文章目录
- DFS 和 BFS
- BFS 的应用一：层序遍历
- BFS 的应用二：最短路径
- 最短路径例题讲解
DFS（深度优先搜索）和 BFS（广度优先搜索）就像孪生兄弟，提到一个总是想起另一个。然而在实际使用中，我们用 DFS 的时候远远多于 BFS。那么，是不是 BFS 就没有什么用呢？
如果我们使用 DFS/BFS 只是为了遍历一棵树、一张图上的所有结点的话，那么 DFS 和 BFS 的能力没什么差别，我们当然更倾向于更方便写、空间复杂度更低的 DFS 遍历。不过，某些使用场景是 DFS 做不到的，只能使用 BFS 遍历。这就是本文要介绍的两个场景：「层序遍历」、「最短路径」。
DFS 和 BFS
先看看在二叉树上进行 DFS 遍历和 BFS 遍历的代码比较。
DFS 遍历使用递归：
void dfs(TreeNode root){
if (root == null) { return; }
dfs(root.left);
dfs(root.right);
}
BFS 遍历使用队列数据结构：
void bfs(TreeNode root) {
Queue<TreeNode> queue = new ArrayDeque<>();
queue.add(root);
while (!queue.isEmpty()) {
TreeNode node = queue.poll(); // Java 的 pop 写作 poll()
if (node.left != null) {
queue.add(node.left);
}
if (node.right != null) {
queue.add(node.right);
}
}
}
只是比较两段代码的话，最直观的感受就是：DFS 遍历的代码比 BFS 简洁太多了！这是因为递归的方式隐含地使用了系统的栈，我们不需要自己维护一个数据结构。如果只是简单地将二叉树遍历一遍，那么 DFS 显然是更方便的选择。
虽然 DFS 与 BFS 都是将二叉树的所有结点遍历了一遍，但它们遍历结点的顺序不同。
这个遍历顺序也是 BFS 能够用来解「层序遍历」、「最短路径」问题的根本原因。下面，我们结合几道例题来讲讲 BFS 是如何求解层序遍历和最短路径问题的。
BFS 的应用一：层序遍历
LeetCode 102. Binary Tree Level Order Traversal 二叉树的层序遍历（Medium）
给定一个二叉树，返回其按层序遍历得到的节点值。层序遍历即逐层地、从左到右访问所有结点。
什么是层序遍历呢？简单来说，层序遍历就是把二叉树分层，然后每一层从左到右遍历：
乍一看来，这个遍历顺序和 BFS 是一样的，我们可以直接用 BFS 得出层序遍历结果。然而，层序遍历要求的输入结果和 BFS 是不同的。层序遍历要求我们区分每一层，也就是返回一个二维数组。而 BFS 的遍历结果是一个一维数组，无法区分每一层。
那么，怎么给 BFS 遍历的结果分层呢？我们首先来观察一下 BFS 遍历的过程中，结点进队列和出队列的过程：
截取 BFS 遍历过程中的某个时刻：
可以看到，此时队列中的结点是 3、4、5，分别来自第 1 层和第 2 层。这个时候，第 1 层的结点还没出完，第 2 层的结点就进来了，而且两层的结点在队列中紧挨在一起，我们无法区分队列中的结点来自哪一层。
因此，我们需要稍微修改一下代码，在每一层遍历开始前，先记录队列中的结点数量 n（也就是这一层的结点数量），然后一口气处理完这一层的 n 个结点。
// 二叉树的层序遍历
void bfs(TreeNode root) {
Queue<TreeNode> queue = new ArrayDeque<>();
queue.add(root);
while (!queue.isEmpty()) {
int n = queue.size();
for (int i = 0; i < n; i++) {
// 变量 i 无实际意义，只是为了循环 n 次
TreeNode node = queue.poll();
if (node.left != null) {
queue.add(node.left);
}
if (node.right != null) {
queue.add(node.right);
}
}
}
}
这样，我们就将 BFS 遍历改造成了层序遍历。在遍历的过程中，结点进队列和出队列的过程为：
可以看到，在 while 循环的每一轮中，都是将当前层的所有结点出队列，再将下一层的所有结点入队列，这样就实现了层序遍历。
最终我们得到的题解代码为：
public List<List<Integer>> levelOrder(TreeNode root) {
List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
Queue<TreeNode> queue = new ArrayDeque<>();
if (root != null) {
queue.add(root);
}
while (!queue.isEmpty()) {
int n = queue.size();
List<Integer> level = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < n; i++) {
TreeNode node = queue.poll();
level.add(node.val);
if (node.left != null) {
queue.add(node.left);
}
if (node.right != null) {
queue.add(node.right);
}
}
res.add(level);
}
return res;
}
BFS 的应用二：最短路径
在一棵树中，一个结点到另一个结点的路径是唯一的，但在图中，结点之间可能有多条路径，其中哪条路最近呢？这一类问题称为最短路径问题。最短路径问题也是 BFS 的典型应用，而且其方法与层序遍历关系密切。
在二叉树中，BFS 可以实现一层一层的遍历。在图中同样如此。从源点出发，BFS 首先遍历到第一层结点，到源点的距离为 1，然后遍历到第二层结点，到源点的距离为 2…… 可以看到，用 BFS 的话，距离源点更近的点会先被遍历到，这样就能找到到某个点的最短路径了。
小贴士：
很多同学一看到「最短路径」，就条件反射地想到「Dijkstra 算法」。为什么 BFS 遍历也能找到最短路径呢？
这是因为，Dijkstra 算法解决的是带权最短路径问题，而我们这里关注的是无权最短路径问题。也可以看成每条边的权重都是 1。这样的最短路径问题，用 BFS 求解就行了。
在面试中，你可能更希望写 BFS 而不是 Dijkstra。毕竟，敢保证自己能写对 Dijkstra 算法的人不多。
最短路径问题属于图算法。由于图的表示和描述比较复杂，本文用比较简单的网格结构代替。网格结构是一种特殊的图，它的表示和遍历都比较简单，适合作为练习题。在 LeetCode 中，最短路径问题也以网格结构为主。
最短路径例题讲解
LeetCode 1162. As Far from Land as Possible 离开陆地的最远距离（Medium）
你现在手里有一份大小为 n*n 的地图网格 grid，上面的每个单元格都标记为 0 或者 1，其中 0 代表海洋，1 代表陆地，请你找出一个海洋区域，这个海洋区域到离它最近的地区域的距离是最大的。
我们这里说的距离是「曼哈顿距离。 ( x 0 , y 0 ) (x_0, y_0) (x0,y0) 和 ( x 1 , y 1 ) (x_1, y_1) (x1,y1) 这两个区域之间的距离是 ∣ x 0 − x 1 ∣ + ∣ y 0 − y 1 ∣ |x_0-x_1|+|y_0-y_1| ∣x0−x1∣+∣y0−y1∣。
如果我们的地图上只有陆地或者海洋，请返回 -1。
这道题就是一个在网格结构中求最短路径的问题。同时，它也是一个「岛屿问题」，即用网格中的 1 和 0 表示陆地和海洋，模拟出若干个岛屿。
在上一篇文章中，我们介绍了网格结构的基本概念，以及网格结构中的 DFS 遍历。其中一些概念和技巧也可以用在 BFS 遍历中：
- 格子
(r, c)的相邻四个格子为：(r-1, c)、(r+1, c)、(r, c-1) 和 (r, c+1)； - 使用函数
inArea判断当前格子的坐标是否在网格范围内； - 将遍历过的格子标记为 2，避免重复遍历。
上一篇文章讲过了网格结构 DFS 遍历，这篇文章正好讲解一下网格结构的 BFS 遍历。要解最短路径问题，我们首先要写出层序遍历的代码，仿照上面的二叉树层序遍历代码，类似地可以写出网格层序遍历：
// 网格结构的层序遍历
// 从格子 (i, j) 开始遍历
void bfs(int[][] grid, int i, int j) {
Queue<int[]> queue = new ArrayDeque<>();
queue.add(new int[]{r, c});
while (!queue.isEmpty()) {
int n = queue.size();
for (int i = 0; i < n; i++) {
int[] node = queue.poll();
int r = node[0];
int c = node[1];
if (r-1 >= 0 && grid[r-1][c] == 0) {
grid[r-1][c] = 2;
queue.add(new int[]{r-1, c});
}
if (r+1 < N && grid[r+1][c] == 0) {
grid[r+1][c] = 2;
queue.add(new int[]{r+1, c});
}
if (c-1 >= 0 && grid[r][c-1] == 0) {
grid[r][c-1] = 2;
queue.add(new int[]{r, c-1});
}
if (c+1 < N && grid[r][c+1] == 0) {
grid[r][c+1] = 2;
queue.add(new int[]{r, c+1});
}
}
}
}
以上的层序遍历代码有几个注意点：
- 队列中的元素类型是
int[]数组，每个数组的长度为 2，包含格子的行坐标和列坐标。 - 为了避免重复遍历，这里使用到了和 DFS 遍历一样的技巧：把已遍历的格子标记为 2。注意：我们在将格子放入队列之前就将其标记为2。想一想，这是为什么？
- 在将格子放入队列之前就检查其坐标是否在网格范围内，避免将「不存在」的格子放入队列。
这段网格遍历代码还有一些可以优化的地方。由于一个格子有四个相邻的格子，代码中判断了四遍格子坐标的合法性，代码稍微有点啰嗦。我们可以用一个 moves 数组存储相邻格子的四个方向：
int[][] moves = {
{-1, 0}, {1, 0}, {0, -1}, {0, 1},
};
然后把四个 if 判断变成一个循环：
for (int[][] move : moves) {
int r2 = r + move[0];
int c2 = c + move[1];
if (inArea(grid, r2, c2) && grid[r2][c2] == 0) {
grid[r2][c2] = 2;
queue.add(new int[]{r2, c2});
}
}
写好了层序遍历的代码，接下来我们看看如何来解决本题中的最短路径问题。
这道题要找的是距离陆地最远的海洋格子。假设网格中只有一个陆地格子，我们可以从这个陆地格子出发做层序遍历，直到所有格子都遍历完。最终遍历了几层，海洋格子的最远距离就是几。 (下图为:从单个陆地格子出发的距离（动图）)
那么有多个陆地格子的时候怎么办呢？一种方法是将每个陆地格子都作为起点做一次层序遍历，但是这样的时间开销太大。
BFS 完全可以以多个格子同时作为起点。我们可以把所有的陆地格子同时放入初始队列，然后开始层序遍历，这样遍历的效果如下图所示：
这种遍历方法实际上叫做「多源 BFS」。多源 BFS 的定义不是今天讨论的重点，你只需要记住多源 BFS 很方便，只需要把多个源点同时放入初始队列即可。
需要注意的是，虽然上面的图示用 1、2、3、4 表示层序遍历的层数，但是在代码中，我们不需要给每个遍历到的格子标记层数，只需要用一个distance变量记录当前的遍历的层数（也就是到陆地格子的距离）即可。
最终，我们得到的题解代码为：
public int maxDistance(int[][] grid) {
int N = grid.length;
Queue<int[]> queue = new ArrayDeque<>();
// 将所有的陆地格子加入队列
for (int i = 0; i < N; i++) {
for (int j = 0; j < N; j++) {
if (grid[i][j] == 1) {
queue.add(new int[]{i, j});
}
}
}
// 如果地图上只有陆地或者海洋，返回 -1
if (queue.isEmpty() || queue.size() == N * N) {
return -1;
}
int[][] moves = {
{-1, 0}, {1, 0}, {0, -1}, {0, 1},
};
int distance = -1; // 记录当前遍历的层数（距离）
while (!queue.isEmpty()) {
distance++;
int n = queue.size();
for (int i = 0; i < n; i++) {
int[] node = queue.poll();
int r = node[0];
int c = node[1];
for (int[] move : moves) {
int r2 = r + move[0];
int c2 = c + move[1];
if (inArea(grid, r2, c2) && grid[r2][c2] == 0) {
grid[r2][c2] = 2;
queue.add(new int[]{r2, c2});
}
}
}
}
return distance;
}
// 判断坐标 (r, c) 是否在网格中
boolean inArea(int[][] grid, int r, int c) {
return 0 <= r && r < grid.length
&& 0 <= c && c < grid[0].length;
}
参考文章(侵删)
BFS 的使用场景：层序遍历、最短路径问题
