我正在尝试使用队列实现 BFS 算法，我不想寻找任何用于学习目的的在线代码。我所做的只是遵循算法并尝试实现它。我有一个关于邻接矩阵（图的数据结构）的问题。
我知道一种常见的图形数据结构是邻接矩阵。所以，我的问题是，我是否必须与 BFS 算法一起实现邻接矩阵，否则没关系。
我真的很困惑。 让我困惑的一件事，图表数据，如果没有数据结构，这些数据应该存储在哪里？
真诚的
【问题讨论】：
pop_back的返回类型是void。
广度优先搜索假设您有某种方式来表示您正在使用的图形结构，其效率取决于您选择的表示方式，但您不受限于使用邻接矩阵。 BFS 的许多实现都以某种方式隐式表示图（例如，作为存储迷宫的 2D 数组或作为某种游戏）并且工作得很好。您还可以使用邻接表，这对我们在 BFS 中特别有效。
您将要编写的特定代码将取决于图形的表示方式，但不要拘泥于以一种方式进行。选择最适合您的应用程序的方法。
【讨论】：
选择数据结构的最佳方式是根据操作。掌握完整的操作列表，根据对问题重要的标准评估实现：空间、速度、代码大小等。
对于 BFS，操作非常简单：
Set<Node> getSources(Graph graph) // all in graph with no in-edges
Set<Node> getNeighbors(Node node) // all reachable from node by out-edges
现在我们可以根据 n=节点数来评估图形数据结构选项：
聪明点只是在构建图时保持源集，因此成本通过边插入来摊销。即，当您创建一个节点时，将其添加到源列表中，因为它没有出边。添加边时，请从源集中删除 to-node。
现在您可以根据运行时间做出明智的选择。对空间、简单性或任何其他考虑因素也这样做。然后选择并实施。
【讨论】：