代码改变世界

深度优先搜索和广度优先搜索

2011-10-03 13:18  ...平..淡...  阅读(412)  评论(0)  编辑  收藏  举报

这是我根据下面黑体字总结的：

深度优先搜素算法：不全部保留结点，占用空间少；有回溯操作(即有入栈、出栈操作)，运行速度慢。

广度优先搜索算法：保留全部结点，占用空间大；   无回溯操作(即无入栈、出栈操作)，运行速度快。

 

通常深度优先搜索法不全部保留结点，扩展完的结点从数据库中弹出删去，这样，一般在数据库中存储的结点数就是深度值，因此它占用空间较少。所以，当搜索树的结点较多，用其它方法易产生内存溢出时，深度优先搜索不失为一种有效的求解方法。
　　广度优先搜索算法，一般需存储产生的所有结点，占用的存储空间要比深度优先搜索大得多，因此，程序设计中，必须考虑溢出和节省内存空间的问题。但广度优先搜索法一般无回溯操作，即入栈和出栈的操作，所以运行速度比深度优先搜索要快些

下面用一些大概的代码来说明下：

深搜、广搜大概描述 
 1 /*
 2 广度优先搜索BFS
 3 
 4 visited[]数组作为标记，记录某一结点是否被访问过了；
 5 visit()函数用于访问该结点的具体信息
 6 Q代表队列，EnQueue(Q,v)表示结点v进入队列Q；DeQueue(Q,u)表示队列中删去头结点，赋给u
 7 FirstAdjvex(G,u)表示第一个邻接结点；NextAdjVex(G,v,w)表示v的下一个邻接结点(不是w)
 8 */
 9 BFS(Graph G,int v)
10 {
11     visited[v]=1;
12     visit(v);
13     EnQueue(Q,v);            //结点v入队列
14     while(!QueueEmpty())     //当队列不为空
15     {
16         DeQueue(Q,u);        //队列首元素出列，赋给u
17         for(w=FirstAdjvex(G,u);w>=0;w=NextAdjVex(G,u,w))        //循环遍历u的下一个邻接结点
18         {
19             if(!visited[w])
20             {
21                 visited[w]=1;
22                 visit(w);
23             }
24             DeQueue(Q,w);
25         }
26     }
27 }
28 /*
29 深度优先搜索DFS
30 */
31 DFS(Graph G,int v)
32 {
33     visit[v]=1;
34     visit(v);
35     for(w=FirstAdjvex(G,u);w>=0;w=NextAdjVex(G,u,w))
36     {
37         if(!visited[w])
38             DFS(G,w);      //递归调用
39     }
40 }
41 
42 //因为可能是非连通图，故需要遍历所有结点
43 //G.vexnum表示图中所有结点
44 
45 B/DFSTraverse(Graph G)
46 {
47     for(v=0;v<G.vexnum;v++)
48         visited[v]=0;
49     for(v=0;v<G.vexnum;v++)
50         if(!visited[v])
51             B/DFS(G,v);
52 }