数据结构与算法 | 深搜(DFS)与广搜(BFS)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了数据结构与算法 | 深搜(DFS)与广搜(BFS)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

深搜(DFS)与广搜(BFS)

在查找二叉树某个节点时,如果把二叉树所有节点理解为解空间,待找到那个节点理解为满足特定条件的解,对此解答可以抽象描述为: 在解空间中搜索满足特定条件的解,这其实就是搜索算法(Search)的一种描述。当然也有其他描述,比如是“指一类用于在数据集合中查找特定项或解决问题的算法”,又或者是“指通过按照一定规则逐一检查数据,以找到所需的信息或解决特定的问题。”等等。

搜索算法在计算机科学和信息检索中具有广泛的应用,包括搜索引擎、数据库查询、排序、路径规划、机器学习和人工智能等领域。其中最基础之一的搜索算法就是 深度优先搜索(Depth First search,简称 DFS)和广度优先搜索(Breadth First Search,简称 BFS)。

PS:因发明“深度优先搜索算法”,约翰·霍普克洛夫特 与 罗伯特·塔扬在1986年共同获得计算机领域的最高奖图灵奖

在写这两种算法之前,先看几个数据结构。

队列(Queue)、栈(Stack)

排队相信是日常生活中购物时可能遇到的情况,其中最重要的一个原则就是先来的先买。同样的,可以把类似这种规则应用在数据结构上,那么这种数据结构就是队列(Queue):是一种线性数据结构,遵循先进先出(First-In-First-Out,FIFO)的原则。

(PS:什么叫线性数据?指一种数据元素的有序集合,其中元素之间存在线性(有序)关系。)

其两个基本的操作:

  • 入队(Enqueue): 向队列的末尾添加一个新元素。这个操作将新元素排队等待被处理。通常,它是队列中元素的最后一个操作。
  • 出队(Dequeue): 从队列的前端移除一个元素,并返回它。这个操作模拟了第一个等待的元素被处理的情况。通常,出队操作是队列中元素的第一个操作。

如果把队列遵循的原则进行修改为后进先出,这样就演变出另外一种数据结构 栈(Stack):是一种线性数据结构,它遵循先进后出(Last-In-First-Out,LIFO)的原则。

同样类似队列两个基本操作:

  • 入栈(Push): 向栈顶添加一个新元素。
  • 出栈(Pop): 从栈顶移除元素。

PS:栈顶(Top)是当前位于栈的顶部的元素,也是栈中唯一一个可见的元素。

数据结构与算法 | 深搜(DFS)与广搜(BFS)

LeetCode 20. 有效的括号【简单】

给定一个只包括 '(',')','{','}','','' 的字符串 s ,判断字符串是否有效。
有效字符串需满足:

  • 左括号必须用相同类型的右括号闭合。
  • 左括号必须以正确的顺序闭合。
  • 每个右括号都有一个对应的相同类型的左括号。

数据结构与算法 | 深搜(DFS)与广搜(BFS)

双端队列(Double-Ended Queue,简称 Deque)

如果要一个数据结构即支持队列的操作也支持栈的操作,双端队列(Double-Ended Queue,简称Deque)是这样一种线性数据结构,它具有队列和栈的特性,允许在队列的两端执行插入和删除操作。双端队列支持元素的快速插入和删除,无论是在队列的前端(头部)还是后端(尾部),因此它被称为"双端",即有两个端点。

双端队列的存储实现上既可以 是链表,也可以是 数组;可以根据实际情况进行选择。

		// java 示例代码
        Deque<Integer> dequeList = new LinkedList<>();
        Deque<Integer> dequeArray = new ArrayDeque<>();

数据结构与算法 | 深搜(DFS)与广搜(BFS)

PS:由于双端队列能够覆盖 栈、队列两者的操作,使用Java解决算法题时,如需使用栈(Stack)、队列(Queue)情况 经常都会使用 Deque 来完成。

深度优先搜索(Depth First Search)

深度搜索(Depth-First Search,DFS)中的"深度"指的是在搜索问题的解空间时,算法首先沿着一条路径深入到解空间中,直到达到最深处或者无法再深入为止;然后再回退并继续探索下一个分支。

虽然 在上一篇 二叉树 中没提及这个名称,但其实上篇涉及的几个算法问题解法都是深度搜索;DFS通常使用递归或栈(堆栈)数据结构来实现,在这里不妨再练习一题。

LeetCode 113. 路径总和 II 【中等】

给你二叉树的根节点 root 和一个整数目标和 targetSum ,找出所有 从根节点到叶子节点 路径总和等于给定目标和的路径。叶子节点 是指没有子节点的节点。

数据结构与算法 | 深搜(DFS)与广搜(BFS)

广度优先搜索(Breadth First Search)

广度搜索(Breadth-First Search,BFS)中的"广度"指的是算法在搜索问题的解空间时,从起始点开始逐层地向外扩展,以确保先探索当前层的所有节点,然后再深入到下一层的节点,层层展开。

所谓“层层展开” 例如在二叉树结构中,根节点是第0层,子节点是第1层,孙子节点是第2层,依此类推。BFS通常使用队列数据结构来实现。

LeetCode 515. 在每个树行中找最大值【中等】

给定一棵二叉树的根节点 root ,请找出该二叉树中每一层的最大值。

数据结构与算法 | 深搜(DFS)与广搜(BFS)

LeetCode 695. 岛屿的最大面积【中等】

给你一个大小为 m x n 的二进制矩阵 grid 。
岛屿 是由一些相邻的 1 (代表土地) 构成的组合,这里的「相邻」要求两个 1 必须在 水平或者竖直的四个方向上 相邻。你可以假设 grid 的四个边缘都被 0(代表水)包围着。
岛屿的面积是岛上值为 1 的单元格的数目。计算并返回 grid 中最大的岛屿面积。如果没有岛屿,则返回面积为 0 。

数据结构与算法 | 深搜(DFS)与广搜(BFS)
数据结构与算法 | 深搜(DFS)与广搜(BFS)文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-711319.html

总结下

  • 队列(Queue)、栈(Stack)数据结构开始,引出到 双端队列(Double-Ended Queue);
  • 深度搜索(Depth-First Search)的基本应用,通常使用递归或栈(堆栈)数据结构来实现;
  • 广度优先搜索(Breadth First Search)的基本应用,通常使用队列数据结构来实现。

到了这里,关于数据结构与算法 | 深搜(DFS)与广搜(BFS)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 【数据结构】图的创建和深度(DFS)广度(BFS)优先遍历

    图是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成,通过表示为G(V,E),其中,G标示一个图, V是图G中 顶点的集合 , E是图G中 边的集合 。 图分为 无向图 和 有向图 无向图: 若顶点Vi到Vj之间的边没有方向,则称这条边为无向边(Edge),用序偶对(Vi,Vj)表示。 有向图: 若从

    2024年02月05日
    浏览(57)
  • 【数据结构——有向图】有环无环判定、拓扑排序(DFS、BFS)

    有向图(Directed Graph),也被称为有向图形或方向图,是一种图的类型。在有向图中,图中的边具有方向,从一个顶点指向另一个顶点。 在有向图中,每个顶点表示一个实体,而有向边则表示实体之间的关系或连接。这种有方向性的边表明了连接的起点和终点之间的单向关系

    2024年02月09日
    浏览(47)
  • 【数据结构】图的创建(邻接矩阵,邻接表)以及深度广度遍历(BFS,DFS)

    图是由顶点集合及顶点间的关系组成的一种数据结构:G = (V, E),其中: 顶点集合V = {x|x属于某个数据对象集}是有穷非空集合; E = {(x,y)|x,y属于V}或者E = {x, y|x,y属于V Path(x, y)}是顶点间关系的有穷集合,也叫 做边的集合。 完全图:在有n个顶点的无向图中,若有n * (n-1)/2条边,

    2024年02月04日
    浏览(41)
  • C++数据结构之图的遍历——DFS和BFS(带有gif演示)

    图的遍历 指的是从某一个顶点开始,访问图中的其余顶点,使得每个顶点被且仅被访问一次。 本文着重介绍DFS和BFS的区别和过程,因此采用的是最简单的邻接矩阵来储存无向图并实现两种算法。 下面是一个我在b站看到的一个较浅显易懂的图遍历视频,大家可以用作参考:

    2024年02月07日
    浏览(45)
  • 二叉树BFS/DFS及重要递归接口--拿下二叉树--拿下数据结构--拿到好offer

     堆是一种特殊的二叉树(完全二叉树),由于有堆排序等实际的需求,堆是由类似顺序表的结构实现的,这是为了方便堆能够通过下标找到parent和child,进行比较大小以及交换等操作。 这里我们建立二叉树的每个结点,包含左右孩子指针left和right,还有存储的数据data。 然后

    2023年04月08日
    浏览(51)
  • 数据结构上机实验——图的实现(以无向邻接表为例)、图的深度优先搜索(DFS)、图的广度优先搜索(BFS)

      图采用邻接表存储结构,编程实现图的深度优先搜索和广度优先搜索算法。              2.1创建图 2.1.1定义图的顶点、边及类定义   我们定义一个 邻接表类(ALGraph) 。这里实现一些基础的数据结构。要注意结构体的嵌套。    Edge: 用于表示图中的边

    2024年02月04日
    浏览(52)
  • 数据结构实验6 :图的存储与遍历(邻接矩阵的深度优先遍历DFS和邻接表的广度优先遍历BFS)

    利用邻接矩阵存储无向图,并从0号顶点开始进行深度优先遍历。 输入第一行是两个整数n1 n2,其中n1表示顶点数(则顶点编号为0至n1-1),n2表示图中的边数。 之后有n2行输入,每行输入表示一条边,格式是“顶点1 顶点2”,把边插入图中。 例如: 4 4 0 1 1 3 0 3 0 2 先输出存储

    2024年02月09日
    浏览(63)
  • Python - 深夜数据结构与算法之 Two-Ended BFS

    目录 一.引言 二.双向 BFS 简介 1.双向遍历示例 2.搜索模版回顾 三.经典算法实战 1.Word-Ladder [127] 2.Min-Gen-Mutation [433] 四.总结 DFS、BFS 是常见的初级搜索方式,为了提高搜索效率,衍生了剪枝、双向 BFS 以及 A* 即启发式搜索等高级搜索方式。剪枝通过避免不必要或者次优解来减少

    2024年01月21日
    浏览(34)
  • 数据结构图 算法6.1-6.2创建无向网 算法6.4-6.6DFS

    一个不知名大学生,江湖人称菜狗 original author: jacky Li Email : 3435673055@qq.com Time of completion:2022.12.6 Last edited: 2022.12.6 任务描述 本关任务:编写一个能输出无向图邻接矩阵的小程序。 相关知识 为了完成本关任务,你需要掌握:1.创建邻接矩阵 编程要求 根据提示,在右侧编辑器

    2024年02月03日
    浏览(46)
  • 数据结构与算法大作业:走迷宫程序(C语言,DFS)(代码以及思路)

    好家伙,写大作业,本篇为代码的思路讲解   问题描述: 以一个 m * n 的长方阵表示迷宫, 0和1分别表示迷宫的通路和障碍。 设计一个程序, 对任意设定的迷宫, 求出一条从入口到出口的通路, 或得出没有通路的结论。 基本要求: (1) 实现一个以链表做存储的栈类型,

    2024年02月03日
    浏览(40)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包