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用Java实现BFS,算法如下

BFS(Breadth-First Search)是一种图遍历算法,用于在图或树的数据结构中进行广度优先搜索。该算法从图的起始节点开始,逐层遍历图中的节点,直到找到目标节点或遍历完所有节点。

以下是用Java实现BFS算法的示例代码:

代码语言:txt
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import java.util.*;

public class BFS {
    public static void main(String[] args) {
        // 构建图的邻接矩阵表示
        int[][] graph = {
            {0, 1, 1, 0, 0, 0},
            {1, 0, 0, 1, 1, 0},
            {1, 0, 0, 0, 1, 1},
            {0, 1, 0, 0, 0, 1},
            {0, 1, 1, 0, 0, 1},
            {0, 0, 1, 1, 1, 0}
        };

        int startNode = 0; // 起始节点
        bfs(graph, startNode);
    }

    public static void bfs(int[][] graph, int startNode) {
        Queue<Integer> queue = new LinkedList<>(); // 用于存储待访问的节点
        boolean[] visited = new boolean[graph.length]; // 记录节点是否已访问

        queue.offer(startNode); // 将起始节点加入队列
        visited[startNode] = true; // 标记起始节点为已访问

        while (!queue.isEmpty()) {
            int currentNode = queue.poll(); // 取出队列中的节点
            System.out.print(currentNode + " "); // 输出节点值

            // 遍历当前节点的邻接节点
            for (int i = 0; i < graph.length; i++) {
                if (graph[currentNode][i] == 1 && !visited[i]) {
                    queue.offer(i); // 将邻接节点加入队列
                    visited[i] = true; // 标记邻接节点为已访问
                }
            }
        }
    }
}

该示例代码实现了一个简单的BFS算法,通过邻接矩阵表示图的结构,并使用队列来存储待访问的节点。算法从起始节点开始,依次访问其邻接节点,并将邻接节点加入队列,直到队列为空。

BFS算法的应用场景包括但不限于:

  1. 图的遍历:BFS可以用于遍历图中的所有节点,查找特定节点或寻找最短路径等。
  2. 社交网络分析:BFS可以用于查找两个人之间的最短路径,或者查找某个人的朋友圈等。
  3. 游戏开发:BFS可以用于寻找游戏地图中的最短路径,或者进行AI角色的路径规划等。

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