dfs模板岛
时间: 2025-06-14 07:50:15 浏览: 8
### DFS算法概述
深度优先搜索(Depth First Search, DFS)是一种用于遍历图或树结构的经典算法。它通过尽可能深地探索每一个分支来完成整个数据结构的访问过程[^1]。
以下是关于DFS的一个基本实现模板以及一些学习资源:
#### 基本DFS代码模板
对于无向图或者有向图,可以采用递归方式实现DFS。下面是一个基于邻接表表示法的Python版本DFS代码示例:
```python
def dfs(graph, node, visited=None):
if visited is None:
visited = set()
visited.add(node)
print(node, end=' ') # 访问节点的操作
for neighbor in graph[node]:
if neighbor not in visited:
dfs(graph, neighbor, visited)
# 图的邻接列表表示形式
graph = {
'A': ['B', 'C'],
'B': ['A', 'D', 'E'],
'C': ['A', 'F'],
'D': ['B'],
'E': ['B', 'F'],
'F': ['C', 'E']
}
dfs(graph, 'A')
```
上述代码展示了如何利用递归方法执行DFS操作,并打印出访问顺序中的节点[^2]。
#### 非递归版DFS代码模板
除了递归之外,还可以借助栈的数据结构模拟DFS的过程:
```python
def iterative_dfs(graph, start_node):
stack, visited = [start_node], set()
while stack:
vertex = stack.pop() # 取出最后一个元素
if vertex not in visited:
visited.add(vertex)
print(vertex, end=" ") # 对顶点进行处理
# 将未被访问过的相邻节点压入栈中
stack.extend(reversed([node for node in graph[vertex] if node not in visited]))
iterative_dfs(graph, 'A')
```
这段代码实现了迭代式的DFS逻辑,其中`stack`用来存储待访问的节点集合[^3]。
#### 学习资料推荐
- **书籍**:《Introduction to Algorithms》(CLRS),该书提供了详尽的理论基础和伪码描述。
- **在线教程**: LeetCode 和 GeeksforGeeks 提供大量练习题目及解析文章。
- **视频课程**: Coursera上的Algorithms Specialization系列课程涵盖了包括DFS在内的多种核心算法概念[^4]。
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