1、前言这几天刷leetcode经常碰到DFS BFS的问题，之前一直也是模棱两可，凭着感觉做，是需要总结一下了。深度优先搜索（缩写DFS）是一种在开发爬虫早期使用较多的方法。属于图算法的一种，也是对一个连通图进行遍历的算法。其思想是：从一个顶点v开始，沿着一条路线一直走到底，如果发现不能到达目标，那就返回到走不通节点的上一个节点，然后尝试从另一条路开始走到底，每个节点只可以访问一次。这种尽量往深
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2024-01-29 03:04:21
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深度优先搜索算法和广度优先搜索算法是图论中两个有意思也很实用的算法，下面我们来看看这两个算法。严书中，给出的利用深度优先搜索(Deep First Search)算法进行图的遍历伪码如下 1 Boolean visited[MAX]; //标志数组
2 Status (*VisitFunction)(int v); //访问函数
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4 void DFSTraverse(Gr
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2023-11-30 09:59:31
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题目列表DFS概述题目从根节点到叶节点的路径数字之和单值二叉树根据二叉树创建字符串[两数之和 IV 输入 BST](https://leetcode-cn.com/problems/two-sum-iv-input-is-a-bst)左叶子之和前序遍历构造二叉搜索树迷你语法分析器建立四叉树两棵二叉搜索树中的所有元素 DFS概述众所周知，DFS是面试考察重点之一！深度优先搜索属于图算法的一种，是一
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2023-12-05 21:49:47
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# 理解深度优先搜索算法（DFS）
深度优先搜索（Depth-First Search，DFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。在树的结构中，DFS从根节点开始，沿着每一个分支直到节点的结束，然后回退。当一个分支遍历完毕后，算法会继续到下一个分支。
在这篇文章中，我们将一步一步地实现Java中的深度优先搜索算法。首先，我们制定一个清晰的流程，然后再逐步实现代码。
## 流程
DFS算法的
# 深度优先算法在Java中的实现
深度优先搜索（Depth-First Search, DFS）是一种遍历或搜索树或图的算法。它尽可能深地搜索树的分支，当节点 v 的所有未被访问过的邻居都已访问过时，搜索将回溯。与广度优先搜索（Breadth-First Search, BFS）相比，深度优先搜索更容易实现，尤其是在使用递归的情况下。
## 基本概念
在深入了解深度优先搜索之前，我们需要理
深度优先算法 (DFS) 是一种用于图或树的遍历算法，它以尽可能深的方式深入每个分支，然后再回溯。这种算法在许多场景下都很有用，例如路径查找、连通性检测等。在本文中，我将按照背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景的顺序，详细探讨 Java 中的深度优先算法。
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### 背景描述
在开始深入探讨深度优先算法之前，我想引用一个四象限图，以帮助读者更好地理解深度优先算法的应用和优势
空间复杂度： 算法的空间复杂度并不是计算实际占用的空间，而是计算整个算法的辅助空间单元的个数，与问题的规模没有关系。算法的空间复杂度S(n)定义为该算法所耗费空间的数量级。S(n)=O(f(n)) 若算法执行时所需要的辅助空间相对于输入数据量n而言是一个常数，则称这个算法的辅助空间为O(1); 递归算法的空间复杂度：递归深度N*每次递归所要的辅助空间， 如果每次递归所需的辅助空间是常数，则递归的空
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2023-09-27 19:07:35
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一 概述深度优先搜索(Depth-First-Search，DFS)类似于树的先序遍历。它遵循的搜索策略是尽可能"深"地搜索一个图。二 深度优先搜索的基本思想首先访问图中某一起始顶点v；接着由顶点v出发，访问与v邻接且未被访问的任意顶点Wi；然后访问与Wi邻接且未被访问的任一顶点Yi；若Wi没有邻接且未被访问的顶时，退回到它的上一层顶点v；继续重复上述过程。当不能再继续向下访问时，依次退回到最近被
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2023-11-04 07:26:36
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LeetCode面试题12： 深度优先搜索（DF）、广度优先搜索和递归算法图1深度优先搜索深度优先搜索的过程类似于树的先序遍历，首先从例子中体会深度优先搜索。例如图 1 是一个无向图，采用深度优先算法遍历这个图的过程为：首先任意找一个未被遍历过的顶点，例如从 V1 开始，由于 V1 率先访问过了，所以，需要标记 V1 的状态为访问过；然后遍历 V1 的邻接点，例如访问 V2 ，并做标记，然后访问
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2023-12-24 09:58:53
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1. 图的遍历定义：从给定图中任意指定的顶点出发，按照某种搜索方法沿着图的边访问图中的所有顶点，使每个顶点仅被访问一次。 图的遍历得到的顶点序列称为图的遍历序列。 图的遍历方式有两种：深度优先遍历（DFS）和广度优先遍历（BFS）。深度优先遍历算法过程： （1）从图中某个初始顶点出发，首先访问初始顶点； （2）选择一个与顶点相邻且没被访问过的顶点，再从出发进行深度优先搜索，直到图中与当前顶点邻接的
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2024-01-29 01:49:43
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在编程生活中，我们总会遇见属性结构，这几天刚好需要对树形结构操作，就记录下自己的操作方式以及过程。现在假设有一颗这样树，（是不是二叉树都没关系，原理都是一样的）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
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2023-08-21 13:53:15
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目录一、图的遍历介绍二、图的深度优先搜索(Depth First Search)三、图的深度优先遍历算法步骤四、图的深度优先遍历示例需求五、图的深度优先遍历代码示例 一、图的遍历介绍所谓图的遍历，即是对结点的访问。一个图有那么多个结点，如何遍历这些结点，需要特定策略，一般有两种访问策略: (1)深度优先遍历； (2)广度优先遍历。二、图的深度优先搜索(Depth First Search)深度优
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2023-07-19 17:45:53
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深度优先搜索（Depth-First Search，DFS）是一种经典的图形搜索算法，用于在图或树中遍历所有节点。它是一种递归算法，它通过深入到树或图的最深层来遍历节点，并且在回溯时继续搜索其他分支。深度优先搜索的核心思想是递归和回溯。该算法的基本思路是从根节点开始遍历，深入到树或图的最深层，然后回溯并搜索其他分支。当访问到一个节点时，它会被标记为已访问，然后遍历它的相邻节点。该过程会一直进行，直
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2023-08-05 12:10:52
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文章目录1.深度优先遍历DFS递归实现非递归实现2.广度优先遍历BFS实现：应用地方：Dijkstra[单源最短路径](https://baike.baidu.com/item/单源最短路径/6975204)算法和Prim[最小生成树](https://baike.baidu.com/item/最小生成树)算法和层序遍历3.验证1.节点类的代码2.初始化树类的代码3.验证----我将遍历方法写在
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2023-07-19 21:14:20
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DFS ： 栈实现（后进先出： 吃饱了吐的）操作方法： （来源网络）把起始点放入栈重复 一下步骤
访问栈顶元素的点找出该该点没有被访问过的邻接点，将其压栈如果这个点没有尚未遍历的邻接点，将其弹出说明： 这个示例和上面的操作方法有点不一样 具体实现方式如下：先将初始访问点访问了， 再将他的邻接点全部压栈重复一下步骤：在栈不空的时候： 访问栈顶元素（pop）出来）， 将他尚未被访问的邻接点全部
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2023-10-25 11:18:47
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☕前言：??走迷宫一类的问题一般都是暴力搜索解决，搜索的方法有两种：深度优先（DFS）和广度优先（BFS），而提到DFS就离不开递归，涉及到递归的问题理解起来还是有难度的，代码编写不当很容易造成栈溢出。??今天就用三道走迷宫问题带你彻底搞懂怎么用DFS秒杀迷宫类问题~题目传送门：???三道练习题目全部来源于计蒜客平台。题目链接迷宫（一）https://nanti.jisuanke.com/t/T1
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2024-04-10 21:29:09
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二分搜索树遍历分为两大类，深度优先遍历和层序遍历。深度优先遍历分为三种：先序遍历（preorder tree walk）、中序遍历（inorder tree walk）、后序遍历（postorder tree walk），分别为：1、前序遍历：先访问当前节点，再依次递归访问左右子树。2、中序遍历：先递归访问左子树，再访问自身，再递归访问右子树。3、后序遍历：先递归访问左右子树，再访问自身节点。&n
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2023-12-14 05:50:40
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深度优先搜索深度优先搜索，简称dfs。我们可以将它跟递归联合在一起。dfs与递归先回顾一下递归。我们使用递归完成斐波那契数列的计算： int fib(int n){
if(n == 1 || n == 2){
return 1;
}
return fib(n - 1) + fib(n - 2);
} 以上递归实现斐波那契实际上就是按照深度优先的方式进行搜索。也就是 “一条路走到黑” 。
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2024-01-20 14:41:03
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原创
2021-05-25 23:59:57
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# 深度优先算法在Java中的实现
深度优先搜索（Depth First Search, DFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。通过从根节点出发，尽可能深入节点的子节点。这里我们将详细讲解如何在Java中实现深度优先算法。
## 任务流程
为了实现深度优先算法，我们可以将整个过程分为几个步骤。以下是实现的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
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原创
2024-10-12 05:14:43
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