DFS 深度優先搜尋經典案例

2021-09-25 21:25:27 字數 1791 閱讀 5463

案例1力扣：員工重要性

class


solution


//最終返回當前員工和他的下屬的重要度之和


return curimportant;


}public


:int


getimportance


(vector> employees,


int id)


return


dfs(info, id);}


};
案例2：

力扣：影象渲染

class


solution,,


,};//深度優先搜尋


void


dfs(vectorint>>


& image,


int row,


int col, vectorint>>


& book,


int sr,


int sc,


int oldcolor,


int newcolor)}}


vectorint>>


floodfill


(vectorint>>


& image,


int sr,


int sc,


int newcolor)


};
案例3：

力扣：被圍繞的區域 

class


solution,,


,};void


dfs(vectorchar


>>


& board,


int row,


int col,


int r,


int c)}}


void


solve


(vectorchar


>>


& board)


//第一行和最後一行


for(


int j =


0; j < col;


++j)


//搜尋完畢,所有被圍繞的o還是o,但是沒有被圍繞的o變為了*


//做最後的調整


for(


int i =


0; i < row;


++i)}}


};
案例4

力扣：島嶼數量

class


solution,,


,};//深度優先搜尋


void


dfs(vectorchar


>>


& grid,


int row,


int col,


int r,


int c)


}int


numislands


(vectorchar


>>


& grid)}}


return ret;}}


;
案例5

力扣：島嶼的最大面積

class


solution,,


,};//深度優先搜尋


intdfs


(vectorint>>


& grid,


int row,


int col,


int r,


int c)


}return ret;


}int


maxareaofisland


(vectorint>>


& grid)}}


return max;}}


;

深度優先搜尋DFS

作為搜尋演算法的一種，dfs對於尋找乙個解的 np 包括npc 問題作用很大。但是，搜尋演算法畢竟是 時間複雜度是o n 的階乘級演算法，它的效率比較低，在資料規模變大時，這種演算法就顯得力不從心了。關於深度優先搜尋的效率問題，有多種解決方法。最具有通用性的是剪枝 prunning 也就是去除沒有用...

深度優先搜尋 DFS

深度優先搜尋 縮寫dfs 有點類似廣度優先搜尋，也是對乙個連通圖進行遍歷的演算法。它的思想是從乙個頂點v 0開始，沿著一條路一直走到底，如果發現不能到達目標解，那就返回到上乙個節點，然後從另一條路開始走到底，這種盡量往深處走的概念即是深度優先的概念。你可以跳過第二節先看第三節，還是引用上篇文章的樣例...

深度優先搜尋（dfs）

深度優先搜尋的一般步驟 1 從頂點v出發，訪問v。2 找出剛才訪問過的頂點的第乙個未被訪問的鄰接點，訪問該頂點。以該頂點為新頂點，重複此步驟，直到剛訪問的頂點沒有沒有未被訪問過的鄰接點為止。3 返回前乙個訪問過的仍有未被訪問過的鄰接點的頂點，找出該頂點的下乙個未被訪問過的鄰接點，訪問該頂點。4 重複...