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深度优先搜索-DFS 可视化交互式动画版
邻接列表 是 一种用于表示图的数据结构,其中图中的每个节点都存储其相邻顶点的列表。
邻接表的特点:
- 矩阵的大小由网络中节点的数量决定。
- 图边的数量很容易计算。
- 邻接表是一个 锯齿状数组 。
如何建立邻接表?
为图构建邻接表非常容易和简单,您需要遵循下面给出的某些步骤:
- 创建大小为N 的链表数组 ,其中 N 是图中的顶点数。
- 为图中的每个顶点创建相邻顶点的链表。
- 对于图中的 每条边 (u, v) ,将 v添加到 u 的链表中, 如果图是无向的, 则将 u添加到 v 的链表中,否则如果从 u 有向,则将 v添加到 u 的链表 中 v . (如果是加权图,则将权重与连接一起存储)。
邻接表的应用:
- 图算法 :许多图算法(例如 Dijkstra 算法 、 广度优先搜索 和 深度优先搜索) 使用邻接表来表示图。
- 图像处理 :邻接列表可用于表示图像中像素之间的邻接关系。
- 游戏开发 :这些列表可用于存储有关不同区域或级别之间连接的信息,游戏开发人员使用图形来表示游戏地图或级别。
使用邻接表的优点:
- 邻接表简单且易于理解。
- 在图表中添加或删除边既快速又简单。
使用邻接表的缺点:
- 在邻接列表中,访问边可能比邻接矩阵花费更长的时间。
- 对于稠密图,它比邻接矩阵需要更多的内存。
你还能读什么?
- DSA中邻接矩阵的含义和定义
- 在图的邻接列表表示中添加和删除边
- 将邻接矩阵转换为图的邻接列表表示
- 将邻接列表转换为图的邻接矩阵表示
- 图的邻接表与邻接矩阵表示的比较
广度 优先搜索 (BFS) 算法用于在图数据结构中搜索满足一组条件的节点。 它从图的根开始,访问当前深度级别的所有节点,然后再移动到下一个深度级别的节点。
图遍历和树遍历的BFS之间的关系:
图的广度优先遍历(或搜索) 类似于 树的广度优先遍历 。
这里唯一的问题是,与树不同,图可能包含循环,因此我们可能会再次到达同一个节点。 为了避免多次处理一个节点,我们将顶点分为两类:
- 参观并
- 没有访问过。
布尔访问数组用于标记访问过的顶点。 为了简单起见,假设所有顶点都可以从起始顶点到达。 BFS使用 队列数据结构 进行遍历。
BFS 是如何工作的?
从根开始,先访问某一层的所有节点,然后遍历下一层的节点,直到访问完所有节点。
为此,使用队列。 当前级别的所有相邻未访问节点都被推入队列,当前级别的节点被标记为已访问并从队列中弹出。
插图:
让我们借助以下示例来了解该算法的工作原理。
步骤1: 最初队列和访问数组都是空的。
步骤2: 将节点0推入队列并标记为已访问。
步骤3: 将节点0从队列的前面移除,并访问未访问的邻居并将它们推入队列。
步骤4: 将节点1从队列的前面移除,并访问未访问的邻居并将它们推入队列。
步骤5: 将节点2从队列的前面移除,并访问未访问的邻居并将它们推入队列。
步骤6: 将节点3从队列的前面移除,并访问未访问的邻居并将它们推入队列。
我们可以看到节点 3 的每个邻居都被访问,因此移动到队列前面的下一个节点。步骤7: 将节点4从队列的前面移除,并访问未访问的邻居并将它们推入队列。
我们可以看到节点 4 的每个邻居都被访问,因此移动到队列前面的下一个节点。现在,Queue 变空了,所以,终止这些迭代过程。
使用邻接表实现图的 BFS:
- C
- C++
- Java
- Python3
- C#
- JavaScript
C
#include <stdbool.h> #include <stdio.h>
#include <stdlib.h> #define MAX_VERTICES 50
// This struct represents a directed graph using // adjacency list representation typedef struct Graph_t { // No. of vertices int
V; bool adj[MAX_VERTICES][MAX_VERTICES];
} Graph; // Constructor Graph* Graph_create( int V) { Graph* g = malloc ( sizeof (Graph)); g->V = V; for ( int i = 0; i < V; i++) { for ( int j = 0; j < V; j++) { g->adj[i][j] = false ; } } return g; } // Destructor void Graph_destroy(Graph* g) { free (g); } // Function to add an edge to graph void Graph_addEdge(Graph* g, int v, int w)
{ // Add w to v’s list. g->adj[v][w] = true ; } // Prints BFS traversal from a given source s void Graph_BFS(Graph* g, int s) { // Mark all the vertices as not visited bool visited[MAX_VERTICES]; for ( int i = 0; i < g->V; i++) {
visited[i] = false ; } // Create a queue for BFS int
queue[MAX_VERTICES]; int
front = 0, rear = 0; // Mark the current node as visited and enqueue it visited[s] = true ; queue[rear++] = s; while (front != rear) { // Dequeue a vertex from queue and print it s = queue[front++]; printf ( "%d " , s); // Get all adjacent vertices of the dequeued // vertex s. // If an adjacent has not been visited, // then mark it visited and enqueue it for ( int adjacent = 0; adjacent < g->V; adjacent++) { if (g->adj[s][adjacent] && !visited[adjacent]) { visited[adjacent] = true ; queue[rear++] = adjacent; } } } } // Driver code int main() { // Create a graph Graph* g = Graph_create(4); Graph_addEdge(g, 0, 1); Graph_addEdge(g, 0, 2); Graph_addEdge(g, 1, 2); Graph_addEdge(g, 2, 0); Graph_addEdge(g, 2, 3); Graph_addEdge(g, 3, 3); printf ( "Following is Breadth First Traversal " "(starting from vertex 2) \n" ); Graph_BFS(g, 2); Graph_destroy(g); return 0; } |
C++
Java
Python3
C#
Javascript
以下是广度优先遍历(从顶点2开始) 2 0 3 1
时间复杂度:
O(V+E),其中V是节点数,E是边数。
辅助空间:
O(V)
BFS相关问题:
编号 |
问题 |
实践 |
---|---|---|
1. | 查找无向图中给定节点的级别 | 关联 |
2. | 最小化从左上角到右下角的路径中的最大相邻差异 | 关联 |
3. | 最小跳转到相同值或相邻值以到达数组末尾 | 关联 |
4. | 通过跳过矩阵中路径上的 K 个障碍,在最短的时间内获得最多的硬币 | 关联 |
5. | 检查是否可以从给定节点访问无向图的所有节点 | 关联 |
6. | 至少访问给定图的所有节点一次的最短时间 | 关联 |
7. | 最小化移动到下一个更大的元素以到达数组的末尾 | 关联 |
8. | 移除 K 堵墙的最短路径 | 关联 |
9. | 感染二叉树所有节点所需的最短时间 | 关联 |
10. | 检查给定矩阵的目标是否可以通过所需的单元值到达 | 关联 |
你还可以读什么?
- 关于 BFS 的最新文章
- 深度优先遍历
- 广度优先遍历的应用
- 深度优先搜索的应用
如果您发现任何不正确的内容,或者您想分享有关上述主题的更多信息,请发表评论。
图的深度优先遍历(或 DFS) 类似于 树的深度优先遍历。 这里唯一的问题是,与树不同,图可能包含循环(一个节点可能被访问两次)。 为了避免多次处理节点,请使用布尔访问数组。 一张图可以有多个 DFS 遍历。
例子:
输入: n = 4, e = 6
0 -> 1, 0 -> 2, 1 -> 2, 2 -> 0, 2 -> 3, 3 -> 3 输出:来自顶点 1 的
DFS : 1 2 0 3
解释:
DFS图:输入: n = 4, e = 6
2 -> 0, 0 -> 2, 1 -> 2, 0 -> 1, 3 -> 3, 1 -> 3 输出:来自
顶点 2 的 DFS : 2 0 1 3
解释:
DFS图:
DFS 是如何工作的?
深度优先搜索是一种用于遍历或搜索树或图数据结构的算法。 该算法从根节点开始(在图的情况下选择某个任意节点作为根节点),并在回溯之前沿着每个分支尽可能远地探索。
让我们借助下图来了解 深度优先搜索 的工作原理:
步骤1: 最初堆栈和访问数组都是空的。
步骤2: 访问0,将其未访问过的相邻节点放入栈中。
步骤3: 现在,节点1位于栈顶,因此访问节点1并将其从栈中弹出,并将其所有未访问的相邻节点放入栈中。
步骤4: 现在, 节点2位于栈顶,因此访问节点2并将其从栈中弹出,并将其所有未访问的相邻节点(即3、4)放入栈中。
步骤5: 现在,节点4位于栈顶,因此访问节点4并将其从栈中弹出,并将其所有未访问的相邻节点放入栈中。
步骤6: 现在,节点3位于栈顶,因此访问节点3并将其从栈中弹出,并将其所有未访问的相邻节点放入栈中。
现在,Stack 变空了,这意味着我们已经访问了所有节点,我们的 DFS 遍历结束了。
下面是上述方法的实现:
- C++
- Java
- Python3
- C#
- JavaScript
C++
// C++ program to print DFS traversal from // a given vertex in a given graph #include <bits/stdc++.h> using namespace std; // Graph class represents a directed graph // using adjacency list representation class Graph { public : map< int , bool > visited; map< int , list< int > > adj; // Function to add an edge to graph void addEdge( int v, int w); // DFS traversal of the vertices // reachable from v void DFS( int v); }; void Graph::addEdge( int v, int w)
{ // Add w to v’s list. adj[v].push_back(w); } void Graph::DFS( int v) { // Mark the current node as visited and // print it visited[v] = true ; cout << v << " " ; // Recur for all the vertices adjacent // to this vertex list< int >::iterator i; for (i = adj[v].begin(); i != adj[v].end(); ++i) if (!visited[*i]) DFS(*i); } // Driver code int main() { // Create a graph given in the above diagram Graph g;
g.addEdge(0, 1); g.addEdge(0, 2); g.addEdge(1, 2); g.addEdge(2, 0); g.addEdge(2, 3); g.addEdge(3, 3); cout << "Following is Depth First Traversal" " (starting from vertex 2) \n" ; // Function call g.DFS(2);
return 0; } // improved by Vishnudev C
|
Java
Python3
C#
JavaScript
以下是深度优先遍历(从顶点2开始) 2 0 1 3
时间复杂度:
O(V + E),其中 V 是图中的顶点数,E 是图中的边数。
辅助空间:
O(V + E),因为需要额外访问大小为 V 的数组,以及迭代调用 DFS 函数的堆栈大小。