day48 代码随想录算法训练营图论专题1

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深度优先搜索

可达路径 98. 可达路径

广度优先搜索

2 深度优先搜索

代码框架：

3 可达路径

3.1 思路

数据结构与初始化

邻接矩阵（int \[\]\[\] graph）：用二维数组存储图的边关系，graph $from$ $to$ = 1 表示从from节点到to节点有一条有向边。

全局集合（res）：存储所有找到的有效路径（从 1 到 n 的完整路径）。

全局路径（path）：记录 DFS 过程中当前正在遍历的路径，通过 "添加 - 递归 - 移除" 的回溯逻辑复用该集合。

DFS 核心逻辑（深度优先搜索 + 回溯）

终止条件：当当前遍历的节点cur等于目标节点des（即节点 n）时，说明找到了一条完整路径，将当前path的副本存入结果集res（必须用new ArrayList<>(path)，否则存的是引用，后续回溯会修改结果）。

遍历与递归：对当前节点cur的所有邻接节点（通过邻接矩阵graph $cur$ $i$ == 1判断），执行 3 个操作：

加入路径：将邻接节点i加入path；

递归深入：以i为新的当前节点，继续 DFS；

回溯移除：递归返回后，移除path最后一个节点（恢复现场），尝试其他邻接节点。

主函数流程

读取输入（节点数 n、边数 m），构建邻接矩阵；

初始化起始路径（将节点 1 加入path，因为路径从 1 开始）；

调用 DFS 遍历所有路径；

输出结果：无路径则输出 - 1，有路径则按 "节点节点 ... 节点" 格式打印每条路径。

3.2 实现代码

java 复制代码

import java.util.*;

public class Main {
    // 存储所有从节点1到节点n的有效路径
    static List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
    // 存储DFS过程中当前遍历的路径（回溯复用）
    static List<Integer> path = new ArrayList<>();

    /**
     * 深度优先搜索（DFS）找所有路径
     * @param graph 邻接矩阵，graph[cur][i]=1表示cur到i有边
     * @param cur 当前遍历的节点
     * @param des 目标节点（即节点n）
     */
    public static void dfs(int[][] graph, int cur, int des) {
        // 终止条件：当前节点到达目标节点，找到一条完整路径
        if (cur == des) {
            // 存入path的副本（避免后续回溯修改结果）
            res.add(new ArrayList<>(path));
            return;
        }

        // 遍历当前节点的所有可能邻接节点（节点编号从1到n）
        for (int i = 1; i < graph.length; i++) {
            // 判断cur到i是否有有向边
            if (graph[cur][i] == 1) {
                path.add(i);          // 将i加入当前路径
                dfs(graph, i, des);   // 递归遍历i的邻接节点
                path.remove(path.size() - 1); // 回溯：移除最后一个节点，尝试其他分支
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        Scanner sc = new Scanner(System.in);
        // 读取节点数n、边数m（节点编号：1~n）
        int n = sc.nextInt(), m = sc.nextInt();
        // 初始化邻接矩阵：n+1行n+1列（避免下标越界，不用0号位置）
        int[][] graph = new int[n+1][n+1];

        // 构建邻接矩阵
        for (int i = 0; i < m; i++) {
            int from = sc.nextInt(); // 边的起点
            int to = sc.nextInt();   // 边的终点
            graph[from][to] = 1;     // 标记有向边
        }

        // 路径从节点1开始，先将1加入path
        path.add(1);
        // 调用DFS：从节点1出发，找到达节点n的所有路径
        dfs(graph, 1, n);

        // 输出结果
        if (res.size() == 0) {
            // 无有效路径时输出-1
            System.out.println(-1);
        } else {
            // 遍历所有有效路径并打印
            for (List<Integer> singlePath : res) {
                // 打印路径的前n-1个节点（带空格）
                for (int i = 0; i < singlePath.size() - 1; i++) {
                    System.out.print(singlePath.get(i) + " ");
                }
                // 打印最后一个节点（换行，避免末尾多余空格）
                System.out.println(singlePath.get(singlePath.size() - 1));
            }
        }
        sc.close(); // 关闭扫描器，释放资源
    }
}

4 广度优先搜索

从start起点开始，是一圈一圈，向外搜索

正是因为BFS一圈一圈的遍历方式，所以一旦遇到终止点，那么一定是一条最短路径。

一圈的待遍历节点，放到容器里保存起来。栈、队列甚至数组都可以。

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