宽度优先遍历的应用

我们之前讨论过 宽度优先遍历算法 用于图形。我们还讨论了 深度优先遍历的应用 本文讨论了广度优先搜索的应用。

1） 无权图的最短路径和最小生成树 在无权图中，最短路径是边数最少的路径。在宽度优先的情况下，我们总是使用最少的边数从给定的源到达一个顶点。此外，在无权图的情况下，任何生成树都是最小生成树，我们可以使用深度优先遍历或宽度优先遍历来查找生成树。

2） 对等网络。 在点对点网络中，比如 比特流 ，广度优先搜索用于查找所有相邻节点。

3） 搜索引擎中的爬虫： 爬虫使用广度优先建立索引。我们的想法是从源页面开始，跟踪源页面的所有链接，并继续这样做。深度优先遍历也可用于爬虫，但宽度优先遍历的优点是，生成树的深度或级别可能会受到限制。

4） 社交网站： 在社交网络中，我们可以通过广度优先搜索找到与某个人在给定距离“k”内的人，直到“k”级。

5） GPS导航系统： 广度优先搜索用于查找所有相邻位置。

6） 网络广播： 在网络中，广播数据包遵循广度优先搜索到达所有节点。

7） 在垃圾收集中： 宽度优先搜索用于使用 切尼算法 参考 这 详情请参阅。广度优先搜索优于深度优先搜索，因为参考位置更好：

8) 无向图中的循环检测： 在无向图中，可以使用广度优先搜索或深度优先搜索来检测循环。我们可以使用 BFS在有向图中检测循环 而且

9) 福特-富尔克森算法 在Ford-Fulkerson算法中，我们可以使用宽度优先或深度优先遍历来找到最大流。广度优先遍历是首选，因为它将最坏情况下的时间复杂度降低到O（VE） ^2. ).

10) 测试图是否为二部图 我们可以使用广度优先或深度优先遍历。

11） 寻路 我们可以使用广度优先或深度优先遍历来确定两个顶点之间是否存在路径。

12） 查找一个已连接组件中的所有节点： 我们可以使用广度优先或深度优先遍历来查找从给定节点可到达的所有节点。

许多算法像 普里姆最小生成树 和 Dijkstra的单源最短路径 使用类似于广度优先搜索的结构。

由于广度优先搜索是图形的核心算法之一，因此可以有更多的应用。

本文由 尼拉杰·詹 。如果您发现任何不正确的地方，或者您想分享有关上述主题的更多信息，请发表评论