bfs 和 dfs 汇总

深度优先算法和广度优先算法 今天做了daoti 阅读详情

1.dfs(深度优先搜索)就是暴力把所有的路径都搜索出来,它运用了回溯,保存这次的位置,深入搜索,都搜索完了便回溯回来,搜下一个位置,直到把所有最深位置都搜一遍,要注意的一点是,搜索的时候有记录走过的位置,标记完后可能要改回来;也可以递归处理左右子节点,不需要回溯

257. 二叉树的所有路径

给定一个二叉树,返回所有从根节点到叶子节点的路径。

class Solution:
    def dfs(self,root,path,result):
        if not root:
            return
        path += str(root.val)
        if not root.left and not root.right:
            result.append(path[:])
        else:
            path+="->"
            self.dfs(root.left,path,result)
            self.dfs(root.right,path,result)

    def binaryTreePaths(self, root: TreeNode) -> List[str]:
        result = []
        self.dfs(root,"",result)
        return result

 

394. 字符串解码

 

2.bfs(宽度/广度优先搜索),这个一直理解了思想,不会用,后面才会的,思想,从某点开始,走四面可以走的路,然后在从这些路,在找可以走的路,直到最先找到符合条件的,这个运用需要用到队列(queue),需要稍微掌握这个才能用bfs。

199. 二叉树的右视图

给定一棵二叉树,想象自己站在它的右侧,按照从顶部到底部的顺序,返回从右侧所能看到的节点值。

层序遍历取出每层的最后一个节点

class Solution:
    def rightSideView(self, root: TreeNode) -> List[int]:
        # BFS
        if not root:
            return []
        result = []
        queue = [root]

        while queue:
            result.append(queue[-1].val)
            size = len(queue)
            for i in range(0,size):
                node = queue.pop(0)
                if node.left:
                    queue.append(node.left)
                if node.right:
                    queue.append(node.right)
        return result

 

 

 

DFS和BFS的思想探究 文章目录DFS(深度优先搜索 Depth First Search)白话理解回溯法:BFS(宽度/广度优先搜索 Breadth First Search) DFS(深度优先搜索 Depth First Search) 白话理解 我觉得其实就是暴力把所有的路径都搜索出来,运用回溯,保存这次的位置,深入搜索,都搜索完了便回溯回来,搜下一个位置,直到把所有最深位置都搜一遍,要注意的一点是,搜索的时候有记录走过的位置,标记完后可能要改回来; 回溯法: 回溯法是一种搜索法,按条件向前搜索,以达到目标。但当探索到某一步 阅读详情

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