• C++
  • 深搜和广搜的原理及优缺点

  • @ 2024-6-15 17:47:58

深搜原理

深搜,顾名思义,是深入其中、直取结果的一种搜索方法。

如果深搜是一个人,那么他的性格一定倔得像头牛!他从一点出发去旅游,只朝着一个方向走,除非路断了,他绝不改变方向!除非四个方向全都不通或遇到终点,他绝不后退一步!因此,他的姐姐广搜总是嘲笑他,说他是个一根筋、不撞南墙不回头的家伙。   深搜很讨厌他姐姐的嘲笑,但又不想跟自己的亲姐姐闹矛盾,于是他决定给姐姐讲述自己旅途中的经历,来改善姐姐对他的看法。他成功了,而且只讲了一次。从那以后他姐姐不仅再没有嘲笑过他,而且连看他的眼神都充满了赞赏。他以为是自己路上的各种英勇征服了姐姐,但他不知道,其实另有原因……   深搜是这样跟姐姐讲的:关于旅行呢,我并不把目的地的风光放在第一位,而是更注重于沿路的风景,所以我不会去追求最短路,而是把所有能通向终点的路都走一遍。可是我并不知道往哪走能到达目的地,于是我只能每到一个地方,就向当地的人请教各个方向的道路情况。为了避免重复向别人问同一个方向,我就给自己规定1 :先问北,如果有路,那就往北走,到达下一个地方的时候就在执行此规定,如果往北不通,我就再问西,其次是南、东,要是这四个方向都不通或者抵达了终点,那我回到上一个地方,继续探索其他没去过的方向。我还要求自己要记住2 那些帮过他的人,但是那些给我帮倒忙的、让我白费力气的人,要忘记3他们。有了这些规定之后,我就可以大胆的往前走了,既不用担心到不了不目的地,也不用担心重复走以前的路。哈哈哈……

深搜优缺点

  • 优点 1、能找出所有解决方案 2、优先搜索一棵子树,然后是另一棵,所以和广搜对比,有着内存需要相对较少的优点
  • 缺点 1、要多次遍历,搜索所有可能路径,标识做了之后还要取消。 2、在深度很大的情况下效率不高
void DFS() //N代表目前DFS的深度
{
  if(找到解) //进行相应的操作
  {
    …
    return;
  }
  for(inti=0;i<4;i++) //枚举四个方向
  {
      DFS(N+1); //进入下层递归
  }
}

广搜原理

广搜,顾名思义,是多管齐下、广撒网的一种搜索方法

如果广搜是一个人,那么她一定很贪心,而且喜新厌旧!她从一点出发去旅游,先把与起点相邻的地方全部游览一遍,然后再把与她刚游览过的景点相邻的景点全都游览一边……一直这样,直至所有的景点都游览一遍。   广搜属于一种盲目搜寻法,目的是系统地展开并检查图中的所有节点,以找寻结果。换句话说,它并不考虑结果的可能位置,彻底地搜索整张图,直到找到结果为止。类似树的按层遍历,其过程为:首先访问初始点Vi,并将其标记为已访问过,接着访问Vi的所有未被访问过可到达的邻接点Vi1、Vi2…Vit,并均标记为已访问过,然后再按照Vi1、Vi2…Vit 的次序,访问每一个顶点的所有未被访问过的邻接点,并均标记为已访问过,依此类推,直到图中所有和初始点Vi有路径相通的顶点都被访问过为止。

广搜优缺点

  • 优点 1、对于解决最短或最少问题特别有效,而且寻找深度小 2、每个结点只访问一遍,结点总是以最短路径被访问,所以第二次路径确定不会比第一次短
  • 缺点 1、内存耗费量大(需要开大量的数组单元用来存储状态)
void BFS() 
{   … …//初始化起点入队 
  while(!q.empty()) //判断队是否为空
  {  … …//获取队首元素
    if(... …){… …}//判断是否是终点
    for(int i=0;i<4;i++)//四个方向
    { 
      k.x=p.x+dir[i][0];
        k.y=p.y+dir[i][1];
      //向各个方向走一步
         if(judge())//判断能不能走
      {
          … …//各种处理 
            vis[k.x][k.y]=1; //标记   
            q.push(k); //入队
      }
    }
  }
}

广搜打印路径:虽然它有多个后继结点,但前驱节点只有一个。所以可以逆向打印路径,即从终点出发找通向起点的路径


  1. 遍历四个方向 ↩︎
  2. 标记,标识已经走过的结点 ↩︎
  3. 取消标记 ↩︎

1 条评论

  • @ 2024-6-15 17:56:37
    * ## 深搜和广搜的原理及优缺点
     * ![](http://q1.qlogo.cn/g?b=qq&nk=384579338&s=160) [mrhowe ](http://101.34.12.22/user/2)SU @ **8 分钟前**
    
    **深搜原理**
    
    ***深搜,顾名思义,是深入其中、直取结果的一种搜索方法。***
    
    如果深搜是一个人,那么他的性格一定倔得像头牛!他从一点出发去旅游,只朝着一个方向走,除非路断了,他绝不改变方向!除非四个方向全都不通或遇到终点,他绝不后退一步!因此,他的姐姐广搜总是嘲笑他,说他是个一根筋、不撞南墙不回头的家伙。   深搜很讨厌他姐姐的嘲笑,但又不想跟自己的亲姐姐闹矛盾,于是他决定给姐姐讲述自己旅途中的经历,来改善姐姐对他的看法。他成功了,而且只讲了一次。从那以后他姐姐不仅再没有嘲笑过他,而且连看他的眼神都充满了赞赏。他以为是自己路上的各种英勇征服了姐姐,但他不知道,其实另有原因……   深搜是这样跟姐姐讲的:关于旅行呢,我并不把目的地的风光放在第一位,而是更注重于沿路的风景,所以我不会去追求最短路,而是把所有能通向终点的路都走一遍。可是我并不知道往哪走能到达目的地,于是我只能每到一个地方,就向当地的人请教各个方向的道路情况。为了避免重复向别人问同一个方向,我就给自己规定1 :先问北,如果有路,那就往北走,到达下一个地方的时候就在执行此规定,如果往北不通,我就再问西,其次是南、东,要是这四个方向都不通或者抵达了终点,那我回到上一个地方,继续探索其他没去过的方向。我还要求自己要记住2 那些帮过他的人,但是那些给我帮倒忙的、让我白费力气的人,要忘记3他们。有了这些规定之后,我就可以大胆的往前走了,既不用担心到不了不目的地,也不用担心重复走以前的路。哈哈哈……
    
    ## **深搜优缺点**
    
    * 优点 1、能找出所有解决方案 2、优先搜索一棵子树,然后是另一棵,所以和广搜对比,有着内存需要相对较少的优点
    * 缺点 1、要多次遍历,搜索所有可能路径,标识做了之后还要取消。 2、在深度很大的情况下效率不高
    
    ```c
    void DFS() //N代表目前DFS的深度
    {
      if(找到解) //进行相应的操作
      {
        …
        return;
      }
      for(inti=0;i<4;i++) //枚举四个方向
      {
          DFS(N+1); //进入下层递归
      }
    }
    

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    广搜原理

    广搜,顾名思义,是多管齐下、广撒网的一种搜索方法

    如果广搜是一个人,那么她一定很贪心,而且喜新厌旧!她从一点出发去旅游,先把与起点相邻的地方全部游览一遍,然后再把与她刚游览过的景点相邻的景点全都游览一边……一直这样,直至所有的景点都游览一遍。   广搜属于一种盲目搜寻法,目的是系统地展开并检查图中的所有节点,以找寻结果。换句话说,它并不考虑结果的可能位置,彻底地搜索整张图,直到找到结果为止。类似树的按层遍历,其过程为:首先访问初始点Vi,并将其标记为已访问过,接着访问Vi的所有未被访问过可到达的邻接点Vi1、Vi2…Vit,并均标记为已访问过,然后再按照Vi1、Vi2…Vit 的次序,访问每一个顶点的所有未被访问过的邻接点,并均标记为已访问过,依此类推,直到图中所有和初始点Vi有路径相通的顶点都被访问过为止。

    广搜优缺点

    • 优点 1、对于解决最短或最少问题特别有效,而且寻找深度小 2、每个结点只访问一遍,结点总是以最短路径被访问,所以第二次路径确定不会比第一次短
    • 缺点 1、内存耗费量大(需要开大量的数组单元用来存储状态)
    void BFS() 
    {   … …//初始化起点入队 
      while(!q.empty()) //判断队是否为空
      {  … …//获取队首元素
        if(... …){… …}//判断是否是终点
        for(int i=0;i<4;i++)//四个方向
        { 
          k.x=p.x+dir[i][0];
            k.y=p.y+dir[i][1];
          //向各个方向走一步
             if(judge())//判断能不能走
          {
              … …//各种处理 
                vis[k.x][k.y]=1; //标记   
                q.push(k); //入队
          }
        }
      }
    }
    

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    广搜打印路径:虽然它有多个后继结点,但前驱节点只有一个。所以可以逆向打印路径,即从终点出发找通向起点的路径


    1. 遍历四个方向 ↩︎
    2. 标记,标识已经走过的结点 ↩︎
    3. 取消标记 ↩︎
    
    
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