一对好基友，深度优先vs.广度优先搜索

Posted 2021-04-11 极客见闻

广度优先搜索

BFS是图的遍历策略，该算法从某一指定节点出发 先搜遍所有的邻居节点，然后再拓展到下一层级，

如下图，以树为例，BFS结果是:

 
   
   
 

  
    
    
  
[1]
  
    
    
  
[2, 3, 4]
  
    
    
  
[5, 6, 7, 8]
  
    
    
  
[9, 10, 11, 12]
 
   
   
 

深度优先搜索

DFS图的遍历策略，与BFS策略相反，该算法从某一指定节点出发，先探索尽可能远，然后回溯

回溯是指，先遍历[1, 2, 3, 4], 然后4没有更深的节点，然后把4丢掉，退回[1, 2, 3]，再把5填到结果中得到[1, 2, 3, 5]，以此类推

如下图：DFS结果是:

 
   
   
 

  
    
    
  
[1, 2, 3, 4] pop 4
  
    
    
  
[1, 2, 3, 5] pop 5, 3
  
    
    
  
[1, 2, 6] pop 6, 2
  
    
    
  
[1, 7] pop 7
  
    
    
  
[1, 8, 9, 10] pop 10
  
    
    
  
[1, 8, 9, 11] pop 11, 9
  
    
    
  
[1, 8, 12]
 
   
   
 

代码实现

递归实现:

DFS

 
   
   
 

  
    
    
  
class node(object):
  
    
    
  
    def __init__(self):
  
    
    
  
        val = 0
  
    
    
  
        children = []
  
    
    
  

  
    
    
  
def search(node):
  
    
    
  
    if node is None:
  
    
    
  
        return
  
    
    
  

  
    
    
  
    print node.val
  
    
    
  

  
    
    
  
    for sub in node.children:
  
    
    
  
        search(sub)
 
   
   
 

非递归实现:

DFS

 
   
   
 

  
    
    
  
nodes_to_visit = [root]
  
    
    
  
while( len(nodes_to_visit) > 0 ) {
  
    
    
  
  #从尾部取出
  
    
    
  
  node = nodes_to_visit.pop()
  
    
    
  

  
    
    
  
  print node.val
  
    
    
  

  
    
    
  
  for sub in node.children:
  
    
    
  
      nodes_to_visit.append(sub) 
  
    
    
  
}
 
   
   
 

BFS

 
   
   
 

  
    
    
  
nodes_to_visit = [root]
  
    
    
  
while( len(nodes_to_visit) > 0 ) {
  
    
    
  
  #从头部取出
  
    
    
  
  node = nodes_to_visit.pop(0)
  
    
    
  

  
    
    
  
  print node.val
  
    
    
  

  
    
    
  
  for sub in node.children:
  
    
    
  
      nodes_to_visit.append(sub) 
  
    
    
  
}
 
   
   
 

如果你仔细观察，非递归版本BFS与DFS是非常对称，只是DFS从尾部取出(Stack)，BFS从头部取出(Queue)

PS：图的搜索遍历一定要记得记得去重, 如果你对代码还不太熟，对着代码，多调试几遍吧～

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