关于DFS,BFS

我发现这几个用的好多啊。。。。


  • DFS
    深度优先遍历,也就是遍历图或者数深度优先,感觉只要是个问题都要用到,一般问题都是问一条线,就是深度遍历一下就解决了吧。

#include <cstdio>
#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace std;
vector<int> v[100];
int book[100], maxdepth = -1;
void dfs(int index, int depth) {
    if(v[index].size() == 0) {
        book[depth]++;
        maxdepth = max(maxdepth, depth);
        return ;
    }
    for(int i = 0; i < v[index].size(); i++)
        dfs(v[index][i], depth + 1);
}
int main() {
    int n, m, k, node, c;
    scanf("%d %d", &n, &m);
    for(int i = 0; i < m; i++) {
        scanf("%d %d",&node, &k);
        for(int j = 0; j < k; j++) {
            scanf("%d", &c);
            v[node].push_back(c);
        }
    }
    dfs(1, 0);
    printf("%d", book[0]);
    for(int i = 1; i <= maxdepth; i++)
        printf(" %d", book[i]);
    return 0;
}
v相当于一个二维的数组,node表示节点,里面保存这个节点下面的叶子,深度优先也就是,选好一个初始节点开始,判断这个节点里面有没有叶子,如果有,就把叶子的节点记录放入函数重新深度优先遍历,深度depth+1,没有的话就跳出。
  • BFS
    宽度优先搜索算法(又称广度优先搜索),现在感觉用到的不多,初学小白,也没DFS熟悉。
#include <cstdio>
#include <queue>
#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace std;
int level[100], book[100], maxlevel = -1;
vector<int> v[100];
void bfs() {
    queue<int> q;
    q.push(1);
    level[1] = 0;
    while(!q.empty()) {
        int index = q.front();
        q.pop();
        maxlevel = max(level[index], maxlevel);
        if(v[index].size() == 0)
            book[level[index]]++;
        for(int i = 0; i < v[index].size(); i++) {
            q.push(v[index][i]);
            level[v[index][i]] = level[index] + 1;
        }
    }
}
int main() {
    int n, m, k, node, c;
    scanf("%d %d", &n, &m);
    for(int i = 0; i < m; i++) {
        scanf("%d %d",&node, &k);
        for(int j = 0; j < k; j++) {
            scanf("%d", &c);
            v[node].push_back(c);
        }
    }
    bfs();
    printf("%d", book[0]);
    for(int i = 1; i <= maxlevel; i++)
        printf(" %d", book[i]);
    return 0;
}

同样v这个类似于二维数组的记录所有的节点和叶子,首先把根节点1放进去q这个队列中去,第一层节点数为0,层数为maxlevel,level数组保存每一层的节点。然后开始判断队列q是否为空,不为空的话,把当前层数设置为q.front,就是最前面的一个数据,然后把其pop出去,这时候判断index这一层有没有节点,也就是q里面有没有数据,如果有,v[index]里面的数据全部push进队友,这时候队列里只有这一层的数据,然后继续遍历这些节点,有叶子就push进去,之后无论有没有都pop出去原来的节点,一层层就弄完了层序遍历。

### 关于DFSBFS的理解 深度优先搜索(Depth-First Search, DFS)和广度优先搜索(Breadth-First Search, BFS)是两种常见的图遍历算法。它们各自有独特的特点和适用场景。 #### 时间性能对比 实验数据显示,在某些情况下,DFS可能花费更多的时间完成相同的任务。例如,当处理特定数据结构时,DFS用时达到25ms,而BFS仅需4ms[^1]。这表明对于寻找最优解的任务,BFS通常表现更优。 #### 实现方式 以下是基于Python实现的一个简单版本的BFS: ```python graph = { "A": {"B", "C"}, "B": {"A", "C", "D"}, "C": {"A", 'B', 'D', 'E'}, "D": {'B', 'C', 'E', 'F'}, "E": {'C', 'D'}, "F": {'D'} } def BFS(graph, start): queue = [] queue.append(start) seen = set() seen.add(start) while len(queue) > 0: vertex = queue.pop(0) for i in graph[vertex]: if i not in seen: queue.append(i) seen.add(i) print(vertex, end='->') if __name__ == '__main__': BFS(graph, 'A') ``` 上述代码展示了如何利用队列来逐步访问离起始节点最近的所有节点[^2]。 另一方面,DFS可以通过递归或显式的栈操作来进行实现。这种方法特别适合探索所有可能路径的情况,比如在树形结构中的应用[^3]。 #### 数据存储机制的区别 为了保证BFS能够按照距离顺序依次访问各个节点,它依赖于队列这种先进先出的数据结构。相比之下,DFS则倾向于使用栈或者函数调用堆栈来记录待访问节点的信息[^4]。 --- ###
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