非递归dfs

最新推荐文章于 2023-04-17 20:55:39 发布
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博客内容提及了‘被围绕的区域’相关参考信息，但未给出更多详细内容。
非递归DFS
qust1508060414的博客
12-29 1846
同学问了这个问题，当时的思路是记忆化搜索，因为这很像一棵树，计数其叶子节点。递归的记忆化搜索是很容易实现的，只是考虑到N 具体是这样的： 先给每个科目一个编号：政治（0），地理（1），历史（2），综合（3）。 用f[step][obj]表示在第step层中科目obj这课子树的叶子节点数（即从第step层的科目obj开始到第n层结束会有多少种情况），那么如果i是obj的孩子节点（考完科目obj
DFS非递归
luoyeliufeng的博客
03-08 378
参考题目 https://blog.youkuaiyun.com/luoyeliufeng/article/details/103637935 代码 #include <iostream> #include <stack> using namespace std; class Graph { int **matrix; int vexNum; bool *visited; void DFS(int v); public: Graph(){
非递归dfs算法
nofarewell的专栏
11-30 4361
   都说现今内存不值钱了，哈，也就不考虑空间复杂度的问题了，弄了俩辅助数组，觉得解这题还是挺容易的，就是不知道有没有BUG。问题描述：假设图G采用邻接表存储，编写一个实现连通图G的深度优先遍历（从顶点v出发）的非递归算法。算法思路：就是深度优先的思路。同样是一个visited[]数组，标记已访问过的顶点。又用了一个_vertex[]数组，用于存放顶点。算法实现：#
非递归的方式实现排列和组合类DFS
INGNIGHT的专栏
04-17 911
而第 i 个元素，比原数组小的情况有多少种，其实就是 A[i] 右侧有多少元素比 A[i] 小，乘上 A[i] 右侧元素全排列数，即 A[i] 右侧元素数量的阶乘。也即 [3,7,4,1,X] ， [3,7,1,X,X] ， [3,1或4,X,X,X] ， [1,X,X,X,X]。因为这会影响 A[i] 右侧元素的排列数，此时的排列数计算方法为总元素数的阶乘，除以各元素值个数的阶乘，例如 [1, 1, 1, 2, 2, 3] ，排列数为。例如排列 [1, 2, 4] 是第 1 个排列。
数据结构DFS深度优先遍历非递归算法实现
01-08
数据结构DFS深度优先遍历非递归算法实现，是自己编写的，可靠。
二叉树非递归dfs——简单思路搞定前中后序遍历
doufuxixi的博客
11-11 982
啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊
DFS递归与非递归算法
11-08
C语言所写源代码有注释，哈工大数据结构实验课自己所作，仅供参考
c语言dfs非递归算法,图的BFS以及DFS递归非递归实现
weixin_42511712的博客
05-24 1498
image.png本文所使用的所有邻接表以及邻接矩阵定义均在之前博客，这里不再赘述一、深度优先遍历DFS(Depth-first search)1.1.1 DFS递归邻接表实现原理图的深度优先搜索遍历(DFS)类似于二叉树的先序遍历。它的基本思想是:首先访问出发点v,并将其标记为已访问过;然后选取与v邻接的未被访问的任意一个顶点w，并访问它:再选取与w邻接的未被访问的任一顶点并访问，以此重复进行。...
数据结构邻接矩阵DFS非递归算法以及PRIM算法最小生成树
12-18
以下是使用邻接矩阵进行非递归DFS的基本步骤： 1. 初始化一个栈，将起始节点入栈。 2. 创建一个访问标志数组，用于记录每个节点是否已被访问过。 3. 当栈非空时，循环执行以下操作： - 弹出栈顶节点，标记为已访问...
DFS（深度优先搜索）的递归与非递归
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学习永无止境
04-11 1万+
DFS，depth-first search，深度优先搜索。顾名思义，从一个节点出发，尽可能往下遍历，即尽可能离“家”远一点，这个思想其实就是树结构遍历中的先序遍历。 那么从上述话语中，我们可以很容易地判断出需要用到递归，其实DFS的常规构造方法也就是用到递归的，但是我们还要考虑到一个问题，那么就是如果一个图足够大，比如有上万个节点，上万条边，那么估计用递归运行DFS我们的电脑会瞬间卡死。。。因为递归的代价实在是太大了，图如果小一点还好，不是特别明显，一旦图过大，递归的劣势会被无限放大，因此这里除了用递归来
DFS非递归算法
Read by heart
06-02 2262
【原理】 【数据源】 T188 【核心代码】 //非递归DFS遍历算法 void NonRecurDFS(AGraph* g, int v0) { int stack[maxSize], top = -1; ArcNode* p = NULL; int j; Initialize(g->n);//初始化访问数组 //将起始点入栈并访问 stack[++top] = ...
二叉树-DFS非递归算法（前/中/后序）「数据结构算法精讲」
BBBling的博客
05-28 2130
为了写测试代码，首先需要创建一颗二叉树。 节点定义： typedef struct BTNode // 定义二叉树的节点 { char data; // 节点数据类型 struct BTNode *lchild; // 左孩子 struct BTNode *rchild; // 右孩子 }BTNode; 前序递归创建二叉树： BTNode *createBinaryTree() // 前序递归创建二叉树 { BTNode *p; char ch; cin &
非递归dfs树
专注于机器学习，深度学习，人脸识别领域。
07-28 471
144.Binary Tree Preorder Traversal/** * Definition for a binary tree node. * struct TreeNode { * int val; * TreeNode *left; * TreeNode *right; * TreeNode(int x) : val(x), left(NUL
DFS非递归形式
t11383的博客
05-25 988
判断从 source 到 target 有无路径，使用DFS的非递归形式，用到栈！ bool DFS(int s) { path.push(s); while (!path.empty()) { int p = path.top(); visited[p] = true; if (s == target) { return true; } path.po...
非递归实现深度优先遍历（DFS）
iNiegang的博客
01-30 7092
对于深度优先遍历，使用递归实现是非常普遍的，但是递归算法往往比较难以理解，如果递归终止条件设置不好的话，容易出现死循环。我们来看看通过非递归方式如何实现深度优先遍历 算法 1、以图的邻接矩阵为例 2、使用一个stack来保存要访问的节点，每次都获取栈顶元素，然后遍历其对应的邻接点，如果遇到一个没有访问过的邻接点，则终止对其他邻接点的遍历，将该邻接点入栈，并进行下一轮循环，直到该元素的邻接...
DFS的非递归写法
r_ax的专栏
08-28 3267
#include #include #define max 20 int g[max][max]; int n,e; int vis[max],stack[max]; void dfs(int v) {     int i,temp,top=-1;     stack[++top]=v;     vis[v]=1;     printf("%d ",v);     while(top!=-1)     {         temp=stack[top];         for
非递归实现dfs
最新发布
06-08
### 非递归深度优先搜索（DFS）算法实现 非递归深度优先搜索（DFS）可以通过显式使用栈来实现。与递归版本不同，非递归版本需要手动管理栈以模拟函数调用的过程。以下是基于栈的非递归 DFS 算法的详细说明和代码示例。 在非递归 DFS 中，栈用于存储待访问的节点[^4]。每次从栈中弹出一个节点并标记为已访问，然后将其未访问的邻接节点压入栈中。此过程重复进行，直到栈为空为止。 以下是使用 Python 实现的非递归 DFS 示例： ```python def dfs_iterative(graph, start): visited = set() # 记录已访问的节点 stack = [start] # 初始化栈，将起始节点压入栈 while stack: # 当栈不为空时继续循环 vertex = stack.pop() # 弹出栈顶元素 if vertex not in visited: # 如果节点未被访问 visited.add(vertex) # 标记为已访问 print(vertex, end=" ") # 输出当前节点（可替换为其他操作） # 将当前节点的所有未访问邻居压入栈 stack.extend(reversed([node for node in graph[vertex] if node not in visited])) ``` #### 示例输入和输出 假设图的邻接表表示如下： ```python graph = { 'A': ['B', 'C'], 'B': ['A', 'D', 'E'], 'C': ['A', 'F'], 'D': ['B'], 'E': ['B', 'F'], 'F': ['C', 'E'] } dfs_iterative(graph, 'A') ``` 输出结果可能为（取决于图结构和邻接节点的顺序）： ``` A C F E B D ``` #### 关键点解析 1. **栈的作用**：栈用于保存当前路径上的节点，模拟递归调用的过程。 2. **访问顺序**：每次从栈中弹出一个节点，并将其未访问的邻接节点按逆序压入栈中，以确保正确的访问顺序[^3]。 3. **终止条件**：当栈为空时，表示所有可达节点均已访问完毕[^4]。 ### 注意事项 - 在实现过程中，必须确保对每个节点进行访问标记，避免重复访问导致无限循环[^1]。 - 邻接节点的压栈顺序会影响遍历结果，通常建议按逆序压栈以保持与递归版本一致的结果。
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