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dfs与bfs 基本框架
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发布时间:2019-02-27

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dfs与bfs 基本框架

dfs

dfs(深度优先搜索)是一种典型的图遍历算法,通过递归方式逐层深入访问每一个可能的节点。在实现dfs时,需要对当前节点进行标记,避免重复访问。具体来说,dfs算法通过两步进行下一步操作:

  • 尝试x方向:如果当前节点在x方向上有下一步可行,则标记该位置并进入递归调用。
  • 尝试y方向:如果x方向无路可走,则尝试y方向的下一步,同样进行标记和递归调用。
  • 标记和取消标记机制是dfs算法的核心,确保每个节点只被访问一次。这使得dfs能够有效地探索路径,最终找到目标节点或确定无路可走。

    bfs

    bfs(广度优先搜索)是一种基于队列的图遍历算法,通过逐层扩展访问节点。在实现bfs时,通常使用队列数据结构来管理待访问的节点。具体步骤如下:

  • 初始化队列:将起始节点加入队列。
  • 处理队列中的节点:取出队列顶部节点,处理该节点的邻接节点。
  • 入队操作:将邻接节点入队,如果尚未被访问过。
  • 处理当前节点:从队列中取出节点,处理其相关业务逻辑。
  • bfs算法的优势在于,通过队列先进先出的特性,能够逐层访问节点,确保最短路径优先遍历。这使得bfs在寻找最短路径问题上具有显著优势。

    总结来说,dfs和bfs各有特点。dfs适合用于深度优先探索问题,而bfs则更适合广度优先扩展应用。在实际应用中,选择哪种算法取决于具体需求以及图的结构特性。

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