DFS

深度优先搜索算法(英语:Depth-First-Search,DFS)

一种用于遍历或搜索树或图的算法。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的所在边都己被探寻过,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。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。

实现方法

步骤1——首先将根节点放入队列中。从队列中取出第一个节点,并检验它是否为目标。
步骤2——如果找到目标,则结束搜寻并回传结果。否则将它某一个尚未检验过的直接子节点加入队列中。
步骤3——重复步骤2。
步骤4——如果不存在未检测过的直接子节点。将上一级节点加入队列中。重复步骤2。
步骤5——重复步骤4。
步骤6——若队列为空,表示整张图都检查过了——亦即图中没有欲搜寻的目标。结束搜寻并回传“找不到目标”。

C++实现

定义一个结构体来表达一个二叉树的节点的结构:


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。例如:

              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?

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


const int TREE_SIZE = 9;
std::stack<Node *> unvisited;
Node nodes[TREE_SIZE];
Node *current;

//初始化树
for (int i = 0; i < TREE_SIZE; i++) {
    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

// 只有UNVISITED不空
while (!unvisited.empty()) {
    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);
    cout << current->self << endl;
}
                                      

转载于:https://www.cnblogs.com/Solomon-xm/p/9373633.html

07-22
### DFS 技术概述 DFS(Distributed File System,分布式文件系统)是一种允许用户访问和管理分布在多个网络节点上的文件的技术。DFS 通常分为 **DFS 命名空间(Namespace)** 和 **DFS 复制(Replication)** 两个主要组件。DFS 命名空间提供一个逻辑视图,将多个共享文件夹统一呈现为一个树状结构,而 DFS 复制则用于在多个服务器之间同步文件和文件夹,以提高可用性和性能 [^3]。 在 Windows Server 环境中,DFS 可用于构建企业级文件共享服务,支持跨地理位置的文件访问和容灾备份。然而,DFS/FRS(File Replication Service)在处理大量文件或频繁变化的数据时表现不佳,因此不建议将动态数据(如用户“我的文档”文件夹)存储在 DFS 共享目录中 [^1]。 ### DFS 的配置使用 在嵌入式系统或实时操作系统(如 RT-Thread)中,DFS 被实现为一个虚拟文件系统抽象层,支持多种文件系统类型。例如,可以通过配置宏定义来启用不同的文件系统功能,如 FatFs、DevFS、RamFS、NFS 等。以下是一个典型的 DFS 配置示例: ```c #define RT_USING_DFS #define DFS_FILESYSTEMS_MAX 4 #define DFS_FILESYSTEM_TYPES_MAX 2 #define DFS_FD_MAX 10 #define RT_USING_DFS_ELMFAT // 启用 FatFs 文件系统 #define RT_USING_DFS_DEVFS // 启用 DevFS 设备文件系统 #define RT_USING_DFS_NFS // 启用 NFS 文件系统 ``` 上述配置启用了 DFS 支持,并限制最多挂载 4 个文件系统实例,支持 2 种文件系统类型,同时启用了 FatFs、DevFS 和 NFS 文件系统 [^2]。 ### DFS 的性能部署 在实际部署中,DFS 文件服务器的性能可能受到多种因素影响。例如,NFS(Network File System)协议的配置、网络带宽、服务器硬件性能等都会影响文件访问速度。在云环境中,如华为云的 SFS(Scalable File Service)服务,用户需要将文件系统挂载到云服务器上,并确保 NFS 和 CIFS 协议不会同时使用,以避免冲突 [^4]。 此外,DFS 命名空间的解析依赖于 DNS 服务,客户端必须能够正确解析 DFS 命名空间及其承载服务器的名称,并将其转换为 IP 地址,以确保正常的访问 [^3]。 ### DFS 的最佳实践 - **避免频繁变化的数据**:由于 FRS 复制机制的限制,DFS 不适合用于频繁更新的文件环境,建议仅用于静态或变化较少的数据同步 [^1]。 - **合理配置文件系统数量**:在嵌入式系统中,应根据内存和性能需求合理设置最大文件系统数量和打开文件数量 [^2]。 - **确保网络解析正确**:在部署 DFS 命名空间时,确保 DNS 配置正确,客户端能够解析服务器名称 。 - **选择合适的协议**:在云环境中,根据应用场景选择 NFS 或 CIFS 协议,避免两者同时使用 [^4]。
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