Je was op zoek naar: x g f (Hindi - Engels)

bf 3x film java x*g* bf
bf 3x film java x * g * bf

g f को दो चरणों में प्राप्त कर सकते हैं, और कि एक सुधार है
g can get to f in two steps, and that's an improvement because before the best we could get to f was 11 steps.

हम वास्तव में कम से कम पथ रेखांकन में खोजने के लिए एक दृष्टिकोण पर एक नज़र रखना, और हम एक बार फिर से इस उदाहरण का उपयोग करेंगे। यह वास्तव में अन्य नोड्स, के लिए के नाम है तो मैं ये में जोड़ने के लिए जा रहा हूँ करने के लिए मदद मिलेगी। बस याद है इस ग्राफ ए से शुरू करने के लिए क्या चौड़ाई-पहले खोज करता है हम का दौरा किया के रूप में एक चिह्नित करें और हम इसे खोलें सूची में जोड़ें। हम खुले सूची खींच और a के सभी पड़ोसियों को खुले सूची में जोड़ें। अक्षर c, b, और d तो हम इन नोड्स में से एक चुनें, चलो कहना है c और ग्राफ, लेकिन सभी अपने पड़ोसियों का विस्तार कर रहे हैं करने के लिए अपने सभी अविस्तृत पड़ोसियों में जोड़ें। ऐसा ही बी बी के साथ बात है f, और डी एस अविस्तृत पड़ोसियों कर रहे हैं ई. अब, g, f के अविस्तृत पड़ोसियों कर रहे हैं और ई और कोई पड़ोसी unexpanded है। हम एक खोज के लिए यह कदम खत्म करो। क्या हम यहाँ हो कि चौड़ाई-पहली खोज की मान्यताओं से है, ए से सबसे छोटा रास्ता बी ज. ए से इस सीधा लिंक है खोज यहाँ वास्तव में समाप्त हो जाएगा, लेकिन हम कि वैसे भी भाग गया। ये माना जाता है कि इन सभी नोड्स को hops की संख्या के मामले में कम से कम रास्ते हैं। यह वास्तव में समझ में आता है। c. करने के लिए एक हॉप b. करने के लिए एक हॉप डी. के लिए एक हॉप दो f करने के लिए, सुनिश्चित करें कि hops. दो ई करने के लिए, सुनिश्चित करें कि hops.
let's take a look at an approach for actually finding shortest paths in graphs, and we'll use this example once again. it will help to actually have names for the other nodes, so i'm going to add these in. just remember what breadth-first search does for this graph starting from a.