前言 图在算法世界中的重要地位是不言而喻的，曾经看到一篇Google的工程师写的一篇《Get that job at Google!》文章中说到面试官问的问题中几乎有一半的问题都可以用图的方法去解决 ...

BFS:队 graph = { "A" : ["B","C"], "B" : ["A","C","D"], "C" : ["A","B","D","E"], "D" : ["B","C","E","F"], "E" : ["C","D ...

问题 我们经常需要遍历这样一种菜单结构： 对应的数据结构如下： 这里给出几种实现代码： 实现 1.递归DFS 2.迭代DFS 这里是使用栈来实现的,这里有个问题，这样会修改原来的list，如果是JSON安全的话， 可以先存一份副本 ...

深度优先遍历DFS 1、递归实现 递归实现比较简单。也就是前序遍历，我们依次遍历当前节点，左节点，右节点即可，以此不断递归下去，直到叶节点（终止条件）。 递归的表达性很好，也很容易理解，不过如果递归层次过深，则很容易导致栈溢出。 2、非递归实现（使用栈实现） 对于二叉树的先 ...

1.dfs(深度优先搜索)是两个搜索中先理解并使用的，其实就是暴力把所有的路径都搜索出来，它运用了回溯，保存这次的位置，深入搜索，都搜索完了便回溯回来，搜下一个位置，直到把所有最深位置都搜一遍，要注意的一点是，搜索的时候有记录走过的位置，标记完后可能要改回来； 回溯法是一种搜索法，按条件向前搜索 ...

DFS与BFS dfs又称深度优先搜索，即一路走到底（一个执着的人），当走到底（到达叶子节点）时要回溯。注：回溯不是直接回到头，而是边回去边看，能不能再往下走，只有当我们明确当前节点所有的路都走不通时才回退一步！ BFS又称广度优先搜索，即一层一层的搜索，只有当每一层搜索完之后才搜索下一层 ...

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