bfs和dfs辨析—基础复习（从stack和queue的角度来理解区别，加深理解，不再模糊）

Posted 2020-11-26 kid-yln

参考：

https://blog.csdn.net/dangzhangjing97/article/details/81477192

https://blog.csdn.net/qq_39747794/article/details/84478771?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task

一般来说，dfs总是先学，然后再学bfs，因为dfs就是一个简单的递归思想，理解起来比较简单，思维过程如下，

 1 dfs(要搜的点){
 2     将该点标记为已搜过
 3     if(终止条件){
 4         如果找存在路径，就退出
 5         如果找最短路径，就比较这个与最小值，回去接着找
 6     }
 7     else{
 8         case1{
 9             目标值变化
10             dfs(case1);
11             目标值恢复到原来  
12         }
13         case2 ...
14         case3 ...
15     }
16 }

用stack来理解就是，每次”返回“的方式都是弹出之前那一个，即由ann->弹出,下一个是ann-1,再看看ann-1指向的地方有没有没到的

总共三个过程: 

• 某节点到底了，还没找到满足条件的
• 弹出 stack ,销毁这个分支,  返回到上一个
• 检查当前往下的另一个方向。有，则再往下另一个分支，压入stack。没有，就继续 "弹出"当前stack

但是学完dfs之后，再学习bfs的时候总是把这两个搞混, 尤其是它加入了queue这个结构来实现"返回",

而且之前一直搞不懂,  bfs虽然是"按层"搜索,但是也有 "返回" 的过程, 可是, dfs也有返回过程啊，这个"返回"和dfs的到底有甚区别？？！！

后来又重新看了一些stack和queue的辨析（文章开头的链接），才慢慢理解到：

虽然 bfs 也有“返回”，但是，它的返回，其实是在 an这一层已经完全遍历完了之后，才考虑“返回”还是继续 “往下”，

它是已经把当前这一层的情况都记录下来了，才考虑后续的操作，所以常常说bfs耗空间，因为它要记录！！！它的“返回”只有两个过程！

• 某节点到底了，还没找到满足条件的
• 直接横向看，检查，当前这一层是否还有没有遍历完的“邻支”，有，则再往旁边另一个分支。没有，就 "返回"

总结就是，dfs返回 ，先要找到“上家” ，再看有没有分支，而  bfs，可以直接找“邻居”，比较粗暴，直接横着来，

那它凭什么这么做呢？因为它用的是 queue + 数组 ，这样来理解就是，bfs 总是需要一个代表“第n层”的队列，每次都会将当前层  “ 全部元素” 丢进“数组”去，

然后横向剪 “邻枝” 或者说，排除邻支，以及包括从邻支到底层的所有可能，所以效率特别高，

又因为它是queue实现，先进先出，一定按照从前到后的次序，来“剪枝”/记录“路径”/“遍历”

因此，如果是bfs 特征一定是，它判断“成功”的条件，不需要到最底层，在当前层就已经可以排除掉，可以“预判”，可以在上层剪枝

所以适合——迷宫/找最小全“1”/“0”或者某一条件的矩阵，又或者同样可以用dfs解决但是对“更高效率”有要求的题目

如下为一般结构：

1 bfs(){
2     初始点入列
3     while(终止条件不满足 或 队列不为空){//层数不为0
4         队列头出列                    //
5         从出列元素开始扩散，满足的就入列
6         找个数组记下来目标值
7     }
8     找目标值
9 }