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圖的遍歷算法：DFS、BFS

阿新 • • 發佈：2018-06-30
TE 需要 rst ash 圖的遍歷 目標 detail 基礎篇 中一

在圖的基本算法中，最初需要接觸的就是圖的遍歷算法，根據訪問節點的順序，可分為深度優先搜索（DFS）和廣度優先搜索（BFS）。

DFS(深度優先搜索)算法

Depth-First-Search

深度優先算法，是一種用於遍歷或搜索樹或圖的算法。沿著樹的深度遍歷樹的節點，盡可能深的搜索樹的分支。

當節點v的所在邊都己被探尋過，搜索將回溯到發現節點v的那條邊的起始節點。 這一過程一直進行到已發現從源節點可達的所有節點為止。

如果還存在未被發現的節點， 則選擇其中一個作為源節點並重復以上過程，整個進程反復進行直到所有節點都被訪問為止。屬於盲目搜索。

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DFS可用堆棧(Stack)和遞歸(Recursive)兩種方法實現

如何跟蹤下一步搜索的位置?

使用Stack： 列表中只從一端添加和移除:

  • Push：添加元素
  • Pop：刪除一個元素

如何跟蹤訪問過的內容?

HashSet:：常量添加，刪除和搜索

如何跟蹤從開始到目標的路徑?

HashMap：將每個節點鏈接到發現它的節點

堆棧和遞歸實現過程（偽代碼）：

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BFS (廣度優先搜索)算法

Breadth-First-Search

BFS是從根節點開始，沿著樹的寬度遍歷樹的節點。

如果所有節點均被訪問，則算法中止。 廣度優先搜索的實現本篇筆記采用隊列。

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如何跟蹤下一步搜索的位置?

Queue：列出你只從一端添加和移除的地方

  • enqueue：添加一個元素
  • deque：刪除一個元素

如何跟蹤訪問過的內容?

HashSet：定時添加，刪除和搜索

如何跟蹤從開始到目標的路徑?

HashMap：將每個節點鏈接到發現它的節點

和DFS唯一不同的是BFS使用隊列來實現，偽代碼如下：

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學習參考資料：

深度優先和廣度優先的Python實現

【Python算法】遍歷(Traversal)、深度優先(DFS)、廣度優先(BFS)

搜索思想——DFS & BFS（基礎基礎篇）



圖的遍歷算法：DFS、BFS

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