# 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
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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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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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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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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二叉树的遍历0 前言1 深度优先1.1 递归遍历1.2 迭代遍历1.2.1 前序遍历1.2.2 中序遍历1.2.3 后序遍历2 广度优先 0 前言二叉树的遍历算法分为两种：深度优先和广度优先。深度优先搜索又有递归和迭代两种实现方式。1 深度优先二叉树的遍历递归算法很简单，是我们常用的遍历二叉树的算法，1.1 递归遍历二叉树的递归遍历算法，根据访问根的顺序分为三种，前序、中序和后序。前序的访问顺序
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2024-01-30 01:33:44
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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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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
文章目录一、深度优先遍历的递归定义二、基本实现思想三、示例测试 一、深度优先遍历的递归定义 假设给定图G的初态是所有顶点均未曾访问过。在G中任选一顶点v为初始出发点(源点)，则深度优先遍历可定义如下：首先访问出发点v，并将其标记为已访问过；然后依次从v出发搜索v的每个邻接点w。若w未曾访问过，则以w为新的出发点继续进行深度优先遍历，直至图中所有和源点v有路径相
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2023-12-21 06:14:23
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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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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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深度优先要比广度优先难一些。一般来说，一个DFS由三段组成，依次是：结束搜索，状态更新，状态转换。举两个栗子1. 神奇的口袋
有一个神奇的口袋，总的容积是40，用这个口袋可以变出一些物品，这些物品的总体积必须是40。John现在有n个想要得到的物品，每个物品的体积分别是a1，a2……an。John可以从这些物品中选择一些，如果选出的物体的总体积是40，那么利用这个神奇的口袋，John就可以得到这些
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2023-11-20 17:07:48
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深度优先搜索：在搜索到一个新的节点时，立即对该节点进行遍历；因此需用先入后出的栈，也可以通过与栈等价的递归来实现。深度优先搜索也可以用来检测环路：记录每个遍历过的节点的父节点，若一个节点被再次遍 历且父节点不同，则说明有环。我们也可以用之后会讲到的拓扑排序判断是否有环路，若最后存 在入度不为零的点，则说明有环。 有时我们可能会需要对已经搜索过的节点进行标记，以防止在遍历时重复搜索某个节点，这 种做
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2023-12-21 11:46:00
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图的遍历图的遍历与树的遍历类似，希望从图中某一顶点出发访问图中其余顶点，且每个顶点只访问一次，这一过程就叫做图的遍历。1.深度优先遍历深度优先遍历，也称为深度有限搜索，简称DFS。从图中某个顶点v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所有和v有路径相通的顶点都被访问到。类似于树的前序遍历。例如：对如下的图进行深度优先遍历，假设在没碰到重复顶点的情况下始终访问最右手的顶点
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2023-11-19 07:47:59
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图的深度优先遍历详解说明深度优先遍历，即先向纵深处挖掘遍历，等这条路走不通再回溯设置要开始遍历的第一个顶点，然后寻找该顶点的第一个邻接顶点，如果第一个邻接顶点存在，则从第一个邻接顶点又重新开始深度优先，寻找它的第一个邻接顶点，直到他们的第一个邻接顶点不存在或者第一个邻接顶点已经被访问，那么寻找它的下一个邻接顶点，直到寻找完所有的顶点很明显需要使用递归当没有通路的最后一个邻接顶点相连的所有顶点全部遍
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2024-02-12 21:22:53
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树的三种深度遍历方式树的深度遍历（DFS）: 这与层次遍历相对应（BFS），这是一种使用固定规则，从根节点出发以遍历每条子树从而遍历完整棵树的方式。这种思想，在图的遍历方式上也存在。一、三大方式 对于上面的图，深度遍历总共有三种方式。先序遍历M - L - R 遍历过程（对任意时刻的单一结点）：首先输出当前结点判断是否存在左结点。如果存在进入左结点，进行结点的遍历（还是这三个方法），不存在则进行下
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2023-11-02 15:08:10
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深度优先遍历（DFS）是一种常用的图遍历算法，主要用于查找图中的所有节点。在本文中，我将教你如何用Java实现深度优先遍历算法。如果你是一个刚入行的小白，不用担心，我会一步一步地带你实现这个算法。
### 流程
首先，让我们来看一下深度优先遍历的流程。我们可以用下表来展示这个流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ----------- |
| 1 | 选择一个
原创
2024-02-26 06:22:33
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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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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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