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java图搜索算法之DFS与BFS详解

作者:爱敲代码的小黄

这篇文章主要为大家介绍了java数据结构中可以秒杀一切图算法的DFS与BFS作用详解,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助

你好,我是小黄,一名独角兽企业的Java开发工程师。
感谢茫茫人海中我们能够相遇,
俗话说:当你的才华和能力,不足以支撑你的梦想的时候,请静下心来学习,
希望优秀的你可以和我一起学习,一起努力,实现属于自己的梦想。

一、前言

上一篇文章我们提到了关于图的形象化描述方法,不知道大家还有没有印象。没有印象的话,可以去看一下上期的内容

对于图来说,搜索的方法无外乎两种,深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)

两种搜索算法也不太相同,今天我们就来看一下这两个搜索算法

二、深度优先搜索

我们一提到深度优先搜索,脑子里第一时间想到的就是递归

没错,深搜就是依靠递归的方法来进行的搜索,我们来看一个例题:

在这里插入图片描述

对于上图来说,使用深度优先搜索的路线为:0 -> 3 - > 2 -> 4 -> 5 -> 1

这里不懂深搜的小伙伴可以看下这篇:深度优先搜索

递归版本:

	/**
     * 深度优先搜索
     * 
     * @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:

	/**
     * 深度优先搜索
     *
     * @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); // 用来做记忆化的
                    stack.add(next);
                    System.out.print(next.value + " ");
                    set.add(next);
                    break;
                }
            }
        }
    }

测试结果:

迭代版本:
0 3 2 4 5 1
递归版本:
0 3 2 4 5 1

三、广度优先搜索

对于广度优先搜索的话,简单的来说,像走地图一样,一圈一圈的扩展开来

我们来看一个例题:

在这里插入图片描述

对于上图来说,使用深度优先搜索的路线为:0 -> 3 -> 1 -> 2 -> 4 -> 5

这里不懂广搜的小伙伴可以看下这篇:广度优先搜索

	/**
     * 广度优先搜索
     *
     * @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、结语

这期的深度优先搜索和广度优先搜索比较简单

让你对图的搜索大概有个了解,下几期将会讲解一些真实的算法

在算法题中,题目不会单纯的让你求深搜和广搜,经常会和别的一起出现,比如最小生成树等

以上就是java数据结构图算法之DFS与BFS详解的详细内容,更多关于java数据结构图算法DFS与BFS的资料请关注脚本之家其它相关文章!

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