当前位置: 首页 > news >正文

图的遍历:深度优先搜索(DFS)

引言

图遍历是指按照一定的顺序访问图中的每个顶点。遍历图的两种主要方法是深度优先搜索(Depth-First Search, DFS)和广度优先搜索(Breadth-First Search, BFS)。本文将详细介绍深度优先搜索的定义、算法及其实现。

深度优先搜索(DFS)

定义

深度优先搜索(DFS)是一种遍历或搜索图的算法,从图的某个起始顶点开始,尽可能深入地访问每一个顶点,直到无法继续为止,然后回溯并继续搜索未访问的顶点。

算法步骤

  1. 从起始顶点开始,标记该顶点为已访问。
  2. 递归地访问所有未被访问的邻接顶点。
  3. 回溯到上一个顶点,继续访问其他未被访问的邻接顶点,直到所有顶点都被访问。

示例

假设我们有一个无向图,顶点集合为 ({A, B, C, D, E, F}),边集合为 ({(A, B), (A, C), (B, D), (C, E), (D, F)})。

A
B
C
D
E
F

DFS实现(递归方式)

下面是用Java实现DFS的代码示例:

import java.util.LinkedList;
import java.util.List;public class Graph {private LinkedList<Integer>[] adjLists; // 邻接表数组private boolean[] visited; // 访问标记数组// 构造函数public Graph(int numVertices) {adjLists = new LinkedList[numVertices];visited = new boolean[numVertices];for (int i = 0; i < numVertices; i++) {adjLists[i] = new LinkedList<>();}}// 添加边public void addEdge(int i, int j) {adjLists[i].add(j);adjLists[j].add(i); // 无向图}// 深度优先搜索public void DFS(int vertex) {visited[vertex] = true;System.out.print(vertex + " ");for (int adj : adjLists[vertex]) {if (!visited[adj]) {DFS(adj);}}}// 打印邻接表public void printAdjLists() {for (int i = 0; i < adjLists.length; i++) {System.out.print(i + ": ");for (int j : adjLists[i]) {System.out.print(j + " ");}System.out.println();}}public static void main(String[] args) {Graph graph = new Graph(6);graph.addEdge(0, 1);graph.addEdge(0, 2);graph.addEdge(1, 3);graph.addEdge(2, 4);graph.addEdge(3, 5);System.out.println("图的邻接表表示:");graph.printAdjLists();System.out.println("深度优先搜索遍历结果:");graph.DFS(0); // 输出:0 1 3 5 2 4}
}

DFS实现(非递归方式)

下面是用Java实现DFS的非递归方式的代码示例:

import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;public class Graph {private LinkedList<Integer>[] adjLists; // 邻接表数组private boolean[] visited; // 访问标记数组// 构造函数public Graph(int numVertices) {adjLists = new LinkedList[numVertices];visited = new boolean[numVertices];for (int i = 0; i < numVertices; i++) {adjLists[i] = new LinkedList<>();}}// 添加边public void addEdge(int i, int j) {adjLists[i].add(j);adjLists[j].add(i); // 无向图}// 深度优先搜索(非递归)public void DFS(int vertex) {Stack<Integer> stack = new Stack<>();stack.push(vertex);while (!stack.isEmpty()) {int v = stack.pop();if (!visited[v]) {visited[v] = true;System.out.print(v + " ");}for (int adj : adjLists[v]) {if (!visited[adj]) {stack.push(adj);}}}}// 打印邻接表public void printAdjLists() {for (int i = 0; i < adjLists.length; i++) {System.out.print(i + ": ");for (int j : adjLists[i]) {System.out.print(j + " ");}System.out.println();}}public static void main(String[] args) {Graph graph = new Graph(6);graph.addEdge(0, 1);graph.addEdge(0, 2);graph.addEdge(1, 3);graph.addEdge(2, 4);graph.addEdge(3, 5);System.out.println("图的邻接表表示:");graph.printAdjLists();System.out.println("深度优先搜索遍历结果:");graph.DFS(0); // 输出:0 2 4 1 3 5}
}

DFS算法步骤图解

以下是对上述示例中DFS算法步骤的图解:

0
1
2
3
4
5
访问顶点0
访问顶点1
访问顶点3
访问顶点5
回溯到顶点3
回溯到顶点1
回溯到顶点0
访问顶点2
访问顶点4

结论

通过上述讲解和实例代码,我们详细展示了深度优先搜索(DFS)的定义、算法及其实现。DFS是一种重要的图遍历算法,广泛应用于各种场景。希望这篇博客对您有所帮助!


如果您觉得这篇文章对您有帮助,请关注我的CSDN博客,点赞并收藏这篇文章,您的支持是我持续创作的动力!


关键内容总结

  • 深度优先搜索(DFS)的定义
  • DFS算法的步骤
  • DFS的递归和非递归实现
  • DFS算法的图解

推荐阅读:深入探索设计模式专栏,详细讲解各种设计模式的应用和优化。点击查看:深入探索设计模式。


特别推荐:设计模式实战专栏,深入解析设计模式的实际应用,提升您的编程技巧。点击查看:设计模式实战。

如有任何疑问或建议,欢迎在评论区留言讨论。谢谢阅读!


测试代码的运行结果:

  • 邻接表表示
0: 1 2 
1: 0 3 
2: 0 4 
3: 1 5 
4: 2 
5: 3 
  • 深度优先搜索遍历结果

递归方式:0 1 3 5 2 4

非递归方式:0 2 4 1 3 5

http://www.lryc.cn/news/409134.html

相关文章:

  • 普元EOS学习笔记-某些版本的EOS提供的maven获取依赖失败的问题解决
  • Pycharm + Pyside6
  • 强化学习之价值迭代算法动态规划求解悬崖漫步环境(CliffWalking)最优策略及最优状态价值函数
  • javascript deriveKey和deriveBits()由主密钥派生出新的密钥进行加密
  • 基于微信小程序的自习室选座系统/基于Java的自习室选座系统/自习室管理系统的设计与实现
  • echarts所遇到的问题,个人记录
  • Skyeye云智能制造企业版源代码全部开放
  • Springboot 整合Elasticsearch
  • WeNet环境配置与aishell模型训练
  • 【C++的剃刀】我不允许你还不会AVL树
  • React搭建Vite项目及各种项目配置
  • Linux Vim教程:多文件编辑与窗口管理
  • C语言进阶 11.结构体
  • Vue--解决error:0308010C:digital envelope routines::unsupported
  • go-kratos 学习笔记(6) 数据库gorm使用
  • 记录:vite打包报错 error during build: Error: Parse error @:1:1
  • Python 消费Kafka手动提交 批量存入Elasticsearch
  • oracle 基础知识表的主键
  • opencascade AIS_MouseGesture AIS_MultipleConnectedInteractive源码学习
  • Unity Apple Vision Pro 开发:如何把 PolySpatial 和 Play To Device 的版本从 1.2.3 升级为 1.3.1
  • 大数据时代,区块链是如何助力数据开放共享的?
  • 睿抗2024省赛----RC-u4 章鱼图的判断
  • py2exe,一个神奇的 Python 库
  • 博途PLC网络连接不上
  • 哪个邮箱最安全最好用啊
  • 企业微信开发智能升级:AIGC技术赋能,打造高效沟通平台
  • Apache Doris + Paimon 快速搭建指南|Lakehouse 使用手册(二)
  • Inno setup pascal编码下如何美化安装界面支持带边框,圆角,透明阴影窗口
  • SQL语句(以MySQL为例)——单表、多表查询
  • C++第二十八弹---进一步理解模板:特化和分离编译