BlockLune's Blog

首页 标签 关于

初探深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)

深度优先搜索(DFS,Depth First Search)和广度优先搜索(BFS,Breadth First Search),我从来没弄明白过。是时候努力去好好理解一下了。

B 站找了两个视频看,这篇文章是笔记。

所以图直观还是直接看视频吧…

深度优先搜索

DFS 的搜索过程要结合 来理解,实际上这个过程就是在对一个 在操作。比如我们有这样一张图:

{% mermaid graph TB %} 1((1))===2((2))===4((3))===8((4))===5((5)) 2((2))===5((5)) 1((1))===3((8))===6((6))===8((4)) 3((8))===7((9)) 6((6))===9((7)) {% endmermaid %}

我们建立一个栈,然后开始遍历上边这张图。我们做以下约定:

  • 已经入栈的节点要被标记为已经遍历;
  • 起始节点为 1,将其入栈,作为最初的栈顶;
  • 查看与当前栈顶元素相连并且未被标记的节点,将其入栈;
  • 如果有多个满足 3 中条件的元素,节点序号较小的优先入栈;
  • 当栈顶元素没有相连节点或所有相连节点均已经被标记后,将其出栈。

所以对于上边的图,我们依次进行下面的操作:

  1. 节点 1 入栈,并将其标记;
  2. 查找与当前栈顶元素节点 1 相连并且没有标记的元素,有节点 2 和节点 8,节点 2 优先入栈,将节点 2 标记;
  3. 查找与当前栈顶元素节点 2 相连并且没有标记的元素,有节点 3 和节点 5,节点 3 优先入栈,将节点 3 标记;
  4. 查找与当前栈顶元素节点 3 相连并且没有标记的元素,只有节点 4,节点 4 入栈,并将其标记;
  5. 查找与当前栈顶元素节点 4 相连并且没有标记的元素,有节点 5 和 节点 6 ,节点 5 优先入栈,将节点 5 标记;
  6. 查找与当前栈顶元素节点 5 相连的元素,有节点 2 和节点 4,但均已被标记,所以当前栈顶节点 5 出栈;
  7. 查找与当前栈顶元素节点 4 相连并且没有标记的元素,只有节点 6,节点 6 入栈,并将其标记;
  8. 查找与当前栈顶元素节点 6 相连并且没有标记的元素,有节点 7 和节点 8,节点 7 优先入栈,将节点 7 标记;
  9. 查找与当前栈顶元素节点 7 相连的元素,没有这样的元素,节点 7 出栈;
  10. 查找与当前栈顶元素节点 6 相连并且没有标记的元素,只有节点 8,节点 8 入栈,并将其标记;
  11. 查找与当前栈顶元素节点 8 相连并且没有标记的元素,只有节点 9, 节点 9 入栈,并将其标记;
  12. 查找与当前栈顶元素节点 9 相连并且没有标记的元素,没有这样的元素,节点 9 出栈;
  13. 查看当前栈顶元素节点 8,类似,节点 8 出栈;
  14. 查看当前栈顶元素节点 6,类似,节点 6 出栈;
  15. 查看当前栈顶元素节点 4,类似,节点 4 出栈;
  16. 查看当前栈顶元素节点 3,类似,节点 3 出栈;
  17. 查看当前栈顶元素节点 2,类似,节点 2 出栈;
  18. 查看当前栈顶元素节点 1,类似,节点 1 出栈。

上边对这个栈的操作过程应该如下边所示:

  1. (栈空)

  2. 节点 1

  3. 节点 1、节点 2

  4. 节点 1、节点 2、节点 3

  5. 节点 1、节点 2、节点 3、节点 4

  6. 节点 1、节点 2、节点 3、节点 4、节点 5

  7. 节点 1、节点 2、节点 3、节点 4

  8. 节点 1、节点 2、节点 3、节点 4、节点 6

  9. 节点 1、节点 2、节点 3、节点 4、节点 6、节点 7

  10. 节点 1、节点 2、节点 3、节点 4、节点 6

  11. 节点 1、节点 2、节点 3、节点 4、节点 6、节点 8

  12. 节点 1、节点 2、节点 3、节点 4、节点 6、节点 8、节点 9

  13. 节点 1、节点 2、节点 3、节点 4、节点 6、节点 8

  14. 节点 1、节点 2、节点 3、节点 4、节点 6

  15. 节点 1、节点 2、节点 3、节点 4

  16. 节点 1、节点 2、节点 3

  17. 节点 1、节点 2

  18. 节点 1

  19. (栈空)

宽度优先搜索

BFS 的搜索过程要联系 队列 来理解,约定如下:

  • 已经入队的节点要被标记为已经遍历;
  • 第一个入队的是节点 1,将其作为最初的队首和队尾;
  • 遍历与当前队首相连但未被标记的节点,按照数字大小依次入队,并且移动队尾;
  • 队首移动到下一个元素。

例如对下边这个图:

{% mermaid graph TB %} 1((1))===2((2))===4((4))===8((8)) 2((2))===5((5))===8((8)) 1((1))===3((3))===6((6))===8((8)) 6((6))===9((9)) 3((3))===7((7))===9((9)) {% endmermaid %}

队列维护的情况如下(加粗的表示队首、斜体表示队尾):

  1. 1、2、3
  2. 1、2、3、4、5
  3. 1、2、3、4、5、6、7
  4. 1、2、3、4、5、6、7、8
  5. 1、2、3、4、5、6、7、8
  6. 1、2、3、4、5、6、7、8、9
  7. 1、2、3、4、5、6、7、8、9
  8. 1、2、3、4、5、6、7、89
  9. 1、2、3、4、5、6、7、8、9