Algorithm 当应用于不同的容器时，具有相同代码的算法可以实现不同的有用目标

广度优先搜索和深度优先搜索是两种相同的算法，只是它们的功能和使用的数据结构不同

广度优先搜索：

q := queue
q.append(root node of tree)
while q is not empty:
    n := q.pop()
    if n is the node being searched for:
        return n
    if n has children:
        c := children of node
        for i in c:
            q.push(i)

s := stack
s.append(root node of tree)
while s is not empty:
    n := s.pop()
    if n is the node being searched for:
        return n
    if n has children:
        c := children of node
        for i in c:
            s.push(i)

深度优先搜索：

q := queue
q.append(root node of tree)
while q is not empty:
    n := q.pop()
    if n is the node being searched for:
        return n
    if n has children:
        c := children of node
        for i in c:
            q.push(i)

s := stack
s.append(root node of tree)
while s is not empty:
    n := s.pop()
    if n is the node being searched for:
        return n
    if n has children:
        c := children of node
        for i in c:
            s.push(i)

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还有其他算法或数据结构可以这样工作吗？

我想到的是Dijkstra的图形搜索算法和A*。它们本质上是相同的，除了如何选择循环的下一次迭代——Dijkstra的是广度优先——允许您找到最近的目标，A*是启发式深度优先，允许您找到一个迭代次数最少、挂钟时间最短的目标

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事实上，我看到这两种算法都是用完全相同的代码实现的，允许您通过提供适当的回调来选择列表中的下一个节点来运行A*或Dijkstra，或者实际上是D*或其他算法。

想到的是Dijkstra的图形搜索算法和A*。它们本质上是相同的，除了如何选择循环的下一次迭代——Dijkstra的是广度优先——允许您找到最近的目标，A*是启发式深度优先，允许您找到一个迭代次数最少、挂钟时间最短的目标

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事实上，我看到这两种算法都是用完全相同的代码实现的，允许您通过提供适当的回调来选择列表中的下一个节点来运行A*或Dijkstra，或者实际上是D*或其他算法。

有一个连续的算法家族Prim Dijkstra，它依赖于区间[0,1]中的一个参数。当参数为0时，得到Prim算法；当参数为1时，得到Dijkstra算法

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Prim Dijkstra在计算具有两个冲突优化目标的图的子树时非常有用：最小化从源顶点到多个排水顶点的最大距离和最小化树的总长度。在实际应用中，通常需要将这两个量都绑定，因此使用中间参数执行Prim-Dijkstra。

有一系列连续的算法Prim-Dijkstra，依赖于区间[0,1]中的参数。当参数为0时，得到Prim算法；当参数为1时，得到Dijkstra算法

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Prim Dijkstra在计算具有两个冲突优化目标的图的子树时非常有用：最小化从源顶点到多个排水顶点的最大距离和最小化树的总长度。在实际应用中，您通常希望绑定这两个量，因此使用中间参数执行Prim-Dijkstra。

两种算法是相同的，只是它们的作用和使用的数据结构不同。快速排序和Boruvka算法怎么样？我想你想完善这个标准。@Marcin除非我误解了Boruvka的算法，否则它们在操作上是不同的，而我指的是它们使用的是什么。好吧，那么BFS和Prim是一样的，它们都在图形上操作，并生成树！：我明白了@sweeneyrod的意思——如果您对队列和堆栈使用相同的变量名，比如说container，implementation of DFS==implementation of BFS，那么除了第一行代码之外。同样的代码给出了两种不同的算法，这确实很有趣。我不知道还有其他的例子。也许这个问题可以改写为相同的算法，当应用于不同的容器时，可以实现不同的有用目标。两个算法是相同的，除了它们的作用和它们使用的数据结构。快速排序和Boruvka算法怎么样？我想你想完善这个标准。@Marcin除非我误解了Boruvka的算法，否则它们在操作上是不同的，而我指的是它们使用的是什么。好吧，那么BFS和Prim是一样的，它们都在图形上操作，并生成树！：我明白了@sweeneyrod的意思——如果您对队列和堆栈使用相同的变量名，比如说container，implementation of DFS==implementation of BFS，那么除了第一行代码之外。同样的代码给出了两种不同的算法，这确实很有趣。我不知道还有其他的例子。也许这个问题可以改写为相同的算法，当应用到不同的容器时，可以实现不同的有用目标。