BFS #DFS C＃上的广度优先搜索和深度优先搜索算法

该代码解决了最短路径问题（给定带权有向图G＝(V, E)，对任意顶点vi,vj∈V（i≠j），求顶点vi到顶点vj的最短路径。） 代码使用了广度优先搜索和深度优先搜索；枚举法、回溯法来解决最短路径问题，其中结果存储使用文件。

本文实例讲述了C语言使用广度优先搜索算法解决迷宫问题。分享给大家供大家参考，具体如下： 变量 head 和 tail 是队头和队尾指针， head 总是指向队头， tail 总是指向队尾的下一个元素。每个点的 predecessor 成员也是一个指针，指向它的前趋在 queue 数组中的位置。如下图所示： 广度优先是一种步步为营的策略，每次都从各个方向探索一步，将前线推进一步，图中的虚线就表示这个前线，队列中的元素总是由前线的点组成的，可见正是队列先进先出的性质使这个算法具有了广度优先的特点。广度优先搜索还有一个特点是可以找到从起点到终点的最短路径，而深度优先搜索找到的不一定是最短路径。

邻接表表示的图的深度优先搜索和广度优先搜索程序，这是数据结构的实验

六度凯文培根 六度凯文·培根或“培根定律”是基于“六度分离”概念的客厅游戏，它假定地球上的任何两个人相距六个或更少的熟人链接。 电影爱好者互相挑战，寻找任意演员和多产演员凯文·培根之间的最短路径。 它基于这样一个假设，即好莱坞电影业的任何人都可以通过他们的电影角色在六个步骤内与培根联系起来。 2007 年，培根创办了一个名为 SixDegrees.org 的慈善组织。 2020 年，培根开设了一个名为“凯文培根的最后一个学位”的播客。 培根数 演员的培根数是游戏定义的他或她与培根的分离度数。 这是 Erdős 数字概念在好莱坞电影业的应用。 培根数越高，演员与凯文培根的差距越大。 演员 X 的培根数的计算是一种“最短路径”算法，适用于联合主演网络： 如果演员不在同一个子网中，则他/她的培根数为 0。 那些直接与凯文培根合作的演员的培根数为 1。 如果与 X 一起出现在任何电影中的任

八数码问题，广度优先搜索，用C++实现。 八数码问题即： 一个3*3的格子，其中8个小方格里各有个数字， 另外一个格子是空的，它临近的数字可以移动到这个空格子里。 给定一个八数码的起始状态，和一个终止状态，通过哪些步骤能够实现这种转换。

凯文培根游戏 使用广度优先搜索来玩“凯文培根游戏”以找到两个演员之间的距离，以他们一起出演的电影数量来衡量。 概述： 读取输入文件以创建 (1) 演员 ID 到演员姓名、(2) 电影 ID 到电影名称和 (3) 电影 ID 到演员集的映射 使用这些地图创建一个无向图（“培根图”），其中顶点是演员姓名，演员之间的边是他们分享的电影 在我们的演员 - 电影图上运行广度优先搜索，以找到距离凯文培根最近的每个演员（或我们设置为中心的任何演员） 实验室描述中的更多信息： 在 Kevin Bacon 游戏中，您给一个演员并尝试找到给定演员和 Kevin Bacon 之间最短的演员序列，如果他们一起出现在电影中，您可以在其中连续列出演员。 例如，无声电影明星 Renée Adorée 与 Doris Lloyd 一起出演了 The Blackbird (1926)，后者与 Carol Bruce

广度优先搜索和宽度优先搜索的动画演示，均为gif图，大家可以自行看看，理解思路或者放Ppt里很好用，怎么分数是5分，编辑不了了？ 请管理员修改为1分，谢谢

邻接表表示的图的深度优先搜索和广度优先搜索程序

完整代码，可直接运行