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c++中如何实现广度优先搜索BFS_c++ BFS算法模板

冰火之心

冰火之心

发布时间:2026-01-07 10:02:02

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来源于php中文网

原创

用 queue 实现标准 BFS 遍历的核心是利用其 FIFO 特性逐层扩展,初始化起点入队并标记访问,循环中取队首、出队、遍历未访邻接点并入队标记;带层级信息时需记录每层大小并内嵌循环处理;非整数节点宜用 unordered_set 配自定义哈希;注意空图、重复入队、越界、多源初始化及边权为 1 的前提。

c++中如何实现广度优先搜索bfs_c++ bfs算法模板

queue 实现标准 BFS 遍历

标准 BFS 的核心是“一层层扩散”,C++ 中直接用 std::queue 最自然。它保证先进先出,天然适配层级顺序。注意别误用 std::stack(那是 DFS),也别手写数组模拟队列——除非有极端性能要求且已确认瓶颈在此。

  • 初始化时把起点 push 进队,并标记已访问(常用 vectorunordered_set
  • 循环条件是 !q.empty(),每次 q.front() 取出节点,q.pop() 移除
  • 对当前节点所有未访问邻接点,标记 + 入队
  • 图可用邻接表 vector>,树则直接访问左右子指针
vector> graph = {{1,2},{0,3},{0,3},{1,2}};
vector visited(graph.size(), false);
queue q;
q.push(0);
visited[0] = true;

while (!q.empty()) { int u = q.front(); q.pop(); for (int v : graph[u]) { if (!visited[v]) { visited[v] = true; q.push(v); } } }

带层级信息的 BFS(如求最短距离、按层处理)

很多题目不只要遍历,还要知道“当前在第几层”或“从起点到某点最少几步”。这时不能简单地每次取一个节点,而要一次处理完当前整层。

  • int level_size = q.size() 记录本层节点数,再套一层循环
  • 每轮内完成 level_sizepop,期间新入队的节点属于下一层
  • 每处理完一层,level++ 或存入结果数组
  • 避免在循环中动态修改 q.size() 判断条件——那会出错
int steps = 0;
q.push(start);
visited[start] = true;

while (!q.empty()) { int size = q.size(); for (int i = 0; i < size; ++i) { int u = q.front(); q.pop(); if (u == target) return steps; for (int v : graph[u]) { if (!visited[v]) { visited[v] = true; q.push(v); } } } ++steps; }

处理非整数节点或复杂状态的 BFS

当节点不是简单编号(比如坐标 (x,y)、字符串状态、或带额外约束的元组),就不能用 vector 做访问标记了。

  • 优先用 unordered_set 存状态,重载 hash==,或用 set(稍慢但省事)
  • 坐标常用 pair,可直接用 make_pair(x,y);C++20 起支持 std::hash,之前需自定义
  • 字符串状态(如八数码、单词接龙)直接用 string 作 key,unordered_set 即可
  • 避免把整个状态对象反复拷贝进队列——用 move 或存指针(谨慎生命周期)
// 坐标 BFS 示例(无 hash 版)
struct Point { int x, y; };
bool operator==(const Point& a, const Point& b) { return a.x == b.x && a.y == b.y; }
struct HashPoint { size_t operator()(const Point& p) const { return hash()(p.x * 1000000LL + p.y); } };

queue q; unordered_set visited; q.push({0,0}); visited.insert({0,0});

BFS 常见错误和边界注意点

真正卡住人的往往不是算法逻辑,而是几个具体细节:空图、重复入队、越界、状态表示歧义。

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  • 图为空或起点不可达时,确保有明确返回值(如 -1 或 nullptr),别让循环无限跑
  • 邻接点检查必须在入队前做——否则同一节点可能被多次压入队列,爆炸性增长
  • 二维坐标 BFS 务必检查 x,y 是否在 [0, row)[0, col) 内,别只判正数
  • 多源 BFS(如多个起点同时开始)只需初始把所有起点一起 push 并标记,其余逻辑完全一样
  • 如果状态含时间、步数等维度,把它作为结构体一部分入队,不要试图靠外部变量同步

最易忽略的是:BFS 的“最短路径”性质仅在边权为 1 时成立。一旦有权重,就得换 Dijkstra 或 0-1 BFS ——这时候还硬套 queue 就错了。

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