图的广度优先搜索从起始顶点开始逐层遍历,使用队列和访问标记数组避免重复访问;C++中常用邻接表vector结合queue实现,示例构建5个顶点的图并从0开始BFS,输出0 1 2 3 4;适用于最短路径、连通分量等场景,稀疏图推荐邻接表,可扩展parent数组记录路径。

图的广度优先搜索(BFS)是一种用于遍历或搜索图的算法,它从起始顶点开始,逐层访问其邻接节点,使用队列保证访问顺序。在C++中,可以通过邻接表或邻接矩阵结合标准库queue来高效实现。
图的表示方式:邻接表
通常使用vector表示邻接表,每个索引对应一个顶点,存储与其相连的顶点列表。
假设有5个顶点,边为 (0,1), (0,2), (1,3), (1,4),邻接表构造如下:
vector> graph(5); graph[0] = {1, 2}; graph[1] = {3, 4}; // 其他默认为空
BFS核心逻辑与实现步骤
BFS的关键是使用队列和访问标记数组,避免重复访问节点。
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步骤说明:
- 创建布尔数组
visited记录每个顶点是否已访问 - 创建队列,将起始顶点入队并标记为已访问
- 当队列非空时,取出队首顶点并访问
- 将其所有未访问的邻接顶点入队并标记
- 循环直到队列为空
C++实现代码:
#include#include #include using namespace std; void bfs(const vector >& graph, int start) { int n = graph.size(); vector visited(n, false); queue q; q.push(start); visited[start] = true; while (!q.empty()) { int u = q.front(); q.pop(); cout << u << " "; // 访问当前节点 for (int v : graph[u]) { if (!visited[v]) { visited[v] = true; q.push(v); } } } }
完整可运行示例
以下是一个完整的程序,构建图并执行BFS:
int main() {
vector> graph(5);
graph[0] = {1, 2};
graph[1] = {0, 3, 4};
graph[2] = {0};
graph[3] = {1};
graph[4] = {1};
cout << "BFS traversal: ";
bfs(graph, 0);
return 0;
}
输出:
0 1 2 3 4
注意事项与优化建议
BFS适用于无权图的最短路径问题,也可扩展用于层级遍历、连通分量判断等场景。
- 确保图的顶点编号从0开始连续,否则需用map管理visited状态
- 若需记录路径,可额外维护
parent数组,在入队时记录前驱节点 - 对于稀疏图,邻接表比邻接矩阵更节省空间
- 注意处理孤立节点或非连通图的情况,可能需要多次调用BFS











