代码随想录算法训练营四十三天|图论part01

深度优先搜索(dfs)理论基础

dfs就是可一个方向去搜直到尽头再换方向,换方向的过程就涉及到了回溯。

代码框架

因为dfs搜索可一个方向,并需要回溯,所以用递归的方式来实现是最方便的。

先来回顾一下回溯法的代码框架:

java 复制代码
void backtracking(参数) {
    if (终止条件) {
        存放结果;
        return;
    }
    for (选择:本层集合中元素(树中节点孩子的数量就是集合的大小)) {
        处理节点;
        backtracking(路径,选择列表); // 递归
        回溯,撤销处理结果
    }
}

据此给出dfs的代码框架:

java 复制代码
void dfs(参数) {
    if (终止条件) {
        存放结果;
        return;
    }

    for (选择:本节点所连接的其他节点) {
        处理节点;
        dfs(图,选择的节点); // 递归
        回溯,撤销处理结果
    }
}

所有可达路径

题目链接:98. 所有可达路径 (kamacoder.com)

【题目描述】

给定一个有 n 个节点的有向无环图,节点编号从 1 到 n。请编写一个程序,找出并返回所有从节点 1 到节点 n 的路径。每条路径应以节点编号的列表形式表示。

【输入描述】

第一行包含两个整数 N,M,表示图中拥有 N 个节点,M 条边

后续 M 行,每行包含两个整数 s 和 t,表示图中的 s 节点与 t 节点中有一条路径

【输出描述】

输出所有的可达路径,路径中所有节点的后面跟一个空格,每条路径独占一行,存在多条路径,路径输出的顺序可任意。

如果不存在任何一条路径,则输出 -1。

注意输出的序列中,最后一个节点后面没有空格! 例如正确的答案是 1 3 5,而不是 1 3 5, 5后面没有空格!

输入示例

5 5

1 3

3 5

1 2

2 4

4 5

输出示例

1 3 5
1 2 4 5

提示信息

用例解释:

有五个节点,其中的从 1 到达 5 的路径有两个,分别是 1 -> 3 -> 5 和 1 -> 2 -> 4 -> 5。

因为拥有多条路径,所以输出结果为:

1 3 5

1 2 4 5

1 2 4 5

1 3 5

都算正确。

数据范围:

图中不存在自环

图中不存在平行边

1 <= N <= 100

1 <= M <= 500

使用邻接矩阵存储

使用二维数组来表示图,因为有n个节点,节点编号从1开始,所以我们申请(n+1)*(n+1)大的二维数组;然后构造m个边:

java 复制代码
int[][] graph=new int[n+1][n+1];
for(int i=0;i<m;i++){
   int a=in.nextInt();
   int b=in.nextInt();
   graph[a][b]=1;
}

使用邻接矩阵存储dfs的代码:

java 复制代码
public static void dfs(List<List<Integer>> graph, int x, int n) { //x表示当前遍历到的节点
        if (x == n) {
            res.add(new ArrayList<>(list));
            return;
        }
        for(int i=1;i<=n;i++){
            if(graph[x][i]==1){
                list.add(i);
                dfs(graph,i,n);
                list.remove(list.size()-1);
            }
        }
    }

打印结果:

java 复制代码
for(List<Integer> tmp:res){
    for(int i=0;i<tmp.size()-1;i++){
         System.out.print(tmp.get(i)+" ");
    }
    System.out.println(tmp.get(tmp.size()-1));
}

整体代码如下:

java 复制代码
import java.util.*;
 
public class Main{
    static List<List<Integer>> res=new ArrayList<List<Integer>>();
    static List<Integer> list=new ArrayList<>();
    public static void main(String[] args){
        Scanner in=new Scanner(System.in);
        int n=in.nextInt();
        int m=in.nextInt();
        int[][] graph=new int[n+1][n+1];
        for(int i=0;i<m;i++){
            int a=in.nextInt();
            int b=in.nextInt();
            graph[a][b]=1;
        }
        list.add(1);
        dfs(graph,1,n);
        if(res.isEmpty())System.out.println(-1);
        for(List<Integer> tmp:res){
            for(int i=0;i<tmp.size()-1;i++){
                System.out.print(tmp.get(i)+" ");
            }
            System.out.println(tmp.get(tmp.size()-1));
        }
    }
    public static void dfs(int[][] graph,int x,int n){//x表示当前遍历到的节点
        if(x==n){
            res.add(new ArrayList<>(list));
            return;
        }
        for(int i=1;i<=n;i++){
            if(graph[x][i]==1){
                list.add(i);
                dfs(graph,i,n);
                list.remove(list.size()-1);
            }
        }
    }
}

使用邻接表存储

java 复制代码
List<List<Integer>> graph = new ArrayList<List<Integer>>(n + 1);
        for(int i=0;i<=n;i++){
            graph.add(new ArrayList<>());
        }
        for (int i = 0; i < m; i++) {
            int a = in.nextInt();
            int b = in.nextInt();
            graph.get(a).add(b);
        }

使用领接表存储的dfs的写法:

java 复制代码
public static void dfs(List<List<Integer>> graph, int x, int n) { //x表示当前遍历到的节点
        if (x == n) {
            res.add(new ArrayList<>(list));
            return;
        }
        for (int i : graph.get(x)) {
            list.add(i);
            dfs(graph, i, n);
            list.remove(list.size() - 1);
        }
    }

打印结果:

java 复制代码
if (res.isEmpty()) System.out.println(-1);
        for (List<Integer> tmp : res) {
            for (int i = 0; i < tmp.size() - 1; i++) {
                System.out.print(tmp.get(i) + " ");
            }
            System.out.println(tmp.get(tmp.size() - 1));
        }

整体代码如下:

java 复制代码
import java.util.*;
 
public class Main {
    static List<List<Integer>> res = new ArrayList<List<Integer>>();
    static List<Integer> list = new ArrayList<>();
 
    public static void main(String[] args) {
        Scanner in = new Scanner(System.in);
        int n = in.nextInt();
        int m = in.nextInt();
        //邻接表写法
        List<List<Integer>> graph = new ArrayList<List<Integer>>(n + 1);
        for(int i=0;i<=n;i++){
            graph.add(new ArrayList<>());
        }
        for (int i = 0; i < m; i++) {
            int a = in.nextInt();
            int b = in.nextInt();
            graph.get(a).add(b);
        }
        list.add(1);
        dfs(graph, 1, n);
        if (res.isEmpty()) System.out.println(-1);
        for (List<Integer> tmp : res) {
            for (int i = 0; i < tmp.size() - 1; i++) {
                System.out.print(tmp.get(i) + " ");
            }
            System.out.println(tmp.get(tmp.size() - 1));
        }
    }
 
    public static void dfs(List<List<Integer>> graph, int x, int n) { //x表示当前遍历到的节点
        if (x == n) {
            res.add(new ArrayList<>(list));
            return;
        }
        for (int i : graph.get(x)) {
            list.add(i);
            dfs(graph, i, n);
            list.remove(list.size() - 1);
        }
    }
}

广度优先搜索(bfs)理论基础

bfs就是先把本节点所连接的所有节点遍历一遍,走到下一个节点的时候,再把连接该节点的所有节点遍历一遍,四面八方的搜索过程。

代码模板

java 复制代码
private static final int[][] dir = {{0, 1}, {1, 0}, {-1, 0}, {0, -1}};//表示四个方向
// grid 是地图,也就是一个二维数组
// visited标记访问过的节点,不要重复访问
// x,y 表示开始搜索节点的下标
    public static void bfs(char[][] grid, boolean[][] visited, int x, int y) {
        // 定义队列,存储坐标对
        Queue<int[]> queue = new LinkedList<>();
        
        // 起始节点加入队列
        queue.offer(new int[]{x, y});
        
        // 只要加入队列,立刻标记为访问过的节点
        visited[x][y] = true;
        
        // 开始遍历队列里的元素
        while (!queue.isEmpty()) {
            // 从队列取出元素
            int[] current = queue.poll();
            int curx = current[0];
            int cury = current[1];
            
            // 向当前节点的四个方向(上下左右)遍历
            for (int i = 0; i < 4; i++) {
                // 获取周边四个方向的坐标
                int nextx = curx + dir[i][0];
                int nexty = cury + dir[i][1];
                
                // 检查坐标是否越界,如果越界直接跳过
                if (nextx < 0 || nextx >= grid.length || 
                    nexty < 0 || nexty >= grid[0].length) {
                    continue;
                }
                
                // 如果节点没被访问过
                if (!visited[nextx][nexty]) {
                    // 将该节点加入队列,作为下一轮要遍历的节点
                    queue.offer(new int[]{nextx, nexty});
                    
                    // 只要加入队列立刻标记,避免重复访问
                    visited[nextx][nexty] = true;
                }
            }
        }
    }
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