总结——DFS && BFS

深度优先搜索和广度优先搜索

 

1. 思路

　　深度优先搜索伪代码：

void dfs(状态A){
    if  (A不合法)  return;
    if  (A为目标状态)  输出;
    if  (A不为目标状态)  dfs(A+x);
}

 

　　广度优先搜索伪代码：

queue<int> Q;
Q.push(head)
while (!Q.empty()){
    temp=Q.front();
    Q.pop;
    if  (temp为目标状态)  输出;
    if  (temp不合法)  continue;
    if  (temp合法)  Q.push(x);//x表示temp在搜索树中的所有子节点  
}

 

2. 适用范围——如何判断用深搜还是广搜？

　　DFS：可以不重不漏枚举所有可达目标状态的路径。

　　BFS：效率高，适用于找最快到达目标状态的路径。占用空间大。

　　① “最快”、“最短”、“最近”——广搜

　　② 没有深度限制，深搜可能永远搜不到头——广搜

 

3. 搜索？并查集？

　　不论是BFS/DFS还是并查集都可以处理连通分量的问题，所以面对题目选择哪一种解决方法容易被混淆。

　　以 HUD1232 畅通工程 和 SDUT 2152 Balloons 为例。畅通工程题目中给的是通路，所以使用二维数组标记边连通；而 Balloons 题目中直接给出点的矩阵。前者给了一条路相当于给了一张图的邻接矩阵，所以采用并查集更合适，可以直接对邻接的边使用并查集的 find 和 join 操作，而后者直接给了一张图，直接用搜索遍历即可。

 

例题：

 

LeetCode 17