算法7-4,7-5:图的遍历——深度优先搜索

时间: 2023-05-31 16:19:44 浏览: 75
### 回答1: 算法7-4:深度优先搜索 1. 从起点开始,将其标记为已访问。 2. 对于起点的每个未访问的邻居,递归地执行步骤1-2。 3. 重复步骤2,直到没有未访问的邻居。 算法7-5:深度优先搜索(非递归) 1. 从起点开始,将其标记为已访问,并将其压入栈中。 2. 当栈不为空时,弹出栈顶元素,并对其每个未访问的邻居执行步骤1-2,并将其标记为已访问并压入栈中。 3. 重复步骤2,直到栈为空。 ### 回答2: 一、定义 深度优先搜索(Depth First Search,DFS)是图论中的基本算法,是从图的某个节点出发,访问这个节点,然后依次访问这个节点的每个未被访问的邻居节点,直至遍历完整个图。 二、实现 深度优先搜索可以通过递归或栈的方式实现。递归实现简单,但难以控制递归深度,容易发生栈溢出。栈的实现需要手动模拟栈,但可以灵活控制深度,避免栈溢出。 递归实现: 1.从某个节点v开始遍历。 2.标记该节点v为已访问。 3.对于v的每个未被访问的邻居节点w,递归访问w。 栈实现: 1.从某个节点v开始遍历。 2.将v入栈,并标记v为已访问。 3.当栈非空时循环执行以下步骤:弹出栈顶节点u,对于u的每个未被访问的邻居节点w,将w入栈并标记w为已访问。 三、应用 深度优先搜索可以用来判断图是否连通,可用于求解最小生成树、拓扑排序、连通分量等问题。 由于深度优先搜索需要存储所有已访问节点的路径,所以针对大规模图的遍历可能导致空间复杂度较高。 四、算法7-4,7-5代码分析 算法7-4: 算法7-4是对图的深度优先遍历的递归实现。首先遍历该节点,并标记为已访问,然后将该节点的所有邻居节点都遍历一遍。如果邻居节点未被访问,则对该节点进行递归调用进行遍历。 具体思路: 1.定义全局vis数组,用于记录节点是否已被访问。 2.定义一个函数dfs(u),对节点u进行深度优先遍历。遍历完u的所有邻居节点后,会回溯到该节点u的上一个节点。 3.主函数遍历所有节点,对未被访问的节点进行深度优先遍历。 算法7-5: 算法7-5是对图的深度优先遍历的栈实现。使用了一个栈来存储待访问节点。首先将初始节点加入栈中,并标记为已访问,然后循环遍历栈中的节点,直至栈为空。 具体思路: 1.定义全局vis数组,用于记录节点是否已被访问。 2.定义一个函数dfs(u),对节点u进行深度优先遍历。遍历完u的所有邻居节点后,会回溯到该节点u的上一个节点。 3.主函数遍历所有节点,对未被访问的节点进行深度优先遍历。在遍历到未被访问的节点时,加入栈中并标记为已访问,然后循环遍历栈中的节点,直至栈为空。 ### 回答3: 算法7-4,7-5是关于图的遍历中的深度优先搜索(DFS),主要是用来搜索和遍历图中所有的节点和边的算法。 深度优先搜索的核心思想是:从一个未访问的节点开始,深度优先遍历到最深处,然后回溯到上一个节点,再从上一个未遍历节点开始继续深度优先遍历。在具体实现过程中,我们可以使用递归或栈来实现深度优先搜索算法。 深度优先搜索算法在图的遍历、搜索、路径查找等方面有着广泛的应用,如迷宫问题、拓扑排序、关键路径等。 在算法7-4中,我们给出了使用递归实现深度优先搜索的伪代码: ```python void DFS(int u) { vis[u] = true; // 标记已经访问过 // 遍历所有邻接节点 for (int i = 0; i < G[u].size(); i++) { int v = G[u][i]; // 取出邻接节点 if (!vis[v]) { DFS(v); // 继续遍历 } } } ``` 而在算法7-5中,我们使用栈来实现深度优先搜索,具体实现过程如下: ```python void DFS(int u) { stack<int> s; // 定义一个栈 s.push(u); // 将起始节点放入栈中 vis[u] = true; // 标记已经访问过 while (!s.empty()) { int v = s.top(); // 取出栈顶节点 s.pop(); // 将该节点出栈 // 遍历所有邻接节点 for (int i = 0; i < G[v].size(); i++) { int w = G[v][i]; // 取出邻接节点 if (!vis[w]) { s.push(w); // 将未访问节点放入栈中 vis[w] = true; // 标记已访问 } } } } ``` 总之,深度优先搜索算法是一种基本的图遍历算法,其核心思想和实现方法都比较简单,但是能够灵活应用在众多图相关的算法问题中。

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