java圖搜索算法之DFS與BFS詳解
你好,我是小黃,一名獨(dú)角獸企業(yè)的Java開發(fā)工程師。
感謝茫茫人海中我們能夠相遇,
俗話說:當(dāng)你的才華和能力,不足以支撐你的夢想的時候,請靜下心來學(xué)習(xí),
希望優(yōu)秀的你可以和我一起學(xué)習(xí),一起努力,實(shí)現(xiàn)屬于自己的夢想。
一、前言
上一篇文章我們提到了關(guān)于圖的形象化描述方法,不知道大家還有沒有印象。沒有印象的話,可以去看一下上期的內(nèi)容
對于圖來說,搜索的方法無外乎兩種,深度優(yōu)先搜索(DFS)和廣度優(yōu)先搜索(BFS)
兩種搜索算法也不太相同,今天我們就來看一下這兩個搜索算法
二、深度優(yōu)先搜索
我們一提到深度優(yōu)先搜索,腦子里第一時間想到的就是遞歸
沒錯,深搜就是依靠遞歸的方法來進(jìn)行的搜索,我們來看一個例題:

對于上圖來說,使用深度優(yōu)先搜索的路線為:0 -> 3 - > 2 -> 4 -> 5 -> 1
這里不懂深搜的小伙伴可以看下這篇:深度優(yōu)先搜索
遞歸版本:
/**
* 深度優(yōu)先搜索
*
* @param node
* @param set
*/
public void DFS(Node node, Set<Node> set) {
if (node == null) {
return;
}
if (!set.contains(node)) {
set.add(node);
System.out.print(node.value + " ");
for (Node node1 : node.nexts) {
DFS(node1, set);
}
}
}
迭代版本:
/**
* 深度優(yōu)先搜索
*
* @param node
*/
public void DFS(Node node) {
Stack<Node> stack = new Stack<>();
Set<Node> set = new HashSet<>();
stack.add(node);
set.add(node);
System.out.print(node.value + " ");
while (!stack.isEmpty()) {
Node cur = stack.pop();
for (Node next : cur.nexts) {
if (!set.contains(next)) {
stack.add(cur); // 用來做記憶化的
stack.add(next);
System.out.print(next.value + " ");
set.add(next);
break;
}
}
}
}
測試結(jié)果:
迭代版本:
0 3 2 4 5 1
遞歸版本:
0 3 2 4 5 1
三、廣度優(yōu)先搜索
對于廣度優(yōu)先搜索的話,簡單的來說,像走地圖一樣,一圈一圈的擴(kuò)展開來
我們來看一個例題:

對于上圖來說,使用深度優(yōu)先搜索的路線為:0 -> 3 -> 1 -> 2 -> 4 -> 5
這里不懂廣搜的小伙伴可以看下這篇:廣度優(yōu)先搜索
/**
* 廣度優(yōu)先搜索
*
* @param node
*/
public static void BFS(Node node) {
if (node == null) {
return;
}
Queue<Node> queue = new LinkedList<>();
// 代表是否被使用
Set<Node> set = new HashSet<>();
queue.add(node);
set.add(node);
while (!queue.isEmpty()) {
Node cur = queue.poll();
System.out.print(cur.value + " ");
for (Node next : cur.nexts) {
if (!set.contains(next)) {
queue.add(next);
set.add(next);
}
}
}
}
四、結(jié)語
這期的深度優(yōu)先搜索和廣度優(yōu)先搜索比較簡單
讓你對圖的搜索大概有個了解,下幾期將會講解一些真實(shí)的算法
在算法題中,題目不會單純的讓你求深搜和廣搜,經(jīng)常會和別的一起出現(xiàn),比如最小生成樹等
以上就是java數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)圖算法之DFS與BFS詳解的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于java數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)圖算法DFS與BFS的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
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