深度优先算法，dfs是什么

本文目录一览

1，dfs是什么
2，图的深度优先搜索算法dfs函数里面firstadjvex是什么意思
3，深度优先搜索和广度优先搜索A星算法三种算法的区别和联系搜
4，数据结构中宽度优先搜索是广度优先还是深度优先搜索
5，深度优先搜索法和广度优先搜索法
6，数据结构题目广度优先和深度优先

1，dfs是什么

DFS(Depth-First-Search)深度优先搜索算法，是搜索算法的一种。是一种在开发爬虫早期使用较多的方法。它的目的是要达到被搜索结构的叶结点。

dfs是什么

2，图的深度优先搜索算法dfs函数里面firstadjvex是什么意思

FirstAdiVex(G,v);初始条件：图G存在，v是G中某个顶点。操作结果：返回v的第一个领接顶点，若定点在G中没有领接顶点，则返回空。

同学,是不是你没看出来这是人家自己命名的一个变量或者方法名,又或者是类名

深度优先搜索算法表示先从当前节点的第一条未访问的边开始遍历再看看别人怎么说的。

图的深度优先搜索算法dfs函数里面firstadjvex是什么意思

3，深度优先搜索和广度优先搜索A星算法三种算法的区别和联系搜

在说它之前先提提状态空间搜索.状态空间搜索,如果按专业点的说法就是将问题求解过程表现为从初始状态到目标状态寻找这个路径的过程.通俗点说,就是在解一个问题时,找到一条解题的过程可以从求解的开始到问题的结果（好象并不通俗哦）.由于求解问题的过程中分枝有很多,定性,不完备性造成的,使得求解的路径很多这就构成了一个图,我们说这个图就是状态空间.问题的求解实际上就是在这个图中找到一条路径可以从开始到结果.这个寻找的过程就是状态空间搜索.

深度优先搜索和广度优先搜索A星算法三种算法的区别和联系搜

4，数据结构中宽度优先搜索是广度优先还是深度优先搜索

广度

（一）深度优先搜索的特点是：（1）从上面几个实例看出，可以用深度优先搜索的方法处理的题目是各种各样的。有的搜索深度是已知和固定的，如例题2-4，2-5，2-6；有的是未知的，如例题2-7、例题2-8；有的搜索深度是有限制的，但达到目标的深度是不定的。但也看到，无论问题的内容和性质以及求解要求如何不同，它们的程序结构都是相同的，即都是深度优先算法（一）和深度优先算法（二）中描述的算法结构，不相同的仅仅是存储结点数据结构和产生规则以及输出要求。（2）深度优先搜索法有递归以及非递归两种设计方法。一般的，当搜索深度较小、问题递归方式比较明显时，用递归方法设计好，它可以使得程序结构更简捷易懂。当搜索深度较大时，如例题2-5、2-6。当数据量较大时，由于系统堆栈容量的限制，递归容易产生溢出，用非递归方法设计比较好。（3）深度优先搜索方法有广义和狭义两种理解。广义的理解是，只要最新产生的结点（即深度最大的结点）先进行扩展的方法，就称为深度优先搜索方法。在这种理解情况下，深度优先搜索算法有全部保留和不全部保留产生的结点的两种情况。而狭义的理解是，仅仅只保留全部产生结点的算法。本书取前一种广义的理解。不保留全部结点的算法属于一般的回溯算法范畴。保留全部结点的算法，实际上是在数据库中产生一个结点之间的搜索树，因此也属于图搜索算法的范畴。（4）不保留全部结点的深度优先搜索法，由于把扩展望的结点从数据库中弹出删除，这样，一般在数据库中存储的结点数就是深度值，因此它占用的空间较少，所以，当搜索树的结点较多，用其他方法易产生内存溢出时，深度优先搜索不失为一种有效的算法。（5）从输出结果可看出，深度优先搜索找到的第一个解并不一定是最优解。例如例题2-8得最优解为13，但第一个解却是17。如果要求出最优解的话，一种方法将是后面要介绍的动态规划法，另一种方法是修改原算法：把原输出过程的地方改为记录过程，即记录达到当前目标的路径和相应的路程值，并与前面已记录的值进行比较，保留其中最优的，等全部搜索完成后，才把保留的最优解输出。二、广度优先搜索法的显著特点是：（1）在产生新的子结点时，深度越小的结点越先得到扩展，即先产生它的子结点。为使算法便于实现，存放结点的数据库一般用队列的结构。（2）无论问题性质如何不同，利用广度优先搜索法解题的基本算法是相同的，但数据库中每一结点内容，产生式规则，根据不同的问题，有不同的内容和结构，就是同一问题也可以有不同的表示方法。（3）当结点到跟结点的费用（有的书称为耗散值）和结点的深度成正比时，特别是当每一结到根结点的费用等于深度时，用广度优先法得到的解是最优解，但如果不成正比，则得到的解不一定是最优解。这一类问题要求出最优解，一种方法是使用后面要介绍的其他方法求解，另外一种方法是改进前面深度（或广度）优先搜索算法：找到一个目标后，不是立即退出，而是记录下目标结点的路径和费用，如果有多个目标结点，就加以比较，留下较优的结点。把所有可能的路径都搜索完后，才输出记录的最优路径。（4）广度优先搜索算法，一般需要存储产生的所有结点，占的存储空间要比深度优先大得多，因此程序设计中，必须考虑溢出和节省内存空间得问题。（5）比较深度优先和广度优先两种搜索法，广度优先搜索法一般无回溯操作，即入栈和出栈的操作，所以运行速度比深度优先搜索算法法要快些。总之，一般情况下，深度优先搜索法占内存少但速度较慢，广度优先搜索算法占内存多但速度较快，在距离和深度成正比的情况下能较快地求出最优解。因此在选择用哪种算法时，要综合考虑。决定取舍

5，深度优先搜索法和广度优先搜索法

深度优先搜索所遵循的搜索策略是尽可能“深”地搜索图。在深度优先搜索中，对于最新发现的结点，如果它还有以此为起点而未搜过的边，就沿着边继续搜索下去。当结点v的所有边都已被探寻过，搜索将回溯到发现结点v有那条边的始结点。这一过程一直进行到已发现从源结点可达的所有结点为止。如果还存在未被发现的结点，则选择其中一个作为源结点并重复以上过程，整个过程反复进行直到所有结点都被发现为止。深度优先搜索基本算法如下PROCEDURE dfs_try(i); FOR i:=1 to maxr DO BEGIN IF 子结点 mr 符合条件 THEN BEGIN 产生的子结点mr入栈； IF 子结点mr是目标结点 THEN 输出 ELSE dfs_try(i+1); 栈顶元素出栈; END; END; 宽度优先搜索算法（又称广度优先搜索算法）是最简单的图的搜索算法之一，这一算法也是很多重要的图的算法的原型。Dijksta单源最短路径算法和Prim最小生成树算法都采用了与宽度优先搜索类似的思想。宽度优先搜索的核心思想是：从初始结点开始，应用算符生成第一层结点，检查目标结点是否在这些后继结点中，若没有，再用产生式规则将所有第一层的结点逐一扩展，得到第二层结点，并逐一检查第二层结点中是否包含目标结点。若没有，再用算符逐一扩展第二层所有结点……，如此依次扩展，直到发现目标结点为止。宽度优先搜索基本算法如下：list[1]:=source; head:=0; foot:=1; REPEAT head:=head+1; FOR x:=1 to 规则数 DO BEGIN 根据规则产生新结点nw; IF not_appear(nw,list) THEN BEGIN foot:=foot+1; list[foot]:=nw; list[foot].father:=head; IF list[foot]=目标结点 THEN 输出； END； END；UNTIL head>foot; {队列为空表明再无结点可扩展}

c#）图的深度优先搜索publicvoiddfstraverse()//深度优先遍历initvisited();//将visited标志全部置为falsedfs(items[0]);//从第一个顶点开始遍历} privatevoiddfs(vertexv)//使用递归进行深度优先遍历 { v.visited=true;//将访问标志设为true console.write(v.data+"");//访问 nodenode=v.firstedge; while(node!=null)//访问此顶点的所有邻接点 { //如果邻接点未被访问，则递归访问它的边 if(!node.adjvex.visited) { dfs(node.adjvex);//递归 } node=node.next;//访问下一个邻接点 } } privatevoidinitvisited()//初始化visited标志 { foreach(vertexvinitems) { v.visited=false;//全部置为false } } c#）图的广度优先搜索 publicvoidbfstraverse()//广度优先遍历 { initvisited();//将visited标志全部置为false bfs(items[0]);//从第一个顶点开始遍历 } privatevoidbfs(vertexv)//使用队列进行广度优先遍历 { //创建一个队列 queue>queue=newqueue>(); console.write(v.data+"");//访问 v.visited=true;//设置访问标志 queue.enqueue(v);//进队 while(queue.count>0)//只要队不为空就循环 { vertexw=queue.dequeue(); nodenode=w.firstedge; while(node!=null)//访问此顶点的所有邻接点 { //如果邻接点未被访问，则递归访问它的边 if(!node.adjvex.visited) { console.write(node.adjvex.data+"");//访问 node.adjvex.visited=true;//设置访问标志 queue.enqueue(node.adjvex);//进队 } node=node.next;//访问下一个邻接点 } } }

6，数据结构题目广度优先和深度优先

先画图，广度优先就是从上往下，深度优先有几种遍历方法

（1）在产生新的子结点时，深度越小的结点越先得到扩展，即先产生它的子结点。为使算法便于实现，存放结点的数据库一般用队列的结构。（2）无论问题性质如何不同，利用广度优先搜索法解题的基本算法是相同的，但数据库中每一结点内容，产生式规则，根据不同的问题，有不同的内容和结构，就是同一问题也可以有不同的表示方法。（3）当结点到跟结点的费用（有的书称为耗散值）和结点的深度成正比时，特别是当每一结到根结点的费用等于深度时，用广度优先法得到的解是最优解，但如果不成正比，则得到的解不一定是最优解。这一类问题要求出最优解，一种方法是使用后面要介绍的其他方法求解，另外一种方法是改进前面深度（或广度）优先搜索算法：找到一个目标后，不是立即退出，而是记录下目标结点的路径和费用，如果有多个目标结点，就加以比较，留下较优的结点。把所有可能的路径都搜索完后，才输出记录的最优路径。（4）广度优先搜索算法，一般需要存储产生的所有结点，占的存储空间要比深度优先大得多，因此程序设计中，必须考虑溢出和节省内存空间得问题。（5）比较深度优先和广度优先两种搜索法，广度优先搜索法一般无回溯操作，即入栈和出栈的操作，所以运行速度比深度优先搜索算法法要快些。总之，一般情况下，深度优先搜索法占内存少但速度较慢，广度优先搜索算法占内存多但速度较快，在距离和深度成正比的情况下能较快地求出最优解。因此在选择用哪种算法时，要综合考虑。决定取舍！

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