本文作者：丹丘生文末阅读原文获取文中示例代码一、引言研究算法，写算法是很枯燥的过程；但是找到规律以及通用之处，会发现它是如此简单，如此妙不可言，前提是需要有耐心。本人不喜欢一上来就是扒拉扒拉一些概念然后弄个经典例题之后闪人。个人喜欢循序渐进，从小问题引出要用的算法；深度优先搜索和广度优先搜索是搜索算法里面比较基础的算法，理解以及实现非常容易，当然说归说，如何容易，且看下文。二、小小问题Q:1~4
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2023-09-01 12:20:47
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文章目录1、深度优先搜索（Depth-First Search，DFS）介绍2、深度优先搜索算法思想3、深度优先搜索算法步骤：4、深度优先搜索算法的应用 1、深度优先搜索（Depth-First Search，DFS）介绍深度优先搜索（Depth-First Search，DFS）是十分常见的图搜索方法之一。深度优先搜索会沿着一条路径一直搜索下去，在无法搜索时，回退到刚刚访问过的节点。深度优先遍
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2023-11-04 21:25:24
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1、基础部分 在图中实现最基本的操作之一就是搜索从一个指定顶点可以到达哪些顶点，比如从武汉出发的高铁可以到达哪些城市，一些城市可以直达，一些城市不能直达。现在有一份全国高铁模拟图，要从某个城市（顶点）开始，沿着铁轨（边）移动到其他城市（顶点），有两种方法可以用来搜索图：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。它们最终都会到达所有连通的顶点，深度优先搜索通过栈来实现，而广度优先搜索通过队列
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2023-10-26 14:37:03
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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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ElasticSearch 是一个基于 Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于 RESTful web接口。Elasticsearch 是用 Java开发的，并作为 Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。
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2023-07-25 16:40:37
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深度优先搜索算法（Depth-First-Search），是搜索算法的一种。它沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支。当节点v的所有边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发现的节点， 则选择其中一个作为源节点并重复以上过程，整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止。DFS属于盲目搜索。深度优先搜索是图论
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2023-06-18 17:28:00
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1、深度优先的查询图的深度优先搜索(Depth First Search)，和树的先序遍历比较类似。它的思想：假设初始状态是图中所有顶点均未被访问，则从某个顶点A出发，首先访问该顶点，然后依次从它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a有路径相通的顶点都被访问到。 若此时尚有其他顶点未被访问到，则另选一个未被访问的顶点作起始点，重复上述过程，直至图中所有顶点都被访问到为止。显
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2023-08-13 17:38:16
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一、算法描述只需用一个递归方法来遍历所有顶点。在访问其中一个顶点时：将它标记为已访问；递归地访问它的所有没有被标记过的邻居顶点。这种方法称为深度优先搜索（ DFS）。可以使用一个 boolean 数组每个顶点是否被访问过。递归方法会标记给定的顶点并调用自己来访问该顶点的相邻顶点列表中所有没有被标记过的顶点。如果图是连通的，每个邻接链表中的元素都会被检查到。二、api定义DepthFirstSear
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2023-08-24 10:56:52
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一.简介 深度优先搜索算法（Depth-First-Search），是搜索算法的一种。是沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支。当节点v的所有边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发现的节点，则选择其中一个作为源节点并重复以上过程，整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止。属于盲目
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2024-06-04 08:31:03
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算法部分 基础4一、深度优先搜索的简述1. 深度优先搜索的简述 比如在图上寻找路径，就是一种深度优先搜索的典型例子。简单解释就是： 从起点出发，走过的点要做标记，发现有没走过的点，就随意挑一个往前走，走不了就回退，这种路径搜索策略就称为 “深度优先搜索”, 简称深搜。这种策略总是试图走得更远，深度就是距离起点的步数来衡量。1.1 要找到终点，伪代码如下// 判断 V 出发是否能到终点
bool
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2024-05-03 14:08:32
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深度优先搜索从起点出发，走过的点要做标记，发现有没走过的点，就随意挑一个往前走，走不 了就回退，此种路径搜索策略就称为“深度优先搜索”，简称“深搜”。其实称为“远度优先搜索”更容易理解些。因为这种策略能往前走一步就往前走一 步，总是试图走得更远。所谓远近(或深度），就是以距离起点的步数来衡量的。代码框架void dfs(当前状态)
{
if(达到目标状态)
{
...
return;
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2023-12-27 19:15:21
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# 深度优先搜索（DFS）算法解析
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。与广度优先搜索（BFS）不同，DFS主要专注于沿着一条路径尽可能深入，直到无法继续为止，然后会回溯到上一个节点，并探索其他路径。
## 1. DFS的基本概念
DFS是一种图的遍历算法，常用于解决许多问题，例如连通性、路径查找、拓扑排序等。DFS利用了栈的特性，
原创
2024-09-08 05:42:34
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广度优先搜索算法（breadth First Search, BFS)类似于一个分层搜索的过程，广度优先遍历需要使用一个队列以保持访问过的结点的顺序，以便按这个顺序来访问这些结点的邻接结点。具体算法表述如下：访问初始结点v并标记结点v为已访问。结点v入队列当队列非空时，继续执行，否则算法结束。出队列，取得队头结点u。查找结点u的第一个邻接结点w。若结点u的邻接结点w不存在，则转到步骤3；否则循环执
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2023-07-19 12:37:03
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遍历分为： 1.深度（Depth）优先搜索DFS：一个递归过程，有回退过程。尽可能“深”地搜索图。在深度优先搜索中，对于最新发现的顶点，如果它还有以此为起点而未探测到的边，就沿此边继续搜索下去。当结点V的所有边都已被探寻过，搜索将回溯到发现结点V有那条边的始结点，则选择其中一个作为源结点并重复以上过程，整个进程反复进行直到所有结点都被发现为止。 2.广度（Breath）优先搜索BFS：一个分层的搜
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2023-12-13 13:39:04
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深度优先搜索（Depth First Search，DFS）主要思想深度优先搜索是从起点开始，按照某种权重规则，选择优先级最高的路径，从而到达下一个结点，而后在上一步选择的基础上进行下一步优先级最高的选择，反复进行类似探索。 最终会遇到两种情况：就是找到了终点（目标），即结束搜索碰到了“绝路”，也就是前面没有路了。此时“回头”选择离此次最近的另外一条路（相当于我开始是一个方向走到头，发现没有路了，
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2023-09-02 10:46:50
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文章目录一、定义1、深度优先搜索（DFS）2、广度优先搜索（BFS）二、案例1、树的遍历（1）深度优先遍历（2）广度优先遍历2、二叉树的最大深度3、从前序与中序遍历序列构造二叉树4、二叉树的层次遍历 一、定义1、深度优先搜索（DFS）深度优先搜索（DFS，Depth First Search），就是“一条路走到黑”。对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止，当访问某个节点到尽头时，返回上一个还
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2023-09-21 11:25:47
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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
3
4 void DFSTraverse(Gr
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2023-11-30 09:59:31
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一般来说，广搜常用于找单一的最短路线，或者是规模小的路径搜索，它的特点是"搜到就是最优解"， 而深搜用于找多个解或者是"步数已知（好比3步就必需达到前提）"的标题，它的空间效率高，然则找到的不必定是最优解，必需记实并完成全数搜索，故一般情况下，深搜需要很是高效的剪枝（优化）.像搜索最短路径这些的很显著是用广搜，因为广搜的特征就是一层一层往下搜的，保证当前搜到的都是最优解，当然，最短路径只是一方面的
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2024-01-08 13:52:11
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# 深度优先搜索（DFS）在Java中的实现
深度优先搜索（DFS，Depth-First Search）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。它从根节点开始，沿着树的深度遍历尽可能深的节点。当节点没有未被探索的相邻节点时，算法将回溯到已访问的节点，继续搜索其他未被访问的节点。DFS 适用于有向图和无向图，且能有效地解决许多实际问题，如路径查找、连通分量的检测等。
## 深度优先搜索的基本思路
原创
2024-10-24 06:23:47
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1.图的深度遍历 图的深度优先遍历与树的深度优先遍历类似，是树的先根遍历的推广。图的深度优先遍历的思想是：从图中某个顶点v0出发，访问顶点v0的第一个邻接点，然后以该邻接点为新的顶点，访问该顶点的邻接点。重复执行以上操作，直到当前顶点没有邻接点为止。返回到上一个已经访问过且还有未被访问的邻接点的顶点，按照以上步骤继续访问该顶点的其他未被访问的邻接点。依此类推，直到图中所有的顶点都被访问过。图的深度
