广度优先搜索从起始节点开始逐层遍历，使用队列和访问标记数组实现，适用于求解最短路径、连通分量等问题，时间复杂度O(V+E)，空间复杂度O(V)。
广度优先搜索（Breadth-First Search, BFS）是一种用于遍历或搜索图的算法，它从起始顶点开始，逐层访问其邻接顶点，直到访问完所有可达顶点。在C++中，通常使用队列和访问标记数组来实现BFS。
图的表示方式
在C++中，图常用邻接表或邻接矩阵表示。对于稀疏图，邻接表更节省空间且效率更高。
使用vector>可以方便地实现邻接表：
// 假设n为顶点数
vector> graph(n + 1); // 若顶点从1开始编号
// 添加边 u -> v
graph[u].push_back(v);
graph[v].push_back(u); // 无向图需双向添加
BFS核心实现步骤
BFS借助queue保证按层次顺序访问节点，同时用布尔数组记录访问状态，防止重复访问。
立即学习“C++免费学习笔记（深入）”；
基本流程如下：
从起始节点开始，标记为已访问，并入队 当队列非空时，取出队首节点并访问 将其所有未访问的邻接节点标记并入队 重复直到队列为空
示例代码：
#include #include #include using namespace std;void bfs(const vector<vector>& graph, int start, int n) { vector visited(n + 1, false); queue q; visited[start] = true; q.push(start); 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
以下是一个构建无向图并执行BFS的完整程序：
#include #include #include using namespace std;int main() { int n = 5; // 5个顶点 vector<vector> graph(n + 1); // 添加边 graph[1].push_back(2); graph[2].push_back(1); graph[1].push_back(3); graph[3].push_back(1); graph[2].push_back(4); graph[4].push_back(2); graph[3].push_back(5); graph[5].push_back(3); cout << "BFS traversal: "; bfs(graph, 1, n); return 0;}
输出结果为：1 2 3 4 5，体现了逐层遍历的特点。
应用场景与注意事项
BFS常用于求解无权图的最短路径、连通分量、拓扑排序等问题。注意以下几点：
确保图的顶点编号与数组大小匹配 有向图只需单向添加边 若图不连通，需对每个未访问节点调用BFS以遍历全部连通块 队列操作时间复杂度为O(V + E)，空间复杂度为O(V)基本上就这些。掌握邻接表建图和队列控制访问顺序是关键。
以上就是C++怎么实现图的广度优先搜索(BFS)_C++图算法与BFS实现方法的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 chuangxiangniao@163.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
发布者：程序猿，转转请注明出处：https://www.chuangxiangniao.com/p/1486028.html
微信扫一扫 
支付宝扫一扫 
