广度优先搜索(Breadth-First-Search)和深度优先搜索(Deep－First－Search)是搜索策略中最经常用到的两种方法,特别常用于图的搜索.其中有很多的算法都用到了这两种思想,比如:Dijkstra单源最短路径算法和Prim最小生成树算法都采用了和宽度优先搜索类似的思想。 BFS的思想： 从一个图的某一个顶点V0出发，首先访问和V0相邻的且未被访问过的顶点V1、V
目录）栈的作用背景1. 直接转换法2. 间接转换法二叉树先序遍历深度遍历参考 栈的作用当前问题执行到一个状态，以现有的条件无法完全解决时，必须先记下当前状态，然后继续往下执行，等条件成熟后再返回解决。 如DFS时，当前节点1，沿着邻接点2往下遍历，后面还要回到节点1继续遍历其他邻接点。背景最近做题遇到过几次递归实现的算法，要求你用非递归的方式实现。这里做一个总结。其实也没技巧，再看几遍，多默写几
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2023-08-17 18:06:46
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代码还要自己敲呢，越敲越熟练，自己也就慢慢有感觉了，反正有时候的那感觉真的好难受啊，那种感觉就是高三后半期的感觉，颓废的不能再颓废了，糜烂的不
原创
2023-01-06 15:29:05
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在DFS的递归算法中，DFS框架如下： 1访问起点v0 2依次以v0的未访问的连接点为起点，DFS搜索图，直至图中所有与v0路径相通的顶点都被访问。 3若该图为非连通图，则图中一定还存在未被访问的顶点，选取该顶点为起点，重复上述DFS过程，直至图中全部顶点均被访问过为止。 而在非递归的DFS框架...
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2016-03-11 15:41:00
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看以前写的文章： 图的BFS：http://www.cnblogs.com/youxin/p/3284016.html DFS：http://www.cnblogs.com/youxin/archive/2012/07/28/2613362.html 递归： 参考了算法导论 int parent[5
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2013-08-27 03:44:00
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# 图的 DFS 非递归算法
深度优先搜索（Depth-First Search, DFS）是一种用于遍历或搜索图和树的数据结构的算法。虽然 DFS 通常是递归实现的，但我们也可以使用非递归的方法来实现。这种方法通常利用栈（stack）来模拟函数调用。
## 一、DFS 的基本概念
在图论中，DFS 是一种从某个节点出发，尽可能深地探索每一个分支，直到该分支没有可探索的节点为止。当所有节点都
原创
2024-09-08 05:40:16
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二叉树DFS遍历有三种：pre-order, in-order, post-order。遍历的方法有recursion和iteration两种。1. pre-order前序遍历递归：这三种遍历的递归做法都非常简单。public class Solution {
List<Integer> res = new ArrayList<>();
public List<
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2023-07-10 23:35:25
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上一篇刚刚学习了C++图的实现，今天对深度优先搜索（DFS）进行了一定学习，并作出一定实现。在本文中图的实现，以及相应的函数调用（如获得第一个邻接顶点、获得下一个邻接顶点等）均是基于上文中的实现，故如果想参考测试代码，还需导入上文中相应的类定义。关于C++图的实现可参考此处，这里实现了对图的邻接表以及邻接矩阵两种实现，而本文的深度优先搜索对于
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2024-01-31 11:07:29
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在这篇博文中，我将向大家展示如何使用 Python 实现非递归的深度优先搜索（DFS）算法。这个过程不仅是算法学习的重要一环，同时也是数据结构和算法的基础。以下是我整理的内容，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景以及总结与展望。
### 背景描述
在图和树的遍历中，深度优先搜索（DFS）是一个非常重要的算法。DFS 通常通过递归方式实现，但在处理大规模数据结构时，递归可能会导致
[color=red][b]1 仅仅依赖于问题规模的时间复杂度[/b][/color][color=blue][b](1) 例1: 交换i和j的内容[/b][/color] t = i;
i = j;
j = t; 以上三条语句的频度均为1，该算法段的执行时间是一个与问题规模n无关的常数。因此，算法的的时间复杂度为常数阶，记作T
# DFS非递归算法在Java中的实现
深度优先搜索（DFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法，通常使用递归实现。然而，我们也可以使用非递归方式，通过栈来模拟递归过程。本文将介绍如何在Java中实现DFS的非递归算法，并举例说明。
## 什么是DFS？
深度优先搜索是一种遍历算法，优先深入节点的子节点。在图形数据结构中，DFS会访问一个节点，然后尽可能深地探索每一个子节点。在遍历完一个路径后
原创
2024-09-12 03:46:42
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文章目录准备工作图的创建广度优先遍历思维导图大纲测试深度优先遍历思维导图大纲测试完整代码放上 准备工作 图的创建class Graph { //表示顶点数量 private int V; //表示边的数量 private int E; private Queue<Integer>[]
原创
2021-12-09 16:38:34
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文章目录快排递归版本快排非递归版本归并排序堆排序 这三种排序算法平均时间复杂度都是O(n*log(n))。其中快排和堆排序是不稳定，归并排序是稳定的。快排递归版本快排是我们必须要掌握的排序算法之一，面试也是常问的考点。快排的思想时采用双指针和选取key不断地去交替值，达到?为小于key的值；?为大于key的值。这样说很抽象，直接上代码了。本方法写的还有点小优化，比传统快排的值的替换的次数少。im
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2023-09-30 09:12:06
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# Java实现树状图非递归
树状图是一种常用的数据结构，它由节点和边组成，每个节点可能有多个子节点，但每个节点只能有一个父节点，且根节点没有父节点。在Java中，我们可以使用面向对象的方式来实现树状图，同时利用非递归的方式来遍历树状图的节点。
## 树状图的定义与表示
在Java中，我们可以定义一个树状图节点的类，如下所示：
```java
class TreeNode {
pr
原创
2023-10-06 13:40:13
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1.前言深度优先搜索（缩写DFS）有点类似广度优先搜索，也是对一个连通图进行遍历的算法。它的思想是从一个顶点V0开始，沿着一条路一直走到底，如果发现不能到达目标解，那就返回到上一个节点，然后从另一条路开始走到底，这种尽量往深处走的概念即是深度优先的概念。你可以跳过第二节先看第三节，:)2.深度优先搜索VS广度优先搜索2.1演示深度优先搜索的过程还是引用上篇文章的样例图，起点仍然是V0，我们修改一下
本博客前面文章已对图有过简单的介绍，本文主要是重点介绍有关图的一些具体操作
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2010-06-21 17:52:00
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数据结构实验9_图的遍历（1）实验目的通过该实验，使学生掌握图的几种存储结构，理解图的深度优先和广 00 0 1 1 0 1
原创
2023-06-28 10:16:02
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前序、中序、后序遍历的非递归实现的总体思想：利用栈的特点，然后就看着二叉树和中序遍历的序列，想一想以怎样的入栈出栈的方式才能模拟出来，我感觉没有任何的规律，就是一步一步凑出来的。自己能想出来，那就相当可以想不出来，就记住别人想好的方法前序遍历的非递归实现链接: LeetCode 144.二叉树的前序遍历思路：先将根节点入栈出栈顶元素，add到链表。将栈顶元素的左右子树的根节点入栈（为空时，就没必要
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2024-01-08 12:10:24
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BFS：总是先搜索距离初始状态近的状态，利用队列进行运算。 DFS：从某个状态开始，不断转移状态到无法转移为止，然后退回到前一步，继续转移到其他状态，不断重复，直至找到最终的解。 BFS与DFS两种都能生成所有遍历状态，但是要求对所有状态进行处理时使用DFS比较方便；在求最短路径用BFS比较好。 以下使用图的遍历算法来举例说明。 DFS 基本流程 深度优先搜索
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2023-09-01 11:06:00
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先序遍历二叉树非递归 类似递归的思想，遇到一个节点先打印出来，然后依次访问左右节点。但是非递归借助栈来实现有所不同，应该先打印当前节点，然后依次入栈右节点和左节点，因为此时栈的插入顺序和弹出顺序相反。 节点的结构：class TreeNode:
def __init__(self, x)
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2023-11-09 11:31:02
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