一、引言
> 上一次介绍的算法是深度优先搜索
> 这次我们来研究一下广度优先搜索,看看怎么理解以及写出这个算法
> 这个算法需要数据结构的基础--队列,如果没有这个基础的同学去恶补一下。
二、小小问题
Q:在一个二维地图中,从一个点到另一个点的最短路径(从1到0,输入终点位置,输出最少步数)
1 - - - -
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- - - 0 -
第一种:采用深度优先搜索呗。
第二种:用广度优先搜索。当然,你会说,我要是会广搜,我就不会看这篇文章了。
![](/qrcode.jpg)
2.1 深度优先搜索
看到深度优先搜索,第一反应就是模板套出来
public static void dfs(int step){ if(...){ return; } for(...){ ... dfs(step+1); ... } }
DFS主要在于当前这步怎么做,然后继续往下,当然前提我们需要判断它这一步有没有走到终点,也就是另一个点的位置。核心的dfs方法之前一直都只是传递一个step(当前步数),现在我们需要判断这一步有没有走到终点,则需要把当前的x和y一并传递到下一个方法里面去,则dfs的方法声明如下:
public static void dfs(int x, int y , int step){ ... }
现在,dfs里面的判断是什么呢?因为dfs是基于递归,所以必定有出口,所以出口是什么呢?出口就是终点位置的x和y。当然在满足这个的情况下,我们要继续判断当前到终点的最少步数是不是比最少的步数还要小,如果还要小则更新最少的步数。
// endx是终点的x endy是终点的y public static void dfs(int x, int y , int step){ if(endx==x && endy==y){ // 判断是否到了终点 if(step < min_step){ // 判断是否为最小步数 min_step = step } return; // 返回 } for(...){ ..... dfs(....); ...... } }
现在最重要的问题来了,for循环里面的内容如何填写呢? 因为当前的点,可以上下左右行走,则对于走向应该有四个方向,上下左右。那我们定义一个二维数组来搞定方向问题。
因为向左y-1,向右y+1,向上x-1,向下x+1
int[][] direction = {{0, -1}, {-1, 0},{0, 1}, {1, 0}}; //左,上,右,下
所以for循环里面,只需要基于当前的点(x,y)上下左右遍历即可。所以for循环里面只需要遍历方向即可。
当然也需要标记当前点是否访问,所以在之后,判断下一步的点是否访问过,没有访问,则标记访问,然后继续递归。。
for(int i = 0 ; i<4;i++){ // 计算下一个点的坐标 next_x = x + direction[i][0]; next_y = y + direction[i][1]; // 需要判断下一个点是否越界,有可能超出了边界 // n是数组的行,m是数组的列 if (next_x < 0 || next_x >= n || next_y < 0 || next_y >= m) { continue; } if (result[next_x][next_y] == 0) {// 判断当前点是否访问 result[next_x][next_y] = 1; // 标记当前点访问 dfs(next_x, next_y, step + 1); // 另一个点继续递归 result[next_x][next_y] = 0; // 标记当前点未访问,基于上一步的递归结束 } }
dfs方法的全部代码如下:
// endx是终点的x endy是终点的y public static void dfs(int x, int y , int step){ if(endx==x && endy==y){ // 判断是否到了终点 if(step < min_step){ // 判断是否为最小步数 min_step = step } return; // 返回 } for(int i = 0 ; i<4;i++){ // 计算下一个点的坐标 next_x = x + direction[i][0]; next_y = y + direction[i][1]; // 需要判断下一个点是否越界,有可能超出了边界 // n是数组的行,m是数组的列 if (next_x < 0 || next_x >= n || next_y < 0 || next_y >= m) { continue; } // result是二维数组用于标记点是否访问,是全局类型 if (result[next_x][next_y] == 0) {// 判断当前点是否访问 result[next_x][next_y] = 1; // 标记当前点访问 dfs(next_x, next_y, step + 1); // 另一个点继续递归 result[next_x][next_y] = 0; // 标记当前点未访问,基于上一步的递归结束 } } }
基本上到这里,采用DFS解决这个问题已经完成了,还有一些输入输出,我这里就省略了,其余的就靠大家自己补充了。
2.2 广度优先搜索
Q:深度优先搜索是从某一个点出发,然后遍历方向。选定一个方向,然后再遍历方向....依次类推,直到遇到终点或者遍历完毕。那我们能不能一次性的将周围的点给遍历,然后再遍历周围的点后再得相邻的点遍历呢?重复上面的步骤,这样当遍历周围的点时,我知道是遍历第几层,也就是第几步,直到遇到终点,最少的步数得出。
比如:
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(0,0)相邻的点是(0,1)和(1,0); 从(0,0)分别到这两个点的步数是1,
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(0,1)相邻的点是(1,1)和(0,2),(0,0); 从(0,1)分别到这两个点的步数是2.(0,0)已经访问,此时没有必要访问,所以需要在前一步需要标记已经访问,
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(1,0)相邻的点是(2,1)和(1,1),(0,0); 从(0,1)分别到这两个点的步数是2,(0,0)已经访问,此时没有必要访问,所以需要在前一步需要标记已经访问,
-
(1,1)相邻的点是(2,1)和(1,2),(0,1),(1,0); 从(0,1)分别到这两个点的步数是3;(0,1)已经访问,此时没有必要访问,所以需要在前一步需要标记已经访问,(1,0)已经访问,此时没有必要访问,所以需要在前一步需要标记已经访问,
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A B C D
E F G H
I J K L
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按照上面的规律,BFS这个二维数据输出,方向从右往左,(有些因为已经遍历便没有写出来)
基于A: ABE
基于B: CF
基于E: I
基于C: DG
基于F: J
基于I: H
基于D: K
基于J: K(已经遍历)
基于H: L
很明显,学过数据结构的可以看出来这是一个先进先出的队列结构; 所以我们的BFS是基于队列实现的。然后对于这个小问题,我们如何解决呢?
遍历每个点的时候,存储当前节点的步数以及当前点的信息(x,y)即可,然后将这个整体信息进队列,然后获取头结点的相邻数据让其进队列,如果它的相邻数据已经进队列完毕,则让头结点出队列,接着再获取头结点信息,获取头结点的相邻数据让其进队列..步骤雷同不再累述。
这里使用的LinkedList,实现了队列的基本操作。具体操作请参考Java API。
节点有几个重要属性,当前坐标x,y和当前节点是第几步可以到达,则类结构如下:
static class Node{ int x ; int y ; Node parent; ...省略getter/setter方法 }
// 设置队列 Queue<Node> que = new LinkedList<Node>(); //起点进队列 Node node = new Node(); node.x = startx; node.y = starty; node.step = 0; node.parent = null; que.add(node);// 起始点进队列 // 将起点的周围的点进队列 for (int i = 0; i < 4; i++) { int tx = heads.x + direction[i][0]; int ty = heads.y + direction[i][1]; // 判断是否越界 if (tx < 0 || tx >= n || ty < 0 || ty >= m) { continue; } // 判断该点是否为障碍物并且有没有被访问 if (map[tx][ty] == 0 && result[tx][ty] == 0) { Node next = new Node(); result[tx][ty] = 1; next.x = tx; next.y = ty; next.parent = heads; next.step = heads.step + 1; que.add(next);// 进队列 } // 如果当前点为最终节点 if (tx == endx && ty == endy) { break; // 退出for循环 } }
上面只是满足了最简单的起点周围的点进队列,如果周围的点也要参照这个逻辑进行循环遍历得到相邻的点,则加一个出队列的操作循环判断队列是否还有节点即可。修改代码如下:
// 以当前点广搜 Node heads; // 头节点 Node resultNode = null;// 终点 while ((heads = que.poll()) != null) {// 判断队列是否还有元素,也就是出队列操作 for (int i = 0; i < 4; i++) { int tx = heads.x + direction[i][0]; int ty = heads.y + direction[i][1]; // 判断是否越界 if (tx < 0 || tx >= n || ty < 0 || ty >= m) { continue; } // 判断该点是否为障碍物并且有没有被访问 if (result[tx][ty] == 0) { Node next = new Node(); result[tx][ty] = 1; next.x = tx; next.y = ty; next.parent = heads; next.step = heads.step + 1; resultNode = next; que.add(next); } // 如果当前点为最终节点 if (tx == endx && ty == endy) { flag = 1; // 标志找到 break; // 退出for循环 } } if (flag == 1) // 如果找到 退出while循环 break; }
三、概念
Q:什么是广度优先算法呢?
广度优先算法简称BFS。它主要是”一层层的“的搜索来进行扩展获取每个点的数据,直到找到某个确定的点。Java已经实现了这种数据结构--Queue,对于我们的话,直接使用即可。
四、总结
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BFS数据结构是队列
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BFS适用于树的高度不深,子节点的数量不多。否则耗内存存储节点数据。也就是队列数据的存储。
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DFS寻找有解,很难寻找最优解;但是没有BFS的缺点,耗内存。
五、小试牛刀
1. 海岛淹没,有多少个没有淹没的小岛?(上下左右四个相邻像素中只要有一个方向有海洋,它就会被淹没)
.......
.##....
.##....
....##.
..####.
...###.
.......
六、示例代码
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- [DFS](https://github.com/danqiusheng/algorithm_practice/blob/master/src/dfs/DFS_4.java)
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- [BFS](https://github.com/danqiusheng/algorithm_practice/blob/master/src/bfs/BFS_3.java)
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- [海岛](https://github.com/danqiusheng/algorithm_practice/blob/master/src/bfs/BFS_4.java)