"76、不撞南墙不回头--深度优先搜索(2020.02.12)-A.pdf" 深度优先搜索(DFS,Depth-First Search)是一种在图或树中进行遍历的算法,其核心思想是尽可能深入地探索图的分支,直到达到某个节点无法再前进为止,然后回溯到之前的节点,继续探索其他分支。DFS通常与递归密切相关,是解决许多计算机科学问题的基础,如解决迷宫问题、寻找图的环、拓扑排序等。 在给出的部分内容中,可以看到两个典型的DFS算法框架。第一个框架是一个简单的递归函数`dfs(int step)`,它用于表示一个基本的深度优先搜索过程。在这个例子中,`step`代表当前的搜索深度,`i`用于遍历所有可能的选择。当到达边界条件时,它会尝试每一种可能,并通过递归调用`dfs(step+1)`来继续下一步的搜索。 第二个框架展示了递归回溯法的另一种形式,即`int Search(int k)`。这里,`k`可能是某种状态或参数。算法首先检查是否到达目的地,如果是,则输出解;如果不是,则尝试所有满足条件的算符,保存当前状态,继续调用`Search(k+1)`,并在搜索失败后恢复之前的状态,实现回溯。 深度优先搜索常用于解决组合优化问题,如全排列问题。例如,P1706题目可能涉及生成所有可能的字符串排列,DFS能有效地找到所有解。同时,DFS也被用于解释如何在图中进行搜索,通过访问节点并沿着边探索,直到遍历完整个连通分量。 理解DFS的关键在于理解其“不撞南墙不回头”的特性,即在一条路径上尽可能深入地前进,只有在无法继续时才回溯。这与广度优先搜索(BFS)形成对比,BFS是以层次顺序遍历图,优先探索相邻的节点。 学习DFS时,理解搜索树的概念也很重要,因为DFS可以看作是在搜索树上进行深度优先的遍历。此外,掌握DFS的基本模板和常见应用,如解决迷宫问题、求解图的连通性、找出二叉树的路径等,有助于深化对DFS的理解。 通过阅读博客和文章,例如CSDN上的深度优先搜索详解、简书上的基本算法介绍以及网易云课堂的文章,初学者可以进一步了解DFS的工作原理、应用场景和实际操作。这些资源提供了丰富的实例和代码模板,帮助读者更好地掌握DFS并将其应用于实际编程中。
剩余22页未读,继续阅读
- 粉丝: 1w+
- 资源: 1874
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
- JDK 17 Linux版本压缩包解压与安装指南
- C++/Qt飞行模拟器教员控制台系统源码发布
- TensorFlow深度学习实践:CNN在MNIST数据集上的应用
- 鸿蒙驱动HCIA资料整理-培训教材与开发者指南
- 凯撒Java版SaaS OA协同办公软件v2.0特性解析
- AutoCAD二次开发中文指南下载 - C#编程深入解析
- C语言冒泡排序算法实现详解
- Pointofix截屏:轻松实现高效截图体验
- Matlab实现SVM数据分类与预测教程
- 基于JSP+SQL的网站流量统计管理系统设计与实现
- C语言实现删除字符中重复项的方法与技巧
- e-sqlcipher.dll动态链接库的作用与应用
- 浙江工业大学自考网站开发与继续教育官网模板设计
- STM32 103C8T6 OLED 显示程序实现指南
- 高效压缩技术:删除重复字符压缩包
- JSP+SQL智能交通管理系统:违章处理与交通效率提升