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C++如何实现深度优先搜索 C++深度优先搜索的代码实现

穿越時空

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发布时间:2025-06-25 11:55:01

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来源于php中文网

原创

c++中dfs递归调用栈可通过迷宫比喻理解,每次进入新节点即将其信息压入栈,回溯时弹出。调用栈深度反映搜索深度,过深可能导致栈溢出。处理环的方法是使用visited数组标记已访问节点,避免重复访问;另一种方法是采用三种状态(未访问、正在访问、已访问)来检测环。dfs与bfs的主要区别在于搜索方式:1.dfs尽可能深入探索路径,适合路径查找和环检测;2.bfs逐层扩展,适合寻找最短路径和连通分量。选择dfs的情况包括需要找到任意路径、检测图环或内存受限的场景,而bfs更适合需最短路径或完全遍历的问题。

C++如何实现深度优先搜索 C++深度优先搜索的代码实现

深度优先搜索(DFS)是一种用于遍历或搜索树或图的算法。它的核心思想是尽可能深地搜索树的分支。当节点v的所在边都己被探寻过,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发现为止。

C++如何实现深度优先搜索 C++深度优先搜索的代码实现
#include 
#include 

using namespace std;

void dfs(int node, vector>& adj, vector& visited) {
    visited[node] = true;
    cout << node << " ";

    for (int neighbor : adj[node]) {
        if (!visited[neighbor]) {
            dfs(neighbor, adj, visited);
        }
    }
}

int main() {
    int n, m; // n: 节点数量, m: 边的数量
    cin >> n >> m;

    vector> adj(n); // 邻接表
    for (int i = 0; i < m; ++i) {
        int u, v;
        cin >> u >> v;
        adj[u].push_back(v);
        adj[v].push_back(u); // 如果是无向图
    }

    vector visited(n, false);

    // 从节点0开始DFS
    dfs(0, adj, visited);
    cout << endl;

    return 0;
}

如何理解C++中DFS递归的调用栈?

想象一下,你在一座迷宫里,手里拿着一根线。你总是沿着一条路走到底,如果走到尽头,就沿着线退回上一个路口,再选择另一条路。这个“线”就是调用栈。

C++如何实现深度优先搜索 C++深度优先搜索的代码实现

每次调用dfs函数,就像你在迷宫里走到了一个新的路口。这个路口的信息(节点编号、邻接表、访问标记)都会被压入调用栈。当dfs函数到达一个没有未访问邻居的节点时,函数执行完毕,就像你走到了迷宫的死胡同。这时,函数会从调用栈中弹出,回到上一个路口,继续搜索。

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C++如何实现深度优先搜索 C++深度优先搜索的代码实现

调用栈的深度反映了DFS搜索的深度。如果图非常深,调用栈可能会变得很大,导致栈溢出。

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如何处理C++ DFS中的环?

在图中存在环的情况下,DFS可能会陷入无限循环。解决这个问题的方法是使用一个visited数组来跟踪已经访问过的节点。在上面的代码示例中,visited[node] = true;这一行代码就是用来标记节点已经被访问过。在递归调用dfs函数之前,会检查邻居节点是否已经被访问过if (!visited[neighbor]),如果已经被访问过,则跳过该邻居节点,避免无限循环。

另一种方法是使用三种状态来标记节点:未访问、正在访问、已访问。当第一次遇到一个节点时,将其标记为“正在访问”。当该节点的所有邻居都访问完毕后,将其标记为“已访问”。如果在DFS过程中遇到一个“正在访问”的节点,则说明存在环。

C++ DFS与BFS的区别是什么?什么时候应该使用DFS?

DFS和BFS都是图遍历算法,但它们的搜索方式不同。DFS像是一个“深度优先”的探险家,总是尽可能深地探索一条路径,直到无法继续前进才回溯。而BFS则像是一个“广度优先”的侦察兵,从起点开始,一层一层地向外扩展,先访问所有距离起点为1的节点,再访问所有距离起点为2的节点,以此类推。

选择DFS还是BFS取决于具体的问题:

  • DFS的优点:
    • 更容易实现。
    • 占用空间更少(在某些情况下)。
    • 可以用于检测环。
    • 可以用于解决路径搜索问题,例如迷宫求解。
  • BFS的优点:
    • 可以找到最短路径(在无权图中)。
    • 可以用于寻找连通分量。

如果问题需要找到最短路径,或者需要遍历图的所有节点,BFS通常是更好的选择。如果问题只需要找到一条路径,或者需要检测环,DFS可能更适合。 此外,如果图非常深,BFS可能会占用更多的内存,因为需要存储所有已访问节点的队列。在这种情况下,DFS可能更有效。

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