深度优先搜索和广度优先搜索、A星算法三种算法的区别和联系

c#）图的深度优先搜索和广度优先搜索算法的实现~

#include "exam8-2.cpp"
void BFS(ALGraph *G,int v)
{
ArcNode *p;
int queue[MAXV],front=0,rear=0;//定义循环队列并初始化
int visited[MAXV]; //定义存放结点的访问标志的数组
int w,i;
for (i=0;in;i++) visited[i]=0;//访问标志数组初始化
printf("%2d",v); //输出被访问顶点的编号
visited[v]=1; //置已访问标记
rear=(rear+1)%MAXV;
queue[rear]=v; //v进队
while (front!=rear) //若队列不空时循环
{front=(front+1)%MAXV;
w=queue[front]; //出队并赋给w
p=G->adjlist[w].firstarc; //找与顶点w邻接的第一个顶点
while (p!=NULL)
{if (visited[p->adjvex]==0) //若当前邻接顶点未被访问
{printf("%2d",p->adjvex); //访问相邻顶点
visited[p->adjvex]=1;//置该顶点已被访问的标志
rear=(rear+1)%MAXV;//该顶点进队
queue[rear]=p->adjvex;
}
p=p->nextarc; //找下一个邻接顶点
}
}
printf("
");
}
void main()
{
int i,j;
MGraph g;
ALGraph *G;
int A[MAXV][5]={
{0,1,0,1,1},
{1,0,1,1,0},
{0,1,0,1,1},
{1,1,1,0,1},
{1,0,1,1,0}};
g.n=5;g.e=16;
for (i=0;i<g.n;i++)
for (j=0;j<g.n;j++)
g.edges[i][j]=A[i][j];
G=(ALGraph *)malloc(sizeof(ALGraph));
MatToList(g,G);
printf(" 邻接表:
");DispAdj(G);
printf("广度优先序列:");BFS(G,2);printf("
");
}
以上为广度优先搜索遍历

#include "exam8-2.cpp"
int visited[MAXV];
void DFS(ALGraph *G,int v)
{
ArcNode *p;
visited[v]=1; //置已访问标记
printf("%d ",v); //输出被访问顶点的编号
p=G->adjlist[v].firstarc; //p指向顶点v的第一条弧的弧头结点
while (p!=NULL)
{
if (visited[p->adjvex]==0)//若p->adjvex顶点未访问,递归访问它
DFS(G,p->adjvex);
p=p->nextarc; //p指向顶点v的下一条弧的弧头结点
}
}
void main()
{
int i,j;
MGraph g;
ALGraph *G;
int A[MAXV][5]={
{0,1,0,1,1},
{1,0,1,1,0},
{0,1,0,1,1},
{1,1,1,0,1},
{1,0,1,1,0}};
g.n=5;g.e=16;
for (i=0;i<g.n;i++)
for (j=0;j<g.n;j++)
g.edges[i][j]=A[i][j];
G=(ALGraph *)malloc(sizeof(ALGraph));
MatToList(g,G);
printf(" 邻接表:
");DispAdj(G);
for (i=0;i<MAXV;i++)
visited[i]=0;
printf("深度优先序列:");DFS(G,2);printf("
");
}

这是深度优先搜索遍历。

具体还需自己懂后创新

在说它之前先提提状态空间搜索。状态空间搜索，如果按专业点的说法就是将问题求解过程表现为从初始状态到目标状态寻找这个路径的过程。通俗点说，就是 在解一个问题时，找到一条解题的过程可以从求解的开始到问题的结果（好象并不通俗哦）。由于求解问题的过程中分枝有很多，主要是求解过程中求解条件的不确 定性，不完备性造成的，使得求解的路径很多这就构成了一个图，我们说这个图就是状态空间。问题的求解实际上就是在这个图中找到一条路径可以从开始到结果。 这个寻找的过程就是状态空间搜索。常用的状态空间搜索有深度优先和广度优先。广度优先是从初始状态一层一层向下找，直到找到目标为止。深度优先是按照一定的顺序前查找完一个分支，再查找另一个分支，以至找到目标为止。这两种算法在数据结构书中都有描述，可以参看这些书得到更详细的解释。前面说的广度和深度优先搜索有一个很大的缺陷就是他们都是在一个给定的状态空间中穷举。这在状态空间不大的情况下是很合适的算法，可是当状态空间十分大，且不预测的情况下就不可取了。他的效率实在太低，甚至不可完成。在这里就要用到启发式搜索了。启发中的估价是用估价函数表示的，如：f(n) = g(n) + h(n)其中f(n) 是节点n的估价函数，g(n)实在状态空间中从初始节点到n节点的实际代价，h(n)是从n到目标节点最佳路径的估计代价。在这里主要是h(n)体现了搜 索的启发信息，因为g(n)是已知的。如果说详细点，g(n)代表了搜索的广度的优先趋势。但是当h(n) >> g(n)时，可以省略g(n)，而提高效率。这些就深了，不懂也不影响啦！我们继续看看何谓A*算法。2、初识A*算法启发式搜索其实有很多的算法，比如：局部择优搜索法、最好优先搜索法等等。当然A*也是。这些算法都使用了启发函数，但在具体的选取最佳搜索节点时的 策略不同。象局部择优搜索法，就是在搜索的过程中选取“最佳节点”后舍弃其他的兄弟节点，父亲节点，而一直得搜索下去。这种搜索的结果很明显，由于舍弃了 其他的节点，可能也把最好的节点都舍弃了，因为求解的最佳节点只是在该阶段的最佳并不一定是全局的最佳。最好优先就聪明多了，他在搜索时，便没有舍弃节点 （除非该节点是死节点），在每一步的估价中都把当前的节点和以前的节点的估价值比较得到一个“最佳的节点”。这样可以有效的防止“最佳节点”的丢失。那么 A*算法又是一种什么样的算法呢？其实A*算法也是一种最好优先的算法。只不过要加上一些约束条件罢了。由于在一些问题求解时，我们希望能够求解出状态空 间搜索的最短路径，也就是用最快的方法求解问题，A*就是干这种事情的！我们先下个定义，如果一个估价函数可以找出最短的路径，我们称之为可采纳性。A* 算法是一个可采纳的最好优先算法。A*算法的估价函数可表示为：f'(n) = g'(n) + h'(n)这里，f'(n)是估价函数，g'(n)是起点到终点的最短路径值，h'(n)是n到目标的最断路经的启发值。由于这个f'(n)其实是无法预先知道 的，所以我们用前面的估价函数f(n)做近似。g(n)代替g'(n)，但 g(n)>=g'(n)才可（大多数情况下都是满足的，可以不用考虑），h(n)代替h'(n)，但h(n)<=h'(n)才可（这一点特别 的重要）。可以证明应用这样的估价函数是可以找到最短路径的，也就是可采纳的。我们说应用这种估价函数的最好优先算法就是A*算法。哈。你懂了吗？肯定没 懂。接着看。举一个例子，其实广度优先算法就是A*算法的特例。其中g(n)是节点所在的层数，h(n)=0，这种h(n)肯定小于h'(n)，所以由前述可知广度优先算法是一种可采纳的。实际也是。当然它是一种最臭的A*算法。再说一个问题，就是有关h(n)启发函数的信息性。h(n)的信息性通俗点说其实就是在估计一个节点的值时的约束条件，如果信息越多或约束条件越多则排除 的节点就越多，估价函数越好或说这个算法越好。这就是为什么广度优先算法的那么臭的原因了，谁叫它的h(n)=0，一点启发信息都没有。但在游戏开发中由 于实时性的问题，h(n)的信息越多，它的计算量就越大，耗费的时间就越多。就应该适当的减小h(n)的信息，即减小约束条件。但算法的准确性就差了，这 里就有一个平衡的问题。可难了，这就看你的了！好了我的话也说得差不多了，我想你肯定是一头的雾水了，其实这是写给懂A*算法的同志看的。哈哈。你还是找一本人工智能的书仔细看看吧！我这几百字是不足以将A*算法讲清楚的。只是起到抛砖引玉的作用希望大家热情参与吗。

深度优先搜索(又名回溯)建立简单图的生成树的过程本质是递归.宽(广)度优先搜索与深度优先搜索复杂度都为O(e)或者说是O(n的平方).其中n为顶点数,e为边数.

---

临翔区15090927355： 深度优先搜索和广度优先搜索、A星算法三种算法的区别和联系? - ？
壹凤君洁：[答案] 1、何谓启发式搜索算法 在说它之前先提提状态空间搜索.状态空间搜索,如果按专业点的说法就是将问题求解过程表现为从初始状态到目标状态寻找这个路径的过程.通俗点说,就是 在解一个问题时,找到一条解题的过程可以从求解的开始到问题的...

临翔区15090927355： 搜索算法中,A算法A*算法的区别(急) - ？
壹凤君洁： A算法一般指某个搜索算法的朴素的思路A*指使用了启发式搜索之后的算法,也就是运算速度会快很多,但不一定能保证最后得到最优解

临翔区15090927355： 数据结构题目,广度优先和深度优先 - ？
壹凤君洁： (一)深度优先搜索的特点是:(1)从上面几个实例看出,可以用深度优先搜索的方法处理的题目是各种 各样的.有的搜索深度是已知和固定的,如例题2-4,2-5,2-6;有的是未知的,如例题2-7、例题2-8;有的搜索深度是有限制的,...

临翔区15090927355： 深度优先搜索法和广度优先搜索法 - ？
壹凤君洁： 深度优先搜索所遵循的搜索策略是尽可能“深”地搜索图.在深度优先搜索中,对于最新发现的结点,如果它还有以此为起点而未搜过的边,就沿着边继续搜索下去.当结点v的所有边都已被探寻过,搜索将回溯到发现结点v有那条边的始结点....

临翔区15090927355： 数据结构中宽度优先搜索是广度优先还是深度优先搜索. - ？
壹凤君洁： 广度

临翔区15090927355： 什么是搜索引擎的深度优先和广度优先 - ？
壹凤君洁： 这是针对搜索引擎蜘蛛抓取策略的两种优先策略: 广度优先:是指网络蜘蛛会先抓取起始网页中链接的所有网页,然后再选择其中的一个链接网页,继续抓取在此网页中链接的所有网页.这是最常用的方式,因为这个方法可以让网络蜘蛛并行处理,提高其抓取速度 深度优先:是指网络蜘蛛会从起始页开始,一个链接一个链接跟踪下去,处理完这条线路之后再转入下一个起始页,继续跟踪链接.这个方法有个优点是网络蜘蛛在设计的时候比较容易.

临翔区15090927355： 深度优先搜索遍历和广度优先搜索的遍历序列及具体步骤和原因, - ？
壹凤君洁： 1->2->3->4 (表示1可达到2,达到3,达到4) 2->1->3->5 3->1->2->4->5->6 4->1->3->6 5->2->3->6 6->3->4->5 广度优先搜索就是把每一行按照顺序输出,去掉重复的,即先看1,有1,2,3,4,然后看2,因为有3,4了,所以只要5,然后看3,以此...

临翔区15090927355： 编程的算法都有哪些? - ？
壹凤君洁： (一)基本算法 : 1.枚举 2.搜索: 深度优先搜索 广度优先搜索 启发式搜索 遗传算法 (二)数据结构的算法 (三)数论与代数算法 (四)计算几何的算法:求凸包 (五)图论 算法: 1.哈夫曼编码 2.树的遍历 3.最短路径 算法 4.最小生成树 算法 5.最小树形图 6.网络流 算法 7.匹配算法 (六)动态规划 (七)其他: 1.数值分析 2.加密算法 3.排序 算法 4.检索算法 5.随机化算法

临翔区15090927355： 数据结构 深度优先遍历和广度 - ？
壹凤君洁： 无向图:两个结点之间的路径没有方向区分 有向图:两个结点之间的路径有方向区分,从A到B的路径长和从B到A的路径长可以不同 深度优先遍历:从给定结点出发,选取它的邻接结点中某个未被访问的结点访问.被访问的结点成为新的给定结点.重复上述过程,直到当前结点没有未被访问的邻接结点.接着开始回溯,返回上一次访问的结点继续寻找其未被访问的邻接结点,直至完成遍历. 广度优先遍历:从给定结点出发,依次访问它的所有邻接结点.然后按照这些结点的被访问顺序,依次访问这些结点的所有邻接结点.重复上述过程,直至完成遍历.

临翔区15090927355： 图的矩阵深度和广度遍历算法 - ？
壹凤君洁： 图的遍历是指从图中任一给定顶点出发,依次访问图中的其余顶点.如果给定的图是连通图,则从图中的任意一点出发,按照一个指定的顺序就可以访问到图中的所有顶点,且每个顶点只访问一次.这个过程称为图的遍历.图的遍历比树的遍...