如何实现一个简单的深度优先搜索(DFS)算法?

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⭐ 专栏简介

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深度优先搜索(DFS)算法示例:

⭐ 实现深度优先搜索

深度优先搜索(DFS)是一种用于遍历或搜索树、图等数据结构的算法。它从起始节点开始,尽可能深地访问每个节点,然后回溯并继续搜索下一个分支。

// 定义一个图的数据结构,使用邻接列表表示
const graph = {
  A: ['B', 'C'],
  B: ['A', 'D', 'E'],
  C: ['A', 'F'],
  D: ['B'],
  E: ['B', 'F'],
  F: ['C', 'E'],
};

// 使用递归进行深度优先搜索
function dfs(graph, node, visited) {
  // 如果节点已经被访问过,则返回
  if (visited[node]) return;

  // 输出当前节点
  console.log(node);

  // 标记节点为已访问
  visited[node] = true;

  // 获取当前节点的邻居节点列表
  const neighbors = graph[node];

  // 遍历邻居节点并进行深度优先搜索
  for (const neighbor of neighbors) {
    dfs(graph, neighbor, visited);
  }
}

// 创建一个用于标记节点是否已访问的对象
const visited = {};

// 从起始节点开始进行深度优先搜索
dfs(graph, 'A', visited);

在上面的示例中,我们首先定义了一个表示图的邻接列表数据结构(可以根据需要替换为其他数据结构),然后使用 dfs 函数进行深度优先搜索。函数从起始节点 'A' 开始,递归地访问每个节点,并使用 visited 对象来标记已经访问过的节点,以避免无限循环。这个算法会按深度优先的顺序遍历图中的节点。


⭐ 写在最后

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