再来一篇深度优先遍历/搜索总结?

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了再来一篇深度优先遍历/搜索总结?相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

再来一篇深度优先遍历/搜索总结?

简介:深度优先搜索算法(Depth-First-Search, DFS),最初是一种用于遍历或搜索树和图的算法,在LeetCode中很常见,虽然感觉不难,但是理解起来还是有点难度的。

简要概括,深度优先的主要思想就是“不撞南墙不回头”,“一条路走到黑”,如果遇到“墙”或者“无路可走”时再去走下一条路。

思路

假如对树进行遍历,沿着树的深度遍历树的节点,尽可能深的搜索树的分支,当达到边际时回溯上一个节点再进行搜索。如下图的一个二叉树。

首先给出这个二叉树的深度优先遍历的结果(假定先走左子树):1->2->4->5->3->6->7

那是怎样得到这样的结果呢?

根据深度优先遍历的概念:沿着这树的某一分支向下遍历到不能再深入为止,之后进行回溯再选定新的分支。

定义节点

class TreeNode{
   int val;
   TreeNode left;
   TreeNode right;
}

递归的方式

分别对左右子树进行递归,一直到底才进行回溯。如果不了解递归可以参考我的博客你真的懂递归吗?

class Solution{
   public void depthOrderTraversalWithRecusive(TreeNode root){
       if(root == null){
           return;
      }
       System.out.print(root.val +"->");
       depthOrderTraversalWithRecusive(root.left);
       depthOrderTraversalWithRecusive(root.right);
  }
}

迭代的方式

上面实现了递归方式的深度优先遍历,也可以利用栈把递归转换为迭代的方式。

但是为了保证出栈的顺序,需要先压入右节点,再压左节点。

class Solution{
   public void depthOrderTraversalWithoutRecusive(TreeNode root){
       if(root == null) return;
       Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
       stack.push(root);
       while(!stack.isEmpty()){
           TreeNode node = stack.pop();
           System.out.print(node.val + "->");
           if(node.right != null){
               stack.push(node.right);
          }
           if(node.left != null){
               stack.push(node.left);
          }
      }
  }
}

接着再列举个利用深度优先遍历的方式的题目

扫雷

给定一个表示游戏板的二维字符矩阵,'M'表示一个未挖出的地雷,'E'表示一个未挖出的空方块,'B' 代表没有相邻(上,下,左,右,和所有4个对角线)地雷的已挖出的空白方块,数字('1''8')表示有多少地雷与这块已挖出的方块相邻,'X' 则表示一个已挖出的地雷。

根据以下规则,返回相应位置被点击后对应的面板:

  • 如果一个地雷('M')被挖出,游戏就结束了- 把它改为'X'

  • 如果一个没有相邻地雷的空方块('E')被挖出,修改它为('B'),并且所有和其相邻的方块都应该被递归地揭露。

  • 如果一个至少与一个地雷相邻的空方块('E')被挖出,修改它为数字('1''8'),表示相邻地雷的数量。

  • 如果在此次点击中,若无更多方块可被揭露,则返回面板。

示例

输入:

[['E', 'E', 'E', 'E', 'E'],
['E', 'E', 'M', 'E', 'E'],
['E', 'E', 'E', 'E', 'E'],
['E', 'E', 'E', 'E', 'E']]

Click : [3,0]

输出:

[['B', '1', 'E', '1', 'B'],
['B', '1', 'M', '1', 'B'],
['B', '1', '1', '1', 'B'],
['B', 'B', 'B', 'B', 'B']]

思路:根据给定的规则,当给定一个Click坐标,当不为雷的时候以此坐标为基点向四周8个方向进行深度遍历,把空格E填充为B,并且把与地雷M相连的空方块标记相邻地雷的数量。

注意

在这个题中可以沿着8个方向递归遍历,所有要注意程序中,采用了两个for循环可以实现向8个方向递归。

for(int i=-1;i<=1;i++){
   for(int j=-1;j<=1;j++){

  }
}

本程序需要进行返回board,在最后需要进行返回。

编程步骤

  • Click给出的坐标找出的是地雷,直接返回。

  • 否则,进行递归,并标出雷的数量。

class Solution{
   public char[][] updateBoard(char[][] board,int[] click){
       if(board[click[0]][click[1]] == 'M'){
           board[click[0]][click[1]] = 'X';
           return board;
      }
       return click(board,click[0],click[1]);
  }
   private char[][] click(char[][] board,int x,int y){
       int num = getNum(board, x,y);
       if(num == 0){
           board[x][y] = 'B';
      }else{
           board[x][y] = Character.forDigit(num,10);
           return board;
      }
       //递归
       for(int i=-1;i<=1;i++){
           for(int j=-1;j<=1;j++){
               if(x + i >= 0 && x + i < board.length&&y + j >=0&&y+j<board[0].length&&board[x+i][y+j]=='E'){
                   board = click(board,x+i,y+j);
              }
          }
      }
       return board;
  }
   private int getNum(char[][] board,int x,int y){
       int num = 0;
       for(int i=-1;i<=1;i++){
           for(int j=-1;j<=1;j++){
               if(x + i >= 0&&y + j >=0&&x+i<board.length&&y+j<board[0].length&&board[x+i][y+j]=='M'){
                   num ++;
              }
          }
      }
       return num;
  }
}

总结 :深度优先遍历不仅存在树和图的数据结构中,还有很多也可以用到它。需要确定的是每一步该怎么走,有几个方向可以走,还要注意边际。

参考

  • https://leetcode-cn.com/tag/depth-first-search/

  • https://www.cnblogs.com/xiaolovewei/p/7763867.html


以上是关于再来一篇深度优先遍历/搜索总结?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

深度优先dfs与广度bfs优先搜索总结+例题

数据结构与算法图遍历算法 ( 深度优先搜索代码示例 )

笃学不倦|DFS(深度优先搜索算法)详解

简述深度优先搜索遍历的方法。

总结A*,Dijkstra,广度优先搜索,深度优先搜索的复杂度比较

深度优先搜索学习---(入门)