头歌数据结构深度优先遍历答案

深度优先遍历（DFS）是一种遍历树或图的算法，它从起点开始沿着一条路径遍历到底部，然后返回到上一个节点并继续搜索下一个分支，直到搜索完整个图或树。

在树的深度优先遍历中，我们按照以下步骤进行：

1. 访问当前节点
2. 递归遍历当前节点的左子树
3. 递归遍历当前节点的右子树

这就是深度优先遍历的基本思路。当然，在实现时还需要考虑一些细节，例如如何记录已经访问过的节点、如何处理空节点等等。

以下是一个使用递归实现的 C++ 代码示例：

void dfs(TreeNode* root) {
    if (root == NULL) return;
    // 访问当前节点
    cout << root->val << endl;
    // 递归遍历左子树
    dfs(root->left);
    // 递归遍历右子树
    dfs(root->right);
}

其中 `TreeNode` 表示树的节点，`root` 表示根节点。这段代码会从根节点开始遍历整棵树，并输出每个节点的值。

相关问题

头歌数据结构深度优先遍历

深度优先遍历（Depth First Search，DFS）是一种常用的图遍历算法，它的思想是从起始结点开始，沿着一条路径走到底，直到无法继续为止，然后回溯到上一个结点，再沿着另一条路径继续走到底，直到遍历完所有的结点为止。在实际应用中，深度优先遍历适用于解决连通性问题、寻找路径等问题。

深度优先遍历的实现可以使用递归或者栈来实现。下面以头歌（一首歌曲）的数据结构为例，介绍一下深度优先遍历的实现过程。

假设头歌的数据结构如下：

struct SongNode {
    string title;
    vector<SongNode*> neighbors;
}

其中，`title`表示歌曲名称，`neighbors`表示与该歌曲相关联的歌曲节点。

使用递归实现深度优先遍历的代码如下：

void dfs(SongNode* node, unordered_set<SongNode*>& visited) {
    visited.insert(node);
    cout << node->title << endl;
    for (SongNode* neighbor : node->neighbors) {
        if (!visited.count(neighbor)) {
            dfs(neighbor, visited);
        }
    }
}

void dfsTraversal(SongNode* start) {
    unordered_set<SongNode*> visited;
    dfs(start, visited);
}

使用栈实现深度优先遍历的代码如下：

void dfsTraversal(SongNode* start) {
    unordered_set<SongNode*> visited;
    stack<SongNode*> s;
    s.push(start);
    while (!s.empty()) {
        SongNode* node = s.top();
        s.pop();
        if (!visited.count(node)) {
            visited.insert(node);
            cout << node->title << endl;
            for (int i = node->neighbors.size() - 1; i >= 0; i--) {
                SongNode* neighbor = node->neighbors[i];
                if (!visited.count(neighbor)) {
                    s.push(neighbor);
                }
            }
        }
    }
}

无论使用递归还是栈来实现深度优先遍历，其时间复杂度均为O(V+E)，其中V表示结点数，E表示边数。

数据结构深度优先遍历代码

深度优先遍历（Depth First Search，DFS）是一种常用的图遍历算法，也可以用于树的遍历。下面是一个示例的深度优先遍历代码：

# 定义图的类
class Graph:
    def __init__(self):
        self.graph = {}

    # 添加边
    def add_edge(self, node, neighbor):
        if node in self.graph:
            self.graph[node].append(neighbor)
        else:
            self.graph[node] = [neighbor]

    # 深度优先遍历
    def dfs(self, start):
        visited = set()  # 用集合记录已访问的节点
        self._dfs(start, visited)

    def _dfs(self, node, visited):
        visited.add(node)
        print(node)  # 打印当前节点
        neighbors = self.graph.get(node, [])
        for neighbor in neighbors:
            if neighbor not in visited:
                self._dfs(neighbor, visited)

# 创建图对象
graph = Graph()

# 添加边
graph.add_edge('A', 'B')
graph.add_edge('A', 'C')
graph.add_edge('B', 'D')
graph.add_edge('B', 'E')
graph.add_edge('C', 'F')
graph.add_edge('E', 'G')

# 深度优先遍历
graph.dfs('A')

上述代码中，首先定义了一个`Graph`类来表示图，其中`add_edge`方法用于添加边，`dfs`方法用于进行深度优先遍历。在深度优先遍历中，使用一个集合`visited`来记录已访问的节点，遍历过程中递归地访问每个节点的邻居节点。