搜索与图论篇——DFS和BFS

搜索与图论篇——DFS和BFS

本次我们介绍搜索与图论篇中DFS和BFS，我们会从下面几个角度来介绍：

• DFS和BFS简介
• DFS数字排序
• DFS皇后排序
• DFS树的重心
• BFS走迷宫
• BFS八数码
• BFS图层次

DFS和BFS简介

首先我们先来介绍一下DFS和BFS：

• DFS：深度优先遍历算法，我们在进行算法运算时，优先将该路径的当前路径执行完毕，执行完毕或失败后向上回溯尝试其他途径
• BFS：广度优先遍历算法，我们在进行算法运算时，优先将当前路径点的所有情况罗列出来，然后根据罗列出来的情况罗列下一层

DFS和BFS的算法依据：

• 两者均以树的形式进行展开，可以采用树的模型来进行DFS和BFS演示

DFS数字排序

我们首先给出DFS的一元问题：

• 给定一个整数n,将数字1∼n排成一排，将会有很多种排列方法。
• 现在，请你按照字典序将所有的排列方法输出。

问题解析：

/*一元问题解析*/

我们目前采用DFS算法运算，我们需要一次得到数据，然后回溯

那么我们目前的问题就是：
    - 如何判断DFS算法结束：我们只需要记录遍历到第几个数字然后与之判断是否相等，若相等表示结束
    - 如何得知当前数字已经使用：我们只需要单列一个数组来记录该数是否被使用即可

我们给出算法代码：

import java.util.Scanner;

public class Main {

    public static final int N = 10;

    // 存放数据
    static int n;
    static int[] arr = new int[N];
    static int[] res = new int[N];

    // 判断是否被使用
    static boolean[] isUsed = new boolean[N];

    public static void main(String[] args) {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);

        n = scanner.nextInt();

        for (int i = 0; i < n; i++) {
            arr[i] = i+1;
        }

        dfs(0);
    }

    public static void dfs(int x){
        // 首先判断是否可以输出
        if (x == n){
            for (int i=0;i < n;i++){
                System.out.print(res[i]+ " ");
            }
            System.out.println();
        }

        // 开始dfs
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            // 判断是否被使用，若被使用，则不能使用；若未被使用，使用并进入下一层
            if (!isUsed[i]){
                // 未被使用，使用并进入下一层
                res[x] = arr[i];
                isUsed[i] = true;
                dfs(x+1);
                // 下面属于回溯部分，我们需要恢复原样，这里的x已经回溯，不需要覆盖res的值
                isUsed[i] = false;
            }
        }
    }
}

DFS皇后排序

我们首先给出DFS的二元问题：

• n−皇后问题是指将n个皇后放在n×n的国际象棋棋盘上，使得皇后不能相互攻击到
• 即任意两个皇后都不能处于同一行、同一列或同一斜线上。
• 现在给定整数 nn，请你输出所有的满足条件的棋子摆法。

问题解析：

/*原始方法*/

首先我们采用最基本的思想，我们采用一元思想，针对n*n的棋盘上的每个位置都进行DFS操作，并对其判断是否满足条件
在满足条件的位置上我们放上皇后并记录数目，如果到最后皇后的数量足够，那么我们就将他输出

/*升级方法*/

我们已经知道他们不能放在同一行和同一列，我们直接采用for将一行中的一个位置选出来，然后对每行DFS操作并判断是否满足条件
在满足条件的位置上我们放上皇后并记录数目，如果到最后皇后的数量足够，那么我们就将他输出

/*注意点*/

我们的n-皇后问题还需要保证对角线上不具有相同棋子
我们采用二元函数的函数y=x以及y=n-x来给出对角线的位置

我们给出算法代码：

/*原始方法*/

import java.util.Scanner;

public class dfsDouble {

    static final int N = 20;

    // 记录数据
    static int n;
    static char[][] arr = new char[N][N];

    // 记录行，列，对角线，反对角线
    static boolean[] row = new boolean[N];
    static boolean[] col = new boolean[N];
    static boolean[] dg = new boolean[2*N-1];
    static boolean[] udg = new boolean[2*N-1];

    // 主函数
    public static void main(String[] args) {

        Scanner scanner = new Scanner(System.in);

        n = scanner.nextInt();

        for (int i = 0;i < n;i++){
            for (int j = 0; j < n; j++) {
                arr[i][j] = '.';
            }
        }

        dfs(0,0,0);

    }

    // DFS
    private static void dfs(int x,int y,int u) {

        // y到头，换行
        if(y == n){
            y = 0;
            x++;
        }

        // 老规矩判断输出条件
        if (x == n){
            if (u == n){
                for (int i = 0; i < n; i++) {
                    for (int j = 0; j < n; j++) {
                        System.out.print(arr[i][j]);
                    }
                    System.out.println();
                }
                System.out.println();
            }
            return;
        }

        // 进行dfs（不选的情况，选该行的其他点位）
        dfs(x, y + 1, u);

        // 判断是否符合条件
        if (!row[x] && !col[y] && !dg[x + y] && !udg[x - y + n])
        {
            arr[x][y] = 'Q';
            row[x] = col[y] = dg[x + y] = udg[x - y + n] = true;

            // 进行dfs(符合条件选，继续下一步)
            dfs(x, y + 1, u + 1);

            row[x] = col[y] = dg[x + y] = udg[x - y + n] = false;
            arr[x][y] = '.';
        }
    }
}

/*升级方法*/

import java.util.Scanner;

public class dfsDouble {

    static final int N = 20;

    // 记录数据
    static int n;
    static char[][] arr = new char[N][N];

    // 记录列，对角线，反对角线
    static boolean[] col = new boolean[N];
    static boolean[] dg = new boolean[2*N-1];
    static boolean[] udg = new boolean[2*N-1];

    // 主函数
    public static void main(String[] args) {

        Scanner scanner = new Scanner(System.in);

        n = scanner.nextInt();

        for (int i = 0;i < n;i++){
            for (int j = 0; j < n; j++) {
                arr[i][j] = '.';
            }
        }

        dfs(0);

    }

    // DFS
    private static void dfs(int u) {

        // 我们采用每行取一个的策略，这里的u就是x
        if (u == n){
            for (int i = 0; i < n; i++) {
                for (int j = 0; j < n; j++) {
                    System.out.print(arr[i][j]);
                }
                System.out.println();
            }
            System.out.println();
            return;
        }

        // 我们取满足条件的位置
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            if (!col[j] && !dg[u+j] && !udg[u - j + n]){
                arr[u][j] = 'Q';
                col[j] = dg[u+j] = udg[u-j+n] = true;
                dfs(u+1);
                col[j] = dg[u+j] = udg[u-j+n] = false;
                arr[u][j] = '.';
            }
        }
    }
}

DFS树的重心

我们这里利用DFS来求解一道难题：

• 给定一颗树，树中包含 nn 个结点（编号 1∼n1∼n）和 n−1n−1 条无向边。
• 请你找到树的重心，并输出将重心删除后，剩余各个连通块中点数的最大值。
• 重心定义：重心是指树中的一个结点，如果将这个点删除后，剩余各个连通块中点数的最大值最小，那么这个节点被称为树的重心。

我们给出一个简单示例来表明重心：

我们来简单介绍一下：

/*输入数据*/

// 第一个是操作次数，然后后面成对书写，表示两者相连

9
1 2
1 7
1 4
2 8
2 5
4 3
3 9
4 6

/*重心介绍*/

我们上图中的黑笔书写部分是由上述数据所搭建出来的无向图，我们上面用树的形式写出

我们的棕笔部分是指去掉该点之后，剩余的联通点分块的个数中的最大块，我们要测试全部的点位，并给出这些最大块的最小快

思路分析：

/*思路分析*/

首先我们要遍历所有的点，一一求解该点删除后的最大块

我们删除该点后，其连通区域主要分为两部分：该点的子点，该点的上一个点的个数去除该点以及该点子类的个数

我们给出相关代码：

import java.util.Scanner;

public class Main {

    final static int N = 100010;

    // 首先我们用单链表模拟图
    static int n;
    static int idx;
    static int[] h = new int[N];
    static int[] e = new int[N*2];
    static int[] ne = new int[N*2];

    // 判定是否已经经过
    static boolean[] isPassed = new boolean[N*2];

    // 最大值
    static int ans = N;

    public static void main(String[] args) {

        Scanner scanner = new Scanner(System.in);

        n = scanner.nextInt();

        // 将头节点设为-1，方便判断
        for (int i = 1; i < N; i++) {
            h[i] = -1;
        }

        // 进行连接
        for (int i = 0; i < n-1; i++) {
            int a = scanner.nextInt();
            int b = scanner.nextInt();

            // 注意是无向边，我们需要双向连接
            add(a,b);
            add(b,a);
        }

        // 开始遍历
        dfsMethod(1);

        // 最后输出结果
        System.out.println(ans);
    }

    // dfs操作
    private static int dfsMethod(int u) {

        // 连通块的最大值
        int res = 0;

        // 首先将自己设置为已经过点
        isPassed[u] = true;

        // 该点以及子类的点数(目前已包含自己点)
        int sum = 1;

        // 开始遍历子点
        for (int i = h[u];i != -1;i = ne[i]){

            // 将每个点用变量表示出来
            int j = e[i];

            // 如果该点没有经过,对其dfs遍历
            if (!isPassed[j]){
                // 遍历时需要返回sum来获得下列点的大小，为了得到ans做准备
                int s = dfsMethod(j);

                // 和res比较，获得连通块最大值
                res = Math.max(res,s);

                // 将子类点添加到sum中
                sum += s;
            }
        }

        // 我们还需要与抛弃该点后上面的点所产生的res作比较
        res = Math.max(res,n-sum);

        // 返回最小的ans
        ans = Math.min(ans,res);

        return sum;

    }

    // 我们需要一个单链表连接的函数
    public static void add(int a,int b){
        e[idx] = b;
        ne[idx] = h[a];
        h[a] = idx++;
    }
}

BFS走迷宫

我们给出BFS走迷宫题目：

• 给定一个n×m的二维整数数组，用来表示一个迷宫，数组中只包含0或1，其中0表示可以走的路，1表示不可通过的墙壁。
• 最初，有一个人位于左上角 (1,1)处，已知该人每次可以向上、下、左、右任意一个方向移动一个位置。
• 请问，该人从左上角移动至右下角 (n,m)处，至少需要移动多少次。
• 数据保证 (1,1)处和 (n,m)处的数字为0，且一定至少存在一条通路。

问题解析：

/*BFS运作*/

首先我们要知道BFS的运作形式
首先我们BFS是根据距离或长度来进行分类递增
那么在走迷宫时，我们距离为n+1的位置肯定是由距离为n的位置的上下左右方向的位置
那么我们就可以采用一个队列来进行装配，我们将获得的可走的点位和距离保存进去，然后根据这个点位和距离推算下一个点位和距离

我们给出算法代码：

import java.util.Scanner;

public class bfs {

    static final int N = 100;

    // 存放数据，存放是否使用
    static int n,m,hh,tt;
    static int[][] arr = new int[N][N];// 地图
    static int[][] isPassed = new int[N][N];// 是否经过,若经过修改为距离
    static PII[] queue = new PII[N*N];// 队列

    public static void main(String[] args) {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);

        n = scanner.nextInt();

        m = scanner.nextInt();

        for (int i=1;i <= n;i++){
            for (int j=1;j <= m;j++){
                // 输入0/1
                arr[i][j] = scanner.nextInt();
                // 全部设置为未pass
                isPassed[i][j] = -1;
            }
        }

        int res = bfsMethod();
        System.out.println(res);
    }

    private static int bfsMethod() {

        // 初始设置
        hh = 0 ; tt = -1; //队列的头节点=0，尾节点 = 0；
        isPassed[1][1] = 0; // 我们首先站在的是第一个点，所以值距离设置为0
        queue[++tt] = new PII(1,1); //然后将第一个点下标存入q队列中

        // 提前设置好移动方向(分别对应方向)
        int[] xmove = {-1,0,1,0};
        int[] ymove = {0,1,0,-1};

        // 遍历queue
        while (hh <= tt){
                PII t = queue[hh++]; //每一次将头结点拿出来
                for(int i = 0 ; i < 4 ; i ++ ) {//然后进行下一步要往哪里走，这里可能有多重选择可走
                    int x = t.x + xmove[i]; //这里进行x轴向量判断
                    int y = t.y + ymove[i];//这里进行y轴向量的判断
                    //如果x，y满足在地图中不会越界，然后地图上的点g是0(表示可以走)，
                    //然后这里是没走过的距离d是-1；
                    if (x > 0 && x <= n && y > 0 && y <= m && arr[x][y] == 0 && isPassed[x][y] == -1) {
                        //将现在可以走的点(x,y)加上上一个点计数距离的点加上一，就是现在走到的点的距离
                        isPassed[x][y] = isPassed[t.x][t.y] + 1;
                        queue[++tt] = new PII(x, y);//然后将这一个可以走的点存入队列尾
                    }
                }
        }
        return isPassed[n][m]; //最后返回的是地图走到尽头最后一个位置的位置统计的距离
    }

    //这是一个用来存储两个坐标的类Pair
    static class PII{
        int x,y;
        public PII(int x,int y){
            this.x  = x;
            this.y = y;
        }
    }
}

BFS八数码

我们给出BFS八数码题目：

• 在一个3×3的网格中，1∼8这 88 个数字和一个 x 恰好不重不漏地分布在这 3×3的网格中。
• 在游戏过程中，可以把 x 与其上、下、左、右四个方向之一的数字交换（如果存在）。

我们需要将八数码从下列形式变成顺序形式：

/*原八数码*/

1 2 3
x 4 6
7 5 8

/*完善八数码*/

1 2 3
4 5 6
7 8 x

/*变化顺序*/

1 2 3   1 2 3   1 2 3   1 2 3
x 4 6   4 x 6   4 5 6   4 5 6
7 5 8   7 5 8   7 x 8   7 8 x

问题解析：

/*八数码问题解析*/

我们这里要计算最小的移动步数，那么我们就需要采用BFS来计算最近的
其实和之前的走迷宫非常相似，我们将x与上下左右四个方向的数进行对换，然后比较是否为最终结果即可

我们给出算法代码：

import java.util.*;

public class bfs {

    public static void main(String[] args) {

        Scanner scanner = new Scanner(System.in);

        // 开始状况
        String start = "";

        for(int i = 0 ; i < 9 ; i ++ ){
            String s = scanner.next();
            start += s;
        }

        // 结束状况
        String end = "12345678x";

        // bfs循环
        System.out.println(bfsMethod(start,end));
    }

    public static int bfsMethod(String start,String end){
        // 哈希表存放字符串和对应的移动步数
        HashMap<String,Integer> hashMap = new HashMap<String, Integer>();
        // 队列存放字符串
        Queue<String> queue = new LinkedList<>();

        // 存放第一个点(还未开始，启动步数为0)
        hashMap.put(start,0);
        queue.add(start);

        while (!queue.isEmpty()){
            // 将head数据拿出来
            String s = queue.poll();

            // 首先判断是否符合条件
            if (s.equals(end)) return hashMap.get(s);

            // 找到x坐标
            int index = s.indexOf("x");

            // 计算对应位置
            int x = index/3;
            int y = index%3;

            // 然后上下左右移动判断
            int[] xmove = {1,0,-1,0};
            int[] ymove = {0,1,0,-1};

            for (int i=0;i<4;i++){

                int a = x + xmove[i];
                int b = y + ymove[i];

                //如果这种情况没有超出边界
                if(a >= 0 && a < 3 && b >= 0 && b < 3){

                    //将这种情况的字符串转化成字符数组，能够有下标进行交换
                    char[] arr = s.toCharArray();

                    //然后交换x跟没有超出边界的值进行交换，二维转成一维下标x*3+y;
                    swap(arr, index, a * 3 + b);

                    //然后将字符数组转化成字符串
                    String str = new String(arr);

                    //如果这种情况对应的value值是null，说明还没有走过
                    if(hashMap.get(str) == null){

                        //然后将这种情况对应进行上一步的距离加上1
                        hashMap.put(str,hashMap.get(s) + 1);

                        //然后将新的情况插入到队尾中
                        queue.offer(str);
                    }
                }
            }
        }
        return -1;
    }

    // 交换算法
    public static void swap(char[] arr,int x,int y){
        char temp = arr[x];
        arr[x] = arr[y];
        arr[y] = temp;
    }
}

BFS图层次

我们这里利用BFS来求解一道难题：

• 给定一个n个点m条边的有向图，图中可能存在重边和自环。
• 所有边的长度都是1，点的编号为1∼n。
• 请你求出1号点到n号点的最短距离，如果从1号点无法走到n号点，输出 −1。

我们采用BFS来逐层递进，其原理其实和前面两道题相同：

import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
import java.util.Scanner;

public class bfsssss {

    final static int N = 100010;

    // 单链表模拟图
    static int n,m;
    static int hh,tt;
    static int idx;
    static int[] h = new int[N];
    static int[] e = new int[N];
    static int[] ne = new int[N];

    // 距离存储以及队列
    static int[] distance = new int[N];
    static int[] queue = new int[N];

    public static void main(String[] args) {

        Scanner scanner = new Scanner(System.in);

        n = scanner.nextInt();
        m = scanner.nextInt();

        // 初始化
        for (int i = 1; i < N; i++) {
            h[i] = -1;
            distance[i] = -1;
        }

        // 赋值
        for (int i = 0;i < m;i++ ){
            int a = scanner.nextInt();
            int b = scanner.nextInt();

            add(a,b);
        }

        // BFS操作
        int res = bfsFind();

        // 输出
        System.out.println(res);
    }

    // bfs操作
    public static int bfsFind(){

        // 设置hh，tt
        hh = 0;
        tt = -1;

        // 第一个点距离为0
        distance[1] = 0;

        // 将第一个点加入队列
        queue[++tt] = 1;

        // 开始队列循环
        while (hh <= tt){
            int t = queue[hh++];
            // 取得该点，对其ne进行处理
            for (int i = h[t]; i != -1; i = ne[i]) {
                // 得到该子点，进行处理
                int s = e[i];
                if (distance[s] == -1){
                    // 如果没有经过就设置dis,并且加入队列
                    distance[s] = distance[t] + 1;
                    queue[++tt] = s;
                }
            }
        }
        return distance[n];
    }

    // 经典单链表添加方法
    public static void add(int a,int b){
        e[idx] = b;
        ne[idx] = h[a];
        h[a] = idx;
        idx++;
    }
}

结束语

好的，关于搜索与图论篇的DFS和BFS算法就介绍到这里，希望能为你带来帮助~