樹遍歷演算法之深度優先和廣度優先

前兩天看到乙個阿里面試題 關於dfs 和bfs的演算法題，在網上找了很多，沒確切答案。今天我們一起來做下這個題目

題目：實現乙個深度優先搜尋演算法（要求：不能用遞迴）

var tree = ]},

,,
],},,,
,,
],},
],};var node = dfs/bfs(tree, '西寧市');
console.log(node); // 輸出： 
複製**

如果我們用遞迴方式非常簡單：貼**

// 遞迴演算法

function dfs(tree, name)
if(!tree.name && !tree.children)
for(let i = 0; i < tree.children.length; i++)
}   
return null
}複製**

方案一 ：深度優先遍歷

/ 非遞迴演算法 深度優先

function dfs(tree, name);
stack.push(tree)
while(stack.length != 0)
let children = item.children;
if(children)
}}    return result
}複製**

方案二 ：廣度優先遍歷

// 非遞迴演算法 廣度優先

function bfs(tree,name);;
queue.unshift(tree);
while(queue.length!=0)
var children=item.children;
if(children)
}}    return result
}複製**

深搜優缺點

能找出所有解決方案

優先搜尋一棵子樹，然後是另一棵，所以和廣搜對比，有著記憶體需要相對較少的優點

要多次遍歷，搜尋所有可能路徑，標識做了之後還要取消。

在深度很大的情況下效率不高

廣搜優缺點

對於解決最短或最少問題特別有效，而且尋找深度小

每個結點只訪問一遍，結點總是以最短路徑被訪問，所以第二次路徑確定不會比第一次短

記憶體耗費量大（需要開大量的陣列單元用來儲存狀態）

深度優先遍歷 和 廣度優先遍歷

圖的廣度優先搜尋是樹的按層次遍歷的推廣，它的基本思想是 首先訪問初始點vi，並將其標記為已訪問過，接著訪問vi的所有未被訪問過的鄰接點 vi1,vi2,vi t，並均標記已訪問過，然後再按照vi1,vi2,vi t的次序，訪問每乙個頂點的所有未被訪問過的鄰接點，並均標記為已訪問過，依次類推，直到圖中...

廣度優先遍歷和深度優先遍歷

深度優先遍歷 廣度優先遍歷是圖的一種遍歷方式,它的思想就是遍歷這個點相鄰的所有的點,再對這些點進行廣度優先遍歷.如下圖所示 首先我們從a點開始遍歷,然後遍歷所有和a相鄰的點f和點g 然後對f和點g進行遍歷進行遍歷,得到點e,h,k和b 然後再繼續,知道所有的點都遍歷完成 首先,我們先定義圖graph...

廣度優先遍歷和深度優先遍歷

1.1 概念 以初始節點v0作為第一層節點,接著訪問它。然後迭代第一層節點即v0，訪問它相鄰接的沒有訪問過的節點比如v1,v2，v1,v2加入到第二層節點 迭代第二層節點v1,v2，v1,v2依次訪問相鄰接的沒有訪問過的節點，重複上述步驟直至所有節點都被訪問過為止。如圖所示首先訪問根節點v0,並將v...