什么是宽度优先搜索？

Question

如题所述

Answer 1

宽度优先搜索与深度优先搜索的主要区别在于它们遍历图或树结构的方式。总的来说，宽度优先搜索（BFS）首先遍历当前节点的所有邻居，然后再遍历邻居的邻居，而深度优先搜索（DFS）则会先深入到一个分支的尽头，然后再回溯到上一个节点，尝试其它分支。
详细来说，宽度优先搜索是一种盲目搜索方法，它按层次顺序搜索，先访问离起始顶点最近的顶点。在宽度优先搜索中，所有相邻节点将在当前节点之后访问，这意味着它首先访问树的当前级别的所有节点，然后移至下一级别，因此称为宽度优先。举个例子，我们在解决迷宫问题时，通常会选择宽度优先搜索，从起点开始，先搜索所有可能的第一步，然后再依次搜索第二步的可能性，如此类推。
深度优先搜索则是一种沿着树的深度进行搜索的方法，它会尽可能深地搜索树的分支。在深度优先搜索中，尽可能深地访问一个节点，只有当这个节点没有未访问的相邻节点时，才回溯到上一个节点。因此，深度优先搜索可能会先访问离起始顶点很远的顶点。比如在解决连通性问题或者寻找图的某一路径时，可能会选择深度优先搜索。
这两种搜索算法各有其优缺点。宽度优先搜索能找到最短路径，但需要消耗大量内存来存储待访问节点。而深度优先搜索内存消耗相对较少，因为它不需要存储每一层级的所有节点，但在某些情况下可能找不到最短路径。在实际应用中，我们会根据问题的特性和需求选择合适的搜索算法。