点滴积累，厚积薄发，做好每一天，向时间要效率，向生命要质量。一、深度优先搜索和广度优先搜索DFS（Depth-First-Search）,是盲目搜索算法的一种。常常用在树的遍历及图的处理上。假设当前搜索的节点记为k，深度优先搜索表示，继续探寻k节点的所有的边。搜索过程中，遇到满足条件的k+1节点，则继续搜索探寻k+1节点的所有的边。最后回溯至节点k。这个过程一直进行到已发现从源节点开始可以到达的所
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2023-05-31 21:21:12
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The GeoSurvComp geologic survey company is responsible for detecting underground oil deposits. GeoSurvComp works with one large rectangular region of l
原创
2022-06-29 10:00:31
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数据结构与上一篇同：python | 算法-图的宽度优先遍历 深度优先搜索# 深度优先搜索（Depth First Search）
class DFS:
def dfs(self, start): # 从start开始做深度优先遍历
if start is None:
return
stack = [start]
s
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2023-06-01 10:23:34
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1.深度优先搜索(DepthFirstSearch)深度优先搜索的主要特征就是，假设一个顶点有不少相邻顶点，当我们搜索到该顶点，我们对于它的相邻顶点并不是现在就对所有都进行搜索，而是对一个顶点继续往后搜索，直到某个顶点，他周围的相邻顶点都已经被访问过了，这时他就可以返回，对它来的那个顶点的其余顶点进行搜索。 深度优先搜索的实现可以利用递归很简单地实现。2.广度优先搜索(BreadthFirstSe
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2023-09-16 18:52:20
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一，简介深度优先遍历(Depth First Search, 简称 DFS) 与广度优先遍历(Breath First Search)是图论中两种非常重要的算法，生产上广泛用于拓扑排序，寻路(走迷宫)，搜索引擎，爬虫等，也频繁出现在 leetcode，高频面试题中。二，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
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2023-09-23 02:01:11
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一、递归原理小案例分析（1）# 概述递归：即一个函数调用了自身，即实现了递归 凡是循环能做到的事，递归一般都能做到！ （2）# 写递归的过程1、写出临界条件 2、找出这一次和上一次关系 3、假设当前函数已经能用，调用自身计算上一次的结果，再求出本次的结果 （3）案例分析：求1+2+3+...+n的数和 # 概述
'''
递归：即一个函数调用了自身，即实现了递归
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2024-08-11 16:37:16
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一、什么是深度优先遍历深度优先遍历算法是经典的图论算法。从某个节点v出发开始进行搜索。不断搜索直到该节点所有的边都被遍历完，当节点v所有的边都被遍历完以后，深度优先遍历算法则需要回溯到v以前驱节点来继续搜索这个节点。注意：深度优先遍历问题一定要按照规则尝试所有的可能才行。二、二叉树二叉树简介二叉树是一种特殊的数据结构，常见的数据结构包含数组，链表，图、队列、散列表和树。二叉树属于树结构，二叉树中的
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2023-06-16 10:08:17
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这里主要是用Python实现下深度优先的概念，由于代码写得比较随意，就没有封装成类，而是写成一个函数用一个列表做为实验数据，模拟成二叉树结构，用递归的方式不断获取二叉树上的左节点，一直到左节点序号超出列表范围，然后回归获取右节点，以此来实现深度优先。以下是代码，代码以实现基本概念功能为主，比较简陋，但是易于理解和记忆：#***************************************
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2023-06-21 00:30:56
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1.原理 深度优先遍历：对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止，而且每个结点只能访问一次。要特别注意的是，二叉树的深度优先遍历比较特殊，可以细分为先序遍历、中序遍历、后序遍历（我们前面使用的是先序遍历）。具体说明如下： 先序遍历：对任一子树，先访问根，然后遍历其左子树，最后遍历其右子树。 中序遍历：对任一子树，先遍历其左子树，然后访问根，最后遍历其右子树。 后序遍历：对任一
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2023-12-19 09:18:46
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# 深度优先搜索（DFS）及其策略实现
欢迎来到Python编程的世界！在这一篇文章中，我将带你学习如何实现深度优先搜索(DFS)以及其策略。在文章中，我们将使用Python来实现这个算法，并进行详细的讲解。为了便于理解，我们将按照以下流程进行：
## 流程
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------------|
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深度优先搜索和宽度优先搜索是两种不用的搜索理念。 深度优先搜索深度优先搜索会选择当前节点的一个子节点进行深入，然后对子节点再进行深度优先搜索，一直搜索到叶节点，然后向上回溯，再对另一个子节点进行深度优先搜索。既先进行深度搜索，深度搜索无目标时进行宽度搜索。找到目标则结束搜索。深度优先搜索用栈（stack）来实现 1、把根节点压入栈中。2、从栈中弹出一个元素，检查是否为目标元素，
定义二叉树是每个节点最多有两个子树的树结构。通常子树被称作“左子树”（left subtree）和“右子树”（right subtree）。性质性质1: 在二叉树的第i层上至多有2^(i-1)个节点（i>0）性质2: 深度为k的二叉树至多有2^k - 1个节点（k>0）性质3: 对于任意一棵二叉树，如果其叶节点数为N0，而度数为2的节点总数为N2，则N0=N2+1;性质4: 具有n个节
# 深度优先搜索（Depth-First Search）在Python中的应用
深度优先搜索（DFS）是一种常用的图遍历算法，也是解决许多问题的基本方法之一。在本文中，我们将探讨深度优先搜索算法的原理以及如何在Python中实现它。
## 深度优先搜索算法原理
深度优先搜索算法的基本原理是通过递归或者栈实现。它从一个顶点开始，访问其相邻的顶点，并依次递归或者将相邻的顶点压入栈中。当没有相邻的
原创
2024-01-31 06:06:59
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小猿会从最基础的面试题开始，每天一题。如果参考答案不够好，或者有错误的话，麻烦大家可以在留言区给出自己的意见和讨论，大家是要一起学习的 。废话不多说，开始今天的题目：问：Python如何实现深度优先与广度优先？答：上次说过Python新式类和旧式类的区别有一点是说：新式类的MRO算法采用C3算法广度优先搜索，而旧式类的MRO算法是采用深度优先搜索。今天主要来说两者的区别是什么，以及用Python代
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2023-10-27 15:16:29
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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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深度优先算法（Depth First Search，DFS）是一种常见的图形算法，它是一种用于遍历或搜索树或图的算法。在深度优先搜索中，我们首先探索一个子树的深度，然后再回溯到父节点，接着探索另一个子树的深度，直至搜索结束。深度优先算法的基本思想是沿着树的深度遍历树的节点。深度优先算法的工作原理类似于树的前序遍历，即首先访问根节点，然后依次访问该节点的子节点。深度优先算法可以用递归实现，也可以使用
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2023-08-23 21:43:01
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一、广度优先遍历-BFS 顾名思义，BFS总是先访问完同一层的结点，然后才继续访问下一层结点，它最有用的性质是可以遍历一次就生成中心结点到所遍历结点的最短路径，这一点在求无权图的最短路径时非常有用。广度优先遍历的核心思想非常简单，用python实现起来也就十来行代码。下面就是超精简的实现，用来理解核心思想足够了：1 import queue
2
3 def bfs(adj, start)
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2024-04-10 10:56:11
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#include <iostream>#include <algorithm>#include <cstdio>using namespace std;int mindis = 9999999 ;const int MAX = 1000 ;int n ,m ;int book[MAX];int map[MAX][MAX] ;void init(){ int
原创
2023-02-17 14:53:48
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深度优先算法：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。属于盲目搜索实现方法：广度
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2023-09-24 14:20:43
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本文取自《数据结构与算法》(C语言版)(第三版)，出版社是清华大学出版社。1.图的深度优先搜索算法： 图的深度优先搜索算法的基本思想是：从图G的某个顶点V0出发,访问V0,然后选择一个与V0相邻且未被访问过的顶点Vi访问,再从Vi出发选择一个与Vi相邻且未被访问的顶点Vj进行访问,依此下去,直到当前被访问过的顶点的所有邻接顶点都已被访问,则按相反
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2023-10-27 14:45:27
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