簡單搜尋——dfs&bfs
dfs：俗稱爆搜，為深度優先搜尋 bfs：俗稱廣搜，為寬度優先搜尋
假設當前有一棵解答樹（當然一般非標準樹形）：
dfs借助棧一路下通，直通到最後一層（即已算出乙個可行解），再退一層，看看在這一層還有沒有其他分支，有就繼續扎下去……重複這個過程——
so，這就是所謂的「dfs可以解任何題目」:只要照題目意思不斷嘗試，重新整理最優可行解即可
當然，一般來說，不加優化的dfs通常會效率極低（指數級），因為往往會重複遍歷重複的狀態
這時，往往便加一些可行性剪枝或進行記憶化來減少遍歷次數 而且對於有些上寬下窄的樹來說，從後往前搜尋那效率提公升的簡直令人難以想象！
而bfs呢，則是借助於佇列一層一層擴充套件，對於所有狀態都當且僅當遍歷到一次 由於「當且僅當一次」的原因，bfs在效率上還是非常高的（o(e)（邊數）） 尤其在平面圖上，特別形象，就如水波一般層層擴充套件出去 （注：實現佇列時可用類似滾動陣列的想法，由於先前擴充套件過的狀態往往沒什麼用了，便可以++tal%=tt重複利用。。環保）
一般來說，dfs適用於這類題目：
1、對遍歷順序有一定要求的。如要求遍歷序列字典序最小（poj2488），要求某某轉向優先（poj3083）……
2、狀態巨大、但層數有限，用bfs可能一層也擴充套件不完或標記不下（poj3009）
*特殊演算法：dfs序，tarjan縮點，二分圖匈牙利演算法……
而bfs呢：
最典型，無權圖或同權圖上刷最短路，其他如一些將a序列變換到b序列的最小步數、三水杯倒水之類的，轉換建模一下，還是個簡單的bfs（poj3083,poj3278,poj1426,poj3126,poj3 087,poj3414）
另外，像求聯通塊這類dfs/bfs兩者皆可的情況下——
dfs通常**簡短；但由於多次呼叫系統棧，速度相對較慢；在windows系統下，本地除錯也容易爆棧 （注：可在**前端加上「#pragma gcc optimize(2)」（o2優化）或在「工具–編譯選項–編譯時加入以下命令」欄中輸入「-wl,-stack=1000000000」來避免）
而bfs借助於佇列（陣列），速度自然要快一些，不過寫起來清陣列、給初始狀態、維護佇列之類的，也要繁瑣一些
總之，一句話，因題施法！
簡單搜尋 DFS BFS
1 dfs depth first search 深度優先搜尋演算法 是圖與樹搜尋中用到的一種演算法 遍歷的思想是 先從根部進行，一直遍歷到最底部的葉節點，然後再返回到根節點，判斷，如果該根節點上的葉節點都被遍歷過，再返回到根節點，直到遍歷到整棵樹。dfs遍歷循序 我們可以通過棧的思想來進行搜尋，a...
搜尋演算法 DFS BFS（簡單介紹）
一般步驟 1 把初始狀態放入陣列中，設為當前狀態 2 擴充套件當前的狀態，產生乙個新的狀態放入陣列中，同時把新產生的狀態設為當前狀態 3 判斷當前狀態是否和前面的重複，如果重複則回到上乙個狀態，產生它的另一狀態 4 判斷當前狀態是否為目標狀態，如果是目標，則找到乙個解答，結束演算法。5 如果陣列為空...
DFS BFS搜尋 題目
這篇博主寫的是圖的深搜 圖的dfs附 圖的深度優先遍歷 出處 一條魚 2011 12 26 include include struct node 圖頂點結構定義 typedef struct node graph 圖形的結構新型態 struct node head 9 圖形頂點陣列 int vis...