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深度优先搜索(Depth-First Search,简称DFS)是一种用于遍历或搜索树或图的算法。这种算法会尽可能深地搜索树的分支。
基本原理:
- 选择起始节点:从图的某个顶点开始,访问该顶点,并将其标记为已访问。
- 递归访问相邻节点:对于当前节点的每一个未被访问的邻接点,从该邻接点出发进行深度优先搜索。
- 回溯:如果当前节点的所有邻接点都被访问过,或者当前节点没有未被访问的邻接点,则回溯到上一个节点,继续寻找其他未被访问的邻接点。
- 结束条件:当所有的顶点都被访问过,或者达到特定的结束条件时,搜索结束。
应用:
- 路径搜索:寻找从起始点到目标点的路径。
- 拓扑排序:在DAG(有向无环图)中进行拓扑排序。
- 连通性问题:判断图是否是连通的,或者找到所有连通分量。
- 求解问题:如迷宫问题、N皇后问题等。
优缺点:
- 优点:不需要事先知道图的全貌,适合搜索解空间树。
- 缺点:对于非常深的搜索树,可能会导致栈溢出。如果解空间非常大,DFS可能比其他算法慢。
例题 leetcode 79.单词搜索
https://leetcode.cn/problems/word-search/description/
给定一个 m x n 二维字符网格 board 和一个字符串单词 word 。如果 word 存在于网格中,返回 true ;否则,返回 false 。
单词必须按照字母顺序,通过相邻的单元格内的字母构成,其中"相邻"单元格是那些水平相邻或垂直相邻的单元格。同一个单元格内的字母不允许被重复使用。
示例 1:
输入:board = [["A","B","C","E"],["S","F","C","S"],["A","D","E","E"]], word = "ABCCED"
输出:true
本问题是典型的回溯问题,需要使用深度优先搜索(DFS)+ 剪枝解决。
深度优先搜索:
即暴力法遍历矩阵中所有字符串可能性。DFS 通过递归,先朝一个方向搜到底,再回溯至上个节点,沿另一个方向搜索,以此类推。
剪枝:
在搜索中,遇到"这条路不可能和目标字符串匹配成功"的情况,例如当前矩阵元素和目标字符不匹配、或此元素已被访问,则应立即返回,从而避免不必要的搜索分支。
python
class Solution:
def exist(self, board: List[List[str]], word: str) -> bool:
n = len(board)
m = len(board[0])
visited = [[False]*m for _ in range(n)]
curr = 0
len_s = len(word)
ans = None
direction = [(0,1),(0,-1),(1,0),(-1,0)]
def dfs(curr,x,y):
if curr>=len_s or x<0 or x>=n or y<0 or y>=m or visited[x][y] or board[x][y]!= word[curr]:
return False
if curr == len_s-1:
return True
visited[x][y] = True
for dx,dy in direction:
if dfs(curr + 1,x + dx,y + dy):
print("下一步在这里",x+dx,y+dy)
return True
visited[x][y] =False
return False
return True
for i in range(n):
for j in range(m):
if board[i][j] == word[0]:
print("从这里进入",i,j)
if dfs(curr, i,j):
return True
return False