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。在深度优先遍历中，我们首先访问根节点，然后对根节点的子节点进行深度优先遍历，直到到达叶子节点。然后回溯到上一个节点，继续遍历其他子节点，直到遍历完整个树或图为止。

在头歌数据结构中，深度优先遍历可以使用递归或栈来实现。以下是使用递归实现深度优先遍历的示例代码：

void dfs(int node) {
    visited[node] = true; // 标记当前节点为已访问
    cout << node << " "; // 输出当前节点
    for (int i = 0; i < adj[node].size(); i++) { // 遍历当前节点的所有邻居节点
        int next = adj[node][i]; // 获取邻居节点
        if (!visited[next]) { // 如果邻居节点没有被访问过
            dfs(next); // 递归访问邻居节点
        }
    }
}

其中，`visited`数组用于记录每个节点是否被访问过，`adj`数组用于存储图中每个节点的邻居节点列表。在调用`dfs`函数时，传入要遍历的起始节点即可开始深度优先遍历。

需要注意的是，在访问每个节点时，我们需要先将该节点标记为已访问，然后再输出该节点的信息。这是因为，在深度优先遍历中，我们是先访问当前节点，然后才访问它的邻居节点。如果不先标记当前节点为已访问，可能会导致重复访问同一个节点。

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

深度优先遍历是一种用于遍历图的算法。它的基本思想是从图的某个顶点开始，沿着一条路径一直走到底，然后回溯到上一个顶点，再沿着另一条路径继续探索，直到所有的顶点都被访问过为止。深度优先遍历可以用递归或者栈来实现。

在邻接矩阵存储图的深度优先遍历过程中，首先我们需要定义一个数组来标记哪些顶点已经被访问过。然后从起始顶点开始，将其标记为已访问，并将其加入到一个栈中。接下来，从栈中取出一个顶点，访问它的邻接顶点中尚未被访问过的顶点，并将这些顶点加入到栈中。不断重复这个过程，直到栈为空为止。通过这种方式，我们可以按照深度优先的顺序遍历整个图。

需要注意的是，由于数据输入的顺序不同，建立的邻接表可能不同，因此深度优先遍历的输出结果可能不唯一。同时，你可以通过加入计数器和记录步骤的方式来获得深度优先遍历的结果和步骤。

具体的C语言编程实现可以参考以上引用中提到的代码和方法。这样，在读取数据后，你就可以使用深度优先遍历算法来遍历图，并得到所需的结果和步骤。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [超详细C语言版数据结构：图的深度优先遍历（推荐收藏）](https://blog.csdn.net/lucky51222/article/details/118224395)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [数据结构——图的DFS（深度优先遍历）- C语言代码实现](https://blog.csdn.net/weixin_45954730/article/details/123402628)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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