递归与深度优先搜索算法

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图的遍历算法

图的遍历算法

1图的遍历问题在实践中常常遇到这样的问题:给定n个点,从任一点出发对所有的点访问一次并且只访问一次。

如果用图中的顶点表示这些点,图中的边表示可能的连接,那么这个问题就可以表示成图的遍历问题,即从某个顶点出发,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。

图的遍历操作和树的遍历操作功能相似,是图的一种基本操作,图的许多其它操作都是建立在遍历操作的基础上。

由于图结构本身的复杂性,所以图的遍历操作也比较复杂,主要表现在以下几个方面:(1) 在图结构中,没有一个确定的首结点,图中任意一个顶点都可以作为第一个被访问的结点。

(2) 在非连通图中,从一个顶点出发,只能够访问它所在的连通分量上的所有顶点,因此,还需要考虑如何选取下一个出发点以访问图中其余的连通分量。

(3) 在图结构中,如果有回路存在,那么一个顶点被访问后,有可能沿回路又回到该顶点。

⑷在图结构中,一个顶点可以和其它多个顶点相连,当这样的顶点访问过后,存在如何选取下一个要访问的顶点的问题。

基于以上分析,图的遍历方法目前有深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)两种算法。

下面将介绍两种算法的实现思路,分析算法效率并编程实现。

1.1深度优先搜索算法深度优先搜索算法是树的先根遍历的推广,它的实现思想是:从图G的某个顶点V o出发,访问V o,然后选择一个与V o相邻且没被访问过的顶点V i访问,再从V i出发选择一个与V i相邻且未被访问的顶点V j进行访问,依次继续。

如果当前被访问过的顶点的所有邻接顶点都已被访问,贝U退回已被访问的顶点序列中最后一个拥有未被访问的相邻顶点的顶点W,从W出发按同样的方法向前遍历,直到图中所有顶点都被访问。

其递归算法如下:Boolean visited[MAX_VERTEX_NUM]; // 访问标志数组Status (*VisitFunc)(int v); //VisitFunc是访问函数,对图的每个顶点调用该函数void DFSTraverse (Graph G Status(*Visit)(i nt v)){VisitF unc = Visit;for(v=0; vvG.vex num; ++v)visited[v] = FALSE; //访问标志数组初始化for(v=0; v<G .vex num; ++v)if(!visited[v])DFS(G v); //对尚未访问的顶点调用DFS}void DFS(Graph G int v){ //从第v个顶点出发递归地深度优先遍历图Gvisited[v]=TRUE; VisitFunc(v); // 访问第v 个顶点for(w=FirstAdjVex(G ,v); w>=0;w=NextAdjVex(G ,v,w))//FirstAdjVex返回v的第一个邻接顶点,若顶点在G中没有邻接顶点,则返回空(0)。

递归查找方法

递归查找方法

递归查找方法
1.二分查找法:递归地在有序数组中查找目标元素。

该方法
首先将数组的中间元素与目标元素进行比较,如果相等则返回
该元素的索引,如果目标元素小于中间元素,则在数组的左半
部分继续查找,否则在数组的右半部分继续查找,直到找到目
标元素或者数组为空。

2.深度优先搜索算法(DFS):在图结构中查找目标元素。

DFS通过递归地遍历图的邻接节点来查找目标元素。

具体实现时,需要使用一个布尔数组来标记已经访问过的节点,以避免
重复访问。

3.广度优先搜索算法(BFS):同样用于图结构中查找目标
元素。

BFS通过递归地遍历图的邻接节点,但是与DFS不同的是,BFS通过使用一个队列来实现节点的访问顺序。

具体实现时,首先将起始节点入队列,然后按照先入先出的顺序逐个出
队列并访问节点的邻接节点,直到找到目标元素或者队列为空。

4.递归遍历树结构:在树结构中查找目标元素的最直接方法
是通过递归地遍历树的每个节点来查找。

这种方法可以使用前序、中序或后序遍历三种方式来实现,具体选择哪种方式取决
于具体问题的要求。

搜索算法之深度优先搜索

搜索算法之深度优先搜索
writeln;
end;
procedrue try(i:integer); {递归搜索解}
var j:integer;{每个皇后的可放置位置
注意:一定要在过程中定义;否则当递归时会覆盖掉它的值
不能得到正确结果}
begin
for j:=1 to n do
begin
没有直接告诉我们小三角形是朝上还是朝下的
这一点也是要判断的
〖数据结构〗
一个二维数组(用来存放以每一个小三角形为顶点的大三角形的高)
〖算法流程〗
1、读入三角形图形
转化为而维数组
(未破赋值为1
以破0)
2、从第一行
算出每一行以每一个顶角朝下的小三角形为顶点的最大三角形的高
方法:
搜索次数最坏也只有4755次
〖参考程序〗TRIANGLE.PAS
program triangle;
var a:array[1..100,1..100] of integer;
i,j,n,num:integer;
chr:char;
f1,f2:text;
procedure init;
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还请自己查证!
搜索算法之深度优先搜索
[算法分析]
编程学到现在才真正到了部分
从这里往下学
你才知道什么叫做博大精深
今天我们要啃的这块硬骨头叫做深度优先搜索法
首先我们来想象一只老鼠
if chr='-' then a[i,j]:=1;
end;
readln(f1);

dfs通用步骤-概述说明以及解释

dfs通用步骤-概述说明以及解释

dfs通用步骤-概述说明以及解释1.引言1.1 概述DFS(深度优先搜索)是一种常用的图遍历算法,它通过深度优先的策略来遍历图中的所有节点。

在DFS中,从起始节点开始,一直向下访问直到无法继续为止,然后返回到上一个未完成的节点,继续访问它的下一个未被访问的邻居节点。

这个过程不断重复,直到图中所有的节点都被访问为止。

DFS算法的核心思想是沿着一条路径尽可能深入地搜索,直到无法继续为止。

在搜索过程中,DFS会使用一个栈来保存待访问的节点,以及记录已经访问过的节点。

当访问一个节点时,将其标记为已访问,并将其所有未访问的邻居节点加入到栈中。

然后从栈中取出下一个节点进行访问,重复这个过程直到栈为空。

优点是DFS算法实现起来比较简单,而且在解决一些问题时具有较好的效果。

同时,DFS算法可以用来解决一些经典的问题,比如寻找图中的连通分量、判断图中是否存在环、图的拓扑排序等。

然而,DFS算法也存在一些缺点。

首先,DFS算法不保证找到最优解,有可能陷入局部最优解而无法找到全局最优解。

另外,如果图非常庞大且存在大量的无效节点,DFS可能会陷入无限循环或者无法找到解。

综上所述,DFS是一种常用的图遍历算法,可以用来解决一些问题,但需要注意其局限性和缺点。

在实际应用中,我们需要根据具体问题的特点来选择合适的搜索策略。

在下一部分中,我们将详细介绍DFS算法的通用步骤和要点,以便读者更好地理解和应用该算法。

1.2 文章结构文章结构部分的内容如下所示:文章结构:在本文中,将按照以下顺序介绍DFS(深度优先搜索)通用步骤。

首先,引言部分将概述DFS的基本概念和应用场景。

其次,正文部分将详细解释DFS通用步骤的两个要点。

最后,结论部分将总结本文的主要内容并展望未来DFS的发展趋势。

通过这样的结构安排,读者可以清晰地了解到DFS算法的基本原理和它在实际问题中的应用。

接下来,让我们开始正文的介绍。

1.3 目的目的部分的内容可以包括对DFS(Depth First Search,深度优先搜索)的应用和重要性进行介绍。

遍历路径算法

遍历路径算法

遍历路径算法遍历路径算法是一种计算机科学中的算法,用于在图或树等数据结构中遍历或搜索路径,以找到特定节点、确定连通性或执行其他操作。

以下是一些常见的遍历路径算法:1. 深度优先搜索(Depth-First Search,DFS):DFS 是一种递归或堆栈(栈)驱动的算法,用于遍历树或图中的节点。

它首先探索一个节点的所有子节点,然后再递归地继续向下探索,直到到达叶子节点,然后返回上一级节点,继续探索其他子节点。

DFS 可以用于寻找路径、检测环、拓扑排序等问题。

2. 广度优先搜索(Breadth-First Search,BFS):BFS 以层次方式遍历图或树,从根节点开始,首先探索所有直接相邻的节点,然后再逐层向外扩展。

BFS 通常用于寻找最短路径或解决距离相关问题。

3. Dijkstra 算法:Dijkstra 算法用于寻找从一个起点到图中所有其他节点的最短路径。

它通过不断选择距离最短的节点来构建最短路径树。

4. A 搜索算法*:A* 搜索算法是一种启发式搜索算法,用于寻找从一个起点到目标节点的最短路径。

它使用启发式函数来评估节点的价值,并选择具有最小总代价的节点进行探索。

5. 贪婪搜索算法:贪婪搜索算法是一种启发式搜索算法,它总是选择最有希望的节点进行探索,但不一定能够找到全局最优解。

它通常用于解决某些优化问题,如旅行推销员问题。

6. 递归算法:递归算法是一种通过递归调用自身的方法,来遍历树或图中的路径。

递归算法可以用于深度优先搜索和其他遍历任务。

这些算法的选择取决于具体的问题和数据结构。

不同的遍历路径算法适用于不同类型的问题,因此需要根据问题的性质来选择适当的算法。

深度优先搜索算法详解及代码实现

深度优先搜索算法详解及代码实现

深度优先搜索算法详解及代码实现深度优先搜索(Depth-First Search,DFS)是一种常见的图遍历算法,用于遍历或搜索图或树的所有节点。

它的核心思想是从起始节点开始,沿着一条路径尽可能深入地访问其他节点,直到无法继续深入为止,然后回退到上一个节点,继续搜索未访问过的节点,直到所有节点都被访问为止。

一、算法原理深度优先搜索算法是通过递归或使用栈(Stack)的数据结构来实现的。

下面是深度优先搜索算法的详细步骤:1. 选择起始节点,并标记该节点为已访问。

2. 从起始节点出发,依次访问与当前节点相邻且未被访问的节点。

3. 若当前节点有未被访问的邻居节点,则选择其中一个节点,将其标记为已访问,并将当前节点入栈。

4. 重复步骤2和3,直到当前节点没有未被访问的邻居节点。

5. 若当前节点没有未被访问的邻居节点,则从栈中弹出一个节点作为当前节点。

6. 重复步骤2至5,直到栈为空。

深度优先搜索算法会不断地深入到图或树的某一分支直到底部,然后再回退到上层节点继续搜索其他分支。

因此,它的搜索路径类似于一条深入的迷宫路径,直到没有其他路径可走后,再原路返回。

二、代码实现以下是使用递归方式实现深度优先搜索算法的代码:```pythondef dfs(graph, start, visited):visited.add(start)print(start, end=" ")for neighbor in graph[start]:if neighbor not in visited:dfs(graph, neighbor, visited)# 示例数据graph = {'A': ['B', 'C'],'B': ['A', 'D', 'E'],'C': ['A', 'F'],'D': ['B'],'E': ['B', 'F'],'F': ['C', 'E']}start_node = 'A'visited = set()dfs(graph, start_node, visited)```上述代码首先定义了一个用于实现深度优先搜索的辅助函数`dfs`。

树的最短路径算法

树的最短路径算法

树的最短路径算法树的最短路径算法树是一种重要的数据结构,它在计算机科学中扮演着重要的角色。

在树上进行最短路径算法可以用于许多应用场景,如网络路由、图像处理和人工智能等领域。

本文将介绍树的最短路径算法,并分别介绍深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)两种常见的树遍历方式。

一、最短路径定义在讨论树的最短路径算法之前,我们需要先了解什么是最短路径。

在图论中,最短路径是指连接两个节点之间权值和最小的路径。

对于无向图和有向图来说,都存在多种不同的最短路径。

而在树上,由于没有回路,因此只存在唯一一条连接两个节点之间的简单路径。

二、深度优先搜索深度优先搜索是一种常见的遍历方式,在树上也可以用来寻找最短路径。

其基本思想是从某个节点出发,沿着其子节点不断向下搜索直到叶子节点为止,然后返回到父节点继续搜索其他子节点。

1. 递归实现深度优先搜索可以通过递归实现。

具体步骤如下:(1)从根节点开始遍历,对于每个节点,先访问它的左子树。

(2)如果左子树为空,则返回到父节点,访问右子树。

(3)如果右子树也为空,则返回到父节点的父节点,继续遍历其他子树。

递归实现深度优先搜索的代码如下:```void dfs(TreeNode* root) {if (root == nullptr) {return;}// 访问当前节点visit(root);// 遍历左子树dfs(root->left);// 遍历右子树dfs(root->right);}```2. 迭代实现深度优先搜索还可以通过迭代实现。

具体步骤如下:(1)将根节点入栈。

(2)当栈不为空时,取出栈顶元素并访问它。

(3)将当前节点的右子节点入栈。

(4)将当前节点的左子节点入栈。

迭代实现深度优先搜索的代码如下:```void dfs(TreeNode* root) {if (root == nullptr) {return;}stack<TreeNode*> s;s.push(root);while (!s.empty()) {TreeNode* cur = s.top();s.pop();// 访问当前节点visit(cur);// 将右子节点入栈if (cur->right != nullptr) {s.push(cur->right);}// 将左子节点入栈if (cur->left != nullptr) {s.push(cur->left);}}}```三、广度优先搜索广度优先搜索是另一种常见的遍历方式,在树上也可以用来寻找最短路径。

邻接矩阵的深度优先遍历算法

邻接矩阵的深度优先遍历算法

邻接矩阵的深度优先遍历算法简介邻接矩阵是一种常用的图表示方法,它使用一个二维数组来表示图中各个节点之间的关系。

深度优先遍历(Depth First Search,DFS)是一种常用的图遍历算法,它通过递归或栈的方式依次访问图中的所有节点。

本文将介绍邻接矩阵的深度优先遍历算法,并提供相应的代码实现。

邻接矩阵邻接矩阵是一种二维数组,它的行和列分别代表图中的各个节点。

如果两个节点之间存在边,则对应位置上的元素为1;否则为0。

对于无向图来说,邻接矩阵是对称的;而对于有向图来说,邻接矩阵不一定对称。

下面是一个示例的邻接矩阵:A B C DA 0 1 0 1B 1 0 1 1C 0 1 0 0D 1 1 0 0深度优先遍历算法算法思想深度优先遍历算法从起始节点开始,递归或使用栈的方式依次访问与当前节点相邻的未访问过的节点,直到所有节点都被访问过为止。

算法步骤1.创建一个栈,并将起始节点入栈;2.创建一个数组,用于记录已经访问过的节点;3.当栈不为空时,执行以下操作:–从栈顶弹出一个节点,标记为已访问,并输出该节点;–遍历该节点的邻居节点,如果邻居节点未被访问,则将其入栈;4.重复步骤3,直到栈为空。

算法实现def dfs(adj_matrix, start_node):stack = [start_node]visited = [False] * len(adj_matrix)while stack:node = stack.pop()visited[node] = Trueprint(node)for i in range(len(adj_matrix)):if adj_matrix[node][i] == 1 and not visited[i]:stack.append(i)示例假设有以下图的邻接矩阵:A B C DA 0 1 0 1B 1 0 1 1C 0 1 0 0D 1 1 0我们以A作为起始节点进行深度优先遍历,那么遍历的顺序将会是A、B、C、D。

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【例3】求最大公约数 输入a和b,输出a和b的最大公约数。 如: 输入:100 75 输出:25
2014年 赵宗昌
欧几里德算法(又称辗转相除法)
用于计算两个正整数a,b的最大公约数。 一般把a和b的最大公约数记为gcd(a,b)。 公式: gcd(a,b)=gcd(b,a mod b) gcd(a,0)=a 如:gcd(100,75)=gcd(75,25)=gcd(25,0)=25;
Function 函数名(参数):类型; Procedure 过程名()参数;
Int 函数名(参数); Void 函数名(参数);
2014年 赵宗昌
过程
过程
过程……Βιβλιοθήκη 过程递 归 结 束
2014年 赵宗昌
【例1】猴子吃桃问题
小猴摘了很多桃子。 第一天吃了一半又多吃一个; 第二天又吃掉剩下的一半再多吃一个; …… 以后每天都是吃前一天剩下的一半再多一个。 如此下去,到第十天恰好还剩一个桃子。 问第一天小猴摘了多少桃子?
2014年 赵宗昌
方法1:
var n:longint; function f(i:longint):longint; begin if i=10 then exit(1); exit((f(i+1)+1)*2); end; begin n:=f(1); writeln(n); end.
2014年 赵宗昌
方法2:
var a:array[1..10] of longint; i:longint; begin a[10]:=1; for i:=9 downto 1 do a[i]:=(a[i+1]+1)*2; writeln(a[1]); end.
这就是递归
2014年 赵宗昌
递归的概念:
一个过程(或函数)直接或间接调用自己 本身,这种过程(或函数)叫递归过程(或函数 ). 满足某个条件后递归终止。
2014年 赵宗昌
递归的关键:
1.确定递归公式(关系) 2.确定边界(终止)条件
当递归没有到达边界终止时,继续向前,直至边界才返回。
2014年 赵宗昌
2014年 赵宗昌
var n:integer; function f (i:integer):integer; begin if i=1 then exit(1); exit(i*f (i-1)); end; begin readln(n); writeln(f (n)); end.
2014年 赵宗昌
n=20
# include <iostream> # include <cstdio> using namespace std; void dfs(int i){ if (i>0) { dfs(i/2); printf("%d",i % 2); } } int main() { int n; scanf("%d",&n); dfs(n); return 0; }
2014年 赵宗昌
【方法1】 var a,b,r:longint; begin readln(a,b); while b>0 do begin r:=a mod b; a:=b; b:=r; end; writeln(a); end.
2014年 赵宗昌
【方法2】递归 var a,b:longint; function gcd(a,b:longint):longint; begin if b=0 then exit(a); exit(gcd(b,a mod b)); end; begin readln(a,b); writeln(gcd(a,b)); end.
2014年 赵宗昌
关系:
第i天的桃子=(第i+1天的桃子 +1)*2 i=10时 ,有1只桃子。
f(10)=1 f(i)=2*(f(i+1)+1) 求 f(1)=?
2014年 赵宗昌
方法1:
var n:longint; function f(i:longint):longint; begin if i=10 then f:=1 else f:=(f(i+1)+1)*2; end; begin n:=f(1); writeln(n); end.
f(n)= 2n-1
2014年 赵宗昌
2014年 赵宗昌
2014年 赵宗昌
5.递归的层数
var n:longint; procedure dfs(i:longint); begin writeln(i); dfs(i+1); end; begin dfs(1); end. # include <iostream> # include <cstdio> using namespace std; void dfs(int i){ printf("%d\n",i) ; dfs(i+1); } int main() { dfs(1); return 0; }
请编程描述移动的过程。 。
2014年 赵宗昌
N=1 1 : 1-->3
N=2 1 : 1-->2 2 : 1-->3 1 : 2-->3
N=3 1 : 1-->3 2 : 1-->2 1 : 3-->2 3 : 1-->3 1 : 2-->1 2 : 2-->3 1 : 1-->3
N=4 1 : 1-->2 2 : 1-->3 1 : 2-->3 3 : 1-->2 1 : 3-->1 2 : 3-->2 1 : 1-->2 4 : 1-->3 1 : 2-->3 2 : 2-->1 1 : 3-->1 3 : 2-->3 1 : 1-->2 2 : 1-->3 1 : 2-->3
2014年 赵宗昌
6 Hanoi(汉诺塔)问题
问题的提出: Hanoi塔由n个大小不同的圆盘和3根木柱1,2,3组成。开始时,这n个 圆盘由大到小依次套在1柱上,如图所示。
现在要求用最少的移动次数把1柱上n个圆盘按下述规则移到3柱上: (1) 一次只能移一个圆盘; (2) 圆盘只能在3个柱上存放; (3) 在移动过程中,不允许大盘压小盘。
2014年 赵宗昌
第一步:先借助3柱把1柱上面的n-1个盘子移动到2柱上。
第二步:然后再把1柱最下面的一个盘子移动到3柱上。
第三步:再借助1柱把2柱上的n-1个盘子移动到3上。
2014年 赵宗昌
procedure move(i,x,y,z:integer); //把x柱上的编号1到i的i个盘子借助y移动到z上 begin if i=1 then writeln(1,' : ',x,'-->',z) else begin move(i-1,x,z,y); writeln(i,' : ',x,'-->',z); move(i-1,y,x,z); end; end;
readln(n); move(n,1,2,3);
2014年 赵宗昌

# include <iostream> # include <cstdio> using namespace std; void move(int i,int a,int b,int c){ if (i>0) { move(i-1,a,c,b); printf("%d : %d -> %d\n",i,a,c); move(i-1,b,a,c); } } int main() { int n; scanf("%d",&n); move(n,1,2,3); return 0; }
2014年 赵宗昌
# include <iostream> # include <cstdio> using namespace std; int f(int i){ if (i==10) return 1; return 2*(f(i+1)+1); } int main() { cout<<f(1); return 0; }
2014年 赵宗昌
4.读程序写结果
• var • n:longint; • procedure f(n:longint); • begin • if n>0 then • begin • f(n div 2); • write(n mod 2); • end; • end; • begin • readln(n); • f(n); • End.
2014年 赵宗昌
最少的移动次数
第一步:先借助3柱把1柱上面的n-1个盘子移动到2柱上,所需的移 动次数为f(n-1)。 第二步:然后再把1柱最下面的一个盘子移动到3柱上,只需要1次 盘子。 第三步:再借助1柱把2柱上的n-1个盘子移动到3上,所需的移动次 数为f(n-1)。
由以上3步得出总共移动盘子的次数为:f(n-1)+1+ f(n-1)。 所以:f(n)=2 f(n-1)+1
第3讲 递归与深度优先搜索算法
一. 递归
2014年 赵宗昌
2014年 赵宗昌
"从前有座山山上有座庙,庙里有个老和尚,老和尚 在给小和尚讲故事:
"从前有座山山上有座庙,庙里有个老和尚,老和尚在给小和尚讲故事:
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