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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。

这是一个可在MATLAB中调用的，用C语言编写的广度优先遍历图程序，遍历具有大量节点（大于1000）的图时速度很快。

1.简介 无向图是图结构的一种。本次程序利用邻接表实现无向图，并且通过广度优先遍历找到两点之间的最短路径。 2.广度优先遍历 广度优先遍历(BFS)和深度优先遍历(DFS)是图结构中最常用的遍历方式。其中广度优先遍历配合上队列能够找到两点之间的最短路径，同时也能解决一些其他的问题(比如寻找迷宫的最短逃离路线)。广度优先遍历寻找两点之间最短路径的操作分为以下几步:  1）.首先定义起始点和终点src和dst。接着定义一个数组distance[ ]，用于存放各点到src的距离。初始化时各点到src的距离是INF(表示正无穷。这里可自行定义，作用是表示还未得到该结点到src的距离)，而dista

matlab广度优先算法代码搜索算法-BFS-DFS-A-star 搜索是AI中解决问题的通用技术。 这个项目将使您开始使用这些不同的算法： 蛮力搜索策略 广度优先搜索：它从根节点开始，先探索相邻节点，然后再向下一级邻居移动。 每次生成一棵树，直到找到解决方案。 可以使用FIFO队列数据结构来实现。 此方法提供了最短的解决方案路径。 缺点：由于保存了每个级别的节点用于创建下一个节点，因此它会占用大量内存空间。 存储节点的空间要求是指数级的。 ） 深度优先搜索：它是通过LIFO堆栈数据结构递归实现的。 它仅按不同顺序创建与“广度优先”方法相同的节点集。 缺点：该算法可能不会终止并在一条路径上无限进行。 解决此问题的方法是选择截止深度。 如果理想截止值是d，并且选择的截止值小于d，则该算法可能会失败。 如果选择的截止值大于d，则执行时间会增加。 知情（启发式）搜索策略 星级搜索：这是“最佳优先”搜索的最著名形式。 它避免了扩展已经很昂贵的路径，而是首先扩展了最有希望的路径。f（n）= g（n）+ h（n），其中： g（n）到达节点的成本（到目前为止） h（n）从节点到目标的估计成本 f（n

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。

资源为数据结构之图形的两种存储形式的演示，包括邻接矩阵、邻接表，以及深度优先和广度优先遍历的两种实现，通过阅读可以提供对于图更加深刻的掌握

深度优先遍历采用了递归算法，广度优先遍历采用了非递归算法。参考了清华大学出版社的数据结构教材。 在VS C++2010环境下测试通过 如要在VC6.0环境下运行，需将头文件“stdafx.h”去除