如何在10天内学会深度搜索(dfs)
时间: 2023-03-31 16:02:22 浏览: 100
深度搜索(dfs)是一种常用的图遍历算法,可以用来解决很多问题。要在10天内学会深度搜索,你可以先学习基本的图论知识,了解图的表示方法和基本操作,然后学习深度搜索的原理和实现方法。你可以通过阅读相关的教材和参考资料,或者参加相关的课程和培训来加快学习进度。此外,你还可以通过练习算法题来提高自己的实践能力。最重要的是,要保持耐心和坚持,不断地练习和思考,才能真正掌握深度搜索算法。
相关问题
如何在 Java 中实现深度优先搜索 (DFS)
在 Java 中实现深度优先搜索 (Depth First Search, DFS) 可以通过递归的方式来完成。下面是基本的步骤:
1. **创建递归函数**:
- 设定一个名为 `dfs` 的递归函数,接收四个参数:当前所在的位置坐标 `(x, y)`,已访问过的格子集合(通常用集合如 HashSet 或 List 存储),当前路径作为字符串(用于构建最终结果),以及整个棋盘 `board`。
2. **基础情况**:
- 当前坐标 `(x, y)` 为棋盘右下角 `(n-1, n-1)` 时,说明已经找到了路径,返回当前路径。
3. **递归步骤**:
- 检查当前位置是否合法:不在边界、数字有效(0 到 k-1)、未访问过,以及不与之前路径交叉(根据题目描述,这里需要检查路径的连续性和无交叉)。
- 如果满足条件,将当前位置添加到已访问集合,并加入当前路径字符串(比如当前方向为 0,则加上 "0"),然后递归地向相邻的四个方向调用 `dfs` 函数(0代表向上,1代表向右,2代表向下,3代表向左,4代表右上方,5代表右下方,6代表左上方,7代表左下方)。
- 递归结束后,记得从已访问集合中移除当前位置,以保证不会重复访问。
4. **初始化和调用**:
- 初始化递归函数,设置起始点为 `(0, 0)`,已访问集合为空,路径字符串开始为空,然后调用 `dfs` 函数。
以下是简化版的伪代码示例:
```java
boolean isValid(int x, int y, Set<String> visited, String currentPath, int[][] board) {
// 校验逻辑...
}
String dfs(int x, int y, Set<String> visited, StringBuilder currentPath, int[][] board) {
if (x == n - 1 && y == n - 1) return currentPath.toString();
if (isValid(x, y, visited, currentPath, board)) {
visited.add(currentPath.toString());
currentPath.append(directionToNumber[currentDir]);
String nextPath = dfs(x + dx[currentDir], y + dy[currentDir], visited, currentPath, board);
visited.remove(currentPath.toString()); // 回溯
if (nextPath != null) return nextPath;
}
return null;
}
// 主函数调用
List<String> directionsToNumber = Arrays.asList("0", "1", "2", "3", "4", "5", "6", "7");
List<int[]> dx = new ArrayList<>(Arrays.asList(new int[]{0, 1, 0, -1, 1, 1, -1, -1}));
List<int[]> dy = new ArrayList<>(Arrays.asList(new int[]{1, 0, -1, 0, 1, -1, 1, -1}));
Set<String> visited = new HashSet<>();
StringBuilder currentPath = new StringBuilder();
String result = dfs(0, 0, visited, currentPath, board);
if (result == null) {
System.out.println("-1"); // 无解
} else {
System.out.println(result); // 输出解
}
```
请注意,这只是一个简化的版本,实际实现时还需要处理边界、交叉检测等细节。
深度优先搜索(DFS
深度优先搜索(DFS)是一种在图或树中遍历所有节点的算法。其基本思想是从起点开始,沿着一条路径一直走到底,直到无法继续为止,然后回溯到上一个节点,再沿着另一条路径继续走到底,直到所有节点都被访问过为止。DFS使用栈(递归)来存储待处理节点,每个节点仅被访问一次。处理一个节点时,先访问它的一个未被访问的相邻节点,若不存在这样的节点则回溯到上一层节点。DFS算法复杂度为O(V+E),V为节点数,E为边数。
以下是一个Python实现的DFS算法的例子:
```python
# 定义一个图的类
class Graph:
def __init__(self, graph_dict=None):
if graph_dict is None:
graph_dict = {}
self.__graph_dict = graph_dict
# 添加节点
def add_node(self, node):
if node not in self.__graph_dict:
self.__graph_dict[node] = []
# 添加边
def add_edge(self, edge):
edge = set(edge)
(node1, node2) = tuple(edge)
if node1 in self.__graph_dict:
self.__graph_dict[node1].append(node2)
else:
self.__graph_dict[node1] = [node2]
# 获取所有节点
def get_nodes(self):
return list(self.__graph_dict.keys())
# 获取所有边
def get_edges(self):
edges = []
for node in self.__graph_dict:
for neighbour in self.__graph_dict[node]:
if {neighbour, node} not in edges:
edges.append({node, neighbour})
return edges
# 定义DFS算法
def dfs(self, start_node):
visited = set()
self.__dfs(start_node, visited)
def __dfs(self, node, visited):
visited.add(node)
print(node, end=' ')
for neighbour in self.__graph_dict[node]:
if neighbour not in visited:
self.__dfs(neighbour, visited)
```