二进制搜索树C ++的广度优先遍历
也许是快速/简单的问题.我已经实现了一个二叉树，然后我希望将二叉搜索树转换为数组，或者至少将其打印出来，就像在数组中一样.我遇到麻烦的地方是如何在其中'\ 0'中获得NULL/标志. 例如，假设我有一棵像这样的树: 10 / \ 6 12 / \ \
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A *是最佳寻路算法吗?
通常说A *是解决寻路问题的最佳算法. 在A *不是 的最佳算法时，有什么情况吗? A *与BFS，DFS，UCS等相比有多好? 解决方案 简短的答案是肯定的，在某些情况下，A *不是解决问题的最佳算法.但是，有许多方法可以评估用于寻找解决方案的 best 算法的组成. 如果您考虑从单个来源到多个目的地的多次搜索的效果最佳，那么您应该考虑使用一种更合适的方法( Dijks
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查找树中两个顶点之间的简单路径(无向简单图)
给出两个顶点(A和B)和一棵树(G)(无向简单图)- 在G中A和B之间的简单路径中找到顶点. 该算法应以O(V)复杂度运行. 例如-在a和b之间的简单路径中找到顶点: dk ka kb 答案应该是:k 我试图修改BFS以实现该目标，但到目前为止似乎还行不通. 有什么建议吗? 解决方案 如果发现距离后问题是在重建路径，请按以下方式调整BFS:从要
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为什么BFS的复杂度是O(V + E)而不是O(E)?
这是通用的BFS实现: 对于具有V个节点和E个边总数的连接图，我们知道在内部循环中每个边都将被考虑两次.因此，如果BFS的内部循环中的迭代总数将为2 * number of edges E，那么运行时是否将变为O(E)? 解决方案 在这种情况下，需要深入了解实现.特别是，如何确定是否访问了节点? 传统算法是通过为顶点着色来实现的.首先，所有顶点都被着色为白色，而被访问时它们将被
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使用自定义访问者时，如何使用Boost Graph Library停止广度优先搜索?
说我找到了符合我条件的节点，我需要停止搜索. 解决方案 解决方案是引发您已知类型的异常-然后在调用方捕获它.从常见问题解答: 如何从BFS之类的算法中提前退出? 创建一个访问者，当您想中断搜索时会抛出异常，然后将您的调用放在适当的try/catch块内的广度(breadth_first_search)中.这使许多程序员误认为是对异常的滥用，但是，很多人考虑让异常退出的首选方法是
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在带有障碍物的二维矩阵中找到到达给定目标像元的最短路径
我正在处理以下面试问题，我对如何在此处使用BFS搜索感到困惑.我对如何处理这里的封锁感到困惑? 给出一个MxN矩阵，找到到达给定目的地的最短路径 细胞.机器人可以上下左右移动.矩阵也 机器人无法在少数几个单元中设置了一组封锁 通过.输出机器人需要移动的最小次数 到达目的地.如果目的地不是，则输出-1 可达的.假设封锁永远不会开始 单元格. 输入格式:第一行包含M和N矩阵的值.第二 行包
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使用SPARQL和Jena检索OWL类层次结构中的所有路径
我有一个RDF图，该图的层次结构分为三层.我想检索所有从类层次结构的根(即owl:Thing)到第三级类的所有路径，而无需使用推理程序.例如，我想要一条路 C 1 → C 2 → C 3 是一条路径，其中每个 C i 是层次结构中第i 级别的类. 我需要使用广度优先搜索算法来检索RDF图中的所有路径，而无需考虑图中的对象属性. 解决方案 给
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Python中的BFS算法
graph = {0：[1,3,4]，1：[0,2,4]，2：[1,6]，3：[0,4， 6]，4：[0,1,3,5]，5：[4]，6：[2,3]} def bfs（graph，start，path = []）： 队列= [开始] 而队列： 顶点= queue.pop（0） 如果顶点不在路径中： path.append（vertex） queue.extend（graph [ve
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使用列表列表保存图形中的每个路径
我必须实现dfs算法以保存来自起始节点的所有路径。因此，例如，我有以下图形： 我有一个列表 path = [] 来保存从节点1开始的所有路径。因此，我的列表将只有起始节点1： 1 ，然后我将检查1的邻居（即节点2），列表将为： [1,2] 。 现在，我检查2的邻居，分别是3和4。现在，我认为列表类似于 [[1,2,3]，[1,2,4]] ，最后的最终列表将是 [[1,2,3]，[1,2,4
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如何在C ++中跟踪BFS深度
我想在2D数组上执行BFS，并且每个单元格都可以表示为 pair 。我使用 queue> 来跟踪每个级别的单元格，但是我找不到跟踪深度的聪明方法。 （我不想定义另一个结构来记录每个级别的深度） 这是Java中的解决方案。每个级别以 null 结尾，一旦看到 null ，我们便增加深度。 我想知道C ++中是否有类似的优雅解决方案。现在
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BFS不知情的搜索问题
我正在尝试避免无限循环，并且在找出问题所在时遇到了麻烦。应该可以找到3x2拼图板的解决方案。我怀疑问题可能出在我覆盖的equals方法上，但我不确定。遇到两个问题： 1）它不断重新探索已经探索过的节点。 2）队列 驱动程序类： import java.util。*; 公共类驱动程序{ public static void main（String [] args
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如果需要重新访问BFS中的访问节点，时间复杂度是多少？
我正在研究算法问题。 为简化起见，该问题可以简化为： 给出一个m * n矩阵，其中有一堆特殊点，在该矩阵中找到从A点到B点的最佳路径。 最佳路径是经过最少特殊点的路径。如果有多条路径的特殊点最少，请选择最短的路径。如果仍然有多个路径，请从中随机选择一个。 BFS肯定可以解决此问题。要排队，请记录每个点的信息。如果找到更好的路径，请更新信息并将此点放入队列。最后在B点输出信息。
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二叉搜索树的高度迭代
我正在尝试一种迭代方法来查找二进制搜索树的高度/深度。 基本上，我尝试使用广度优先搜索来计算深度，方法是使用队列来存储树节点，并仅使用整数来保存树的当前深度。树中的每个节点都已排队，并检查了子节点。如果存在子节点，则将深度变量递增。以下是代码： public void calcDepthIterative（）{ Queue nodeQ = new LinkedLi
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广度优先搜索生成的节点数是多少？
没有。根据我的书，广度优先搜索生成的节点数为： N（BFS）= b + b ^ 2 + .... + b ^ d +（b ^（d +1）-b）其中， b 是分支因子， d 是最浅节点的深度。但是不应该只是 b + b ^ 2 + .... + b ^ d 吗？因为那对我来说是不。节点直到目标的深度。那么为什么会有 +（b ^（d + 1）-b）？ 解决方案 根据您使用的算法的变体，通过广
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图遍历期间断开的节点
我已经通过此链接进行了广度优先遍历 宽度优先遍历 现在，如果将图形结构更改为此，怎么办 节点3是现在已与图表断开连接。 现在使用遍历程序时，它不显示顶点3。 有没有一种方法可以同时显示此顶点？ 解决方案 据我了解，BFS会一直在寻找未访问的节点（只要它们存在）；但是，如果不这样做，则BFS仅访问初始顶点的连接组件中的节点。这似乎是定义问题，而不是实际的编程问题。只要需
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BFS和DFS在二叉树上的运行时间是否为O（N）？
我意识到，一般图上BFS和DFS的运行时间为O（n + m），其中n是节点数，m是边数，这是因为对于每个节点，必须考虑其邻接表。但是，当在二进制树上执行BFS和DFS时，其运行时是什么？我认为应该是O（n），因为可以从一个节点移出的边缘的可能数量是恒定的（即2）。请确认这是否是正确的理解。如果不是，那么请解释二叉树上BFS和DFS的正确时间复杂度是什么？ 解决方案 BFS 和 DFS 只是
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比较BFS算法的两种不同实现时了解性能细节
以下结果是在具有32核的计算服务器上使用perf进行测量的。我知道我的实现未经过优化，但是有意进行比较。据我了解，图算法往往具有较低的局部性，研究人员试图解决该问题。 不过，我不清楚结果。经过的时间是令人误解的。我的实现在大约10秒钟的时间内通过一个约有4mm节点的图形运行，其余时间进行了预处理。经过优化的版本使用相同的输入，并且遍历约10次，每次间隔不到一秒钟，因此实际上只是预处理时间。我
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BFS用于算术运算
以最少的操作将数字m转换为n。允许的操作为1减去2。 对于例如：4和6。答案为2。 第一个操作：-1-> 4 -1 =3。 第二个操作：*-> 3 * 2 = 6。 我正在为特定输入使用BFS方法（src = 26， dst = 5）需要很长时间。我是在做错什么吗？ 从queue_class导入队列 类节点： def __init __（自身，值，级别，父级）：
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为什么说深度优先搜索会遭受无限循环的困扰？
我已经阅读了有关 DFS 和 BFS 很多次，但我对此疑问一直困扰不已。在很多文章中都提到DFS可能陷入无限循环。 据我所知，通过跟踪访问者可以轻松地消除此限制。节点。实际上，在我读过的所有书中，这张小支票都是DFS的一部分。 那么为什么提到“无限循环”是DFS的缺点？仅仅是因为原始DFS算法没有对访问的节点进行此检查吗？请解释。 解决方案 （1）在图搜索算法中[在AI上经常使
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此示例中DFS与BFS之间的区别？
在阅读 DFS 中的示例后，我有点困惑两种DFS方法都以不同的方式打印 ，尽管两者都被称为DFS。 实际上，DFS递归方法与 BFS 。那有什么区别呢？ 使用堆栈 //使用堆栈 的迭代DFS public void dfsUsingStack（Node node） { Stack stack = new Stack（）; stack.ad
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