深度優先搜尋（dfs）是一種基本的圖演算法，主要針對圖和樹，英文縮寫：dfs。
【走迷宮】
深度優先搜尋的重要例子——走迷宮。
用迷宮代替圖，通道代替邊，路口代替定點，那麼我們就可以將迷宮看成是乙個圖。
要探索迷宮中的所有通道，我需要這樣做：（和dfs思想是一樣的）
圖例：
【題目】
迷宮由n行m列的單元格組成，每個單元格要麼是空地，要麼是障礙物，需要找到一條從起點通往終點的最短路徑。
注意：障礙物不能走，不能走到迷宮外面。
起點障礙
障礙障礙
終點障礙
起點為（1,1），只能往下走或往右走，我們乙個乙個進行嘗試。
先往右走，直到走不通的時候再往回回退，然後再去嘗試另外乙個方向。
起點（1,1）一步之內可以到達的點為（1,2）和（2,1），先往右走，到達（1,2）。
到達（1,2）後來判斷又能到達哪些點？只有（2,2），然後繼續往下走，直到無路可走或到達終點為止。
下圖是一種可行的搜尋路徑：1
2障礙3
4 5
障礙 6
障礙 終點8
7 障礙
【dfs】
dfs函式的功能是解決當前應該怎麼辦。
因此，這裡的dfs（）需要維護3個引數，當前點的x座標，y座標，已經走過的步數step。如下
def dfs(x,y,step):
def dfs(x,y,step):
next_step = [[0,1], #向右走
[1,0], #向下走
[0,-1], #向左走
[-1,0] #向上走
]
for i in range(len(next_step)):
next_x = start_x + next_step[i][0]
next_y = start_y + next_step[i][1]
如果這個點符合所有的要求，就對這個點進行下一步，dfs(next_x,next_y,step+1).
def dfs(start_x,start_y,end_x,end_y,migong_array,step):
''':param start_x: 起始橫座標
:param start_y: 起始縱座標
:param end_x: 終點橫座標
:param end_y: 終點縱座標
:param migong_array: 迷宮的陣列
:return:
'''next_step = [[0,1], #向右走
[1,0], #向下走
[0,-1], #向左走
[-1,0] #向上走
]if (start_x == end_x and start_y == end_y):
global min
if(step < min):
min = step
return
for i in range(len(next_step)):
next_x = start_x + next_step[i][0]
next_y = start_y + next_step[i][1]
# 判斷是否越界
if(next_x < 0 or next_y < 0 or next_x > len(migong_array) or next_y > len(migong_array[0])):
continue
# 判斷是否為障礙物和已經在路中
if(a[next_x][next_y] == 0 and book[next_x][next_y] == 0):
book[next_x][next_y] = 1 #標記這個點已經被走過
dfs(next_x,next_y,end_x,end_y,migong_array,step+1)#嘗試下乙個點
book[next_x][next_y] = 0#嘗試結束，取消這個點的標記
return
深度優先搜尋（一）
輸入n個數字，輸出這n個陣列的全排列。分析 首先需要乙個資料結構來確定還有哪些資料沒有被排序，因此有了bool陣列is in，然後有乙個陣列用來裝已經被排列的陣列，因此有了陣列bucket。結束條件是當選了n個數字以後，也就是沒有數字可以放入bucket的時候，結束深度優先搜尋。選擇列表就是剩餘未排...
訓練一 深度優先搜尋
例1.poj 1979 red and black 題意 由 為起點，周圍最多有 跟它相連通，不能越過 本身也算乙個 輸入輸出 sample input 6 9.11 9 11 6 7 7.0 0sample output 4559613 include using namespace std ch...
廣度優先搜尋 深度優先搜尋
前言 這幾天複習圖論演算法，覺得bfs和dfs挺重要的，而且應用比較多，故記錄一下。廣度優先搜尋 有乙個有向圖如圖a 圖a廣度優先搜尋的策略是 從起始點開始遍歷其鄰接的節點，由此向外不斷擴散。1.假設我們以頂點0為原點進行搜尋，首先確定鄰接0的頂點集合s0 2.然後確定頂點1的集合s1 頂點2沒有鄰...