我正在寻找一个非二叉树的非递归深度优先搜索算法。任何帮助都非常感激。
当前回答
使用Stack,以下是要遵循的步骤:
如果可能,访问一个相邻的未访问顶点,标记它, 然后把它推到堆栈上。 如果您不能遵循第1步,那么,如果可能的话,弹出一个顶点 堆栈。 如果你不能遵循第1步或第2步,你就完了。
下面是执行上述步骤的Java程序:
public void searchDepthFirst() {
// begin at vertex 0
vertexList[0].wasVisited = true;
displayVertex(0);
stack.push(0);
while (!stack.isEmpty()) {
int adjacentVertex = getAdjacentUnvisitedVertex(stack.peek());
// if no such vertex
if (adjacentVertex == -1) {
stack.pop();
} else {
vertexList[adjacentVertex].wasVisited = true;
// Do something
stack.push(adjacentVertex);
}
}
// stack is empty, so we're done, reset flags
for (int j = 0; j < nVerts; j++)
vertexList[j].wasVisited = false;
}
其他回答
虽然“使用堆栈”可能是人为的面试问题的答案,但实际上,它只是显式地做递归程序在幕后所做的事情。
递归使用程序内置堆栈。当你调用一个函数时,它将函数的参数推入堆栈,当函数返回时,它通过弹出程序堆栈来执行。
假设您希望在访问图中的每个节点时执行通知。简单的递归实现是:
void DFSRecursive(Node n, Set<Node> visited) {
visited.add(n);
for (Node x : neighbors_of(n)) { // iterate over all neighbors
if (!visited.contains(x)) {
DFSRecursive(x, visited);
}
}
OnVisit(n); // callback to say node is finally visited, after all its non-visited neighbors
}
好的,现在你需要一个基于堆栈的实现,因为你的例子不起作用。例如,复杂的图形可能会导致程序的堆栈崩溃,您需要实现一个非递归版本。最大的问题是知道何时发出通知。
下面的伪代码可以工作(为了可读性,Java和c++混合使用):
void DFS(Node root) {
Set<Node> visited;
Set<Node> toNotify; // nodes we want to notify
Stack<Node> stack;
stack.add(root);
toNotify.add(root); // we won't pop nodes from this until DFS is done
while (!stack.empty()) {
Node current = stack.pop();
visited.add(current);
for (Node x : neighbors_of(current)) {
if (!visited.contains(x)) {
stack.add(x);
toNotify.add(x);
}
}
}
// Now issue notifications. toNotifyStack might contain duplicates (will never
// happen in a tree but easily happens in a graph)
Set<Node> notified;
while (!toNotify.empty()) {
Node n = toNotify.pop();
if (!toNotify.contains(n)) {
OnVisit(n); // issue callback
toNotify.add(n);
}
}
它看起来很复杂,但发出通知所需的额外逻辑存在,因为您需要以相反的访问顺序通知- DFS从根开始,但在最后通知它,不像BFS实现非常简单。
看看下面的图表: 节点是s t v w。 有向边为: S ->t, S ->v, t->w, v->w, v->t。 运行你自己的DFS实现,访问节点的顺序必须是: W t v s 一个笨拙的DFS实现可能会首先通知t,这表明存在错误。DFS的递归实现总是最后到达w。
你可以使用一个堆栈来保存尚未访问的节点:
stack.push(root)
while !stack.isEmpty() do
node = stack.pop()
for each node.childNodes do
stack.push(stack)
endfor
// …
endwhile
使用堆栈来跟踪节点
Stack<Node> s;
s.prepend(tree.head);
while(!s.empty) {
Node n = s.poll_front // gets first node
// do something with q?
for each child of n: s.prepend(child)
}
使用ES6生成器的非递归DFS
class Node {
constructor(name, childNodes) {
this.name = name;
this.childNodes = childNodes;
this.visited = false;
}
}
function *dfs(s) {
let stack = [];
stack.push(s);
stackLoop: while (stack.length) {
let u = stack[stack.length - 1]; // peek
if (!u.visited) {
u.visited = true; // grey - visited
yield u;
}
for (let v of u.childNodes) {
if (!v.visited) {
stack.push(v);
continue stackLoop;
}
}
stack.pop(); // black - all reachable descendants were processed
}
}
它与典型的非递归DFS不同,可以很容易地检测给定节点的所有可达后代何时被处理,并维护列表/堆栈中的当前路径。