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數據結構與算法:圖的遍歷—深度優先搜索

開發 前端
鄰接表 訪問所有頂點的時間為 O(V),而查找所有頂點的鄰居一共需要 O(E) 的時間,所以總的時間復雜度是 O(V + E)。

一、圖的遍歷

遍歷是指從某個節點出發,按照一定的的搜索路線,依次訪問對數據結構中的全部節點,且每個節點僅訪問一次。

前面已經講過了二叉樹的節點遍歷。

類似的,圖的遍歷是指,從給定圖中任意指定的頂點(稱為初始點)出發,按照某種搜索方法沿著圖的 邊訪問圖中的所有頂點,使每個頂點僅被訪問一次,這個過程稱為圖的遍歷。遍歷過程中得到的頂點序列稱為圖遍歷序列。

圖的遍歷過程中,根據搜索方法的不同,又可以劃分為兩種搜索策略:

  • 深度優先搜索
  • 廣度優先搜索

二、深度優先搜索(DFS,Depth First Search)

深度優先搜索,從起點出發,從規定的方向中選擇其中一個不斷地向前走,直到無法繼續為止,然后嘗 試另外一種方向,直到最后走到終點。就像走迷宮一樣,盡量往深處走。

DFS 解決的是連通性的問題,即,給定兩個點,一個是起始點,一個是終點,判斷是不是有一條路徑能 從起點連接到終點。起點和終點,也可以指的是某種起始狀態和最終的狀態。問題的要求并不在乎路徑 是長還是短,只在乎有還是沒有。

假設我們有這么一個圖,里面有A、B、C、D、E、F、G、H 8 個頂點,點和點之間的聯系如下圖所示, 對這個圖進行深度優先的遍歷。

必須依賴棧(Stack),特點是后進先出(LIFO)。

第一步,選擇一個起始頂點,例如從頂點 A 開始。把 A 壓入棧,標記它為訪問過(用紅色標記),并輸 出到結果中。

第二步,尋找與 A 相連并且還沒有被訪問過的頂點,頂點 A 與 B、D、G 相連,而且它們都還沒有被訪 問過,我們按照字母順序處理,所以將 B 壓入棧,標記它為訪問過,并輸出到結果中。

第三步,現在我們在頂點 B 上,重復上面的操作,由于 B 與 A、E、F 相連,如果按照字母順序處理的 話,A 應該是要被訪問的,但是 A 已經被訪問了,所以我們訪問頂點 E,將 E 壓入棧,標記它為訪問 過,并輸出到結果中。

第四步,從 E 開始,E 與 B、G 相連,但是B剛剛被訪問過了,所以下一個被訪問的將是G,把G壓入 棧,標記它為訪問過,并輸出到結果中。

第五步,現在我們在頂點 G 的位置,由于與 G 相連的頂點都被訪問過了,類似于我們走到了一個死胡 同,必須嘗試其他的路口了。所以我們這里要做的就是簡單地將 G 從棧里彈出,表示我們從 G 這里已 經無法繼續走下去了,看看能不能從前一個路口找到出路。

如果發現周圍的頂點都被訪問了,就把當前的頂點彈出。

第六步,現在棧的頂部記錄的是頂點 E,我們來看看與 E 相連的頂點中有沒有還沒被訪問到的,發現它 們都被訪問了,所以把 E 也彈出去。

第七步,當前棧的頂點是 B,看看它周圍有沒有還沒被訪問的頂點,有,是頂點 F,于是把 F 壓入棧, 標記它為訪問過,并輸出到結果中。

第八步,當前頂點是 F,與 F 相連并且還未被訪問到的點是 C 和 D,按照字母順序來,下一個被訪問的 點是 C,將 C 壓入棧,標記為訪問過,輸出到結果中。

第九步,當前頂點為 C,與 C 相連并尚未被訪問到的頂點是 H,將 H 壓入棧,標記為訪問過,輸出到結 果中。

第十步,當前頂點是 H,由于和它相連的點都被訪問過了,將它彈出棧。

第十一步,當前頂點是 C,與 C 相連的點都被訪問過了,將 C 彈出棧。

第十二步,當前頂點是 F,與 F 相連的并且尚未訪問的點是 D,將 D 壓入棧,輸出到結果中,并標記為訪問過。

第十三步,當前頂點是 D,與它相連的點都被訪問過了,將它彈出棧。以此類推,頂點 F,B,A 的鄰居 都被訪問過了,將它們依次彈出棧就好了。最后,當棧里已經沒有頂點需要處理了,我們的整個遍歷結束。

三、時間復雜度

鄰接表 訪問所有頂點的時間為 O(V),而查找所有頂點的鄰居一共需要 O(E) 的時間,所以總的時間復雜度是 O(V + E)。

鄰接矩陣 查找每個頂點的鄰居需要 O(V) 的時間,所以查找整個矩陣的時候需要 O( V * V) 的時間。

責任編輯:武曉燕 來源: 今日頭條
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