php小编柚子为您介绍调试广度优先搜索（BFS）的实现。广度优先搜索是一种用于图和树的遍历算法，它从起始节点开始，逐层地访问相邻节点，直到找到目标节点。在实现BFS算法时，调试是非常重要的环节，它可以帮助我们发现代码中的错误和逻辑问题，提高程序的效率和准确性。本文将为您详细介绍如何调试BFS算法，希望能对您的学习和实践有所帮助。
问题内容
背景
我在 3d 空间中有 3d 体素。它们由 x, y, z 索引。它们被标记为 full 或 empty。我尝试有效地计算由邻居 full 体素组成的组件数量。
bfs 详细信息
我有以下代码来实现广度优先搜索（bfs）算法。每个体素由 [3]int{x, y, z} 表示。
// Count separate components consisting of disconnected finite elements.
func (vg *VoxelGrid) CountComponents() int {
// Map key is (x, y, z) index of voxel.
visited := make(map[[3]int]bool)
count := 0
for z := 0; z < vg.Len.Z; z++ {
for y := 0; y < vg.Len.Y; y++ {
for x := 0; x < vg.Len.X; x++ {
if !visited[[3]int{x, y, z}] {
count++
vg.bfs(visited, [3]int{x, y, z})
}
}
}
}
return count
}
// Algorithm: breadth-first search (BFS).
// This is much faster than depth first search (DFS) algorithm.
func (vg *VoxelGrid) bfs(visited map[[3]int]bool, start [3]int) {
queue := [][3]int{start}
visited[start] = true
for len(queue) > 0 {
v := queue[0]
queue = queue[1:]
neighbors := vg.getNeighbors(v)
for _, n := range neighbors {
if !visited[n] {
visited[n] = true
queue = append(queue, n)
}
}
}
}
// It returns a list of neighbor voxels that are full, i.e. not empty.
func (vg *VoxelGrid) getNeighbors(v [3]int) [][3]int {
var neighbors [][3]int
for i := -1; i <= 1; i++ {
for j := -1; j <= 1; j++ {
for k := -1; k <= 1; k++ {
if i == 0 && j == 0 && k == 0 {
continue
}
x := v[0] + i
y := v[1] + j
z := v[2] + k
if x >= 0 && x < vg.Len.X &&
y >= 0 && y < vg.Len.Y &&
z >= 0 && z < vg.Len.Z {
// Index is valid.
} else {
continue
}
// Is neighbor voxel empty or not?
if vg.IsNotEmpty(x, y, z) {
neighbors = append(neighbors, [3]int{x, y, z})
}
}
}
}
return neighbors
}
问题
上面的实现无法正常工作。对于仅应包含 8 组件的简单模型，它返回组件计数为 1224：
问题
我通过 vs code 调试器单步调试了代码。但我无法找出这个错误。有人在代码中看到任何可疑的东西吗？有什么提示可以指引我正确的方向吗？
解决方法
问题是您还在 empty 体素上调用 bfs。
在 countcomponents 中，已验证 bfs 仅在尚未访问的体素上调用（良好）：
if !visited[[3]int{x, y, z}] {
...但它缺少测试该体素是否是 full （不好），并且 bfs 会很乐意将其添加到队列中，期望它是 full。因此，每个 empty 体素也被计为一个（1 体素大小）组件。
