  搜索过程 从根节点开始比较,找到叶子节点,同时将路径上的节点记录到优先级队列中 执行回溯,从优先级队列中选取节点重新执行查找 每次查找都将路径中未遍历的节点记录到优先级队列中 需要选取最优的量化算法,我们熟知的k-means算法就是一个接近最优化的量化算法。  实现 当前有比较成熟的库实现了各种主流的近邻搜索算法,在项目中可以通过这些基础库来构建对应的近邻搜索服务,其中使用比较广泛的是faiss库,由Fackbook开源,在支持不同算法的同时,也支持在超大规模数据集上构建 总结 本文展示了当前比较常见的几种近邻搜索算法,并简单分析了各算法的原理;随着深度学习的不断发展,不同场景对近邻搜索的需求越来越多,必定会有新的算法不断地涌现,每种算法有它适合的场景,在选择不同算法时需要结合业务的需求

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    C#基础搜索算法

    C#基础搜索算法 大家好,我是苏州程序大白。下面讲讲C#中基础搜索算法。 数据搜索是基础的计算机编程工作, 而且人们对它的研究已经很多年了. 下面一节中要介绍的搜索算法比顺序搜索算法高效得多, 但只能用来搜索有序的数据集合,它就是二叉搜索算法。 二叉搜索算法 当要搜索的记录从头到尾有序排列时, 可以执行一种比顺序搜索更加有效的搜索算法, 称为是二叉搜索. 递归二叉搜索算法 尽管上节中的二叉搜索算法函数可以正确工作, 但它其实不是解决类似搜索问题的常规方案. 在真正的工作环境下, 如果有内置的方法或数据结构可以满足需要, 那么应该始终优先选择内置的数据结构或算法而非用户定制的, 我们在本书中实现的自定义数据结构和算法更多的意义在于学习背后的原理.

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    记忆化搜索算法

    概述 记忆化搜索算法事实上是一种对递归算法的优化 因为在递归算法中有很多重复计算,导致了非常离谱的时间和空间复杂度 所以我们采用记住计算结果的方式,能很大程度上减少复杂度 算法核心结构 此算法可以被抽象成为以下的结构

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    笔试题:了解穷举算法吗?如何用代码实现

    简单的问题可以用通用的搜索算法,比如线性搜索算法用于对线性解空间的搜索,广度优先和深度优先的递归搜索算法适用于树型解空间或更复杂的图型解空间。 盲目搜索和启发式搜索 对于线性问题的盲目搜索,就是把线性表中的所有算法按照一定的顺序遍历一遍,对于复杂问题的盲目搜索,常用广度优先搜索和深度优先搜索这两种盲目搜索算法。 剪枝策略 对解空间穷举搜索时,如果有一些状态节点可以根据问题提供的信息明确地被判定为不可能演化出最优解,也就是说,从此节点开始遍历得到的子树,可能存在正确的解,但是肯定不是最优解,就可以跳过此状态节点的遍历 剪枝的原理是在结果已经搜索出来或部分搜索出来(比如树的根节点已经搜索出来了,但是叶子节点还没有搜索出来)的情况下,根据最优解的判断条件,确定这个方向上不可能存在最优解,从而放弃对这个方向的继续搜索。 大型棋类游戏通常面临这种问题,比如国际象棋和围棋的求解算法,想要搜索整个解空间得到最优解目前是不可能的,所以此类搜索算法通常都通过一个搜索深度参数来控制搜索算法的收敛,当搜索到指定的深度时(相当于走了若干步棋

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    搜索算法--爬山法

    参考链接: 不知情的搜索算法 爬山算法即是模拟爬山的过程,随机选择一个位置爬山,每次朝着更高的方向移动,直到到达山顶,即每次都在临近的空间中选择最优解作为当前解,直到局部最优解。 这样算法会陷入局部最优解,能否得到全局最优解取决于初始点的位置。初始点若选择在全局最优解附近,则就可能得到全局最优解。  爬山算法是一种局部择优的方法,采用启发式方法,是对深度优先搜索的一种改进,它利用反馈信息帮助生成解的决策。 属于人工智能算法的一种。  算法描述  从当前的节点开始,和周围的邻居节点的值进行比较。

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    熬夜怒肝,图解算法!BFS和DFS的直观解释

    二、区别 广度优先搜索算法(Breadth-First-Search,缩写为 BFS),是一种利用队列实现的搜索算法。简单来说,其搜索过程和 “湖面丢进一块石头激起层层涟漪” 类似。 深度优先搜索算法(Depth-First-Search,缩写为 DFS),是一种利用递归实现的搜索算法。简单来说,其搜索过程和 “不撞南墙不回头” 类似。 所以说 BFS 的搜索过程和 “湖面丢进一块石头激起层层涟漪” 很相似,此即 “广度优先搜索算法” 中“广度”的由来。 BFS 常用于找单一的最短路线,它的特点是 "搜到就是最优解",而 DFS 用于找所有解的问题,它的空间效率高,而且找到的不一定是最优解,必须记录并完成整个搜索,故一般情况下,深搜需要非常高效的剪枝(剪枝的概念请百度 所以说,DFS 的搜索过程和 “不撞南墙不回头” 很相似,此即 “深度优先搜索算法” 中“深度”的由来。

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    A*搜索算法--游戏寻路

    一般情况下,我们都不需要非得求最优解(最短路径)。在权衡路线规划质量和执行效率的情况下,只需要寻求一个次优解就足够了。 A* 算法是对Dijkstra算法的优化和改造。 顶点与起点路径长度越小,优先优先级队列中取出来扩展,从图中举例可以看出,尽管找的是从s到t的路线,但是最先被搜索到的顶点依次是1,2,3。这个搜索方向明显“跑偏"了。 动态规划相较于回溯搜索,只是换了一个实现思路,但它实际上也考察到了所有从起点到终点的路线,所以能得到最优解。 ? 总结 A* 算法属于一种启发式搜索算法(Heuristically Search Algorithm)。启发式搜索算法还有很多其他算法,比如 IDA* 算法、蚁群算法、遗传算法、模拟退火算法等。 鉴于启发式搜索算法能很好地平衡路线质量和执行效率,它应用更加广泛。

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