在 深度优先搜索原理与实践（java）文章介绍了深度优先搜索算法的理论和实践。本文将介绍与其原理类似的广度优先搜索算法。
广度优先搜索（也称宽度优先搜索，缩写 BFS，以下采用广度来描述）是连通图的一种遍历算法这一算法也是很多重要的图的算法的原型。Dijkstra 单源最短路径算法和 Prim 最小生成树算法都采用了和宽度优先搜索类似的思想。其别名又叫 BFS，属于一种盲目搜寻法，目的是系统地展开并检查图中的所有节点，以找寻结果。换句话说，它并不考虑结果的可能位置，彻底地搜索整张图，直到找到结果为止。基本过程，BFS 是从根节点开始，沿着树(图)的宽度遍历树(图)的节点。如果所有节点均被访问，则算法中止。一般用队列数据结构来辅助实现 BFS 算法。
对于下面的树而言，BFS 方法首先从根节点1开始，其搜索节点顺序是 1,2,3,4,5,6,7,8。
BFS 使用队列 (queue) 来实施算法过程，队列 (queue) 有着先进先出 FIFO (First Input First Output)的特性，
BFS 操作步骤如下：
把起始点放入 queue；
重复下述2步骤，直到 queue 为空为止：
下面结合一个图 (graph) 的实例，说明 BFS 的工作过程和原理：
（1）将起始节点1放入队列中，标记为已遍历：
（2）从queue中取出队列头的节点1，找出与节点1邻接的节点2,3，标记为已遍历，然后放入queue中。
（3）从queue中取出队列头的节点2，找出与节点2邻接的节点1,4,5，由于节点1已遍历，排除；标记4,5为已遍历，然后放入queue中。
（4）从queue中取出队列头的节点3，找出与节点3邻接的节点1,6,7，由于节点1已遍历，排除；标记6,7为已遍历，然后放入queue中。
（5）从queue中取出队列头的节点4，找出与节点4邻接的节点2,8，2属于已遍历点，排除；因此标记节点8为已遍历，然后放入queue中。
（6）从queue中取出队列头的节点5，找出与节点5邻接的节点2,8，2,8均属于已遍历点，不作下一步操作。
（7）从queue中取出队列头的节点6，找出与节点6邻接的节点3,8,9，3,8属于已遍历点，排除；因此标记节点9为已遍历，然后放入queue中。
（8）从queue中取出队列头的节点7，找出与节点7邻接的节点3, 9，3,9属于已遍历点，不作下一步操作。
（9）从queue中取出队列头的节点8，找出与节点8邻接的节点4,5,6，4,5,6属于已遍历点，不作下一步操作。
（10）从queue中取出队列头的节点9，找出与节点9邻接的节点6,7，6,7属于已遍历点，不作下一步操作。
（11）queue 为空，则遍历结束
上面过程可以用下面的代码来表示：
private Map<String, Boolean> status = new HashMap<String, Boolean>(); private Queue<String> queue = new LinkedList<String>(); public void BFSSearch(String startPoint) { //1.把起始点放入queue； queue.add(startPoint); status.put(startPoint, false); bfsLoop(); } private void bfsLoop() { while(!queue.isEmpty()) { // 1) 从queue中取出队列头的点；更新状态为已经遍历。 String currentQueueHeader = queue.poll(); //出队 status.put(currentQueueHeader, true); System.out.println(currentQueueHeader); // 2) 找出与此点邻接的且尚未遍历的点，进行标记，然后全部放入queue中。 List<String> neighborPoints = graph.get(currentQueueHeader); for (String poinit : neighborPoints) { if (!status.getOrDefault(poinit, false)) { //未被遍历 if (queue.contains(poinit)) continue; queue.add(poinit); status.put(poinit, false); } } } }
其通用框架可以概括为：
void bfs(起始点) { 将起始点放入队列中; 标记起点访问; while (如果队列不为空) { // 一般采用while ，当然也可以使用递归 访问队列中队首元素x; 删除队首元素; for (x 所有相邻点) { if (该点未被访问过且合法) { 将该点加入队列末尾; if (该结点是目标状态) { // 达到目标，提前结束终止循环 置 flag= true;
break; } } } } 队列为空，广搜结束; }
下面来总结下写出 BFS 算法规则：
通过这个 bfs 框架可以看出该方法主要有以下几个规律：
起点条件。从哪个点开始访问？是否每个点都需要当作起点？第一次 bfs 调用至关重要。
循环参数。队列不为空。一个点的所有邻接点都是在一个 while 里面进行添加的，才会进入
访问标志。为了避免重复访问，需要对已经访问过的节点加上标记，避免重复访问。
讲完了理论，下面开始进入实战。
给你一个由 ‘1‘（陆地）和 ‘0‘（水）组成的的二维网格，请你计算网格中岛屿的数量。
岛屿总是被水包围，并且每座岛屿只能由水平方向或竖直方向上相邻的陆地连接形成。
此外，你可以假设该网格的四条边均被水包围。
示例 1:
// 输入: 11110 11010 11000 00000 // 输出: 1
示例 2:
// 输入: 11000 11000 00100 00011 // 输出: 3
解释: 每座岛屿只能由水平和/或竖直方向上相邻的陆地连接而成。
题目解答如下：
class Solution { public int numIslands(char[][] grid) { if (grid == null || grid.length < 1 || grid[0].length<1) { return 0; } int num = 0; int nr = grid.length; int nc = grid[0].length;
// 每个点都可能是起点 for (int x =0;x<nr;x++) { for (int y =0;y<nc;y++) { if (grid[x][y]==‘1‘) { bfs(grid,x,y); num++; } } } return num; } // 对于 bfs 来说，只要队列不为空，就可以一直走到头, private void bfs(char[][] grid, int r, int c) { int nr = grid.length; int nc = grid[0].length;
// 队列，用于保存邻接点 Queue<Integer> neighbors = new LinkedList<>();
// 这里可以学下，对于二维可以将坐标转化为一个数字 neighbors.add(r * nc + c); while (!neighbors.isEmpty()) {
// 每次循环开始的时候，需要移出一个点 int id = neighbors.remove(); int row = id / nc; int col = id % nc;
// 四个邻接点都是在一个while循环里的 if (row - 1 >= 0 && grid[row-1][col] == ‘1‘) { neighbors.add((row-1) * nc + col); grid[row-1][col] = ‘0‘; } if (row + 1 < nr && grid[row+1][col] == ‘1‘) { neighbors.add((row+1) * nc + col); grid[row+1][col] = ‘0‘; } if (col - 1 >= 0 && grid[row][col-1] == ‘1‘) { neighbors.add(row * nc + col-1); grid[row][col-1] = ‘0‘; } if (col + 1 < nc && grid[row][col+1] == ‘1‘) { neighbors.add(row * nc + col+1); grid[row][col+1] = ‘0‘; } } } }
给定一个包含了一些 0 和 1 的非空二维数组 grid 。
一个 岛屿 是由一些相邻的 1 (代表土地) 构成的组合，这里的「相邻」要求两个 1 必须在水平或者竖直方向上相邻。你可以假设 grid 的四个边缘都被 0（代表水）包围着。
找到给定的二维数组中最大的岛屿面积。(如果没有岛屿，则返回面积为 0 。)
示例 1:
[[0,0,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0], [0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0], [0,1,1,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0], [0,1,0,0,1,1,0,0,1,0,1,0,0], [0,1,0,0,1,1,0,0,1,1,1,0,0], [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0], [0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0], [0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0]]
对于上面这个给定矩阵应返回 6。注意答案不应该是 11 ，因为岛屿只能包含水平或垂直的四个方向的 1 。
示例 2:
[[0,0,0,0,0,0,0,0]]
对于上面这个给定的矩阵, 返回 0。
注意: 给定的矩阵grid 的长度和宽度都不超过 50。
这道题目和上面的很类似。题目解答如下：
class Solution { public int maxAreaOfIsland(int[][] grid) { if (grid == null || grid.length <1 || grid[0].length<1) { return 0; } int rx = grid.length; int cy = grid[0].length; int max = 0; for (int x =0; x< rx; x++) { for (int y= 0;y<cy; y++) { if (grid[x][y]==1) { int num = bfs(grid,x,y); max = Math.max(max, num); } } } return max; } private int bfs (int[][] grid, int x, int y){ int rx = grid.length; int cy = grid[0].length;
// 每次调用就是一个面积 int num = 1; grid[x][y] = 0; Queue<Integer> neQueue = new LinkedList<>();
// 这里注意乘以的是col的长度 neQueue.add(x*cy + y);
// 队列不为空 while(!neQueue.isEmpty()) { int point = neQueue.remove(); int nx = point / cy; int ny = point % cy;
// 每一个方向都要判断边界 if (nx - 1 >= 0 && grid[nx-1][ny] == 1) { neQueue.add((nx-1) * cy + ny); grid[nx-1][ny] = 0; num++; } if (nx + 1 < rx && grid[nx+1][ny] == 1) { neQueue.add((nx+1) * cy + ny); grid[nx+1][ny] = 0; num++; } if (ny - 1 >= 0 && grid[nx][ny-1] == 1) { neQueue.add(nx * cy + ny-1); grid[nx][ny-1] = 0; num++; } if (ny + 1 < cy && grid[nx][ny+1] == 1) { neQueue.add(nx * cy + ny+1); grid[nx][ny+1] = 0; num++; } } return num; } }
原文：https://www.cnblogs.com/huansky/p/12826857.html