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 深度搜索和广度搜索算法

又称DFS和BFS。深度优先搜索的原理是：首先选择一个顶点作为起始点，接着从他各个相邻点出发进行依次访问，直到所有与起始点有路径相通的顶点都被访问到。若此时有没被访问到的节点，则选择一个其他顶点进行再次访问。

广度优先搜索的原理是：选择一个顶点作为起始点，依次访问该起始点的所有邻接点，再根据邻接点访问他们各自的邻接点，并保证先访问节点的邻接点先与后访问节点的邻接点被访问。

假设我们有一个无向图，用邻接矩阵表示，我们需要实现DFS来遍历所有的顶点。

#include <iostream>
#include <vector>using namespace std;void dfs(vector<vector<int>>& graph, vector<bool>& visited, int start) {visited[start] = true;cout << start << " ";for (int i = 0; i < graph[start].size(); ++i) {if (!visited[graph[start][i]]) {dfs(graph, visited, graph[start][i]);}}
}int main() {int n = 4; // 假设图有4个顶点vector<vector<int>> graph = {{1, 2}, {0, 2}, {0, 3}, {1, 3}}; // 邻接矩阵vector<bool> visited(n, false); // 访问标记数组// 从顶点0开始深度优先搜索dfs(graph, visited, 0);return 0;
}

在这个例子中，dfs函数是深度优先搜索的核心，它使用一个递归函数来访问还未访问的每个顶点，并且用cout语句输出当前访问的顶点编号。visited数组用于记录每个顶点是否已经被访问过。

这个例子假设图是用邻接矩阵表示的，并且没有负权边或自环。如果需要处理带权图或者不规则图结构，你可能需要修改代码以适应相应的数据结构和算法细节。

广度搜索算法通常用于遍历或搜索图、树等结构的节点，以便找到从起始节点到目标节点的最短路径或执行其他任务。下面是一个简单的C++实现示例，使用队列来实现广度搜索算法。

#include <iostream>
#include <queue>
#include <vector>using namespace std;// 广度优先搜索算法
void bfs(vector<vector<int>>& graph, int start, int target) {queue<int> q;vector<int> visited(graph.size(), 0);q.push(start);visited[start] = 1;while (!q.empty()) {int node = q.front();q.pop();if (node == target) {cout << "找到了目标节点！" << endl;return;}for (int neighbor : graph[node]) {if (!visited[neighbor]) {q.push(neighbor);visited[neighbor] = 1;}}}cout << "未找到目标节点。" << endl;
}int main() {// 图的表示vector<vector<int>> graph = {{1, 2},{0, 3},{0, 4},{3, 4}};// 广度优先搜索的起点和目标节点int start = 0;int target = 4;bfs(graph, start, target);return 0;
}

这段代码定义了一个bfs函数，它接受一个图（用邻接列表表示的邻接矩阵）、一个起始节点和一个目标节点作为参数。使用一个队列来保存待访问的节点，并且使用一个标志数组visited来记录哪些节点已经被访问过。如果找到了目标节点，算法将停止，否则输出未找到目标节点。