DFS
1 数岛个数
1 1 1 0 1
1 1 0 0 1
1 0 1 0 0
0 0 0 0 0
结果为3
DFS:深度优先搜索,使用递归的遍历
class Solution { public: int numIslands(vector<vector<char>>& grid) { if(grid.size()==0) return 0; int IslandsCount = 0; for(int i = 0;i<grid.size();++i) { for(int j =0;j<grid[0].size();++j) { if(grid[i][j]==1) { IslandsCount++; dfs(grid,i,j);//标记出当前岛屿涉及的所有的网格 } } } return IslandsCount; } private: vector<pair<int,int>> dir{{1,0},{-1,0},{0,1},{0,-1}};//<row,column> int dfs(vector<vector<char>> &grid, int row,int col) { grid[row][col]='2'; for(auto d:dir) { int next_row = row+d.first; int next_col = col+d.second; if(next_row>=0 && next_row<grid.size() && next_col>=0 && next_col<grid[0].size() && grid[next_row][next_col]=='1') dfs(grid,next_row,next_col); } return 0; } };
BFS:广度优先遍历,使用队列记录
遍历:按照某种顺序访问“图”中所有的节点
顺序:深度优先(找最深的):栈
广度优先(找最近的):队列
时间复杂度 O(n+m), n是点。m是边
广度优先找出的路径,经过的节点数最少
广度优先找到的结果是距离出发点最近的节点,深度优先找到的可能是最优解。
图的存储方式
邻接矩阵
邻接表
深度优先的伪代码:
void DFS(int v)
visited[v] = true;
for (v的每一个邻接点w)
if(!visited[w])
DFS(w)
/* N皇后问题 */ 回溯法(暴力算法):深度优先做隐式图搜索 时间复杂度 O(N^N) (状态空间) 剪枝
广度优先的伪代码
/*种子填充法 */
8数码问题:最少步数恢复
1 | 3 | 5 |
4 | 7 | 6 |
2 | 8 |
-->
1 | 2 | 3 |
4 | 5 | 6 |
7 | 8 |
- 深度优先 or 广度优先
- 判重(hash)
双向搜索:
- 起始点和目标点,轮流扩展
- Hash表判断相遇
- 复杂度
启发式:
- 价值函数(启发函数)
- 优先队列(堆)
DFS vs BFS
- 都为暴力搜索,搜索顺序不同
- 栈 vs 队列
- 可行解 vs 最优解
- 递归 vs 非递归
- 空间占用,BFS需要存储状态,DFS无需