头歌实现图的深度优先遍历csdn
时间: 2023-08-02 15:03:12 浏览: 98
头歌实现图的深度优先遍历可以参考以下步骤:
首先,需要定义一个图的数据结构,可以使用邻接表或者邻接矩阵来表示图的结构。邻接表是一种比较常用的表示方法,它将每个顶点的邻接点存储在一个链表中。对于邻接矩阵来说,可以使用一个二维数组来表示顶点之间的关系。
其次,需要定义一个访问数组,用于记录节点是否已经被访问过。初始时,所有节点都标记为未访问。
然后,选择一个起始节点开始遍历。首先将起始节点标记为已访问,并将其加入到一个栈中。
接下来,从栈中取出一个节点,访问它的邻接点。对于每个邻接点,如果它还未被访问过,则将其标记为已访问,并将其压入栈中。
重复上述步骤,直到栈为空。在每次从栈中取出节点时,可以输出该节点的值,以得到深度优先遍历的顺序。
最后,需要注意处理非连通图的情况。如果图是非连通的,即存在多个独立的子图,那么需要对每个子图都进行深度优先遍历。
以上就是用头歌实现图的深度优先遍历的步骤。实际上,头歌也提供了一些图的相关算法的实现,可以通过csdn进行进一步学习和了解。
相关问题
java实现树的深度优先遍历
有多种方法可以实现树的深度优先遍历。一种常见的方法是使用递归。通过递归地访问左子树和右子树,可以实现深度优先遍历。以下是一个使用递归实现深度优先遍历的Java代码:
```
public void dfs(TreeNode node) {
if (node == null) {
return;<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [java有序二叉树的深度优先遍历和广度优先遍历](https://blog.csdn.net/m566666/article/details/122280365)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [深度优先遍历和广度优先遍历(Java)](https://blog.csdn.net/m0_46628950/article/details/125830847)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [基于Java的深度优先遍历(DFS)和广度优先遍历(BFS)](https://blog.csdn.net/Robin_Ywj/article/details/121791796)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]
有向图 的深度优先遍历
深度优先遍历是一种遍历图的方法,它从给定的起点开始,沿着一条路径尽可能深地访问图中的顶点,直到到达不能继续访问的顶点为止,然后回溯到前一个顶点,继续访问它的其他邻接顶点,重复上述过程,直到遍历完所有可以到达的顶点。
对于给定的有向图,深度优先遍历的过程中,可以利用栈来保存当前节点的"上级"们,以确保能够向上逐层找到它们。
在深度优先遍历的过程中,我们选择编号最小的待访问顶点,以顶点0为遍历起点。
具体的深度优先遍历算法可以按照以下步骤进行:
1. 将起点0入栈,并标记起点为已访问。
2. 当栈不为空时,取出栈顶元素作为当前节点。
3. 遍历当前节点的邻接顶点,如果邻接顶点未被访问过,则将它入栈,并标记为已访问。
4. 如果当前节点没有未被访问过的邻接顶点,则回溯到上一个节点,继续遍历其其他邻接顶点。
5. 重复步骤2-4,直到栈为空。
这样就完成了有向图的深度优先遍历。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [图深度优先遍历](https://blog.csdn.net/m0_63040123/article/details/127656322)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [自定义有向图的深度优先遍历(DFS)](https://blog.csdn.net/weixin_43415201/article/details/117229439)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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