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PHP实现广度优先搜索算法(BFS,Broad First Search)详解

2024-05-05 00:00:10
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供稿:网友

本文实例讲述了PHP实现广度优先搜索算法。分享给大家供大家参考,具体如下:

广度优先搜索的算法思想 Breadth-FirstTraversal

广度优先遍历是连通图的一种遍历策略。因为它的思想是从一个顶点V0开始,辐射状地优先遍历其周围较广的区域,故得名。

广度优先搜索遍历类似于树的按层次遍历。对于无向连通图,广度优先搜索是从图的某个顶点v0出发,在访问v0之后,依次搜索访问v0的各个未被访问过的邻接点w1,w2,…。然后顺序搜索访问w1的各未被访问过的邻接点,w2的各未被访问过的邻接点,…。即从v0开始,由近至远,按层次依次访问与v0有路径相通且路径长度分别为1,2,…的顶点,直至连通图中所有顶点都被访问一次。

只要按一定的次序访问各层顶点,方便程序实现,广度优先搜索的整体层次顺序一定,各层访问顺序不是唯一的。

具体描述如下:

设图G的初态是所有顶点均未访问,在G 中任选一顶点i作为初始点,则广度优先搜索的基本思想是:

(1)从图中的某个顶点V出发访问并记录。
(2)依次访问V的所有邻接顶点;
(3)分别从这些邻接点出发,依次访问它们的未被访问过的邻接点,直到图中所有已被访问过的顶点的邻接点都被访问到。
(4)第(3)步。

依此类推,直到图中所有顶点都被访问完为止 。

广度优先搜索在搜索访问一层时,需要记住已被访问的顶点,以便在访问下层顶点时,从已被访问的顶点出发搜索访问其邻接点。所以在广度优先搜索中需要设置一个队列Queue,使已被访问的顶点顺序由队尾进入队列。在搜索访问下层顶点时,先从队首取出一个已被访问的上层顶点,再从该顶点出发搜索访问它的各个邻接点。

SearchInterface.php:

<?phpabstract class SearchInterface{  protected $G;//图  protected $s;//图的首节点  function __construct($_G,$_s){$this->G = $_G;$this->s = $_s;}  public abstract function search();}?>

bfs.php:

<?phpinclude_once('SearchInterface.php');class bfs extends SearchInterface{  private $d = array();//源点s和顶点u之间的距离  private $tt = array();//结点u的父母存于变量  private $visit = array();//已访问节点  function __construct($_G,$_s)  {    parent::__construct($_G,$_s);    //初始化$d/$tt,初始值为无穷大/NULL    for($i=0;$i<9;$i++)    {      $this->d[$i] = 20000;      $this->tt[$i] = NULL;      $this->visit[$i] = 0;    }  }  public function search()  {    //访问所有节点    $queue = array();    for($i=0;$i<9;$i++)    {      if($this->visit[$i]==0)      {        array_push($queue,$i);        while(!empty($queue))        {          $_s = array_shift($queue);          $this->visit[$_s] = 1;          echo ($_s+1).'<br>';          $link_s = $this->G->get_links($_s);          //获取和s直接相连的顶点u          foreach($link_s as $j => $u)          {            if($this->visit[$u]==0)            {              array_push($queue,$u);              $this->visit[$u] = 2;            }          }        }      }    }  }}?>

使用方法:

$G = new Graphic;$search = new bfs($G,1);$search->search();

希望本文所述对大家PHP程序设计有所帮助。


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