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bfs 알고리즘 예제

bfs 알고리즘 예제

BFS와 그래프의 연결된 구성 요소를 찾는 응용 프로그램은 1945 년 콘라드 주즈에 의해 발명되었다, 그의 (거부) Plankalkül 프로그래밍 언어에 박사 학위 논문, 그러나 이것은 1972 년까지 출판되지 않았다. [2] 그것은 미로에서 가장 짧은 경로를 찾기 위해 그것을 사용 에드워드 F. 무어에 의해 1959 년에 재발명되었다,[3][4] 나중에 와이어 라우팅 알고리즘으로 C. Y. 리에 의해 개발 (출판 1961). [5] Q 큐에는 알고리즘이 현재 검색중인 프론티어가 포함되어 있습니다. 좋아, 그건 매우 분명 보인다. 다른 두 가지 유형의 트리 순회 알고리즘을 차별화하는 또 다른 것은 무엇입니까? 이 두 알고리즘의 절차의 차이점을 이미 다루었습니다. 아직 이야기하지 않은 다른 중요한 측면인 구현에 대해 생각해 봅시다. 각 정점의 상위 특성은 예를 들어 BFS가 실행되고 선행 노드가 설정된 후 대상 노드에서 시작 노드까지 역추적하여 가장 짧은 경로의 노드에 액세스하는 데 유용합니다.

위의 코드는 지정된 소스 정점에서 연결할 수 있는 정점만 트래버스합니다. 지정된 정점(예: 연결이 끊긴 그래프)에서 모든 정점에 연결할 수 없습니다. 모든 정점을 인쇄하려면 BFS 함수를 수정하여 모든 노드에서 하나씩 씩씩하게 시작하여 (DFS 수정 버전과 유사) 할 수 있습니다. BFS(너비 우선 검색) 알고리즘은 폭이 넓은 모션에서 그래프를 트래버스하고 큐를 사용하여 다음 정점을 사용하여 검색을 시작하도록 기억합니다. 그래프 통과는 모든 정점과 가장자리를 잘 정의된 순서로 정확히 한 번 방문하는 것을 의미합니다. 특정 그래프 알고리즘을 사용하는 동안 그래프의 각 정점을 정확히 한 번 방문해야 합니다. 정점이 방문하는 순서는 중요하며 해결하는 알고리즘이나 질문에 따라 달라질 수 있습니다. 그래프의 너비 첫 번째 순회(또는 검색)는 트리의 너비 첫 번째 순회와 유사합니다(이 게시물의 방법 2 참조). 여기서 유일한 캐치는 나무와 달리 그래프에 주기가 포함될 수 있으므로 동일한 노드에 다시 올 수 있습니다. 노드를 두 번 이상 처리하지 않으려면 부울 방문 배열을 사용합니다. 간단히 하기 위해 모든 정점이 시작 정점에서 연결할 수 있다고 가정합니다. 예를 들어 다음 그래프에서는 정점 2에서 통과를 시작합니다.