十、深度优先搜索(DFS)

来源:互联网 发布:python 私有属性 知乎 编辑:程序博客网 时间:2024/06/09 22:07

深度优先搜索算法(Depth-First-Search),是搜索算法的一种。它沿着树的深度遍历树的节点,尽可能深的搜索树的分 支。当节点v 的所有边都己被探寻过,搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发 现的节点, 则选择其中一个作为源节点并重复以上过程,整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止。DFS属于盲目搜索。

深度优先搜索是图论中的经典算法,利用深度优先搜索算法可以产生目标图的相应拓扑排序表,利用拓扑排序表可以方便的解决很多相关的图论问题,如最大路径问题等等。一般用堆数据结构来辅助实现DFS算法。

深度优先遍历图算法步骤:

1. 访问顶点v;

2. 依次从v的未被访问的邻接点出发,对图进行深度优先遍历;直至图中和v有路径相通的顶点都被访问;

3. 若此时图中尚有顶点未被访问,则从一个未被访问的顶点出发,重新进行深度优先遍历,直到图中所有顶点均被访问过为止。

上述描述可能比较抽象,举个实例:

下图是一个无向图,如果我们从A点发起深度优先搜索(以下的访问次序并不是唯一的,第二个点既可以是B也可以是C,D),则我们可能得到如下的一个访问过程:A->B->E(没有路了!回溯到A)->C->F->H->G->D(没有路,最终回溯到A,A也没有未访问的相邻节点,本次搜索结束).简要说明深度优先搜索的特点:每次深度优先搜索的结果必然是图的一个连通分量.深度优先搜索可以从多点发起.如果将每个节点在深度优先搜索过程中的"结束时间"排序(具体做法是创建一个list,然后在每个节点的相邻节点都已被访问的情况下,将该节点加入list结尾,然后逆转整个链表),则我们可以得到所谓的"拓扑排序",即topological sort。


C++实现

定义一个结构体来表达一个NODE的结构:

struct Node  {    int self; //数据     node *left; //左节点     node *right; //右节点  };
那么我们在搜索一个树的时候,从一个节点开始,能首先获取的是它的两个子节点。
A           B           C      D   E          F   G

A是第一个访问的,然后顺序是B和D、然后是E。然后再是C、F、G。那么我们怎么来保证这个顺序呢?

这里就应该用堆叠的结构,因为堆叠是一个先进后出的顺序。通过使用C++STL,下面的程序能帮助理解:

const int TREE_SIZE = 9;     std::stack<node*> visited, unvisited;     node nodes[TREE_SIZE];     node* current;     for( int i=0; i<TREE_SIZE; i++) //初始化树         {                nodes[i].self = i;               int child = i*2+1;                if( child<TREE_SIZE ) //Left child                   nodes[i].left = &nodes[child];                else nodes[i].left = NULL;                child++;                if( child<TREE_SIZE ) //Right child                       nodes[i].right = &nodes[child];                else       nodes[i].right = NULL;        }                  unvisited.push(&nodes[0]); //先把0放入UNVISITED stack       while(!unvisited.empty()) //只有UNVISITED不空       {             current=(unvisited.top()); //当前应该访问的             unvisited.pop();               if(current->right!=NULL)              unvisited.push(current->right); // 把右边压入 因为右边的访问次序是在左边之后              if(current->left!=NULL)              unvisited.push(current->left);              visited.push(current);              cout<<current->self<<endl;       }













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