DFS - leetcode [深度优先遍历]

最短路径=》BFS    所有路径=》DFS

126. Word Ladder II

BFS+DFS：

BFS找出下一个有效的word进队 并记录step 更新两个变量：unordered_map<string, vector<string>> next, unordered_map<string,int> visit

DFS找出所有的解法 更新两个变量：vector<vector<string>> result, vector<string> level

131. Palindrome Partitioning

bool isPalindrome(string &s, int start, int end)
{
　　while(start< end)
　　{
　　if(s[start] != s[end])
　　　　return false;
　　start++; end--;
　　}
　　return true;
}

140. Word Break II

本题与上一题Word Break思路类似，但是一个是DP,一个是DFS + 剪枝。
DP是Bottom-up 而DFS是TOP-DOWN.

200. Number of Islands

也可用union find,也是用两层循环进行每个grid四个方向遍历看能不能联合起来。

dfs里面做的只有一个： 把访问过的grid由1变成0.

211. Add and Search Word - Data structure design

唯一不同的地方就是search的函数需要重新写一下，因为这道题里面'.'可以代替任意字符，所以一旦有了'.'，就需要查找所有的子树，只要有一个返回true，整个search函数就返回true，典型的DFS的问题

207. Course Schedule

有向图的环检测
bool canFinish(int numCourses, vector<pair<int, int>>& prerequisites) {
///先来看BFS的解法，我们定义二维数组graph来表示这个有向图，一位数组in来表示每个顶点的入度。我们开始先根据输入来建立这个有向图，并将入度数组也初始化好。然后我们定义一个queue变量，将所有入度为0的点放入队列中，然后开始遍历队列，从graph里遍历其连接的点，每到达一个新节点，将其入度减一，如果此时该点入度为0，则放入队列末尾。直到遍历完队列中所有的值，若此时还有节点的入度不为0，则说明环存在，返回false，反之则返回true。
vector<vector<int>> graph(numCourses, vector<int>(0));
vector<int> indegree(numCourses, 0);
for(auto pre : prerequisites){
graph[pre[1]].push_back(pre[0]);////不能通过
indegree[pre[0]]++;
}
queue<int> q;
for(int i = 0; i < numCourses; i++){
if(indegree[i] == 0) q.push(i);
}
while(!q.empty()){
int top = q.front();
q.pop();
for(auto a : graph[top]){
indegree[a]--;
if(indegree[a] == 0) q.push(a);
}
}
for(int i = 0; i < numCourses; i++){
if(indegree[i] != 0) return false;
}
return true;
}
};

再来看DFS的解法，也需要建立有向图，还是用二维数组来建立，和BFS不同的是，我们像现在需要一个一维数组visit来记录访问状态，大体思路是，先建立好有向图，然后从第一个门课开始，找其可构成哪门课，暂时将当前课程标记为已访问，然后对新得到的课程调用DFS递归，直到出现新的课程已经访问过了，则返回false，没有冲突的话返回true，然后把标记为已访问的课程改为未访问。

////对称

vector<vector<int>> graph(numCourses, vector<int>(0));
vector<bool> isVisit(numCourses, false);
for(auto pre : prerequisites){
graph[pre[1]].push_back(pre[0]);
}
for(int i = 0; i < numCourses; i++){
if(!dfs(graph, isVisit, i)) return false;
}
return true;
}

bool dfs(vector<vector<int>>& graph, vector<bool>& isVisit, int i){
if(isVisit[i] == false){
isVisit[i] = true;
//if(!dfs(graph, isVisit, i++)) return false;
for(auto a : graph[i]){
if(!dfs(graph, isVisit, a)) return false;
}
}else{
return false;
}
isVisit[i] = false;
return true;
}

可以这样！！！

vector<unordered_set<int>> make_graph(int numCourses, vector<pair<int, int>>& prerequisites) {

vector<unordered_set<int>> graph(numCourses);

for (auto pre : prerequisites) graph[pre.second].insert(pre.first);

return graph; }

212.Word Search II

在这题中只要实现字典树中的insert功能就行了，查找单词和前缀就没有必要了，然后DFS的思路跟之前那道Word Search 词语搜索基本相同

void search(vector<vector<char> > &board, TrieNode *p, int i, int j, vector<vector<bool> > &visit, vector<string> &res) {
        if (!p->str.empty()) {
            res.push_back(p->str);
            p->str.clear();
        }
        int d[][2] = {{-1, 0}, {1, 0}, {0, -1}, {0, 1}};
        visit[i][j] = true;
        for (auto &a : d) {
            int nx = a[0] + i, ny = a[1] + j;
            if (nx >= 0 && nx < board.size() && ny >= 0 && ny < board[0].size() && !visit[nx][ny] && p->child[board[nx][ny] - 'a']) {
                search(board, p->child[board[nx][ny] - 'a'], nx, ny, visit, res);
            }
        }
        visit[i][j] = false;
    }
216. Combination Sum III1 不用sum这个变量 直接在dfs的parameter N 里减去i+1
2 return条件与push_back的条件不同