bfs 和 dfs 汇总

深度优先搜索与广度优先搜索详解

最新推荐文章于 2021-10-26 23:28:59 发布

原创最新推荐文章于 2021-10-26 23:28:59 发布 · 338 阅读

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本文总结了深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的基本概念和应用场景。对于DFS，文章指出其通过回溯搜索所有路径，并在二叉树问题中可以通过递归实现。在257. 二叉树的所有路径问题中，DFS能获取根到叶的路径。而对于BFS，文章强调其利用队列进行层次遍历，适合寻找最近的解，如199. 二叉树的右视图问题中，BFS用于获取右侧视图的节点值。

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