代码随想录Day66 | 图的DFS与BFS

代码随想录Day66 | 图的DFS与BFS

  • DFS
  • 797.所有可能的路径
    • 无向图和有向图的处理
  • BFS
  • 200.岛屿数量

DFS

文档讲解:代码随想录
视频讲解:

状态

本质上就是回溯算法。

void dfs(参数) {if (终止条件) {存放结果;return;}for (选择:本节点所连接的其他节点) {处理节点;dfs(图,选择的节点); // 递归回溯,撤销处理结果}
}

797.所有可能的路径

文档讲解:代码随想录
视频讲解:

状态

dfs搜索路径即可。
终止条件为当当前搜索点的下标为n-1时。

class Solution {
private:vector<vector<int>> res;vector<int> path;
public:void dfs(int index,vector<vector<int>>& graph){if(index == graph.size()-1){res.push_back(path);return;}for(auto& i : graph[index]){path.push_back(i);dfs(i,graph);path.pop_back();}}
public:vector<vector<int>> allPathsSourceTarget(vector<vector<int>>& graph) {path.push_back(0);dfs(0,graph);return res;}
};

无向图和有向图的处理

无向图在dfs的时候需要考虑后续节点的连通会与父节点连接,所以,dfs参数中需要加上一个父节点

void dfs(int n,int fa)
{for(int y : graph[n]){if(y != fa){dfs();}}
}

BFS

文档讲解:代码随想录
视频讲解:

状态

从出发点一圈一圈的搜索,需要使用数据结构来存储遍历的数据,可以是有队列或者栈。
以队列为例

//定义移动方向,只能上下左右, 不能对角线移动
vector<int> dir = {0,1,1,0,-1,0,0,-1}
// grid 是地图,也就是一个二维数组
// visited标记访问过的节点,不要重复访问
// x,y 表示开始搜索节点的下标
void bfs(vector<vector<char>>& grid, vector<vector<bool>>& visited, int x, int y) {queue<pair<int, int>> que; // 定义队列que.push({x, y}); // 起始节点加入队列visited[x][y] = true; // 只要加入队列,立刻标记为访问过的节点while(!que.empty()) { // 开始遍历队列里的元素pair<int ,int> cur = que.front(); que.pop(); // 从队列取元素int curx = cur.first;int cury = cur.second; // 当前节点坐标for (int i = 0; i < 4; i++) { // 开始想当前节点的四个方向左右上下去遍历int nextx = curx + dir[i][0];int nexty = cury + dir[i][1]; // 获取周边四个方向的坐标if (nextx < 0 || nextx >= grid.size() || nexty < 0 || nexty >= grid[0].size()) continue;  // 坐标越界了,直接跳过if (!visited[nextx][nexty]) { // 如果节点没被访问过que.push({nextx, nexty});  // 队列添加该节点为下一轮要遍历的节点visited[nextx][nexty] = true; // 只要加入队列立刻标记,避免重复访问}}}
}

一定要注意当点加入队列就需要立刻标记,否则会重复访问
在这里插入图片描述

200.岛屿数量

本题可以很好的练习了解BFS

class Solution {
private://搜寻方向 上下左右int dir[4][2] = {0,1,1,0,-1,0,0,-1};
public://bfs//grid 地图//visited 记录访问过的节点//x,y遍历起点坐标void bfs(vector<vector<char>>& grid, vector<vector<bool>>& visited, int x, int y){//队列queue<pair<int,int>> que;que.push({x,y});visited[x][y] = true;//开始BFSwhile(!que.empty()){pair<int,int> cur = que.front();que.pop();int curx = cur.first;int cury = cur.second;for(int i=0;i<4;i++){int nextx = curx + dir[i][0];int nexty = cury + dir[i][1];if(nextx <0 || nextx >= grid.size() || nexty<0 || nexty >= grid[0].size()) continue;if(!visited[nextx][nexty] && grid[nextx][nexty] == '1'){que.push({nextx,nexty});visited[nextx][nexty] = true;}}}}
public:int numIslands(vector<vector<char>>& grid) {int n = grid.size();int m = grid[0].size();vector<vector<bool>> visited = vector<vector<bool>>(n,vector<bool>(m,false));int res = 0;//对每个岛屿进行遍历搜寻四周岛屿for(int i = 0;i<n;i++){for(int j = 0;j<m;j++){if(!visited[i][j] && grid[i][j] == '1'){res++;bfs(grid,visited,i,j);}}}return res;}
};

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