深度优先遍历（DFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法，通过尽可能深入每个分支再回溯它。对于有大量节点的复杂数据结构，深度优先遍历效率高且易于实现，因此在我自己的一个项目中遇到需要进行图形搜索的功能，开始了这段反复探索的过程。
## 背景定位
在我们的项目中，需要处理用户生成的社交图。用户之间的关系可以用一个无向图表示。深度优先遍历可以有效地查找特定用户的朋友、朋友的朋友，并实现社交推荐，进而提
一、深度优先遍历的定义深度优先遍历（Depth_First_Search），也称为深度优先搜索，简称DFS； 深度优先其实是一个递归过程，类似于树的前序遍历；它从图的某个顶点出发，访问此顶点，然后从该顶点的未被访问的邻接顶点出发深度优先遍历图，直至图中所有和该顶点有路径相通的顶点都被访问到了；若此时图中尚有顶点未被访问，则另选图中一个未曾被访问的顶点做起始点，重复上述过程，直至图中所有顶点都被访问
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2024-07-23 17:40:48
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深度优先遍历图的深度优先遍历类似于树的先序遍历，首先通过一个指定的节点开始遍历，然后访问第一个邻接点，然后切换到这个节点判断是否是否有邻接点，如果有，判断是否被访问过，如果没有被访问过，则访问这个节点，切换到这个节点重复上面的操作，如果没有，会返回上一个节点进行判断。 直到所有的节点都访问完成。因为需要保证一个节点只能访问一次，所以我们需要一个Tag数组，这个数组为boolean型，因为节点都是存
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2023-07-19 14:03:50
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1.2 无向图的深度优先遍历 DFS:Depth First Search 算法思想：1、以一个未被访问过的顶点作为起始顶点，沿当前顶点的的边走向未被访问过的顶点； &nbs
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2024-02-04 07:33:08
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图的遍历的定义： 从图中的某个顶点出发访问遍图中的所有顶点，并且每个顶点仅仅被访问一次。 图的遍历算法我们常见的而且用的最多的就有两种：其一是图的深度优先遍历算法；其二是图的广度优先遍历算
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2023-11-07 09:56:15
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一、深度遍历和广度遍历原理及实现1、深度优先英文缩写为DFS即Depth First Search.其过程简要来说是对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止，而且每个节点只能访问一次。对于上面的例子来说深度优先遍历的结果就是：A,B,D,E,I,C,F,G,H.(假设先走子节点的的左侧)。深度优先遍历各个节点，需要使用到堆(Stack)这种数据结构。stack的特点是是先进后出。整个遍历过程如下
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2023-08-21 18:02:31
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一、图的表示图G=(V,E)。要表示一个图，通常有两种方法：邻接表和邻接矩阵。两种方法都既可以表示有向图，也可以表示无向图。邻接表表示由一个包含|V|个列表的数组组成，其中每个列表对应V中的一个顶点。每个邻接表中的顶点一般以任意顺序存储。实例：图一 无向图的邻接矩阵表示图二 无向图的邻接表表示图三 有向图的邻接矩阵图四 有向图的邻接表表示图五 带权图的邻接矩阵表示邻接表适合表示稀疏图。所需要的存储
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2023-08-24 13:08:56
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1.深度优先遍历深度优先遍历（Depth_First_Search）,也有称为深度优先搜索，简称DFS。话不多说，直接上个实例，它的原理也就大致清楚了。 我们对图1进行深度优先遍历。 深度优先遍历的过程如下：这里先和大家回顾一下遍历的概念，在不重复经过某点的情况下，即每个点只能经过一次，依次走完所有点。就好比，你回老家给亲戚们拜年，他们住址都相隔不远，这时你规划一条路线，给你所有亲戚拜个年。好，回
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2024-01-12 14:22:29
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目录1.概述2.代码实现3.应用 1.概述（1）深度优先遍历 (Depth First Search, DFS)，是图的搜索算法之一，本质其实就是一个递归的过程，它就像是一棵树的前序遍历。（2）DFS 从图中某个顶点 start 出发，访问此顶点，然后从 start 的未被访问的邻接点出发深度优先遍历图，直至图中所有和 start 有路径相通的顶点都被访问到。事实上这里讲到的是连通图，对于非连通
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2023-11-02 07:33:46
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全知识整理目录数据结构整理的目录包括了许多的数据结构相关知识。目录概述深度优先遍历（过程）深度优先遍历（代码）广度优先遍历(过程)广度优先遍历(代码)概述深度优先遍历和广度优先遍历是什么？怎么遍历？深度优先遍历顾名思义就是，每一次要访问得深，即每一次都要访问到最底层的叶子节点。广度优先遍历，就是每一次，都要以层数为优先，一次就要访问完一层的顶点。深度优先遍历-->先序遍历，广度优先遍历--&
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2023-12-11 12:29:08
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深度优先遍历主要思路是从图中一个未访问的顶点 V 开始，沿着一条路一直走到底，然后从这条路尽头的节点回退到上一个节点，再从另一条路开始走到底…，不断递归重复此过程，直到所有的顶点都遍历完成，它的特点是不撞南墙不回头，先走完一条路，再换一条路继续走。广度优先遍历·广度优先遍历图是以顶点v为起始点，由近至远，依次访问和v有路径相通而且路径长度为1，2，……的顶点。为了使“先被访问顶点的邻接点”先于“后
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2024-06-12 09:34:16
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解题思路:本题使用深度优先搜索会超时，所以使用广度优先搜索，也叫作宽度优先搜索。深搜与广搜相似，都是“穷竭搜索”。但他们也有不同之处，不同之处在于搜索的顺序。广搜总是先搜索距离初始状态最近的状态。也就是说，它时按照开始状态 ->只需1次就可以到达的所有状态->只需2次就可以到达的所有状态……这样的顺序进行搜索。对于同一个状态，广度优先搜索只经过一次，因此复杂度为O(状态数 X 转移的方
前面的话树的前、中、后序遍历采用递归的方式都很好解决。但如果不使用递归，又该如何解决呢？我们知道树的遍历方式有两种：深度优先遍历、广度优先遍历（层次遍历）。很显然这种前、中、后序遍历属于深度优先遍历。其实我们可以借助栈这种数据结构来实现深度优先遍历。题目给定一个二叉树，返回它的 前序 遍历。
示例:
输入: [1,null,2,3]
1
\
2
/
3
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2024-06-14 22:24:31
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深度优先遍历，也称深度优先查找、深度优先搜索等。基本思想假设初始状态时图中所有顶点都未曾被访问，则深度优先遍历算法从图中某个顶点(任一顶点)出发，访问此顶点并把该顶点标记为已访问，然后依次从该顶点邻接的未被访问的顶点出发，深度优先遍历图，直至图中所有和该顶点有路径相通的顶点都被访问到；若此时图中尚有顶点未被访问，则另选图中一个未被访问的顶点作为起始点，重复上述过程，直至图中所有顶点都被访问到为止。
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2023-10-11 17:10:33
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二叉树是一种非常重要的数据结构，非常多其他数据结构都是基于二叉树的基础演变而来的。对于二叉树，有深度遍历和广度遍历，深度遍历有前序、中序以及后序三种遍历方法，广度遍历即我们寻常所说的层次遍历。由于树的定义本身就是递归定义，因此採用递归的方法去实现树的三种遍历不仅easy理解并且代码非常简洁，而对于广度遍历来说，须要其他数据结构的支撑。比方堆了。所以。对于一段代码来说，可读性有时候要比代码本身的效率
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2023-12-26 21:40:03
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# 深度优先遍历（Depth-First Search）在Java中的实现
深度优先遍历（DFS）是一种图（或树）遍历算法，首先访问尽可能深入的分支，再回溯到未被访问的节点。接下来，我们将学习如何在Java中实现这一算法。以下是具体步骤和代码示例，以及对每一步的详细解释。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 创建图的表示方式，通常使用邻接
简介每种数据结构，都有自己的遍历方式，对于二叉树，有前序遍历，中序遍历，后序遍历，对于图，有深度优先遍历和广度优先遍历，今天先看深度优先遍历。我们从0顶点开始遍历，深度遍历结果0-1->2->3->4->5->6。因为图中可能存在环，所以我们需要记录已经访问过的顶点。代码实现import java.util.ArrayList;
import java.util.Li
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2023-12-14 20:42:51
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深度优先遍历，也称为深度优先搜索，简称为DFS。它的实现原理为，它从图中某个顶点出发，访问此顶点，然后从v的未被访问的邻接点出发深度优先遍历图，直至图中所有和V有路径相通的顶点都被访问到。代码如下：import java.util.Scanner;
class Point{ //这个类用于邻接表，因为每一个顶点在邻接表中都存在一个指向其它顶点的指针域所以要将指针域和数据域封装成一个具体的类
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2023-09-26 17:08:30
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图的深度优先遍历和广度优先遍历：从本质上来说都是用来访问图中的所有结点的，只是两种访问的方式不同，深度优先遍历用的是堆栈，先进的后出，而广度优先遍历用的是队列的思想。1.图的深度优先遍历1.1基本思想：⑴ 访问顶点v； ⑵ 从v的未被访问的邻接点中选取一个顶点w，从w出发进行深度优先遍历； ⑶ 重复上述两步，直至图中所有和v有路径相通的顶点都被访问到。例如我们需要用深度优先遍历下面这个图：首先，我
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2023-11-14 10:07:30
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Java工程师知识树 / Java基础遍历方法的实现原理1、传统的for循环遍历，基于计数器的： 遍历者自己在集合外部维护一个计数器，然后依次读取每一个位置的元素，当读取到最后一个元素后，停止。主要就是需要按元素的位置来读取元素。2、迭代器遍历，Iterator： 每一个具体实现的数据集合，一般都需要提供相应的Iterator。相比于传统for循环，Iterator取缔了显式的遍历计数器。所以基于
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2023-07-27 20:20:30
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