dfs和bfs

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1.dfs(深度优先搜索)是两个搜索中先理解并使用的,其实就是暴力把所有的路径都搜索出来,它运用了回溯,保存这次的位置,深入搜索,都搜索完了便回溯回来,搜下一个位置,直到把所有最深位置都搜一遍,要注意的一点是,搜索的时候有记录走过的位置,标记完后可能要改回来;

回溯法是一种搜索法,按条件向前搜索,以达到目标。但当探索到某一步时,发现原先选择达不到目标,就退回一步重新选择,这种走不通就退回再走的技术为回溯法;

例如这张图,从1开始到2,之后到5,5不能再走了,退回2,到6,退回2退回1,到3,一直进行;

理解这种方法比较简单,难的是要怎么用

void dfs(int deep)
{
    int x=deep/n,y=deep%n;
    if(符合某种要求||已经不能在搜了)
    {
        做一些操作;
        return ;
    }
    if(符合某种条件且有地方可以继续搜索的)//这里可能会有多种条件,可能要循环什么的
    {
        a[x][y]='x';//可能要改变条件,这个是瞎写的
            dfs(deep+1,sum+1);//搜索下一层
        a[x][y]='.';//可能要改回条件,有些可能不用改比如搜地图上有多少块连续的东西
    }
}

2.bfs(宽度/广度优先搜索),这个一直理解了思想,不会用,后面才会的,思想,从某点开始,走四面可以走的路,然后在从这些路,在找可以走的路,直到最先找到符合条件的,这个运用需要用到队列(queue),需要稍微掌握这个才能用bfs。


一张图,bfs就是和它类似,很好的帮助理解,雷从上往下,同时向四面八方的延长(当然不是很严谨的),然后找到那个最近的建筑物,然后劈了它;

还是这张图,从1开始搜,有2,3,4几个点,存起来,从2开始有5,6,存起来,搜3,有7,8,存起来,搜4,没有了;现在开始搜刚刚存的点,从5开始,没有,然后搜6.。。一直进行,直到找到;

int visit[N][N]//用来记录走过的位置
int dir[4][2]={0,-1,0,1,-1,0,1,0};
struct node
{
    int x,y,bits;//一般是点,还有步数,也可以存其他的
};
queue<node>v;
void bfs1(node p)
{
    node t,tt;
    v.push(p);
    while(!v.empty())
    {
        t=v.front();//取出最前面的
        v.pop();//删除
        if(找到符合条件的)
        {
            做记录;
            while(!v.empty()) v.pop();//如果后面还需要用,随手清空队列
            return;
        }
        visit[t.x][t.y]=1;//走过的进行标记,以免重复
        rep(i,0,4)//做多次查找
        {
            tt=t;
            tt.x+=dir[i][0];tt.y+=dir[i][1];//这里的例子是向上下左右查找的
            if(如果这个位置符合条件)
            {
                tt.bits++;//步数加一
                v.push(tt); //把它推入队列,在后面的时候就可以用了
            }
        }
    }
}

3.dfs和bfs的区别

其实有时候两个都可以用,不过需要其他的东西来记录什么的,各自有各自的优势

bfs是用来搜索最短径路的解是比较合适的,比如求最少步数的解,最少交换次数的解,因为bfs搜索过程中遇到的解一定是离最初位置最近的,所以遇到一个解,一定就是最优解,此时搜索算法可以终止,而如果用dfs,会搜一些其他的位置,需要搜很多次,然后还要一个东西来记录这次找的位置,之后找到的还要和这次找到的进行比较,这样就比较麻烦

dfs合搜索全部的解,因为要搜索全部的解,在记录路径的时候也会简单一点,而bfs搜索过程中,遇到离根最近的解,并没有什么用,也必须遍历完整棵搜索树。

bfs是浪费空间节省时间,dfs是浪费时间节省空间。因为dfs要走很多的路径,可能都是没用的,(做有些题目的时候要进行剪枝,就是确定不符合条件的就可以结束,以免浪费时间,否则有些题目会TLE);而bfs可以走的点要存起来,需要队列,因此需要空间来储存,但是快一点。

稍微理解之后就可以了,不一定要纠结怎么用,先去做题目,很多都是做着就突然明白怎么用了。

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