关于对面大规模数据无法使用深度优先搜索的研究

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　　使用深度优先搜索(DFS depth first search)时，第一时间拓展可以拓展的点，每拓展一个新的点，从汇编的角度考虑，需要调用新的子函数，即开辟一个内存空间存放指令，把原来的CS:IP(段地址:偏移地址)压入栈(这里不考虑标志位的入栈，其原理与CS:IP是一致的，不考虑子函数的局部变量存储，其存储方式与CS:IP不同)，直到新的点也扩展完毕，原来的CS:IP才出栈，代替目前的CS:IP。

 

　　有一道题，求从图中的某一个点出发，能够到达的所有的点的数目。特殊情况是共有n个点，从点1出发，而点1只与点2相连，点2只与点3相连，$\cdots$，点n-1只与点n相连，即最多共有n个子函数同时存在，栈里也需要存储n个不同的CS:IP地址。以8086的栈为例，大小为10000H字节，而一个CS:IP大小为4个字节，最多只能存储16384(D 十进制)个CS:IP。可怕的是，8086的栈是循环的(同一个栈的所有位置都是段地址相同的)，栈顶的下一个位置为栈底(栈顶的偏移地址加1，忽略进位后的值为栈底的偏移地址)，可能导致新的CS:IP覆盖了第一个子函数的CS:IP，导致程序陷入死循环，无法结束。而一般系统的栈也不会特别的深，对于很大的数据量，完全无法满足要求。

 

　　在编程评测时，面对这样的情况，评测结果为内存超限(MLE memory limit exceeded)。栈的使用内存超出一定规定限制，就直接退出，不再执行。这是出于减少评测时间的需要，更重要的是，这是一种保护机制，避免程序把评测机弄崩。要注意的是，内存的使用不仅仅包括栈(容易被忽略)，同时也包括数组，STL(容易被忽略，计算不准)等。如使用vector，就比使用链表耗费更多的内存。

　　

　　类似的问题还有很多，比如对n*m地图的搜索。反正遇到搜索深度很大的题目，请勿使用DFS。