广度 首先，Look (BFS) 是一种图表遍历计算，用于研究图表中广度运动中的中心。 BFS 的正常使用利用线路信息结构来跟踪即将到来的集线器。无论如何，可以想象在不使用明确线路的情况下利用其他信息结构来执行 BFS。
在没有线路的情况下实现 BFS 的一种可选方法是利用两个集群或记录：一个用于正在调查的当前级别的集线器，另一个用于要调查的下一级集线器。起初，当前级别列表包含源中心。
计算首先强调当前级别列表并转到每个集线器。对于每个经过的枢纽，其相邻的枢纽都会受到检查。如果未访问相邻的集线器，则将其标记为已访问并添加到其他级别列表中。该句柄将继续进行，直到当前级别列表中的所有集线器都经过为止。
一旦当前级别列表完全遍历完毕，计算将继续到另一个级别列表，并重新哈希前往集线器并检修下一个级别列表的方法。此准备工作将持续进行，直到不再有未访问的节点为止。
使用的方法
广度优先方法
广度优先方法
BFS 算法从源集线器开始，调查其邻居，最近又转移到另一级别的邻居。使用线路信息结构来跟踪您访问的枢纽。在每个周期中，计算都会访问一个集线器，将其标记为已完成，并对未访问的相邻集线器进行排队。此准备工作将持续进行，直到所有可到达的中心都被访问为止。
代码初始化一个向量 adj 来表示图表的传染性列表。向量的每个文件都与一个中心进行比较，每个记录的值包含相邻的中心。 BFS 遍历由 BFS 工作执行，它采用源集线器、集线器数量 N、经过集线器的向量 vis、单独的 dp 以及用于跟踪要访问的集线器的向量 v。 bfsTraversal 工作初始化已消失的集线器并删除向量，然后调用 BFS 工作来执行遍历。
算法
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创建图表的传染列表表示形式。
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初始化一行来存储要访问的集线器。
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初始化消失集群以跟踪消失节点。
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初始化删除集群以在每个集线器上存储从源集线器删除的内容。将源集线器的分隔符设置为0。
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将源集线器排入队列并检查其是否已访问。
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虽然管线不可净化，但请执行以下操作：
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删除队列头部的集线器。对于已出队且尚未遍历的每个邻居集线器，请执行以下操作： 将相邻集线器排队。将相邻的枢纽标记为已访问。将邻居集线器删除更新为出队集线器删除（也是 1）。
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重复步骤 6，直到该行为空。
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BFS 遍历完成后，单独的集群将包含从源节点到图中所有其他中心的间隔。
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（可选）您还可以在 BFS 遍历中跟踪每个集线器的父集线器，以便以最简单的方式从源集线器到所有其他集线器。
示例
#include
#include
#include
using namespace std;
void bfsTraversal(int adjacencyList[][2], int numVertices, int source) {
bool visited[numVertices + 1] = {false};
int distances[numVertices + 1] = {0};
queue vertices;
vertices.push(source);
visited[source] = true;
while (!vertices.empty()) {
int node = vertices.front();
cout 登录后复制
输出
2,3,4,0
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示例
#include
#include
using namespace std;
void bfsTraversal(vector>& adjacencyList, int N, int source) {
vector visited(N + 1, false);
vector distances(N + 1, 0);
vector vertices;
vertices.push_back(source);
visited[source] = true;
int curr = 0;
while (curr > adjacencyList(N + 1);
adjacencyList[0] = {1, 2};
adjacencyList[1] = {2};
adjacencyList[2] = {0, 3};
adjacencyList[3] = {3};
adjacencyList[4] = {5};
adjacencyList[5] = {6, 7};
adjacencyList[6] = {};
adjacencyList[7] = {};
adjacencyList[8] = {};
int source = 5;
bfsTraversal(adjacencyList, N, source);
return 0;
}
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输出
5, 6, 7,
Distances from source 5:
Node 1: 0
Node 2: 0
Node 3: 0
Node 4: 0
Node 5: 0
Node 6: 1
Node 7: 1
Node 8: 0
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结论
本文对不使用行信息结构的广度优先查找 (BFS) 计算进行了说明。 BFS 计算通常用于从给定的源中心开始以逐级方式导航图表。通常，一条线路用于存储要前往的枢纽。无论如何，本文研究了一种可选方法，该方法利用基本列表或集群来存储下一级的集线器。
这种选择性的使用完成了图表的广度优先研究。本文追溯了 BFS 计算的步骤，例如初始化传染性记录、维护 go-to 和分离簇以及使用圆圈来强调中心级别。它还提供了 C 代码说明，说明了不使用一行的 BFS 遍历。该代码准确地研究图表，打印 BFS 遍历排列，并计算从源集线器到所有其他节点的距离。总的来说，本文在不使用线条的情况下对 BFS 计算进行了清晰的说明和可行的用法，展示了一种以广度优先的方式导航图表的可选方法。
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