dfs和bfs

https://www.cnblogs.com/wzl19981116/p/9397203.html

1.dfs(深度优先搜索)是两个搜索中先理解并使用的,其实就是暴力把所有的路径都搜索出来,它运用了回溯,保存这次的位置,深入搜索,都搜索完了便回溯回来,搜下一个位置,直到把所有最深位置都搜一遍,要注意的一点是,搜索的时候有记录走过的位置,标记完后可能要改回来;

回溯法是一种搜索法,按条件向前搜索,以达到目标。但当探索到某一步时,发现原先选择达不到目标,就退回一步重新选择,这种走不通就退回再走的技术为回溯法;

例如这张图,从1开始到2,之后到5,5不能再走了,退回2,到6,退回2退回1,到3,一直进行;

理解这种方法比较简单,难的是要怎么用

void dfs(int deep)
{
    int x=deep/n,y=deep%n;
    if(符合某种要求||已经不能在搜了)
    {
        做一些操作;
        return ;
    }
    if(符合某种条件且有地方可以继续搜索的)//这里可能会有多种条件,可能要循环什么的
    {
        a[x][y]='x';//可能要改变条件,这个是瞎写的
            dfs(deep+1,sum+1);//搜索下一层
        a[x][y]='.';//可能要改回条件,有些可能不用改比如搜地图上有多少块连续的东西
    }
}

2.bfs(宽度/广度优先搜索),这个一直理解了思想,不会用,后面才会的,思想,从某点开始,走四面可以走的路,然后在从这些路,在找可以走的路,直到最先找到符合条件的,这个运用需要用到队列(queue),需要稍微掌握这个才能用bfs。


一张图,bfs就是和它类似,很好的帮助理解,雷从上往下,同时向四面八方的延长(当然不是很严谨的),然后找到那个最近的建筑物,然后劈了它;

还是这张图,从1开始搜,有2,3,4几个点,存起来,从2开始有5,6,存起来,搜3,有7,8,存起来,搜4,没有了;现在开始搜刚刚存的点,从5开始,没有,然后搜6.。。一直进行,直到找到;

int visit[N][N]//用来记录走过的位置
int dir[4][2]={0,-1,0,1,-1,0,1,0};
struct node
{
    int x,y,bits;//一般是点,还有步数,也可以存其他的
};
queue<node>v;
void bfs1(node p)
{
    node t,tt;
    v.push(p);
    while(!v.empty())
    {
        t=v.front();//取出最前面的
        v.pop();//删除
        if(找到符合条件的)
        {
            做记录;
            while(!v.empty()) v.pop();//如果后面还需要用,随手清空队列
            return;
        }
        visit[t.x][t.y]=1;//走过的进行标记,以免重复
        rep(i,0,4)//做多次查找
        {
            tt=t;
            tt.x+=dir[i][0];tt.y+=dir[i][1];//这里的例子是向上下左右查找的
            if(如果这个位置符合条件)
            {
                tt.bits++;//步数加一
                v.push(tt); //把它推入队列,在后面的时候就可以用了
            }
        }
    }
}

3.dfs和bfs的区别

其实有时候两个都可以用,不过需要其他的东西来记录什么的,各自有各自的优势

bfs是用来搜索最短径路的解是比较合适的,比如求最少步数的解,最少交换次数的解,因为bfs搜索过程中遇到的解一定是离最初位置最近的,所以遇到一个解,一定就是最优解,此时搜索算法可以终止,而如果用dfs,会搜一些其他的位置,需要搜很多次,然后还要一个东西来记录这次找的位置,之后找到的还要和这次找到的进行比较,这样就比较麻烦

dfs合搜索全部的解,因为要搜索全部的解,在记录路径的时候也会简单一点,而bfs搜索过程中,遇到离根最近的解,并没有什么用,也必须遍历完整棵搜索树。

bfs是浪费空间节省时间,dfs是浪费时间节省空间。因为dfs要走很多的路径,可能都是没用的,(做有些题目的时候要进行剪枝,就是确定不符合条件的就可以结束,以免浪费时间,否则有些题目会TLE);而bfs可以走的点要存起来,需要队列,因此需要空间来储存,但是快一点。

稍微理解之后就可以了,不一定要纠结怎么用,先去做题目,很多都是做着就突然明白怎么用了。

[转帖]dfs和bfs的更多相关文章

  1. Clone Graph leetcode java(DFS and BFS 基础)

    题目: Clone an undirected graph. Each node in the graph contains a label and a list of its neighbors. ...

  2. 数据结构(12) -- 图的邻接矩阵的DFS和BFS

    //////////////////////////////////////////////////////// //图的邻接矩阵的DFS和BFS ////////////////////////// ...

  3. 数据结构(11) -- 邻接表存储图的DFS和BFS

    /////////////////////////////////////////////////////////////// //图的邻接表表示法以及DFS和BFS //////////////// ...

  4. 在DFS和BFS中一般情况可以不用vis[][]数组标记

    开始学dfs 与bfs 时一直喜欢用vis[][]来标记有没有访问过, 现在我觉得没有必要用vis[][]标记了 看代码 用'#'表示墙,'.'表示道路 if(所有情况都满足){ map[i][j]= ...

  5. 图论中DFS与BFS的区别、用法、详解…

    DFS与BFS的区别.用法.详解? 写在最前的三点: 1.所谓图的遍历就是按照某种次序访问图的每一顶点一次仅且一次. 2.实现bfs和dfs都需要解决的一个问题就是如何存储图.一般有两种方法:邻接矩阵 ...

  6. 图论中DFS与BFS的区别、用法、详解?

    DFS与BFS的区别.用法.详解? 写在最前的三点: 1.所谓图的遍历就是按照某种次序访问图的每一顶点一次仅且一次. 2.实现bfs和dfs都需要解决的一个问题就是如何存储图.一般有两种方法:邻接矩阵 ...

  7. 数据结构基础(21) --DFS与BFS

    DFS 从图中某个顶点V0 出发,访问此顶点,然后依次从V0的各个未被访问的邻接点出发深度优先搜索遍历图,直至图中所有和V0有路径相通的顶点都被访问到(使用堆栈). //使用邻接矩阵存储的无向图的深度 ...

  8. dfs和bfs的区别

    详见转载博客:https://www.cnblogs.com/wzl19981116/p/9397203.html 1.dfs(深度优先搜索)是两个搜索中先理解并使用的,其实就是暴力把所有的路径都搜索 ...

  9. 邻接矩阵实现图的存储,DFS,BFS遍历

    图的遍历一般由两者方式:深度优先搜索(DFS),广度优先搜索(BFS),深度优先就是先访问完最深层次的数据元素,而BFS其实就是层次遍历,每一层每一层的遍历. 1.深度优先搜索(DFS) 我一贯习惯有 ...

随机推荐

  1. mysql课外积累

    where 与 on 的区别 : ON:针对关联表进行条件筛选,不会影响结果集的数量和主表数据. WHERE:针对结果集进行条件筛选,会影响结果集的数量. LIKE声明中的%和_是什么意思? --%对 ...

  2. linux实现pwd

    版本1: 调用系统接口getcwd,实现路径打印. /*** ***文件名:1_mypwd.c ***描述:通过系统函数getcwd实现pwd命令 ***/ #include<stdio.h&g ...

  3. exception The absolute uri: [http://java.sun.com/jsp/jstl/core] cannot be resolved in either web.xml or the jar files deployed with this application

        1.情景展示 eclipse,运行web项目时,报错信息如下: The absolute uri: [http://java.sun.com/jsp/jstl/core] cannot be ...

  4. An internal error occurred during: "Synchronizing"

    An internal error occurred during: "Synchronizing" “同步”期间发生内部错误. 处理方法 :单个文件进行更新,将无法更新的文件进行 ...

  5. /etc/resolv.conf options rotate

    timeout:n sets  the  amount  of time the resolver will wait for a response from a remote name server ...

  6. uniapp - 更改项目生成模板、页面

    每次生成项目目录都需要删除一些再添加太麻烦了,就想着能不能修改一下模板 - 当然自定义模板也能实现 好了,被我找到了. 修改以后源文件名称和格式覆盖回去即可,重新启动hbuilderx 这里可以修改e ...

  7. portaudio使用笔记《转》

    原文链接:https://blog.csdn.net/gg_simida/article/details/77185755 介绍 PortAudio是一个免费.跨平台.开源的音频I/O库.看到I/O可 ...

  8. save tracking results into csv file for oxuva long-term tracking dataset (from txt to csv)

    save tracking results into csv file for oxuva long-term tracking dataset (from txt to csv) 2019-10-2 ...

  9. The Rise of Meta Learning

    The Rise of Meta Learning 2019-10-18 06:48:37 This blog is from: https://towardsdatascience.com/the- ...

  10. 【java/oralce/sql】往一张仅有id,名称,创建时间三个字段的表中插入百万数据需要多久?1分26秒

    代码下载:https://files.cnblogs.com/files/xiandedanteng/fastfilltable20191222.rar 表testtb18的结构如下: CREATE ...