深搜非递归

#include <iostream>
#include <stack>
using namespace std;

#define MaxNode 20
#define MAX 2000
#define StartNode 1

int map[MaxNode+1][MaxNode+1];

void dfs_stack(int start, int n){
    int visited[MaxNode],s_top;
    for(int i = 0;i <= MaxNode; i++){
        visited[i] = 0;
    }
    visited[start] = 1;
    stack <int> s;
    cout<<start<<" ";
    for(int i = 1; i <= n; i++){
        if(map[i][start] == 1 && !visited[i] ){
            visited[i] =  1;
            s.push(i);
        }
    }
    
    while(!s.empty()){
        s_top =  s.top();
        visited[s_top] = 1;
        cout<<s_top<<" ";
        s.pop();
        for(int i = 1; i <= n; i++){
            if(map[i][s_top] == 1 && !visited[i] ){
                visited[i] = 1;
                s.push(i);
            }
        }
    }
    
}

int main(int argc, const char * argv[]) {
    int num_edge,num_node;
    int x,y;
    cout<<"Input number of nodes and edges >"<<endl;
    cin>>num_node>>num_edge;
    for(int i =0;i<num_node;i++){
        for(int j=0;j<num_node;j++){
            map[i][j] = 0;
        }
    }
    for(int i = 1; i <= num_edge; i++){
        cin>>x>>y;
        map[x][y] = map[y][x] = 1;
    }
    
    dfs_stack(StartNode, num_node);

    return 0;
}
 栈实现的基本思路是将一个节点所有未被访问的“邻居”(即“一层邻居节点”)踹入栈中“待用”,然后围绕顶部节点猛攻,每个节点被访问后被踹出。读者可以自己画图分析一下,难度并不大。 代码写的比较随意,仅供参考。~
度优先索(DFS)是一种用于遍历或索树、图等数据结构的算法。虽然最常见的实现方式是通过递归来完成,但也能够采用非递归的方式来实现。 ### 非递归版本的度优先索 #### 基本思想 为了在不用递归的情况下模拟函数栈的行为,我们可以借助显式的数据结构——如栈。每次访问一个新的节点时将其压入栈,并标记该节点已访问过;然后从这个顶点出发继续探索其相邻未被访问过的顶点直到无法再进一步为止。当遇到死胡同时,则弹出当前处理中的最后一个元素并回溯到上一层次的位置接着往下走其他分支路径直至整个过程结束。 #### 算法步骤: 1. **初始化**:创建一个空栈`S`并将起始结点推入其中; 2. **循环条件判断**:只要栈不是空就持续执行下一步操作; 3. **取值与检查状态**:取出栈顶端的一个结点作为当前正在考察的对象v,如果它还没有被打上“已经走过”的标签的话则开始对其进行相应的业务逻辑运算(比如打印出来)并且把它的所有邻接点w依次按照一定顺序排列好之后放入栈底等待后续迭代。 4. **打标**:将刚刚所选择出来的那个结点设为"visited"(即表示它是已经被探寻过了),防止重复计算。 5. 回复第2步继续运行剩下的流程... ```python def dfs_non_recursive(graph, start): stack = [start] visited = set() while stack: node = stack.pop() if node not in visited: print(node) visited.add(node) # 把所有的邻居都加入栈中 (反向添加保证先序遍历) for neighbor in reversed(graph[node]): if neighbor not in visited: stack.append(neighbor) # 示例用法 graph_example = { 'A': ['B', 'C'], 'B': ['D', 'E'], 'C': [], 'D': [], 'E': [] } dfs_non_recursive(graph_example,'A') ``` 此段Python代码演示了如何利用列表代替系统调用堆栈来进行非递归形式下的任务。 --- --
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