BFS与DFS

本文深入探讨了广度优先搜索(BFS)与深度优先搜索(DFS)两种基本的图遍历算法。详细介绍了BFS与DFS的代码实现模板,包括通过队列遍历的BFS和递归遍历的DFS,并讨论了它们在二叉树层序遍历问题中的应用。

BFS(Breath First Search):广度优先搜索
DFS(Deep First Search):深度优先搜索

  • BFS代码模板:通过队列遍历
    LeetCode:(102)二叉树的层序遍历
    「BFS 遍历」、「层序遍历」、「最短路径」实际上是递进的关系。在 BFS 遍历的基础上区分遍历的每一层,就得到了层序遍历。在层序遍历的基础上记录层数,就得到了最短路径
BFS(TreeNode* root)
{
	//该队列用于存放每层节点
	queue<TreeNode*> q;
	//首先将根节点压入队列
	q.push_back(root);
	
	//若队列不为空则循环遍历
	while(!q.empty())
	{
		//弹出队首节点
		TreeNode* node = q.front();
		q.pop();
		
		//若其子节点存在则压入队列中用于后续遍历
		if(node->left != NULL)
			q.push_back(node->left);
		if(node->right != NULL)
			q.push_back(node->right);
	}
}
  • DFS代码模板:通过递归遍历
    LeetCode:(102)二叉树的层序遍历
DFS(TreeNode* root)
{
	//终结条件返回
	if(root == NULL)
		return;
		
	//先将左子节点探到底直至为空返回
	DFS(root->left);
	//再将右子节点探到底直至为返回
	DFS(root->right);
}

总结:DFS 遍历的代码比 BFS 简洁,这是因为递归的方式隐含地使用了系统的 “栈”,不需要我们自己维护一个队列的数据结构。如果只是简单地将二叉树遍历一遍,那么 DFS 显然是更方便的选择。

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