广度优先搜索专题训练(题目)
广度优先搜索训练题
广度优先搜索训练题一、奇怪的电梯源程序名LIFT.PAS可执行文件名 LIFT.EXE输入文件名 LIFT.IN输出文件名 LIFT.OUT呵呵，有一天我做了一个梦，梦见了一种很奇怪的电梯。
大楼的每一层楼都可以停电梯，而且第i层楼(1<=i<=N)上有一个数字Ki(0<=Ki<=N)。
电梯只有四个按钮：开，关，上，下。
上下的层数等于当前楼层上的那个数字。
当然，如果不能满足要求，相应的按钮就会失灵。
例如：3 3 1 2 5代表了Ki(K1=3,K2=3,……)，从一楼开始。
在一楼，按“上”可以到4楼，按“下”是不起作用的，因为没有-2楼。
那么，从A楼到B楼至少要按几次按钮呢？输入输入文件共有二行，第一行为三个用空格隔开的正整数，表示N,A,B(1≤N≤200, 1≤A,B≤N)，第二行为N个用空格隔开的正整数，表示Ki。
输出输出文件仅一行，即最少按键次数,若无法到达，则输出-1。
样例LIFT.IN5 1 53 3 1 2 5LIFT.OUT3二、师生树问题：假设用<A,B>表示字符A，B有师生关系且B是A的1代学生（字符A~Z，0~9共36个）。
若给出<A,B>，<B,C>则C是A的2代学生。
若给出<A,B>，<B,C>，<C,D>，<D,E>，<B,E>，则E是A的2代学生，如果无最后一个关系<B,E>，则E是A的4代学生。
如果某人没有老师，则称为师祖。
所有具有师生关系的人组成一个师生树。
任务：从数据文件中输入一组关系，求出师生树的总数并分别输出各师生树的成员，输出各师生树的成员时，首先输出师祖，再依次输出各代学生，各代学生间用“，”分隔，同代学生中按ASCII码由小到大顺序输出。
如果在求解的过程中找不出师生树则输出“NO ANSWER”。
输入格式：从键盘输入数据文件名输入数据文件格式如下：5 ------表示有N组关系<A,B> ------每行有一组关系，共N行<B,C><A,E><B,E><D,E>输出格式：在显示器上输出1：A，BE，C ------ 表示该师生树成员表2：D，ETOTAL=2 ------ 表示师生树总数三、字串变换[问题描述]:已知有两个字串 A$, B$ 及一组字串变换的规则（至多6个规则）: A1$ -> B1$A2$ -> B2$规则的含义为：在 A＄中的子串 A1$ 可以变换为 B1$、A2$ 可以变换为B2$ …。
广度优先遍历序列例题
广度优先遍历序列例题
广度优先遍历序列是一种常见的二叉树遍历方式，也称为层次优先遍历。
下面是一个简单的例题：
上图为一棵二叉树，广度优先遍历的顺序为：A-B-C-D-E-D-F-G。
广度优先遍历通常会借助一个队列来实现，思路为：将根节点放入队列，当队列不为空时循环，在循环中取出队首元素做一些处理，如输出、求和、存储等，然后在存在左节点时，将左节点放入队列，在存在右节点时，将右节点放入队列。
通用的代码模板为：
```java
bfs(Node root) {
if (root == null) return;
Queue<Node> queue = new LinkedList<>(); // 增加root节点到队列中
queue.add(root);
while (queue.size() > 0) {
// 取出队头的元素
Node current = queue.poll();
// 做节点值输出
doSomething();
// 依次处理左右节点
if (current.left != null) queue.add(current.left);
if (current.right != null) queue.add(current.right);
}
}
```
其中，`Node`类表示二叉树节点，包含`left`和`right`两个子节点，以及一个存储节点值的`value`属性。
在`BFS`类的`main`方法中，构建了一棵二叉树，并调用`bfs`方法进行广度优先遍历。
20.给出右图所示有向图的邻接矩阵、邻接表,并给出每个顶
20．给出右图所示有向图的邻接矩阵、邻接表，并给出每个顶点的入度和出度。
解：(a)邻接矩阵为： 邻接表为： 011000000010000101000011000000000010⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪⎝⎭逆邻接表为：入度和出度为：(b)邻接矩阵为：0111010101110111010101110⎛⎫ ⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭邻接表=逆邻接表为：21．对右图所示网分别给出：(1) 深度优先搜索遍历序列（分别从V1和V4开始）; （2）广度优先搜索遍历序列（分别从V1和V4开始）; （3）用普里姆算法求得最小生成树的过程； （4）用克鲁斯卡尔算法求得最小生成树的过程；解：从V1开始的深度优先搜索序列为： 1 2 4 3 5 6 7 8从V4开始的深度优先搜索序列为： 4 2 1 3 5 6 7 8 序列不唯一，可有其他形式。
（3）广度优先搜索遍历序列（分别从V1和V4开始）;解：从V1开始的广度优先搜索序列为： 1 2 3 4 5 6 7 8从V4开始的广度优先搜索序列为： 4 2 3 5 6 1 7 8 序列不唯一，可有其他形式。
（4）用普里姆算法求得最小生成树的过程； 解:{3,4}, {3,4},{4,2},{3,4},{4,2},{2,1},{3,4},{4,2},{2,1},{4,6},{3,4},{4,2},{2,1},{4,6},{6,5},{3,4},{4,2},{2,1},{4,6},{6,5},{6,8},{3,4},{4,2},{2,1},{4,6},{6,5},{6,8},{8,7}, (不唯一)（5）用克鲁斯卡尔算法求得最小生成树的过程；解： (不唯一){1},{2},{3},{4},{5},{6},{7},{8},{1},{2},{3,4},{5},{6},{7},{8},{1},{2},{3,4},{5,6},{7},{8},{1},{2},{3,4},{{5,6},{6,8}},{7},{1},{{2,4},{3,4}},{{5,6},{6,8}},{7},{{1,2},{2,4},{3,4}},{{5,6},{6,8}},{7},{{1,2},{2,4},{3,4}},{{5,6},{6,8},{8,7}},{{1,2},{2,4},{3,4},{4,6},{5,6},{6,8},{8,7}},23．给出右图所示无环图的所有拓扑有序序列。
力扣广度优先搜索题目
⼒扣⼴度优先搜索题⽬
1学会使⽤yield来遍历四个⽅向，⼴度搜索时常⽤布尔矩阵来记录是否遍历过，
2 ⽹格类的问题⼀般是⽤dp，深度优先，⼴度优先这三个解法，这道题不能⽤dp解，应该⽤⼴度优先，从头开始遍历时，为了先把箭头指向的都遍历完，每次遍历四个⽅向时，要先把⽅向指向的放⼊队列的最前⾯，这样就保证了可以深度优先的先遍历完，这个技巧很重要，
3 这个题很典型，其实类似于岛屿问题中的01区域搜索，因为这个题中也有隔开的问题，既可以⽤bfs也可以⽤dfs，为了节省搜索，可以只朝左边和下边搜索，
4 典型的bfs，类似与腐烂的橘⼦和⼀道求曼哈顿距离的题，对与是否遍历过的点可以⽤set集合记录，也可以⽤布尔矩阵进⾏记录，。
BFS算法（——模板习题与总结）
BFS算法（——模板习题与总结）
⾸先需要说明的是BFS算法（⼴度优先算法）本质上也是枚举思想的⼀种体现，本⾝效率不是很⾼，当数据规模很⼩的时候还是可以⼀试的。
其次很多⼈可能有这样的疑问，使⽤搜索算法的时候，到底选⽤DFS还是BFS，博主觉得对于最短路搜索来说是都可以的，数据规模不⼤，⼴搜解决最短路的效率要⾼⼀些，还有对于搜索过程中搜索的单位为1时，⼴搜更合适。
这⾥总结⼀下BFS算法，DFS是⼀条路⾛到⿊，不⾏再回退⼀步，直到所有的路都试⼀遍，⽽BFS则是需要有⼀种层的概念，每次⾛到⼀个状态，将该层所有可能的情况都加⼊队列，加⼊之前要记录⼀下将⾃⼰从上层“继承”来的状态，直到某⼀个情况的状态符合条件或者队列拓展结束。
具体算法，先将⼀个起点加⼊队列，将该点的下⼀个所有可能的情况都加⼊队列，再按照加⼊队列的顺序，⼀⼀进⾏搜索。
直到队列为空或者符合条件⽽结束搜索。
下⾯上⼀道练习题：这道题中的⼈可以有三种⾛法，⼀旦⾛到直接结束搜索，相对于DFS来说效率更⾼些。
下⾯上⼀道经典的迷宫问题：这道题挺有意思的，也可以使⽤DFS来写。
之前都是使⽤结构体数组模拟队列操作，也可以使⽤C++STL中的队列容器来写。
继续补充，对BFS算法理解更深刻的是有了层的概念之后，每⼀层的成员要记录⾃⼰的状态。
⽐如在最短路中每⼀层拓展的成员要记录⾃⼰从上层“继承”来的步数，以便到达⽬标的时候，知道⾃⼰⾛了多少步。
⽐如这道题⽬（）。
另外在“继承”上层状态的时候，当该层出现某个情况的某个状态和同层的其他情况的状态不⼀致的时候，注意考虑优先级的问题，因为本质上讲，该层的所有情况都是同⼀级别的。
⽐如这道题⽬（）。
广度优先遍历序列例题
广度优先遍历序列例题给定一个有向无环图，图中的节点用字母来表示。
请编写一个程序，以广度优先遍历（BFS）的方式输出该图的遍历序列。
解题思路：广度优先遍历是一种基于队列的遍历算法。
具体步骤如下：1. 创建一个空队列，将起始节点加入队列。
2. 初始化一个空列表，用于存放遍历序列。
3. 开始遍历，直到队列为空。
每次从队列中取出一个节点，并将其加入遍历序列。
4. 对当前节点的邻接节点进行遍历，将所有未访问过的邻接节点加入队列。
5. 标记当前节点为已访问，继续下一轮遍历。
接下来，我们通过一个例题来演示广度优先遍历序列的求解过程。
例题：给定一个有向无环图，图中的节点用字母表示。
节点之间的关系如下：A -> B, A -> CB -> D, B -> EC -> F求该图的广度优先遍历序列。
解答：首先，我们可以通过邻接表的形式表示该图的关系：graph = {'A': ['B', 'C'],'B': ['D', 'E'],'C': ['F'],'D': [],'E': [],'F': []}按照解题思路，我们可以使用队列来实现广度优先遍历。
首先，将起始节点 'A' 加入队列中。
队列：['A']然后，开始遍历。
取出节点 'A'，将其添加到遍历序列中。
遍历序列：['A']对其邻接节点进行遍历，将未访问过的节点加入队列。
队列：['B', 'C']取出节点 'B'，将其添加到遍历序列中。
遍历序列：['A', 'B']对其邻接节点进行遍历，将未访问过的节点加入队列。
队列：['C', 'D', 'E']取出节点 'C'，将其添加到遍历序列中。
深度优先和广度优先例题
深度优先和广度优先例题一、以下哪个图遍历算法会首先访问所有邻居节点，然后再深入下一层？A. 深度优先搜索B. 广度优先搜索C. Dijkstra算法D. A*搜索算法（答案：B）二、在深度优先搜索中，使用什么数据结构来跟踪访问节点？A. 队列B. 栈C. 链表D. 树（答案：B）三、给定一个无向图，如果从节点A开始广度优先搜索，下列哪个节点会最先被访问（假设所有边的权重相同）？A. 与A直接相连的节点BB. 与A距离两跳的节点CC. 与A距离三跳的节点DD. 无法确定（答案：A）四、在广度优先搜索中，如果某个节点被访问过，则其状态会被标记为？A. 已访问B. 未访问C. 正在访问D. 可访问（答案：A）五、深度优先搜索在处理哪种类型的问题时可能更有效？A. 查找最短路径B. 生成所有可能的解C. 计算最小生成树D. 求解线性方程组（答案：B）六、下列哪个选项不是深度优先搜索的特点？A. 易于实现递归版本B. 可能会陷入无限循环（在无终止条件的图中）C. 总是能找到最短路径D. 适用于解空间较大的问题（答案：C）七、在广度优先搜索中，节点的访问顺序是？A. 按照深度优先B. 按照宽度优先（即逐层访问）C. 随机访问D. 按照节点编号顺序（答案：B）八、给定一个有向图，如果从节点A到节点B存在多条路径，深度优先搜索找到的路径是？A. 一定是最短路径B. 一定是最长路径C. 可能是其中任意一条路径D. 总是找到权重和最小的路径（答案：C）九、在深度优先搜索中，当遇到一个新节点时，首先将其？A. 加入队列B. 压入栈C. 标记为已访问D. 忽略（答案：B）十、广度优先搜索和深度优先搜索在遍历图时的主要区别在于？A. 使用的数据结构不同B. 访问节点的顺序不同C. 适用于的图结构不同D. A和B都正确（答案：D）。
python深搜和广搜算法题
Python中的深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）是两种常用的图搜索算法。
深度优先搜索（DFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。
这个算法会尽可能深地搜索树的分支。
当节点v的所在边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。
这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。
如果还存在未被发现的节点，则选择其中一个作为源节点并重复以上过程，整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止。
广度优先搜索（BFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。
该算法从根（root）开始并探索最靠近根的节点。
BFS 是对树的深度优先搜索。
广度优先搜索算法会先访问离根节点最近的节点，然后逐层向外进行访问，直到所有的节点都被访问完。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
广度优先搜索专题训练（报告命名：年级+专业+姓名+专题名字）（提交解题报告截止时间为：11月27日14：30之前）
1.POJ 3278 Catch That Cow
2.POJ 3126 Prime Path
3.POJ 3414 Pots
4.HDOJ 1072 Nightmare
5.HDOJ 1253 胜利大逃亡
6.HDOJ 2425 Hiking Trip
请注意：
1.做题本身就是一个学习过程，在做题的过程中，如果碰到什么问题，应该找
找资料看看（书、百度、谷歌等）。
每做完一个题目，应该想想有没有其它的做法，或者是可以进一步优化算法。
同时也可以到网络上看看别人是怎么做的，这样会学得更多、更快。
如对于第6题，做完题目之后可以在百度搜索：poj 2287（或pku 2287，叫法不同，实际上是同一题，这样可以找到更多），这样会找到不少关于该题目的资料。
切忌没有认真考虑问题而直接搜索代码，那样根本学不到任何东西。
切记！切记！
2.如果你对某一题特别有心得，那应该提前做好准备，到时上台给其他同学介
绍，这样大家会共同更快进步。
“如果你想走得更快，请独自前行；如果你想走得更远，请与他人同行。
”。