[算法日志]图论： 深度优先搜索(DFS)
[算法日志]图论： 深度优先搜索(DFS)
深度优先概论
深度优先搜索算法是一种遍历图这种数据结构的算法策略，其中心思想是朝图节点的一个方向不断跳转，当该节点无下一个节点或所有方向都遍历完时，便回溯朝上一个节点的另一个方向继续遍历。这种搜索策略与回溯法有异曲同工之妙。
DFS的代码框架
void dfs(参数)
{if(终止条件){储存结果;return;}for(遍历节点的各个分支){处理节点；dfs(参数);//调用本函数撤销处理，回溯；}
}
正因为和回溯法有相似之处，所以其在代码结构上与回溯大致相同。
深搜三部曲
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确认递归函数及其参数
在深搜过程中，我们通常会定义两个数组容器，一个二维数组储存结果，一个一维数组储存节点路径。
而递归函数参数我们往往无法在一开始便确认，通常都是在书写递归逻辑时按需添加。
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确认终止条件
终止条件的不同有时会导致函数的需要遍历的值不同。同时，递归条件如果确定错误会导致死循环，栈溢出等错误。所以确定好递归条件是比较关键的一步。
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遍历节点的各个路径
首先将本节点下一个要遍历的节点放进路径，适当处理后进入递归函数，回来时将该节点从路径中取出，做回溯操作。
深搜的简单应用
leetcode 797
示例代码
void DFS1(const vector<vector<int>>& mygraph, vector<vector<int>>& result, vector<int>& path, int next){if (mygraph[next].empty() || path.back() == mygraph.size() - 1){if (path.back() == mygraph.size() - 1)result.push_back(path);return;}const int size = mygraph[next].size();for (int i = 0; i < size; ++i){path.push_back(mygraph[next][i]);DFS1(mygraph, result, path, mygraph[next][i]);path.pop_back();}}vector<vector<int>> allPathsSourceTarget(vector<vector<int>>& mygraph){vector<vector<int>> result;vector<int> path;if (mygraph.empty())return result;path.push_back(0);DFS1(mygraph, result, path, 0);return result;}