深度优先搜索(DFS)的顶点顺序通常有以下几种:
- 前序遍历(Preorder Traversal) :
-
访问起始顶点。
-
递归访问该顶点的所有未访问过的邻接顶点。
-
递归结束后,回溯到前一个顶点,继续访问其未访问过的邻接顶点。
-
这个过程一直持续到所有可达顶点都被访问过。
- 后序遍历(Postorder Traversal) :
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递归访问起始顶点的所有未访问过的邻接顶点。
-
递归结束后,回溯到前一个顶点,继续访问其未访问过的邻接顶点。
-
这个过程一直持续到所有可达顶点都被访问过。
-
最后访问起始顶点。
- 逆后序遍历(Reverse Postorder Traversal) :
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递归访问起始顶点的所有未访问过的邻接顶点。
-
递归结束后,回溯到前一个顶点,继续访问其未访问过的邻接顶点。
-
这个过程一直持续到所有可达顶点都被访问过。
-
最后访问起始顶点。
- 中序遍历(Inorder Traversal) :
- 这通常用于二叉树,按照左子树、根节点、右子树的顺序进行遍历。
- 全序遍历(Fullorder Traversal) :
- 这通常用于有向无环图(DAG),按照顶点入度的顺序进行遍历。
在实际应用中,深度优先搜索的顶点顺序可以通过不同的数据结构和算法实现,例如使用栈或递归:
def dfs(graph, start, visited=None):
if visited is None:
visited = set()
visited.add(start)
print(start)
for neighbor in graph[start]:
if neighbor not in visited:
dfs(graph, neighbor, visited)
return visited
示例图
graph = {
'A': ['B', 'C'],
'B': ['A', 'D', 'E'],
'C': ['A', 'F'],
'D': ['B'],
'E': ['B', 'F'],
'F': ['C', 'E'],
}
dfs(graph, 'A')
A
B
D
E
F
C
A
B
D
E
F
C
本文《深度搜索法顶点顺序》系
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