尋找最短路徑時(shí)，是BFS和Dijkstra的算法有什么區(qū)別？在Dijkstra算法的基礎(chǔ)上作一些改動(dòng)，可以擴(kuò)展其功能。例如，有時(shí)希望在求得最短路徑的基礎(chǔ)上再列出一些次短的路徑。為此，可先在原圖上計(jì)算出

尋找最短路徑時(shí)，是BFS和Dijkstra的算法有什么區(qū)別？

在Dijkstra算法的基礎(chǔ)上作一些改動(dòng)，可以擴(kuò)展其功能。

例如，有時(shí)希望在求得最短路徑的基礎(chǔ)上再列出一些次短的路徑。為此，可先在原圖上計(jì)算出最短路徑，然后從圖中刪去該路徑中的某一條邊，在余下的子圖中重新計(jì)算最短路徑。對(duì)于原最短路徑中的每一條邊，均可求得一條刪去該邊后子圖的最短路徑，這些路徑經(jīng)排序后即為原圖的一系列次短路徑。Bellman-Ford算法可用于具有負(fù)花費(fèi)邊的圖，只要圖中不存在總花費(fèi)為負(fù)值且從源點(diǎn) s 可達(dá)的環(huán)路(如果有這樣的環(huán)路，則最短路徑不存在，因?yàn)檠丨h(huán)路循環(huán)多次即可無(wú)限制的降低總花費(fèi))。

C語(yǔ)言對(duì)于用bfs求最短路徑的同時(shí)，如何記錄路徑？

比如地圖為二維數(shù)組map[n][m]，記錄起點(diǎn)到每個(gè)點(diǎn)的最短路徑(這個(gè)bfs得到)，那么可以從終點(diǎn)倒推，即若終點(diǎn)為x1，y1，dist[x1][y1]=d，(xi ，yi)為與(x1，y1)相連的點(diǎn)，若dist[xi][yi]==d-1，那么可以從(xi，yi)走到(x1，y1)，然后繼續(xù)找下去，直到找到起點(diǎn).可以dfs實(shí)現(xiàn).

求二叉樹(shù)任意兩結(jié)點(diǎn)的最短路徑？

最好使用雙向鏈表如a與b相連則a連bb連a然后在樹(shù)上做bfs復(fù)雜度o(n)為什么樹(shù)的最短路徑做bfs而圖的最短路徑要spfa或dijkstra呢因?yàn)闃?shù)中沒(méi)有回路任意兩點(diǎn)的路徑僅有一條故結(jié)點(diǎn)搜到一次即可而圖中有回路意味著兩點(diǎn)間可能有多條路徑有邊少權(quán)大和變多權(quán)小的可能一個(gè)點(diǎn)要多次進(jìn)隊(duì)ps建立在邊權(quán)不為負(fù)的情況下

為什么bfs走迷宮的路程是最小值而dfs就不一定？

首先，bfs是每走一步，就把所有可能的下一步走法存入數(shù)組。然后數(shù)組指針向后移一位，也就是說(shuō)bfs是把所有可能的走法全部同時(shí)走一遍，也就是說(shuō)在同一時(shí)刻，走法的數(shù)組里還未判斷的位置已經(jīng)走過(guò)的步數(shù)是相同的（或者只差1），這樣一來(lái)，當(dāng)?shù)诌_(dá)終點(diǎn)后，那一個(gè)算法一定是走的步數(shù)最少的。而dfs是把一條路走到底再換另一條，你可以想象一下，一條很繞的路碰巧走到終點(diǎn)，dfs就判斷為計(jì)算出來(lái)了，當(dāng)然不是最短

dijkstra算法和bfs算法的不同？

dijkstra算法是求單源點(diǎn)的最短路徑問(wèn)題，要求權(quán)值不能為負(fù) bfs算法則是從某頂點(diǎn)出發(fā)按廣度優(yōu)先的原則依次訪問(wèn)各連通的頂點(diǎn)，圖可以無(wú)權(quán)值