当前课程知识点:数据结构(上) > 第六章 图 > (d)深度优先搜索 > 06D-1 算法
同学们好 接下来的这一节
我们将介绍与上一节
广度优先搜索完全对称的另一种搜索算法
也就是深度优先搜索
我们将会看到 相对于此前的广度优先搜索
深度优先搜索的算法策略更为简明
然而有趣的是
深度优先搜索的过程更为复杂
其功能也相对而言更为强大
因此也成为有效解决很多实际问题的
基本算法框架
起始于某一顶点s的深度优先搜索过程
可以简明地描述如下
我们只需直接访问这个顶点
然后在它的所有尚未访问的邻居中
任选其一
并且递归地以选出的顶点为基础
继续执行DFS
当然 一旦所有的邻居均已访问完毕
算法也就在这个位置返回
我们可以通过这个动画
感受算法的具体过程
在任何一幅图中
我们只需确定一个搜索的起点
然后按照刚才所描述的策略
只需要找到它的一个邻居
请注意 当前顶点有可能还有其它的邻居
但是这个算法并不需要去考虑它们
而只是任选其一
并且将控制权交给这个新的顶点
接下来 新的顶点一旦接过控制权
它也会仿效这种策略
在它的所有邻居中任选其一
并且将控制权交给这个尚未访问的邻居
再一次地 最新的这个顶点
依然会效仿这种策略
在它的所有尚未访问的邻居中去任选其一
并将控制权再转交给这个邻居
同样地 这个新的顶点
也会去扫描它的所有邻居
并试图找到一个尚未访问的
当然如果有已经被访问过的
对应的这条边将不会被采用
而是以某种适当的形式加以标注
我们在稍后将会对标注的方式
做详细的说明
这也是这个算法至关重要的一个方面
以下假设这个顶点
已经没有任何邻居尚未访问
那么按照算法的策略
我们将在这个位置返回 也就是回溯
顺着此前的通路回到它的前驱顶点
同样 如果依然没有尚未访问的邻居
也需要在这个顶点处继续返回
我们假设在这个顶点处
至少还有一个尚未访问的邻居
我们就将控制权转交给它
以下过程类似 简单地播放一下
最终整幅图遍历完毕
可以看到 遍历的效果与此前的BFS类似
我们依然会得到一棵DFS树
也就是这些粗边所构成 原图的一棵支撑树
而且同样地 未被这棵树所采纳的那些边
也同样会被分类
而且这种分类要更为细致
那么这样一个遍历和递归的过程
如何明确地兑现为具体的算法和代码呢?
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