假设我有一个简单的图A-> B-> C->D。边权重均为1。A是起始顶点，D是目标顶点。使用BFS，我可以轻松确定从A到D的距离是3。
鉴于此，我还想找到一种有效的方法来存储从B到D以及从C到D的距离，而BFS算法遍历图（从A开始到D结束）。我更喜欢将BFS与备忘录/动态编程等功能结合使用。
PS：我的BFS实现确定了从队列中弹出v后每个顶点v的邻居。因此，不可能在图表中向后移动，即从D到A。
反转所有圆弧的方向后，从A到D的距离与从D到A的距离相同。只需构建一个转置图，然后从D运行BFS，直到到达每个节点并记录距离。一些伪代码如下所示：
distances = {}
visited = {source_node}
frontier = queue([(target_node, 0)])
while !frontier.empty():
node, distance = frontier.pop()
distances[node] = distance
for nei in node.neighbors:
if nei not in visited:
frontier.push((nei, distance + 1))
visited.insert(nei)
最后，您将得到一个map distances，其中distances[node]是node到目标顶点的距离。
请注意，在BFS中，您不需要向后移动。向后走永远不会找到最短的路径，因为您要增加到达每个目标的距离。
本文收集自互联网，转载请注明来源。
如有侵权，请联系[email protected] 删除。
我来说两句