图的广度优先搜索从起始顶点开始逐层遍历，使用队列和访问标记数组避免重复访问；C++中常用邻接表vector结合queue实现，示例构建5个顶点的图并从0开始BFS，输出0 1 2 3 4；适用于最短路径、连通分量等场景，稀疏图推荐邻接表，可扩展parent数组记录路径。
图的广度优先搜索（BFS）是一种用于遍历或搜索图的算法，它从起始顶点开始，逐层访问其邻接节点，使用队列保证访问顺序。在C++中，可以通过邻接表或邻接矩阵结合标准库queue来高效实现。
图的表示方式：邻接表
通常使用vector>表示邻接表，每个索引对应一个顶点，存储与其相连的顶点列表。
示例：
假设有5个顶点，边为 (0,1), (0,2), (1,3), (1,4)，邻接表构造如下：
vector<vector> graph(5);graph[0] = {1, 2};graph[1] = {3, 4};// 其他默认为空
BFS核心逻辑与实现步骤
BFS的关键是使用队列和访问标记数组，避免重复访问节点。
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步骤说明：
创建布尔数组visited记录每个顶点是否已访问 创建队列，将起始顶点入队并标记为已访问 当队列非空时，取出队首顶点并访问 将其所有未访问的邻接顶点入队并标记 循环直到队列为空
C++实现代码：
#include #include #include using namespace std;void bfs(const vector<vector>& graph, int start) { int n = graph.size(); vector visited(n, false); queue q; q.push(start); visited[start] = true; while (!q.empty()) { int u = q.front(); q.pop(); cout << u << " "; // 访问当前节点 for (int v : graph[u]) { if (!visited[v]) { visited[v] = true; q.push(v); } } }}
完整可运行示例
以下是一个完整的程序，构建图并执行BFS：
int main() { vector<vector> graph(5); graph[0] = {1, 2}; graph[1] = {0, 3, 4}; graph[2] = {0}; graph[3] = {1}; graph[4] = {1}; cout << "BFS traversal: "; bfs(graph, 0); return 0;}
输出：
0 1 2 3 4
注意事项与优化建议
BFS适用于无权图的最短路径问题，也可扩展用于层级遍历、连通分量判断等场景。
确保图的顶点编号从0开始连续，否则需用map管理visited状态 若需记录路径，可额外维护parent数组，在入队时记录前驱节点 对于稀疏图，邻接表比邻接矩阵更节省空间 注意处理孤立节点或非连通图的情况，可能需要多次调用BFS基本上就这些。BFS结构清晰，配合STL容器写起来简洁高效。
以上就是c++++如何实现图的广度优先搜索(BFS)_c++ BFS算法实现与讲解的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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