头歌数据结构深度优先遍历答案
时间: 2023-06-27 14:04:39 浏览: 80
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:
```c++
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:
```python
# 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。