题目描述在给定的 mxn 网格 grid 中，每个单元格可以有以下三个值之一：值 0 代表空单元格；值 1 代表新鲜橘子；值 2 代表腐烂的橘子。每分钟，腐烂的橘子 周围 4个方向上相邻 的新鲜橘子都会腐烂。返回 直到单元格中没有新鲜橘子为止所必须经过的最小分钟数。如果不可能，返回 -1 。示例1：输入：grid=[[2,1,1],[1,1,0],[0,1,1]]输出：4示例2：输入：grid=[[2,1,1],[0,1,1],[1,0,1]]输出：-1解释：左下角的橘子（第2行，第0列）永远不会腐烂，因为腐烂只会发生在4个正向上。示例3：输入：grid=[[0,2]]输出：0解释：因为0分钟

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图（Graph）是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成，通常表示为：G(V,E)，其中，G表示一个图，V是图G中顶点的集合，E是图G中边的集合。在学习图的过程中，知道图中存储的数据称为顶点，无向图连接顶点之间关系的称为边，有向图连接顶点的称为弧，弧的起点为弧尾，终点为弧头。图可以根据边有无方向，分为无向图和有向图，只要存在有方向的边，则为有向图，全部为无方向边的图，则为无向图。1.邻接表接表是图的一种链式存储结构。由两部分组成：表头结点表和边表。邻接表中每个单链表的第一个结点存放有关顶点的信息，把这一结点看成链表的表头，其余结点存放有关边的信息（1）表头结点表：包括数据域和链域，数据域存

文章目录前言1.图的存储结构1.邻接矩阵2.邻接表一、邻接矩阵二、邻接表二、图的遍历1.DFS2.BFS前言图是由顶点集合及顶点间的关系组成的一种数据结构：G=(V，E)，其中：顶点集合V={x|x属于某个数据对象集}是有穷非空集合；E={(x,y)|x,y属于V}或者E={|x,y属于V&&Path(x,y)}是顶点间关系的有穷集合，也叫做边的集合。完全图：在有n个顶点的无向图中，若有n*(n-1)/2条边，即任意两个顶点之间有且仅有一条边，则称此图为无向完全图，比如上图G1；在n个顶点的有向图中，若有n*(n-1)条边，即任意两个顶点之间有且仅有方向相反的边，则称此图为有向完全图1.图的存

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能AI、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~👍感谢小伙伴们点赞、关注！一般涉及到最小层数问题，要想到BFS。只要找到第一个符合条件的就是最小层数。单词接龙# 单向BFSclass Solution:    def ladderLength(self, beginWord: str, endWord: str, wordList: List[str]) -> int:        queue= [(beginWord, 1)]        word_list= [ ch

目录一实验目的二实验内容及要求实验内容：实验要求：三实验过程及运行结果一算法设计思路二源程序代码三、截图四调试情况、设计技巧及体会一实验目的1．掌握图的相关概念。2．掌握用邻接矩阵和邻接表的方法描述图的存储结构。3．掌握图的深度优先搜索和广度优先搜索遍历的方法及其计算机的实现。4．理解最小生成树的有关算法二实验内容及要求实验内容：选择邻接矩阵或邻接链表存储结构，掌握图的创建、遍历、最小生成树、拓扑排序、关键路径、最短路径等典型操作。编程实现如下功能：（1）输入无向图的顶点数、边数及各条边的顶点对，建立用邻接矩阵表示的无向图。（2）对图进行深度优先搜索和广度优先搜索遍历，并分别输出其遍历序列。（

目录1.BFS算法2.Dijkstra算法3.Floyd算法4.总结1.BFS算法G纲是个物流离散中心，经常需要往各个城市运东西，怎么运送距离最近——单源最短路径问题各个城市之间也学要来往，相互之间怎么走距离最近？——每对顶点之间的最短路径如下图,BFS算法是如何实现最短路径问题的呢？设从顶点2开始，第一次搜索的结点为1号结点和6号结点，路径为1，从1号结点和6号结点开始找相邻的接地，5号结点和3号7号为相邻的结点，然后5号结点周围都是已经访问过的，3号结点和7号结点分别搜索搭配4号和8号结点，路径为4 代码 voidBFS_MIN_Distance(GraphG,intu){ //d[i]表

1、BFS和DFS介绍深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)是一种用于遍历或搜索树图的一种算法，在这个过程中保证图或数的每个结点被访问且仅被访问一次，再按照每个结点访问的顺序不同分为深搜和广搜。本文只讨论这两种算法在搜索方面的应用！1.1深度优先搜索算法深度优先搜索(Depth-First-Search，DFS)它沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支。当节点v的所在边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发现的节点，则选择其中一个作为源节点并重复以上过程，整个进程反复进行直到所有节点都被访问

🍉前言：🌈🌈蓝桥杯还有几天就开始了，祝友友们都有好成绩鸭~🌙🌙之前更了一篇深度优先搜索DFS的文章，今天把广度优先搜索BFS这块拼图也给补上。现在还不会BFS的小伙伴们看过来~😀相比于DFS这种要使用递归的算法，广度优先搜索就容易理解多了，相信大家练习几道题目就能轻松掌握。题目传送门🚀🚀🚀题目链接迷宫（二）https://nanti.jisuanke.com/t/T1596仙岛求药https://nanti.jisuanke.com/t/T1212红与黑https://nanti.jisuanke.com/t/T1211鸣人和佐助https://nanti.jisuanke.com/t/T12

目录一.读题二.在做题之前1.康拓展开2.DFS和BFS的区别3.栈和队列的区别三.做题1.算法原理2.算法实现①队列②康托展开 ③标记四.AC代码一.读题作为最经典的一道宽度优先搜索题，它的题面并不是很难懂。【宽搜（难度：6）】8数码问题题目描述【题意】   在3×3的棋盘上摆有八个棋子，每个棋子上标有1至8的某一数字。棋盘中留有一个空格，空格用0来表示。空格周围上下左右相邻的棋子可以移到空格中。现给出原始状态和目标状态，求实现从初始布局到目标布局的最少步骤（初始状态的步数为0）。如下图，答案为5。    【输入格式】    第一个3*3的矩阵是原始状态；    第二个3*3的矩阵是目标状态