2025年广度优先搜索实例（广度优先搜索用什么数据结构）

科技前沿 • 2025-04-20 10:17 • 阅读 47

大家好，我是讯享网，很高兴认识大家。

 <p id="main-toc"><strong>目录</strong></p>

一、什么是bfs

二、bfs和dfs的差异

搜索顺序：

数据结构：

搜索方式：

三、bfs解决的主要问题

四、例题

BFS（广度优先搜索）是一种图搜索算法，用于在图或树数据结构中进行遍历。BFS从根节点开始，沿着图的宽度遍历图的顶点，直到找到目标顶点或遍历完所有顶点。在BFS中，首先访问根节点，然后依次访问与根节点相邻的节点，再依次访问这些相邻节点的邻居节点，以此类推。BFS通常使用队列数据结构来实现。

BFS的基本思想是将当前节点的所有邻居节点都加入到队列中，然后逐个访问队列中的节点，并将它们的邻居节点加入队列。这样可以保证先访问距离当前节点较近的节点，从而实现按层级遍历。

在计算机科学中，BFS常用于解决图的最短路径问题(迷宫问题）、连通性（连通块数量、大小问题）

- BFS：从起始节点开始，先访问所有与起始节点相邻的节点，然后再逐层向外扩展。在同一层级上，所有节点都会被访问后才会继续向下一层级搜索。
- DFS：从起始节点开始，沿着一条路径一直向深处搜索，直到到达叶子节点，然后回溯到上一个节点，继续搜索其他路径。
- BFS：通常使用队列（Queue）数据结构来实现，因为BFS需要按照先进先出的顺序访问节点。
- DFS：通常使用栈（Stack）数据结构来实现，因为DFS需要回溯到上一个节点。
- BFS：适合用于寻找最短路径或最短距离的问题，因为BFS会先访问离起始节点最近的节点。
- DFS：适合用于寻找所有可能路径的问题，因为DFS会一直向深处搜索，直到找到所有路径。

其实举个例子就能很好的总结，假如我们有一个迷宫告诉你起点和终点，bfs从起点开始逐步向外扩张，dfs则是一个一个试过去。从结果来看dfs是把所有路径都走了一遍，各种各样的组合都有，而bfs只能是第一步能到达的、第二步能到达的…….。

BFS（广度优先搜索）可以解决许多与图相关的问题，其中一些主要的问题包括：

1. 最短路径问题：BFS可以用于查找从一个节点到另一个节点的最短路径，因为BFS按照层级遍历的方式逐步扩展搜索范围，可以保证先找到的路径是最短的。

2. 连通性问题：BFS可以用于确定图中两个节点是否连通，即是否存在一条路径连接这两个节点。

3. 拓扑排序问题：BFS可以用于进行拓扑排序，即对有向无环图（DAG）中的节点进行排序，使得所有的边从排在前面的节点指向排在后面的节点。

4. 最小生成树问题：BFS可以用于查找最小生成树，如Prim算法中的一部分就是利用BFS来查找最小生成树。

5. 能否到达问题：BFS可以用于判断从一个节点是否可以到达另一个节点，或者判断某个节点是否可以到达图中的所有其他节点。

链接：

代码：

讯享网