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

DFS从显式堆栈问题到隐式堆栈问题

DFS(Depth-First Search)是一种图遍历算法,用于遍历或搜索图或树的所有节点。它从起始节点开始,沿着一条路径尽可能深入地访问节点,直到达到不能再深入的节点,然后回溯到前一个节点,继续探索其他路径。

DFS可以分为显式堆栈问题和隐式堆栈问题。

  1. 显式堆栈问题: 显式堆栈问题是指在DFS算法中,使用显式数据结构(如栈)来存储待访问的节点。每当访问一个节点时,将其子节点按照某种顺序入栈,然后从栈中取出一个节点进行访问。这种方式需要显式地维护一个堆栈数据结构。
  2. 优势:
    • 实现简单,易于理解和调试。
    • 可以在遍历过程中记录路径信息,方便后续处理。
    • 应用场景:
    • 图的深度优先遍历。
    • 拓扑排序。
    • 迷宫问题等。
    • 腾讯云相关产品:
    • 腾讯云云服务器(CVM):提供弹性计算能力,可用于实现DFS算法的显式堆栈问题。
    • 腾讯云云数据库MySQL版:提供高性能、可扩展的关系型数据库服务,可用于存储和处理DFS算法的相关数据。
  • 隐式堆栈问题: 隐式堆栈问题是指在DFS算法中,通过递归函数调用的方式来实现堆栈的功能,而不需要显式地使用堆栈数据结构。每当访问一个节点时,递归调用DFS函数来访问其子节点。
  • 优势:
    • 代码简洁,不需要显式地维护堆栈数据结构。
    • 递归调用可以自动保存函数调用的上下文信息,方便回溯。
    • 应用场景:
    • 树的遍历,如二叉树的前序、中序、后序遍历。
    • 图的连通性判断。
    • 生成括号序列等。
    • 腾讯云相关产品:
    • 腾讯云函数计算(SCF):提供事件驱动的无服务器计算服务,可用于实现DFS算法的隐式堆栈问题。
    • 腾讯云云数据库MongoDB版:提供高性能、可扩展的文档型数据库服务,可用于存储和处理DFS算法的相关数据。

以上是对DFS从显式堆栈问题到隐式堆栈问题的完善且全面的答案。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

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

博客 | LeetCode 617. Merge Two Binary Trees

在日常的业务系统开发中,通常架构设计>数据结构设计>算法设计,架构设计,重在理解业务场景,考虑用户规模和系统适配性的基础上,想清楚每个模块的职责,剩下的就是利用公司的基础组件,比如:分布式Cache和RPC框架,组合起来即可。数据结构设计,重在理清数据流转的基础上,能实现高效存取即可,最常使用的是map,高级点就是bitset,即可满足绝大多数场景需求。而算法设计,业务开发平时真的用不上,虽然在往年的网易云课堂上,参加了王宏志老师的《算法设计与分析》入门篇和进阶篇,并顺利结课,但因常年没有使用和复习,基本也原路退还,但仍怀有“我有基础,有能力解决常见算法问题”的妄念当中。

01
领券