【算法】蓝桥杯dfs深度优先搜索之图连通总结

本文总结了蓝桥杯比赛中涉及DFS深度优先搜索解决图连通问题的三道题目,包括走迷宫、判断岛屿和方格填数。通过案例详细解析了DFS算法在解决此类问题中的应用,探讨了递归结束条件、动态数组的使用以及搜索策略等关键点。

前言

上两篇文章 → 《【算法】蓝桥杯dfs深度优先搜索之排列组合总结》

     → 《【算法】蓝桥杯dfs深度优先搜索之凑算式总结》

  为了重申感谢之意,第三次声明下文的大部分灵感均来自于【优快云】梅森上校《JAVA版本:DFS算法题解两个例子(走迷宫和求排列组合数)》

  强烈推荐大家去上面那篇文章看看,写的很好。
  下面我会列出蓝桥杯第七届B组省赛第6题、第7题,第九届第9题,共3道题。

  因为他们都是:图连通问题。

正文

【第零道题】

  我在第一篇文章“凑算式”中讲到的dfs套模板就是
  1. 设数组
  2. 定义dfs()方法
  3. 递归结束条件
  4. for循环搜索

  我在第二篇文章“排列组合”中重点说出的是dfs(arg1,arg2,…)方法不是只能传一个参数,而是有传多个参数的情况的。这是对上面那套模板的第2条的改变。

  那么对于第三篇也就是现在这篇文章“图连通”的这道迷宫问题,我要重点说明的是上面那套模板的第4条,也就是对for循环搜索的改变。

  这是一道走迷宫的题。梅森上校的那篇文章中讲解的很明白,我给简化一下,就是下面这个,0表示通行,1表示障碍物,问如何走出迷宫并输出路径和最短路径:

进 → [0 0 0]

    [0 1 0]

    [0 0 0]  → 出

  第一点我们还是要设一个数组a[],不过至于数组大小是多少我们并不知道,因为到底是怎么走的我们现在还没搜索出来,所以我们需要一个动态数组,C++中经常使用Vector向量,Java中也有相同的实现,但是再加考虑,我们需要同时存储(x,y)一对坐标,根据梅森上校代码中写的,我们干脆直接用一个字符串把它们拼起来就行了。

public static String path = "";  

  因为我们要找一条路径,所以dfs方法需要传入两个坐标和一个地图,这就是这类问题的套路

public static void dfs(int x, int y, int[][] map)

  结束条件分四种情况,不要嫌多,这都是套路,见过一遍就能记住,前三个结束条件如下:

// 矩阵的大小
int m=map.length;  
int n=map[0].length;
// 结束条件
if(x < 0 || y < 0) // 因为待会搜索的时候有减操作,所以有可能为负数“越界”
	return;
if(x > m-1 || y > n-1) // 因为待会搜索的时候有加操作,所以有可能为正数越界
	return;
if(map[x][y] == 1) // 遇到障碍物,走不通
	return;

  上面三个结束条件可以合在一起

if(x < 0 || y < 0 || x > m-1 || y > n-1 || map[x][y] == 1)
	return;

  第四个结束条件就是走到出口了,我们需要记录下来出口的坐标,并将这条通路的所有坐标都打印出来。

if(x == m-1 && y == n-1) {
   
    // 抵达出口
	// 拼接出口坐标
	path = path + "(" + x + "," + y + ")";   
	list.add(path); // 将所有通路加入到list中
	//这里一定要return,回溯尝试下一条路
	return;
}

  接下来就是搜索了,我们在以前的for循环中,往往会做个标记,然后记录当前值,再然后才是递归下一个条件。在这里同样也需要标记一下,然后记录当前值,再然后进行递归,与以往不同的是,不在需要for循环了,而是四个方向的递归。看下面的代码,第一次见这样的代码记不住没关系,因为你脑中的神经元从未建立过如此连接,见多了就好了:

// 搜索
// 在搜寻下一个方向之前,先把当下的一些值记录下来
String temp = path; 
path = path + "(" + x + "," + y + ")" + "→"; // 记录路线
map[x][y] = 1; // 将走过的路标记为1

// 向四个方向搜索,方向可以任意排列
dfsMap(x, y + 1, map); // 向右搜索
dfsMap(x + 1, y, map); // 向下搜索
dfsMap(x, y - 1, map); // 向左搜索
dfsMap(x - 1, y, map); // 向上搜索

map[x][y] = 0;// 恢复标记
path = temp; // 回溯路径

【完整代码】

package com.lanqiao.往年真题;

import java.util.ArrayList;

public class 走迷宫dfs字符串 {
   
   
	public static String path = "";
	public static ArrayList<String> list = new ArrayList<>();

	// DFS走迷宫,记录所有可行路径
	public static void dfsMap(int x, int y, int[][] map) {
   
   
		
		// 矩阵大小, m 行 n 列
		int m = map.length;
		int n = map[0].length;
		
		// 套路,上来先设置结束条件
		if (x < 0 || y < 0 || x > m - 1 || y > n - 1 || map[x][y] == 1)// 如果坐标越界,或者 maze[x][y]==1 表示遇到障碍
			return;
		if (x == m - 1 && y == n - 1) {
   
    // 判断是否抵达出口
			path = path + "(" + x + "," + y + ")";
			list.add(path); // 将所有通路加入到list中
			return;
		}
		
		
		String temp = path; 
		path = path + "(" + x + "," + y + ")" + "→"; // 记录路线
		map[x][y] = 1; // 将走过的路标记为1
		
		// 向四个方向搜索,方向可以任意排列
		dfsMap(x, y + 1, map); // 向右搜索
		dfsMap(x + 1, y, map
<think>好的,用户想了解蓝桥杯竞赛中DFS算法的实现示例。首先,我需要回顾DFS的基本概念,确保自己理解正确。DFS深度优先搜索,主要用于遍历或搜索树、结构,通过递归或栈实现,尽可能深地探索分支,再回溯。 接下来,用户可能希望看到具体的代示例,尤其是Python实现的,因为蓝桥杯常用Python。我需要找一个典型的DFS问题,比如全排列、迷宫问题或N皇后,这些在竞赛中常见。 然后,得考虑如何结构化解题步骤,让用户明白DFS的应用过程。比如全排列问题,可以通过递归生成所有可能的排列,每一步选择一个数字,标记已使用,递归结束后回溯状态。 还需要注意代的注释和解释,确保用户理解每部分的作用。例如,在递归函数中维护当前路径、已访问数组等,递归终止条件是什么,如何遍历所有可能的选择。 同时,用户可能对DFS的时间复杂度、优化方法感兴趣,但问题主要是实现示例,所以先提供基础代,再在相关问题中扩展。 还要检查引用内容,确保提到的DFS定义与引用来源一致,比如引用[2]和[3]中的描述,说明DFS的工作原理和实现方式。 最后,生成相关问题,帮助用户进一步学习,比如DFS与BFS的区别、剪枝技巧、蓝桥杯中的典型题目等,这样用户可以有方向地深入。</think>### 蓝桥杯竞赛中DFS算法实现示例 #### 1. DFS核心思想 深度优先搜索DFS)通过递归或栈实现“一条路走到黑”的搜索策略,回溯时遍历所有可能路径。其核心步骤为: 1. 选择当前状态下的一个子状态 2. 递归进入该子状态 3. 返回后撤销选择(回溯) #### 2. 典型应用场景 - 全排列问题 - 组合数问题 - 迷宫路径搜索 - N皇后问题 - 连通性判断 #### 3. 基础实现模板(Python) ```python def dfs(当前状态): if 终止条件: 记录结果/处理答案 return for 所有可能的选择 in 当前状态的可选分支: if 剪枝条件: # 提前排除无效路径 continue 记录选择(如标记已访问) dfs(新状态) 撤销选择(回溯) ``` #### 4. 经典案例:全排列问题 实现数字1-3的全排列: ```python res = [] used = [False] * 3 # 标记数字是否已使用 path = [] # 当前路径 def backtrack(): if len(path) == 3: res.append(path.copy()) # 深拷贝保存结果 return for i in range(3): if not used[i]: used[i] = True path.append(i+1) backtrack() path.pop() # 回溯 used[i] = False backtrack() print(res) # 输出 [[1,2,3],[1,3,2],...,[3,2,1]] ``` #### 5. 蓝桥杯真题示例:迷宫路径计数 假设迷宫为5x5网格(0可走,1为障碍): ```python maze = [ [0,1,0,0,0], [0,1,0,1,0], [0,0,0,0,0], [0,1,1,1,0], [0,0,0,1,0] ] directions = [(-1,0),(1,0),(0,-1),(0,1)] # 上下左右 count = 0 def dfs(x, y): global count if x == 4 and y == 4: # 到达终点 count += 1 return for dx, dy in directions: nx, ny = x+dx, y+dy if 0<=nx<5 and 0<=ny<5 and maze[nx][ny]==0: maze[x][y] = 1 # 标记已访问 dfs(nx, ny) maze[x][y] = 0 # 回溯 dfs(0,0) print("总路径数:", count) # 输出具体数值需实际运行 ``` #### 6. 关键优化技巧 1. **剪枝策略**:提前排除不可能的解路径(如越界、重复访问) 2. **记忆化搜索**:存储已计算的状态结果,避免重复计算 3. **方向优化**:按特定顺序尝试路径(如优先向下、向右) 4. **状态压缩**:使用位运算优化状态存储[^3]
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