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  • 数据结构之图的深度优先搜索

    正文概述 掘金(_乘风_)   2021-08-16   560

    深度优先搜索

    • 深度优先搜索算法将会从第一个指定的顶点开始遍历图,沿着路径直到这条路径的最后一个顶点被访问了,接着按照原路回退并探索下一条路径
    • 也就是说,它是先深度后广度地访问顶点。
    • 注意:深度优先搜索,不需要一个源顶点。(因为它是沿着路径去探索的)
    • 深度优先搜索的步骤是递归的。这也就意味着:深度优先搜索算法使用来存储函数调用(由递归调用所创建的栈)。
    • 类似于之前的广度优先搜索,我们同样适用颜色来标记顶点的访问探索情况:
      • 被发现的顶点标记为灰色;
      • 已被探索的顶点标记为黑色;

    实现

    • 准备工作
    // 将图的所有顶点全部初始化为白色
    const colors = {
        white: 0,
        gray: 1,
        black: 2
    }
    const initializeColor = vertices => { 
        const color = {}; 
        for (let i = 0; i < vertices.length; i++) { 
            color[vertices[i]] = colors.white; 
        } 
        return color; 
    };
    
    • 开始干活
    this.dfs = function(callback) {
        // 拿到所有已经初始化好的顶点及其颜色的集合
        let color = initializeColor()
        // 定义递归函数
        let dfsVisit = function(u, color, callback) {
            // 将遍历到的未访问的顶点u 标记为 灰色,代表已访问到
            color[u] = 'gray';
            if (callback) {
                callback(u)
            }
            // adjList字典中存储的是顶点和它的邻接顶点列表,所以我们拿到顶点u的邻接列表 
            let neighbors = adjList.get(u);
            // 循环拿到的顶点u的邻接顶点列表
            for (let i = 0; i < neighbors.length; i++) {
                // 取出每个邻接顶点 
                let w = neighbors[i]
                // 如果该邻接顶点是未被访问过的,即白色,那么就调用 dfsVisit方法,再次探索
                if (color[w] === 'white') {
                    dfsVisit(w, color, callback)
                }
            }
            // 最后,该顶点和邻接顶点按深度访问完之后,回退,表示该顶点已被完全探索,并将其标记为黑色
            color[u] = 'black';
        }
        // 遍历所有顶点,对每个未访问的顶点调用私有的递归函数
        for (let i = 0; i < vertices.length; i++) {
            if(color[vertices[i]] === 'white') {
                dfsVisit(vertices[i], color, callback);
            }
        }
        
    }
    
    • 附上一张过程图:

    数据结构之图的深度优先搜索

    解析:

    • 因为我们在之前的文章中,创建 vertices 数组时,是用来存储 图的所有顶点的。而我们在创建该数组是是将A B C D E F G H I顶点依次push进数组的,所以在深度优先搜索时,我们会在上图中看到第一个标记为灰色的顶点是 A
    • 将A标记为灰色之后,遍历了A的邻接顶点列表['B', 'C', 'D'],此时第一次循环拿到了 顶点 B,结果发现 B此时是白色的;
    • 那么 就调用 dfsVisit方法,将 B 标记为 灰色;此时拿到了 B的邻接顶点列表 ['E', 'F'],遍历该列表,第一次拿到了顶点 E,发现它是白色的;
    • 接着 调用 dfsVisit方法,将 E 标记为 灰色;此时拿到了E的邻接顶点列表 ['I'],遍历该列表,拿到了顶点 I,发现它是白色的;
    • 接着 调用 dfsVisit方法,将 I 标记为 灰色;结果发现此时 I的邻接列表没了,也就意味着,我们这条路径已经完全探索完毕啦,此时将 顶点 I 标记为 黑色
    • 然后 ['E', 'F'] 第二次拿到了 F,发现它是白色的;
    • 接着 调用 dfsVisit方法,将 F 标记为 灰色;此时 F的邻接列表为 ['B'],遍历该列表,发现 B是灰色的,则 F的邻接列表探索完毕,将 F 标记为黑色
    • 开始回退。
    • 依此类推。
    • 送上一张手绘图,帮助理解。

    数据结构之图的深度优先搜索


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