LeetCode——DFS

最新推荐文章于 2021-08-19 18:31:21 发布
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本文涵盖了一系列经典的算法问题，包括岛屿数量、被围绕的区域、朋友圈、账户合并等，涉及深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)、并查集、回溯算法等多种算法策略，为读者提供了丰富的算法实践案例。

岛屿问题

200.岛屿数量（染色）
130.被围绕的区域（染色边界岛屿，再遍历）
695.岛屿的最大面积
733.图像渲染
463.岛屿的周长

并查集

547.朋友圈
721.账户合并
684.冗余连接
494.目标和

回溯

491.递增子序列
473.火柴拼正方形

课程表

207.课程表
210.课程表II

其他

394.字符串解码
743.网络延迟时间（Dijkstra）
934.最短的桥（DFS+BFS）
01矩阵（BFS）
785.判断二分图
133.克隆图
841.钥匙和房间
332.重新安排行程
979.在二叉树中分配硬币
638.大礼包
576.出界的路径数
417.太平洋大西洋水流问题
690.员工的重要性
546.移除盒子（dp+DFS）
679.24点游戏
928.尽量减少恶意软件的传播II
329.矩阵中的最长递增路径（记忆化深度优先搜索）
834.树中距离之和
488.祖玛游戏
839.相似字符串组
753.破解保险箱
301.删除无效的括号
514.自由之路（记忆化DFS）
778.水位上升的泳池中游泳
968.监控二叉树
980.不同路径III
664.奇怪的打印机
99.恢复二叉搜索树

LeetCode——岛屿数量（DFS）
Always-Learning
03-01 1092
题目描述 解题思路 岛屿数量是一道经典的DFS问题，要想解决这个问题，首先要搞明白下面的几个问题： RQ1：怎么判断是一个岛屿？ 并不是有1的地方就是一个岛屿，一个孤立的岛屿其上下左右都是没有1的，这样的岛屿才能算作一个岛屿，这也就是为什么第一个例子中那么多个1才是一个岛屿的原因，请看下面的例子，这个图中有三个岛屿： RQ2：DFS如何解决岛屿的数量问题？ 第二个问题也就是我们解题的核心，核心思路就一句话假如当前遍历的元素的值是1，就将岛屿数量加1,同时将其上下左右的1都变为0，然后继续循环。
LeetCode——全排列（DFS）
Always-Learning
10-02 354
全排列是DFS的经典应用，无论是在平时的工作中还是在面试中，都是经常被问到的考点，接下来让我们一起来探究这个问题吧。 题目描述 解题思路 本题的核心解题思路就是使用DFS(深度优先遍历),遍历完一条路径然后再去遍历另一条路径，通过使用一个used对象来记录目标元素是否被遍历过，来实现DFS。 var permute = function(nums) { const result = []; const used = {}; function dfs(paths) .
无向图dfs判断是否有环和是否二分图
静无需言
07-12 5332
1:判断无向图是否有环: 如果图g有环，用dfs遍历图g，会访问到已经访问过的顶点。 2:判断无向图是否为二分图：利用gfs遍历图给图上色（2种颜色），然后判断上色顶点间是否冲突。若冲突，则为非二分图。 package Graph; import java.util.ArrayList; import java.util.LinkedList; public class Gra
图的广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）算法解析
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weixin_40953222的博客
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BFS/DFS算法解析【算法入门]2018/6/21.前言和树的遍历类似，图的遍历也是从图中某点出发，然后按照某种方法对图中所有顶点进行访问，且仅访问一次。但是图的遍历相对树而言要更为复杂。因为图中的任意顶点都可能与其他顶点相邻，所以在图的遍历中必须记录已被访问的顶点，避免重复访问。根据搜索路径的不同，我们可以将遍历图的方法分为两种：广度优先搜索和深度优先搜索。2.图的基本概念2.1.无向图和无向...
通过DFS和BFS判断无向图是否连通
qq_36573828的博客
11-27 1万+
基础定义无向图：没有方向的图 连通图：任意两个顶点可以直接或者通过其他顶点走通，那么就是连通图，和完全图需要区别（完全图是需要任意两个顶点直接有路）遍历图的基本方法来判断是否连通DFS和BFS有的步骤都是从一个顶点开始，然后判断该顶点是否被访问，而且该顶点和其他顶点是否有关系，若有关系并且没有访问过，就往下访问，要是无向图是连通的，那么这个过程会依次下去遍历所有节点。所以通过这个特性，就可以设置一
LeetCode中典型的DFS问题
ForeverSen的博客
04-15 4080
深度优先遍历DFS： 假设初始状态是图中所有顶点均未被访问，则从某个顶点v出发，首先访问该顶点，然后依次从它的各个未被访问的邻接点出发深度优先搜索遍历图，直至图中所有和v有路径相通的顶点都被访问到。 若此时尚有其他顶点未被访问到，则另选一个未被访问的顶点作起始点，重复上述过程，直至图中所有顶点都被访问到为止。 DFS应用： 使用 DFS 对一个图进行遍历时，能够遍历到的节点都是从初始节点可达的，D...
判断图是否有环——DFS另类解法
qq_40452906的博客
03-22 1219
判断图是否有环——DFS另类解法Java代码 首先对每个结点进行一次DFS遍历，记录所遍历的结点数，取最小值，记作count。 根据count判断是否为连通图： 如果是，直接根据结点数和边数的关系就可判断（边数大于等于结点数则必有回路） 如果不是，若 count + 图的边数 >= 图的结点数，则必存在回路（画图试出来的，这里count必须取最小值，否则判断错误） Java代码 stati...
Leetcode——岛屿问题
Yawn
08-19 1421
1.前置 先明确一下岛屿问题中的网格结构是如何定义的，网格问题是由 m×n 个小方格组成一个网格，每个小方格与其上下左右四个方格认为是相邻的，要在这样的网格上进行某种搜索。 岛屿问题是一类典型的网格问题。每个格子中的数字可能是 0 或者 1。我们把数字为 0 的格子看成海洋格子，数字为 1 的格子看成陆地格子，这样相邻的陆地格子就连接成一个岛屿。 DFS 的基本结构： 网格结构要比二叉树结构稍微复杂一些，它其实是一种简化版的图结构。要写好网格上的 DFS 遍历，我们首先要理解二叉树上的 DF
Leetcode——迷宫
Yawn
07-24 2348
1. 题目 由空地（用 0 表示）和墙（用 1 表示）组成的迷宫 maze 中有一个球。球可以途经空地向 上、下、左、右 四个方向滚动，且在遇到墙壁前不会停止滚动。当球停下时，可以选择向下一个方向滚动。 给你一个大小为 m x n 的迷宫 maze ，以及球的初始位置 start 和目的地 destination 其中 start = [startrow, startcol] 且 destination = [destinationrow, destinationcol] 。 请你判断球能否在目的地停下：
Leetcode——课程表
Yawn
08-19 874
1. 课程表 （1）BFS（拓扑排序） 本题可约化为： 课程安排图是否是 有向无环图(DAG)。即课程间规定了前置条件，但不能构成任何环路，否则课程前置条件将不成立。 思路是通过 拓扑排序 判断此课程安排图是否是 有向无环图(DAG) 拓扑排序原理： 对 DAG 的顶点进行排序，使得对每一条有向边 (u, v)，均有 u（在排序记录中）比 v 先出现。亦可理解为对某点 v 而言，只有当 v 的所有源点均出现了，vv 才能出现。 class Solution { public boolean
python判断无向图环是否存在
qq_37163152的博客
12-12 2284
 暂时是一个手动设置无向图中的边，用一个二维数组表示，后面会改进为用户自己定义无向图的边。 学习python的新手，若大佬有解决的办法，希望不吝赐教 #无向图判断环是否存在 def dfs(u,fa): for i in range(v): n=g[u][i]#n为图中的顶点数 # print(u,n,fa,i,'') if n in ...
无向图DFS算法
strwolf的专栏
02-27 2160
需求来自我的同事，他的问题抽象出来就是寻找无向图中两点的任一条路径，也就是可以用无向图DFS算法，思想大概是： 1、基本数据结构是包含节点名以及其相邻所有节点 2、栈结构存储路径节点 3、一个寻路算法寻找当前节点下一个可用路径（节点），如果搜索到的节点是初始节点，上一节点或者栈中节点，就搜索其下一个节点，搜到可用节点，以该节点为当前节点递归调用寻路算法，一个节点搜索完没有可用节点要弹出栈，发
两种方法判断有向图是否有环【DFS】【拓扑排序】
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11-20 8889
方法1：DFS判断有向图是否有环 对一个节点u进行DFS，判断是否能从u回到自己这个节点，即是否存在u到u的回路。 color数组代表每个节点的状态 -1代表还没访问，0代表正在被访问，1代表访问结束 如果一个状态为0的节点，与它相连的节点状态也为0，则有环 #include <iostream> #include <vector> #include <strin...
用dfs判断一个有向图是否有环
gh6267的博客
01-18 1万+
解决这个问题的算法的思路是对一个节点u进行dfs，判断是否能从u回到自己这个节点，即是否存在从u到u的回路。 我们可以用一个color数组代表每个结点的状态，-1代表还没被访问，0代表正在被访问，1代表访问结束 如果一个状态为“0”的结点，与他相连的结点状态也为“0”的话就代表有环,这个可以用dfs实现 #include <iostream> #include <vect...
算法第四版----无向图 dfs bfs dfp bfp(Python)
weixin_38612922的博客
09-27 822
#!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- class Graph(object): def __init__(self,*args,**kwargs): self.node_neighbors = {}#邻接表表示方式 self.visited = {} def add_nodes(self,node...
判断有向图是否有环（python）
mercury_1t的博客
09-11 2647
2020英语流利说算法笔试题 没做出来，结束了学习一下。 思路是记下每个节点的入和出的数量，不断删去只出不入（或只入不出）的边，直到不能继续删除，再观察此时是否还剩有有度的节点。 因为考完才写的，没有测试过能过多少。 tip:一开始if mat_i[i] == 0 and mat_o[i]!= 0:漏了后面一半条件，进入死循环。 import sys ''' 给定一个有向图，矩阵...
python判断在有向图中，是否存在环
qq_37163152的博客
12-12 4668
 记录学习python的过程 import numpy from numpy import * def dfs(v): vis[v] = -1 flag = 0 for i in range(n): # print(v,i) # print (a[v][i],'---', vis[i] ) if a[v][i] != 0 ...
DAG以及任务调度
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有向无环图   图的遍历是指从图中的某一个顶点出发，按照某种搜索方法沿着图中的边对图中的所有顶点访问一次且仅访问一次。图的遍历主要有两种算法：BFS和DFS。   对于任何有向无环图(DAG)而言，其拓扑排序为其所有结点的一个线性排序(同一个有向图可能存在多个这样的结点排序)。该排序满足这样的条件——对于图中的任意两个结点U和V，若存在一条有向边从U指向V，则在拓扑排序中U一定出现在V前面。通俗来...
堆排序与PriorityQueue
ThreeAspects的博客
08-22 1586
在做leetcode时碰到了应用PriorityQueue，巩固一下相关知识堆PriorityQueue 堆   堆是一种非线性结构，可以把堆看作一个数组，也可以被看作一个完全二叉树。堆其实就是利用完全二叉树的结构来维护的一维数组，按照堆的特点可以把堆分为大顶堆和小顶堆。堆的这种特性非常的有用，堆常常被当做优先队列使用，因为可以快速的访问到“最重要”的元素。  大顶堆：每个结点的值都大于或等于其左...
Java算法模板——LeetCode刷题必备指南
《算法模板（Java版）——LeetCode刷题与复习指南》是一份专为使用Java语言进行算法学习、数据结构掌握以及LeetCode题目训练而设计的系统性资源。该压缩包中的内容不仅涵盖了常见算法和数据结构的经典实现方式，还...
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