深度优先遍历的算法流程图
时间: 2024-07-28 12:01:21 浏览: 43
深度优先遍历(Depth-First Search,DFS)是一种用于图形或树形数据结构搜索的算法。其基本流程图通常包含以下几个步骤:
1. **选择**:从根节点或任意未访问的节点开始(如果有的话),将其标记为已访问。
2. **访问**:访问当前节点,并将该节点的信息记录下来(如打印节点值、添加到路径等)。
3. **探索**:对于当前节点的所有邻接点,如果它们还未被访问过,就递归地对它们进行深度优先遍历。
4. **回溯**:如果当前邻接点已无未访问的节点,则返回上一个访问过的节点,继续检查其他邻接点,直到所有可达节点都被访问完毕,或者找到目标节点。
5. **结束遍历**:当所有的节点都已被访问过,或者找不到更多未访问节点时,遍历结束。
这是一个典型的递归过程,它会深入数据结构的一条路径,直到无法再前进为止,然后回溯到其他分支。以下是流程图的一个简化表示:
```
+---------+
| 选择 |
+---------+
| v
+---------+ +---------+
| 访问 |-----| 探索 |
+---------+ +---------+
^ |
| v
+---------+ +---------+
| 回溯 |-----| 结束遍历|
+---------+ +---------+
```
相关问题
请编程实现图的深度优先遍历和广度优先遍历算法,并给出流程
深度优先遍历(DFS)和广度优先遍历(BFS)是两种常用的图遍历算法。下面是它们的具体实现方式和流程。
假设我们有一个用邻接表表示的图,其中顶点编号从0到n-1,其中n为顶点数。邻接表用一个数组adj来表示,其中adj[i]表示与顶点i相邻的所有顶点。例如,如果adj[3]={1,2,4},则表示顶点3与顶点1、2、4相邻。
## 深度优先遍历(DFS)
深度优先遍历使用栈来实现,其基本流程如下:
1. 将起始顶点压入栈中,标记已访问。
2. 当栈非空时,弹出栈顶元素v。
3. 遍历v的所有相邻顶点,如果该顶点未被访问过,则将其压入栈中并标记已访问。
4. 重复步骤2和3,直到栈为空。
以下是深度优先遍历的Python实现:
```python
def DFS(adj, start):
visited = [False] * len(adj) # 记录每个顶点是否已访问
stack = [start] # 栈中初始只有起始顶点
visited[start] = True # 标记起始顶点已访问
while stack:
v = stack.pop() # 弹出栈顶元素
print(v, end=' ') # 访问该顶点
for u in adj[v]: # 遍历该顶点的相邻顶点
if not visited[u]: # 如果相邻顶点未被访问过
stack.append(u) # 将其压入栈中
visited[u] = True # 标记已访问
```
## 广度优先遍历(BFS)
广度优先遍历使用队列来实现,其基本流程如下:
1. 将起始顶点入队,标记已访问。
2. 当队列非空时,出队队头元素v。
3. 遍历v的所有相邻顶点,如果该顶点未被访问过,则将其入队并标记已访问。
4. 重复步骤2和3,直到队列为空。
以下是广度优先遍历的Python实现:
```python
from collections import deque
def BFS(adj, start):
visited = [False] * len(adj) # 记录每个顶点是否已访问
queue = deque([start]) # 队列中初始只有起始顶点
visited[start] = True # 标记起始顶点已访问
while queue:
v = queue.popleft() # 出队队头元素
print(v, end=' ') # 访问该顶点
for u in adj[v]: # 遍历该顶点的相邻顶点
if not visited[u]: # 如果相邻顶点未被访问过
queue.append(u) # 将其入队
visited[u] = True# 标记已访问
```
以上就是深度优先遍历和广度优先遍历的实现方式和流程。
画出深度优先搜索算法流程图
深度优先搜索(Depth First Search,DFS)是一种用于遍历或搜索图或树的算法。下面是深度优先搜索算法的流程图:
1. 选择一个起始节点作为当前节点,并将其标记为已访问。
2. 检查当前节点是否是目标节点,如果是,则搜索结束。
3. 如果当前节点不是目标节点,则遍历当前节点的邻居节点。
4. 对于每个未访问的邻居节点,将其标记为已访问,并将其加入到一个待访问节点的集合中(通常使用栈来实现)。
5. 从待访问节点的集合中取出一个节点作为当前节点,并重复步骤2-4,直到待访问节点的集合为空。