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深度优先搜索 & 广度优先搜索


深度优先


深度优先搜索算法(英语:Depth-First-Search,DFS)是一种用于遍历或搜索树或图的算法。这个算法会尽可能深的搜索树的分支。当节点v的所在边都己被探寻过,搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发现的节点,则选择其中一个作为源节点并重复以上过程,整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止。这种算法不会根据图的结构等信息调整执行策略

维基百科


以遍历图为例,深度优先搜索遍历图的步骤为:

  1. 访问定点V;

  2. 依次从v的未被访问的邻接点出发,对图进行深度优先遍历;直至图中和v有路径相通的顶点都被访问;

  3. 若此时图中尚有顶点未被访问,则从一个未被访问的顶点出发,重新进行深度优先遍历,直到图中所有顶点均被访问过为止。


DFS 在访问图中某一起始顶点 v 后,由 v 出发,访问它的任一邻接顶点 w1;再从 w1 出发,访问与 w1邻 接但还没有访问过的顶点 w2;然后再从 w2 出发,进行类似的访问,… 如此进行下去,直至到达所有的邻接顶点都被访问过的顶点 u 为止。接着,退回一步,退到前一次刚访问过的顶点,看是否还有其它没有被访问的邻接顶点。如果有,则访问此顶点,之后再从此顶点出发,进行与前述类似的访问;如果没有,就再退回一步进行搜索。重复上述过程,直到连通图中所有顶点都被访问过为止。


例如下图,其深度优先遍历顺序为 1->2->4->8->5->3->6->7



深度优先搜索的步骤分为 1.递归下去 2.回溯上来。顾名思义,深度优先,是以深度为准则,先一条路走到底,直到达到目标。这里称之为递归下去。否则既没有达到目标又无路可走了,那么则退回到上一步的状态,走其他路。这便是回溯上来。




广度优先


广度优先搜索算法(英语:Breadth-First Search,缩写为BFS),又译作宽度优先搜索,或横向优先搜索,是一种图形搜索算法。简单的说,BFS是从根节点开始,沿着树的宽度遍历树的节点。如果所有节点均被访问,则算法中止。广度优先搜索的实现一般采用open-closed表。

维基百科

还是以图为例,

  1. 首先将根节点放入队列中。

  2. 队列中取出第一个节点,并检验它是否为目标。如果找到目标,则结束搜寻并传结果。否则将它所有尚未检验过的直接子节点加入队列中。

  3. 若队列为空,表示整张图都检查过了——亦即图中没有欲搜寻的目标。结束搜寻并回传“找不到目标”。

  4. 重复步骤2。

如下图,其广度优先算法的遍历顺序为:1->2->3->4->5->6->7->8

广度优先搜索较之深度优先搜索之不同在于,深度优先搜索旨在不管有多少条岔路,先一条路走到底,不成功就返回上一个路口然后就选择下一条岔路,而广度优先搜索旨在面临一个路口时,把所有的岔路口都记下来,然后选择其中一个进入,然后将它的分路情况记录下来,然后再返回来进入另外一个岔路,并重复这样的操作。


对于上述两种算法,DFS和BFS的算法复杂度大体一致,不同处在于遍历的方式与对于问题的解决出发点不同,DFS适合目标明确,而BFS适合大范围的寻找。思想上来说这两种方法都是穷竭列举所有的情况。


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