dfs简单总结
2015-05-22 23:55
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介绍:dfs中文名“先深搜索”,说得通俗点就是一搜到底,“不撞南墙不回头”
如上图,dfs搜索次序为1->2->3到头之后,回到2,然后到4,此时有两个方向可走,一个是3,一个是5,因为3已搜过,那么只有搜5了,此时所有节点全部遍历完。
dfs一般用递归来实现,
格式如下:
dfs(Px)
{
结束条件;
For(Pn)
{
如满足某些条件(如有线段相连)就dfs(Py);
}
}
应用:
1、因为dfs一搜到底的特性,当我们需要对一个有一些步骤(每一步可能会有多种做法)的事件作处理时,我们可以在假设步骤做法的情况下,得到一个事件,再判断事件是否满足条件,若满足,那么就得到了一组步骤做法的解,所有情况都遍历的情况下,就得到了所有解。(如,在找节点1到节点n之间的通路个数时就可以用这个特性)
2、因为dfs在“撞墙”之后会回头,也就是会回溯,当回溯时也就可以把“撞墙”时获得的一些信息返回过来。(如,在两人博弈问题,暴力搜索时,用的就是这个特性)
优化:
dfs可以说是一种相当暴力的方法,所以说,时间复杂度在一般情况下不会低,所以就必须学会优化。剪枝是一种优化的方法,它是把那种绝对不满足条件的可能性去掉(不去遍历它),如最开始那幅图,若规定通路中不能有节点3,那么碰到节点3,就跳过,不去dfs,或者把节点3当做“墙”,碰到节点3就相当于“撞墙”了。步骤限制法,当你知道你要找的解的步骤数一定小于某个值时,那么步骤数一旦达到那个值就“撞墙了”,只能回溯了。
如上图,dfs搜索次序为1->2->3到头之后,回到2,然后到4,此时有两个方向可走,一个是3,一个是5,因为3已搜过,那么只有搜5了,此时所有节点全部遍历完。
dfs一般用递归来实现,
格式如下:
dfs(Px)
{
结束条件;
For(Pn)
{
如满足某些条件(如有线段相连)就dfs(Py);
}
}
应用:
1、因为dfs一搜到底的特性,当我们需要对一个有一些步骤(每一步可能会有多种做法)的事件作处理时,我们可以在假设步骤做法的情况下,得到一个事件,再判断事件是否满足条件,若满足,那么就得到了一组步骤做法的解,所有情况都遍历的情况下,就得到了所有解。(如,在找节点1到节点n之间的通路个数时就可以用这个特性)
2、因为dfs在“撞墙”之后会回头,也就是会回溯,当回溯时也就可以把“撞墙”时获得的一些信息返回过来。(如,在两人博弈问题,暴力搜索时,用的就是这个特性)
优化:
dfs可以说是一种相当暴力的方法,所以说,时间复杂度在一般情况下不会低,所以就必须学会优化。剪枝是一种优化的方法,它是把那种绝对不满足条件的可能性去掉(不去遍历它),如最开始那幅图,若规定通路中不能有节点3,那么碰到节点3,就跳过,不去dfs,或者把节点3当做“墙”,碰到节点3就相当于“撞墙”了。步骤限制法,当你知道你要找的解的步骤数一定小于某个值时,那么步骤数一旦达到那个值就“撞墙了”,只能回溯了。
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