DFS 和 BFS 写在124题后

最新推荐文章于 2025-04-13 15:00:02 发布
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分类专栏： leetcode 机考
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_40280096/article/details/81736946
本文深入探讨了深度优先搜索和广度优先搜索两种图遍历算法，详细介绍了它们的概念、实现方法及应用场景，帮助读者理解这两种算法的区别与联系。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

深度优先遍历图的方法是，从图中某顶点v出发（百度百科）：
（1）访问顶点v；
（2）依次从v的未被访问的邻接点出发，对图进行深度优先遍历；直至图中和v有路径相通的顶点都被访问；
（3）若此时图中尚有顶点未被访问，则从一个未被访问的顶点出发，重新进行深度优先遍历，直到图中所有顶点均被访问过为止。

广度优先搜索概念（百度百科）：
已知图G=(V,E)和一个源顶点s，宽度优先搜索以一种系统的方式探寻G的边，从而“发现”s所能到达的所有顶点，并计算s到所有这些顶点的距离(最少边数)，该算法同时能生成一棵根为s且包括所有可达顶点的宽度优先树。对从s可达的任意顶点v，宽度优先树中从s到v的路径对应于图G中从s到v的最短路径，即包含最小边数的路径。该算法对有向图和无向图同样适用。

实现方法类比（自己总结）：
1.需要一个数据结构来记录每个节点是否被访问过，可以采用

第十三章 DFS与BFS（保姆级教学！！超级详细的图示！！）
Turing_Sheep的博客
12-02 10万+
用画图和超详细地注释帮助大家秒懂DFS和BFS!!!!保姆级教学！！！解决你的痛点！！！
DFS与BFS
weixin_73378557的博客
08-24 1692
DFS即Depth First Search，深度优先搜索。简单地理解为一条路走到黑。以该图为例：先走A，然后到B，到了B有三种情况，意味着这条路还没走完，那我就接着走，从B走到E，走到E之后没路了。那我就回溯到B,为什么呢？因为我原本走到B的时候就有三种情况，但是刚刚只走了一种情况，因此我要回到B再去尝试第二条路，于是我们就从E回到B，然后从B去F。到了F，又没路了，那我们就回到B走第三种情况，从B到G。这样我们就走完了从A->B的三种情况。
回溯算法 DFS 和 BFS
m0_67466364的博客
04-03 1382
我在读这篇的文章时 , 本以为他会讲回溯算法和dfs的区别 但是,文章后面说----其实回溯算法就是dfs…区别就是：回溯算法是在遍历【树枝】，dfs算法是在遍历【节点】回溯算法和dfs算法极为相似，本质上就是一种暴力穷举算法。只针对上面有色儿的那一支杈。
图文详解 DFS 和 BFS
tyrroo的博客
08-31 2605
前言 深度优先遍历（Depth First Search, 简称 DFS） 与广度优先遍历（Breath First Search）是图论中两种非常重要的算法，生产上广泛用于拓扑排序，寻路（走迷宫），搜索引擎，爬虫等，也频繁出现在 leetcode，高频面试题中。 本文将会从以下几个方面来讲述深度优先遍历，广度优先遍历，相信大家看了肯定会有收获。 深度优先遍历，广度优先遍历简介 习题演练 DFS，BFS 在搜索引擎中的应用 深度优先遍历，广度优先遍历简介 深度优先遍历 深度优先遍历主要思路是从
数据结构基础27: DFS和BFS算法总结
何哥的博客
02-16 8932
前言：图的遍历算法DFS和BFS是许多图算法的基础，所以有必要单独拎出来总结一下。DFS和BFS主要是运用于对于图和树的搜索，很多问题模型都是可以建模变成一个图或者树的，所以差不多不少问题都会涉及到这两个。比如求二叉树深度，可以是递归的方法，属于DFS（深度优先搜索）；另一种方法是按照层次遍历，属于BFS（广度优先搜索），想看代码的可以看《剑指Offer（三十八）：二叉树的深度》。再比如寻找一条路...
LeetCode算法题4：DFS和BFS
Little_ant_的博客
03-14 3045
本文介绍了深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）算法的基本原理及其在图像渲染问题中的应用。DFS采用递归方式访问元素，通过修改像素值避免重复访问；BFS借助队列实现层级扩散，从中心点向外逐层渲染。两种算法都需要处理边界条件和初始颜色判断，但BFS需要注意入队时标记已访问节点，防止重复处理。文末还指出了BFS实现中可能存在的重复入队问题，需特别注意访问时机。两种搜索方法在解决连通区域填充问题时各有特点。
DFS和BFS经典例题总结1
CS_boy的博客
02-10 2757
踏歌而行八荒路 物我两往九逍遥 芒鞋斗笠千年走 万古长空一朝游
算法——DFS与BFS
最新发布
2401_87463988的博客
04-13 752
深度优先搜索简单来说就是一条路走到黑。拿二叉树的前序遍历举例，我们遍历时从根节点向子节点遍历，先遍历左子树，再遍历右子树。如图，我们会从编号为1的节点开始，遍历2，5，到达末尾时回溯到2，6，再回溯到1...简而言之，就是我们一头扎进去，撞了南墙，我就退一步，但是决不放弃，在原基础上做出局部的改变去尝试第二条路，直到所有的情况我都试了，实在没有其他情况了，那我就回到1，从头出发，再做选择，再一头扎进去，直到成功。//前序遍历return;//访问优先级：根节点->左子树->右子树。
算法---DFS和BFS
baijaiyu的博客
12-12 1792
转载自 :简介： 深度优先遍历（Depth First Search, 简称 DFS） 与广度优先遍历（Breath First Search）是图论中两种非常重要的算法，生产上广泛用于拓扑排序，寻路（走迷宫），搜索引擎，爬虫等，也频繁出现在高频面试题中。
【算法学习】DFS与BFS
2401_82677021的博客
02-12 2763
从A开始遍历，再到B，有两种情况，意味着这条路还没有走完，接着走到D，之后就没路了。然后我就回溯到B，因为B还有情况没走完，接着再走到E，之后没路了，就回溯到B，发现B的两种情况以及那个走完了，就再回溯到A，然后走到C......最初，有一个人位于左上角(1,1)处，已知改人每次可以向上，下，做，右任意一个方向移动一个位置。给的那个一个n*m的二维整数数组，用来表示迷宫，数组中只包含1和0，0表示可以走的路，1表示不可以通过的墙壁。简单理解就是：一条路走动黑，直到没路可走了，再回溯回去，尝试其他路径。
408面试题：DFS 和 BFS 的介绍
03-31
408复试面试题
DFS和BFS以及练习题目
qq_53237241的博客
03-09 1092
温馨提示：学习dfs之前最好先了解一下递归的思想。
搜索之基础DFS与BFS全面例题
2301_80326762的博客
10-21 1104
由于每次做涉及关于搜索的题都胆战心惊、没有自信，所以痛定思痛总结一下顺便复习一下#关于搜索来说基本上就是DFS和BFS,前者主要是运用了，后者则运用了的思想。但作者认为搜索基本上主要运用了DFS。所以思想应该烂熟于心，说白了，其实搜索主要还是刷题并理解递归罢了废话不多说了，进入主题！！！
38. Count and Say
qq_40280096的博客
08-12 1201
38. Count and Say 题目描述： The count-and-say sequence is the sequence of integers with the first five terms as following: 1. 1 2. 11 3. 21 4. 1211 5. 111221 1 is read off as...
leetcode 10 Regular Expression Matching
qq_40280096的博客
08-27 866
leetcode 10 Regular Expression Matching 题目描述： Given an input string (s) and a pattern (p), implement regular expression matching with support for ‘.’ and ‘*’. ‘.’ Matches any single character. ...
LeetCode 873. Length of Longest Fibonacci Subsequence
qq_40280096的博客
08-19 595
LeetCode 873. Length of Longest Fibonacci Subsequence 题目描述： A sequence X_1, X_2, …, X_n is fibonacci-like if: n >= 3 X_i + X_{i+1} = X_{i+2} for all i + 2 <= n Given a strictly increasi...
LeetCode 127. Word Ladder
qq_40280096的博客
08-16 451
题目描述： Given two words (beginWord and endWord), and a dictionary’s word list, find the length of shortest transformation sequence from beginWord to endWord, such that: Only one letter can be changed ...
LeetCode 46. Permutations（回溯法解决）
qq_40280096的博客
08-20 317
LeetCode 46. Permutations 题目描述：Given a collection of distinct integers, return all possible permutations. Example: Input: [1,2,3] Output: [ [1,2,3], [1,3,2], [2,1,3], [2,3,1], [3,1,2]...
LeetCode 98. Validate Binary Search Tree
qq_40280096的博客
08-15 222
LeetCode 98. Validate Binary Search Tree 题目描述： Given a binary tree, determine if it is a valid binary search tree (BST). Assume a BST is defined as follows: The left subtree of a node contains...
dfs和bfs算法习题
03-25
### 关于DFS和BFS算法的练习题及相关解析 #### 一、DFS（深度优先搜索） DFS的核心思想是从某个起点开始，尽可能深地探索每一个分支，直到无法再深入为止。以下是几个经典的DFS题目及其解析： 1. **岛屿数量** - **描述**: 给定一个由 '1' (陆地) 和 '0' (水) 组成的二维网格，计算岛屿的数量。岛屿总是被水包围，并且是由相邻陆地连接而成的区域。 - **示例代码**: ```python def numIslands(grid): if not grid or not grid[0]: return 0 m, n = len(grid), len(grid[0]) visited = [[False]*n for _ in range(m)] def dfs(x, y): if x < 0 or x >= m or y < 0 or y >= n or grid[x][y] == "0" or visited[x][y]: return visited[x][y] = True directions = [(0,1),(1,0),(-1,0),(0,-1)] # 右 下 上 左 for dx, dy in directions: nx, ny = x + dx, y + dy dfs(nx, ny) count = 0 for i in range(m): for j in range(n): if grid[i][j] == "1" and not visited[i][j]: dfs(i, j) count += 1 return count ``` 这里通过递归的方式实现了DFS逻辑[^2]。 2. **迷宫问题** - **描述**: 在给定的一个矩阵中，从起始点到达终点的所有路径数是多少？ - **解析**: 使用DFS尝试每一条可能的路径，当遇到障碍物或超出边界时停止当前路径的扩展[^3]。 --- #### 二、BFS（广度优先搜索） BFS是一种逐层展开的搜索方式，适合解决最短路径类问题。以下是几个典型的BFS题目及其解析： 1. **克隆图** - **描述**: 给定无向连通图中一个节点的引用，返回其深拷贝（即克隆）。每个节点都含有一个 `val` （整数值）和一个列表 `neighbors` 表示它的邻居节点。 - **示例代码**: ```python from collections import deque class Node: def __init__(self, val=0, neighbors=None): self.val = val self.neighbors = neighbors if neighbors is not None else [] def cloneGraph(node): if not node: return None queue = deque([node]) clones = {node: Node(node.val)} while queue: current = queue.popleft() for neighbor in current.neighbors: if neighbor not in clones: clones[neighbor] = Node(neighbor.val) queue.append(neighbor) clones[current].neighbors.append(clones[neighbor]) return clones[node] ``` 2. **腐烂橘子** - **描述**: 在一个二维网格中，有新鲜橘子和腐烂橘子。每一分钟，任何与腐烂橘子相邻的新鲜橘子都会变质。求所有橘子全部腐烂所需的最少时间。 - **解析**: 利用队列记录每次需要处理的状态变化，逐步扩散感染范围直至没有新的可感染对象[^4]。 --- #### 三、综合应用实例 以下是一个结合了DFS/BFS的应用场景——图像染色问题： - **输入**: 图像数组 `image`, 起始坐标 `(sr, sc)` 和新颜色 `newColor`. - **目标**: 将与初始位置相同颜色的所有相连像素替换为指定的新颜色。 - **解决方案**: 如果旧颜色等于新颜色，则无需执行任何操作；否则可以通过DFS或BFS完成任务。具体实现见上述“岛屿数量”的变形版本。 ---
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