我們依舊舉例說明，比如我們現在想要在a,b,c三個箱子中放入1,2,3三張牌，想知道乙個有多少種情況
首先我們一步步嘗試每一次，每乙個箱子中的放牌情況
我們約定，對於每個箱子，我們都優先放入1，然後是2，最後是3
當然，如果手上一張牌都沒有，也就說明某種情況被列舉完了
我們用乙個陣列a代表箱子，step代表第step個箱子，而i代表牌
我們利用下面這個迴圈來進行舉窮
for(i = 1;i<=n:i++ )我們約定： book[i]= 0 代表牌還在手上，=1代表用掉了
所以，我們能把**更新為：
for(i = 1;i<=n:i++ )
}
所以，我們處理每個盒子的方法都是一樣的，我們之間把上述**變成方法
void dfs(int step)
}return ;
}
另外，每乙個箱子嘗試之後，記得收回牌
事實上，開始「收牌」就意味著某一次的情況已經被舉完了
void dfs(int step)
}return ;
}
（因為卡牌數量和盒子是對應的，迴圈中n代表有幾張牌）
所以，處理到第n+1個盒子時，我們就列印出放法，然後return
p.s 不return就死迴圈了完整的方法**如下：
void dfs(int step)
//step是箱子處理第step個箱子
for(i = 1;i<=n:i++ )
}return ;
}
#incluide int a[10],book[10],n ;
void dfs(int step)
//step是箱子處理第step個箱子
for(i = 1;i<=n:i++ )
}return ;
}int main()
而「下一步如何做」往往可以利用迴圈或遞迴解決
我們可以把深度優先演算法的模型概括為：
void dfs(int step)
返回 }
實質上，很多搜尋演算法都是為這種事情服務的。
另外在尋路方面還有一位大佬，那就是a*，這是後話了
我們假設迷宮由n行m列的格仔組成，每個格仔要麼是空地要麼是障礙物
設我們的終點在(p,q)，而起點在(1,1)，尋找兩點之間的最短路徑
(設n,m均小於50)
首先明確人和計算機是不一樣，我們最重要的就是找乙個通用的搜尋法，然後一直用它直到結束
我們需要約定乙個順序進行搜尋，並且它是可以運用於每乙個格仔的
我們不妨這麼幹：
1.按照右，下，左，上的順序進行嘗試
2.檢測：障礙物無法到達，不可越界，不要去走過的點
3.下一點
另外，在每次行動的開始，我們還要判斷一件事，那就是是否到達了終點
終點檢測
那麼這麼乙個函式只需要三個引數： x,y,總步數
void dfs(int x, int y, int step)
}
我們利用乙個陣列來進行「嘗試」的描述
int next[4][2] = , //向右
, //向下
, //向左
//向上},
對於我們的地圖(它實質也是乙個二維陣列)而言，下標的增加代表向右/向下，減少則是向左/向上
因此在之後的計算中，利用next陣列可以迅速得到下乙個點的座標
我們再加上乙個for迴圈來列舉所有可能，就可以得到乙個嘗試的列舉
for(k=0;k<=3;k++)檢測：哪些地方不能去
主要進行下面三個判斷：
1.是否越界。根據tx,ty的數值以及地圖大小判斷即可
2.是否為障礙物。設定乙個陣列a來登記障礙物
3.是否已經走過。設定乙個標記陣列book進行標記
可能有人會提出：把走過的路加到障礙物陣列中就行了，這種想法很好但實際上卻是不方便的
book陣列的意義有兩個，一是標記走過的路，二是配合嘗試計算多個路徑（模擬一下之前的拿牌和收回牌）
這部分的判斷如下：
if(tx<1 || tx>n || ty<1 || ty>m )
if(a[tx][ty]==0 && book[tx][ty]==0)
#includeint n,m,p,q,min = 9999999 ;
int a[51][51] , book[51][51] ;
void dfs(int x, int y ,int step), //向右
, //向下
, //向左
//向上
};int tx,ty,k ;
//判斷是否到達目標點
if(x==p && y==q)
//列舉走法
for(k=0;k<=3;k++)
if(a[tx][ty]==0 && book[tx][ty]==0)
}return ;
}//主函式
int main()
}//讀入起點和終點
scanf("%d %d %d %d",&startx,&starty,&p,&q);
//開始設定
book[startx][starty] = 1;
//開始搜尋
dfs(startx,starty,0) ;
//輸出最短步數
printf("%d" , min);
getchar();getchar();
return 0 ;
}
深度優先搜尋DFS
作為搜尋演算法的一種，dfs對於尋找乙個解的 np 包括npc 問題作用很大。但是，搜尋演算法畢竟是 時間複雜度是o n 的階乘級演算法，它的效率比較低，在資料規模變大時，這種演算法就顯得力不從心了。關於深度優先搜尋的效率問題，有多種解決方法。最具有通用性的是剪枝 prunning 也就是去除沒有用...
深度優先搜尋 DFS
深度優先搜尋 縮寫dfs 有點類似廣度優先搜尋，也是對乙個連通圖進行遍歷的演算法。它的思想是從乙個頂點v 0開始，沿著一條路一直走到底，如果發現不能到達目標解，那就返回到上乙個節點，然後從另一條路開始走到底，這種盡量往深處走的概念即是深度優先的概念。你可以跳過第二節先看第三節，還是引用上篇文章的樣例...
深度優先搜尋（dfs）
深度優先搜尋的一般步驟 1 從頂點v出發，訪問v。2 找出剛才訪問過的頂點的第乙個未被訪問的鄰接點，訪問該頂點。以該頂點為新頂點，重複此步驟，直到剛訪問的頂點沒有沒有未被訪問過的鄰接點為止。3 返回前乙個訪問過的仍有未被訪問過的鄰接點的頂點，找出該頂點的下乙個未被訪問過的鄰接點，訪問該頂點。4 重複...