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深度优先搜索(DFS, Depth First Search)是一个针对图和树的遍历算法。
对于下面的树而言,DFS方法首先从根节点1开始,其搜索节点顺序是1,2,3,4,5,6,7,8(假定左分枝和右分枝中优先选择左分枝)。
对于DFS来说,他就像一个比较倔的人,必须一条路走到黑。从1->2->3->2->4->5这样一种完全遍历的过程,DFS的实现方式相比于BFS应该说大同小异,只是把queue换成了stack而已,stack具有后进先出LIFO(Last Input First Output)的特性,DFS的操作步骤如下:
1、把起始点放入stack;
2、重复下述3步骤,直到stack为空为止:
- 从stack中访问栈顶的点;
- 找出与此点邻接的且尚未遍历的点,进行标记,然后全部放入stack中;
- 如果此点没有尚未遍历的邻接点,则将此点从stack中弹出。
下面结合一个实例,说明DFS的工作过程和原理:
第一步:将起始节点1放入栈stack中,标记为已遍历。
第二步:从stack中访问栈顶的节点1,找出与节点1邻接的节点,有2,9两个节点,我们可以选择其中任何一个,选择规则可以人为设定,这里假设按照节点数字顺序由小到大选择,选中的是2,标记为已遍历,然后放入stack中。
第三步:从stack中取出栈顶的节点2,找出与节点2邻接的节点,有1,3,5三个节点,节点1已遍历过,排除;3,5中按照预定的规则选中的是3,标记为已遍历,然后放入stack中。
第四步:从stack中取出栈顶的节点3,找出与节点3邻接的节点,有2,4两个节点,节点2已遍历过,排除;选中的是节点4,标记为已遍历,然后放入stack中。
第五步:从stack中取出栈顶的节点4,找出与节点4邻接的节点,有3,5,6三个节点,节点3已遍历过,排除;选中的是节点5,标记为已遍历,然后放入stack中。
第六步:从stack中取出栈顶的节点5,找出与节点5邻接的节点,有2,4两个节点,节点2,4都已遍历过,因此节点5没有尚未遍历的邻接点,则将此点从stack中弹出。
第七步:当前stack栈顶的节点是4,找出与节点4邻接的节点,有3,5,6三个节点,节点3,5都已遍历过,排除;选中的是节点6,标记为已遍历,然后放入stack中。
第八步:当前stack栈顶的节点是6,找出与节点6邻接的节点,有4,7,8三个节点,4已遍历,按照规则选中的是7,标记为已遍历,然后放入stack中。
第九步:当前stack栈顶的节点是7,找出与节点7邻接的节点,只有节点6,已遍历过,因此没有尚未遍历的邻接点,将节点7从stack中弹出。
第十步:当前stack栈顶的节点是6,找出与节点6邻接的节点,有节点7,8,7已遍历过,因此将节点8放入stack中。
第十一步:当前stack栈顶的节点是8,找出与节点8邻接的节点,有节点1,6,9,1,6已遍历过,因此将节点9放入stack中。
第十二步:当前stack栈顶的节点是9,没有尚未遍历的邻接点,将节点9弹出,依次类推,栈中剩余节点8,6,4,3,2,1都没有尚未遍历的邻接点,都将弹出,最后栈为空。
总结:
DFS在对解决迷宫问题 ,应用于求无向图中连通分量的个数和求解无向图中通过给定顶点V的简单回路等问题具有不可替代的作用,可以准确帮我们遍历各种情况,在这里给大家找了一份yxc大佬的DFS板子用:
其中ne代表下一节点,时间复杂度 O(n+m), n表示点数,m表示边数。
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