Giải thuật tìm kiếm theo chiều rộng
Giải thuật tìm kiếm theo chiều rộng là gì?
Giải thuật tìm kiếm theo chiều rộng (Breadth First Search – viết tắt là BFS) duyệt qua một đồ thị theo chiều rộng và sử dụng hàng đợi (queue) để ghi nhớ đỉnh liền kề để bắt đầu việc tìm kiếm khi không gặp được đỉnh liền kề trong bất kỳ vòng lặp nào.
Như trong hình ví dụ trên, giải thuật tìm kiếm theo chiều rộng duyệt từ A tới B tới E tới F sau đó tới C, tới G và cuối cùng tới D. Giải thuật này tuân theo qui tắc:
Qui tắc 1: Duyệt tiếp tới đỉnh liền kề mà chưa được duyệt. Đánh dấu đỉnh mà đã được duyệt. Hiển thị đỉnh đó và đẩy vào trong một hàng đợi (queue)..
Qui tắc 2: Nếu không tìm thấy đỉnh liền kề, thì xóa đỉnh đầu tiên trong hàng đợi.
Qui tắc 3: Lặp lại Qui tắc 1 và 2 cho tới khi hàng đợi là trống.
Bảng dưới đây minh họa cách giải thuật tìm kiếm theo chiều rộng làm việc với một ví dụ đơn giản sau:
Khởi tạo hàng đợi (queue)
Chúng ta bắt đầu duyệt đỉnh S (đỉnh bắt đầu) và đánh dấu đỉnh này là đã duyệt.
Sau đó chúng ta tìm đỉnh liền kề với S mà chưa được duyệt. Trong ví dụ này chúng ta có 3 đỉnh, và theo thứ tự chữ cái chúng ta chọn đỉnh A đánh dấu là đã duyệt và xếp A vào hàng đợi.
Tiếp tục duyệt đỉnh liền kề với S là B. Đánh dấu là đã duyệt và xếp đỉnh này vào hàng đợi.
Tiếp tục duyệt đỉnh liền kề với S là C. Đánh dấu là đã duyệt và xếp đỉnh này vào hàng đợi.
Bây giờ đỉnh S không còn đỉnh nào liền kề mà chưa được duyệt. Bây giờ chúng ta rút A từ hàng đợi.
Từ đỉnh A chúng ta có đỉnh liền kề là D và là đỉnh chưa được duyệt. Đánh dấu đỉnh D là đã duyệt và xếp vào hàng đợi.
Đến đây, chúng ta thấy rằng không còn đỉnh nào là chưa được đánh dấu (chưa được duyệt với ví dụ trong bảng này). Nhưng giải thuật vẫn tiếp tục, chúng ta vẫn tiếp tục rút các đỉnh từ hàng đợi theo thứ tự để tìm tất cả các đỉnh mà chưa được duyệt. Khi hàng đợi là trống thì đó là lúc kết thúc giải thuật.
Theo Tutorialspoint
Bài trước: Giải thuật tìm kiếm theo chiều sâu
Bài tiếp: Cấu trúc dữ liệu cây

- Twitter thay đổi thuật toán tìm kiếm tiện dụng hơn
- Thủ thuật tìm kiếm trên Google Drive
- Thủ thuật tìm kiếm File bằng Cortana trên Windows 10
- Giải thuật tìm kiếm tuyến tính (Linear Search)
- Giải thuật tìm kiếm nhị phân (Binary Search)
- Giải thuật Tìm kiếm nội suy (Interpolation Search)
- Giải thuật tìm kiếm theo chiều sâu
-
Kích thước ảnh chuẩn trên Pinterest là bao nhiêu?
-
10 vạn lượng vàng tương đương 500kg, người xưa lấy đâu ra nhiều vàng mà ban thưởng vậy?
-
Đồ cho Jax DTCL, Jax Chiến Binh Thiết Giáp mùa 5 DTCL
-
Acer Swift 7 hay HP Elite Dragonfly là laptop siêu di động cao cấp tốt nhất?
-
20 Bài thơ về con vật, bài đồng dao về con vật ngắn gọn, hay cho bé
-
Cách kiểm tra vé máy bay đã đặt VNA, Vietjet,...
-
Công thức tính thể tích hình chóp cụt, diện tích xung quanh và toàn phần của hình chóp cụt
-
Công thức tính diện tích hình Elip
-
Các công thức đạo hàm và đạo hàm lượng giác đầy đủ nhất
-
Phân tích tiệm cận trong Cấu trúc dữ liệu và Giải thuật
-
Công thức tính diện tích xung quanh hình nón cụt, diện tích toàn phần hình nón cụt, thể tích hình nón cụt
-
Cách giải phương trình bậc 2
-
Cấu trúc dữ liệu (Data Structure) là gì?
-
Cây AVL trong cấu trúc dữ liệu và giải thuật
-
Công thức tính diện tích hình thang: thường, vuông, cân