定义
广度优先搜索算法（Breadth-First-Search），是一种图形搜索算法。
简单的说，BFS是从根节点开始，沿着树(图)的宽度遍历树(图)的节点。
如果所有节点均被访问，则算法中止。
BFS同样属于盲目搜索。
一般用队列数据结构来辅助实现BFS算法。
如下图，其广度优先算法的遍历顺序为：1->2->3->4->5->6->7->8
算法步骤
- 首先将根节点放入队列中。
- 从队列中取出第一个节点，并检验它是否为目标。如果找到目标，则结束搜寻并回传结果。否则将它所有尚未检验过的直接子节点加入队列中。
- 若队列为空，表示整张图都检查过了——亦即图中没有欲搜寻的目标。结束搜寻并回传“找不到目标”。
- 重复步骤2。
算法模板
# Python
def BFS(root):
visited = set()
queue = []
queue.append([root])
while queue:
node = queue.pop()
visited.add(node)
process(node)
nodes = generate_related_nodes(node)
queue.push(nodes)
# other processing work
// Golang
type TreeNode struct {
Val int
Left *TreeNode
Right *TreeNode
}
func BFS(root *TreeNode){
visited := make(map[*TreeNode]bool)
queue := make([]*TreeNode,0)
queue = append(queue, root)
for len(queue)>0{
node := queue[0]
queue = queue[1:]
visited[node] = true
process(node)
nodes := generate_related_nodes(node)
queue = append(queue, nodes...)
}
// other processing work
}
要点
- 使用队列 queue
- 记录已访问节点 visited ，通常使用哈希表
- 一般要抽象成树、图等模型
适用场景
- 树
- 图
- 二维数组