首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

此图的深度优先搜索节点扩展序列是什么

深度优先搜索(Depth-First Search,DFS)是一种用于遍历或搜索图或树的算法。对于给定的图或树,DFS从一个节点开始,沿着一条路径尽可能深地遍历,直到无法继续前进时回溯到上一个节点,然后选择另一条路径继续遍历,直到遍历完所有节点。

深度优先搜索节点扩展序列可以通过以下步骤确定:

  1. 从起始节点开始,将其标记为已访问。
  2. 按照邻接节点的顺序,依次访问与当前节点相邻的未访问节点。
  3. 对于每个未访问节点,递归执行步骤2,直到达到无法再扩展的节点。
  4. 记录节点的扩展顺序,即先访问的节点在序列中排在后访问的节点之前。
  5. 当所有节点都访问完毕时,得到的序列即为深度优先搜索节点扩展序列。

深度优先搜索在许多应用场景中发挥作用,如图遍历、路径搜索、拓扑排序等。

对于腾讯云的相关产品,可以考虑以下推荐:

  • 在图遍历或搜索中,腾讯云服务器(CVM)提供可扩展的计算资源,可以用于执行深度优先搜索算法。
  • 对于大规模图数据的处理和分析,腾讯云图数据库 TigerGraph 提供高性能的图数据存储和分析服务。
  • 如果需要在云端部署和管理应用程序,腾讯云容器服务(TKE)提供可靠的容器化解决方案。
  • 对于需要存储和管理大量数据的场景,腾讯云对象存储(COS)提供高可靠性、高可扩展性的分布式存储服务。
  • 对于人工智能任务,腾讯云AI引擎(AI Engine)提供丰富的人工智能算法和模型,可用于图像识别、自然语言处理等应用。

请注意,以上只是示例,实际选择产品应根据具体需求和场景来决定。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 数据结构与算法: 三十张图弄懂「图的两种遍历方式」

    遍历是指从某个节点出发,按照一定的的搜索路线,依次访问对数据结构中的全部节点,且每个节点仅访问一次。   在二叉树基础中,介绍了对于树的遍历。树的遍历是指从根节点出发,按照一定的访问规则,依次访问树的每个节点信息。树的遍历过程,根据访问规则的不同主要分为四种遍历方式:   (1)先序遍历   (2)中序遍历   (3)后序遍历   (4)层次遍历   类似的,图的遍历是指,从给定图中任意指定的顶点(称为初始点)出发,按照某种搜索方法沿着图的边访问图中的所有顶点,使每个顶点仅被访问一次,这个过程称为图的遍历。遍历过程中得到的顶点序列称为图遍历序列。   图的遍历过程中,根据搜索方法的不同,又可以划分为两种搜索策略:   (1)深度优先搜索(DFS,Depth First Search)   (2)广度优先搜索(BFS,Breadth First Search)

    02

    深度优先搜索遍历与广度优先搜索遍历

    1、图的遍历      和树的遍历类似,图的遍历也是从某个顶点出发,沿着某条搜索路径对图中每个顶点各做一次且仅做一次访问。它是许多图的算法的基础。      深度优先遍历和广度优先遍历是最为重要的两种遍历图的方法。它们对无向图和有向图均适用。   注意:     以下假定遍历过程中访问顶点的操作是简单地输出顶点。 2、布尔向量visited[0..n-1]的设置      图中任一顶点都可能和其它顶点相邻接。在访问了某顶点之后,又可能顺着某条回路又回到了该顶点。为了避免重复访问同一个顶点,必须记住每个已访问的顶点。为此,可设一布尔向量visited[0..n-1],其初值为假,一旦访问了顶点Vi之后,便将visited[i]置为真。 深度优先遍历(Depth-First Traversal) 1.图的深度优先遍历的递归定义      假设给定图G的初态是所有顶点均未曾访问过。在G中任选一顶点v为初始出发点(源点),则深度优先遍历可定义如下:首先访问出发点v,并将其标记为已访问过;然后依次从v出发搜索v的每个邻接点w。若w未曾访问过,则以w为新的出发点继续进行深度优先遍历,直至图中所有和源点v有路径相通的顶点(亦称为从源点可达的顶点)均已被访问为止。若此时图中仍有未访问的顶点,则另选一个尚未访问的顶点作为新的源点重复上述过程,直至图中所有顶点均已被访问为止。      图的深度优先遍历类似于树的前序遍历。采用的搜索方法的特点是尽可能先对纵深方向进行搜索。这种搜索方法称为深度优先搜索(Depth-First Search)。相应地,用此方法遍历图就很自然地称之为图的深度优先遍历。 2、深度优先搜索的过程      设x是当前被访问顶点,在对x做过访问标记后,选择一条从x出发的未检测过的边(x,y)。若发现顶点y已访问过,则重新选择另一条从x出发的未检测过的边,否则沿边(x,y)到达未曾访问过的y,对y访问并将其标记为已访问过;然后从y开始搜索,直到搜索完从y出发的所有路径,即访问完所有从y出发可达的顶点之后,才回溯到顶点x,并且再选择一条从x出发的未检测过的边。上述过程直至从x出发的所有边都已检测过为止。此时,若x不是源点,则回溯到在x之前被访问过的顶点;否则图中所有和源点有路径相通的顶点(即从源点可达的所有顶点)都已被访问过,若图G是连通图,则遍历过程结束,否则继续选择一个尚未被访问的顶点作为新源点,进行新的搜索过程。 3、深度优先遍历的递归算法 (1)深度优先遍历算法   typedef enum{FALSE,TRUE}Boolean;//FALSE为0,TRUE为1   Boolean visited[MaxVertexNum]; //访问标志向量是全局量   void DFSTraverse(ALGraph *G)   { //深度优先遍历以邻接表表示的图G,而以邻接矩阵表示G时,算法完全与此相同     int i;     for(i=0;i<G->n;i++)       visited[i]=FALSE; //标志向量初始化     for(i=0;i<G->n;i++)       if(!visited[i]) //vi未访问过         DFS(G,i); //以vi为源点开始DFS搜索    }//DFSTraverse (2)邻接表表示的深度优先搜索算法   void DFS(ALGraph *G,int i){     //以vi为出发点对邻接表表示的图G进行深度优先搜索     EdgeNode *p;     printf("visit vertex:%c",G->adjlist[i].vertex);//访问顶点vi     visited[i]=TRUE; //标记vi已访问     p=G->adjlist[i].firstedge; //取vi边表的头指针     while(p){//依次搜索vi的邻接点vj,这里j=p->adjvex       if (!visited[p->adjvex])//若vi尚未被访问         DFS(G,p->adjvex);//则以Vj为出发点向纵深搜索       p=p->next; //找vi的下一邻接点      }    }//DFS (3)邻接矩阵表示的深度优先搜索算法   void DFSM(MGraph *G,int i)   { //以vi为出发点对邻接矩阵表示的图G进行DFS搜索,设邻接矩阵是0,l矩阵     int j;     printf("visit vertex:%c",G->vexs[i]);//访问顶点vi     visited[i]=TRUE;     for(j=0;j<G->n;j++) //依次搜索vi的邻接点       if(G->edges[i][j]==1&&!vi

    05

    算法与数据结构(四) 图的物理存储结构与深搜、广搜(Swift版)

    开门见山,本篇博客就介绍图相关的东西。图其实就是树结构的升级版。上篇博客我们聊了树的一种,在后边的博客中我们还会介绍其他类型的树,比如红黑树,B树等等,以及这些树结构的应用。本篇博客我们就讲图的存储结构以及图的搜索,这两者算是图结构的基础。下篇博客会在此基础上聊一下最小生成树的Prim算法以及克鲁斯卡尔算法,然后在聊聊图的最短路径、拓扑排序、关键路径等等。废话少说开始今天的内容。 一、概述 在博客开头,我们先聊一下什么是图。在此我不想在这儿论述图的定义,当然那些是枯燥无味的。图在我们生活中无处不在呢,各种地

    010
    领券