php小编柚子为您介绍调试广度优先搜索(BFS)的实现。广度优先搜索是一种用于图和树的遍历算法,它从起始节点开始,逐层地访问相邻节点,直到找到目标节点。在实现BFS算法时,调试是非常重要的环节,它可以帮助我们发现代码中的错误和逻辑问题,提高程序的效率和准确性。本文将为您详细介绍如何调试BFS算法,希望能对您的学习和实践有所帮助。
问题内容
背景
我在 3d 空间中有 3d 体素。它们由 x, y, z
索引。它们被标记为 full
或 empty
。我尝试有效地计算由邻居 full
体素组成的组件数量。
bfs 详细信息
我有以下代码来实现广度优先搜索(bfs)算法。每个体素由 [3]int{x, y, z}
表示。
// Count separate components consisting of disconnected finite elements. func (vg *VoxelGrid) CountComponents() int { // Map key is (x, y, z) index of voxel. visited := make(map[[3]int]bool) count := 0 for z := 0; z < vg.Len.Z; z++ { for y := 0; y < vg.Len.Y; y++ { for x := 0; x < vg.Len.X; x++ { if !visited[[3]int{x, y, z}] { count++ vg.bfs(visited, [3]int{x, y, z}) } } } } return count } // Algorithm: breadth-first search (BFS). // This is much faster than depth first search (DFS) algorithm. func (vg *VoxelGrid) bfs(visited map[[3]int]bool, start [3]int) { queue := [][3]int{start} visited[start] = true for len(queue) > 0 { v := queue[0] queue = queue[1:] neighbors := vg.getNeighbors(v) for _, n := range neighbors { if !visited[n] { visited[n] = true queue = append(queue, n) } } } } // It returns a list of neighbor voxels that are full, i.e. not empty. func (vg *VoxelGrid) getNeighbors(v [3]int) [][3]int { var neighbors [][3]int for i := -1; i <= 1; i++ { for j := -1; j <= 1; j++ { for k := -1; k <= 1; k++ { if i == 0 && j == 0 && k == 0 { continue } x := v[0] + i y := v[1] + j z := v[2] + k if x >= 0 && x < vg.Len.X && y >= 0 && y < vg.Len.Y && z >= 0 && z < vg.Len.Z { // Index is valid. } else { continue } // Is neighbor voxel empty or not? if vg.IsNotEmpty(x, y, z) { neighbors = append(neighbors, [3]int{x, y, z}) } } } } return neighbors }
问题
上面的实现无法正常工作。对于仅应包含 8
组件的简单模型,它返回组件计数为 1224
:
问题
我通过 vs code 调试器单步调试了代码。但我无法找出这个错误。有人在代码中看到任何可疑的东西吗?有什么提示可以指引我正确的方向吗?
解决方法
问题是您还在 empty
体素上调用 bfs
。
在 countcomponents
中,已验证 bfs
仅在尚未访问的体素上调用(良好):
if !visited[[3]int{x, y, z}] {
...但它缺少测试该体素是否是 full
(不好),并且 bfs
会很乐意将其添加到队列中,期望它是 full
。因此,每个 empty
体素也被计为一个(1 体素大小)组件。
以上是调试广度优先搜索 (BFS) 的实现的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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