DFS-深度优先-与BFS-广度优先-算法
# 介绍
BFS(广度优先遍历,Breadth First Search)及DFS(深度优先遍历,Depth First Search)是遍历树或图的两种最常用的方法。
# 深度优先算法
# 算法描述
深度优先算法是从起始顶点开始,递归访问其所有邻近节点,比如A节点是其第一个邻近节点,而B节点又是A的一个邻近节点,则DFS访问A节点后再访问B节点,如果B节点有未访问的邻近节点的话将继续访问其邻近节点,否则继续访问A的未访问邻近节点,当所有从A节点出去的路径都访问完之后,继续递归访问除A以外未被访问的邻近节点。
# Java实现
可以用递归和栈实现,时间复杂度为O(N)。
public class DFS {
static class TreeNode {
TreeNode left;
TreeNode right;
int data;
public TreeNode(int data) {
this.data = data;
}
}
public static void main(String[] args) {
TreeNode root = new TreeNode(-1);
root.left = new TreeNode(10);
root.right = new TreeNode(5);
root.right.left = new TreeNode(2);
root.left.left = new TreeNode(3);
root.left.left.left = new TreeNode(4);
dfsByRecursion(root);
dfsByStack(root);
}
/**
* 递归实现DFS
*
* @param node 树节点
*/
public static void dfsByRecursion(TreeNode node) {
if (node != null) {
System.out.println(node.data);
if (node.left != null) {
dfsByRecursion(node.left);
}
if (node.right != null) {
dfsByRecursion(node.right);
}
}
}
/**
* 栈实现
* @param node 节点
*/
public static void dfsByStack(TreeNode node) {
Stack<TreeNode> nodes = new Stack<>();
nodes.push(node);
while (!nodes.isEmpty()) {
TreeNode treeNode = nodes.pop();
System.out.println(treeNode.data);
if (treeNode.right != null) {
nodes.push(treeNode.right);
}
if (treeNode.left != null) {
nodes.push(treeNode.left);
}
}
}
}
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# 广度优先算法
# 算法描述
其主要思想是从起始点开始,将其邻近的所有顶点都加到一个队列(FIFO)中去,然后标记下这些顶点离起始顶点的距离为1.最后将起始顶点标记为已访问,今后就不会再访问。然后再从队列中取出最先进队的顶点A,也取出其周边邻近节点,加入队列末尾,最后离开这个顶点A。依次下去,直到队列为空为止。从上面描述的过程我们知道每个顶点被访问的次数最多一次(已访问的节点不会再访问)。
# Java实现
通过队列实现,其中树节点和测试数据和DFS一样。时间复杂度为O(N)。
/**
* 队列实现 BFS
* @param node 节点
*/
public static void bfsByQueue(TreeNode node) {
Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>();
queue.add(node);
while (!queue.isEmpty()) {
TreeNode treeNode = queue.poll();
System.out.println(treeNode.data);
if (treeNode.left != null) {
queue.add(treeNode.left);
}
if (treeNode.right != null) {
queue.add(treeNode.right);
}
}
}
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