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深度优先遍历权威发布_dfs遍历和bfs遍历什么意思(2024年12月精准访谈)

内容来源：兔子在线电影所属栏目：观点更新日期：2024-12-02

深度优先遍历

二叉树遍历：深度与广度，你选哪个？嘿，大家好！今天我们来聊聊二叉树的遍历方式，特别是深度优先遍历（DFS）和广度优先遍历（BFS）。二叉树的遍历主要有三种方式：前序、中序和后序。深度优先遍历（DFS）𐟌𑊊深度优先遍历可以分为三种：前序遍历：中左右，先访问根节点，然后左子树，最后右子树。中序遍历：左中右，先访问左子树，然后根节点，最后右子树。后序遍历：左右中，先访问左子树和右子树，最后访问根节点。 DFS可以用递归（栈）来实现，也可以用非递归（迭代法）来实现。以下是几个典型的题目：LC144、LC145和LC94。递归的三重曲𐟎𖊧ᮨ‚数和返回值；终止条件；这里是当遇到空节点（if cur == null），则终止遍历；单层逻辑。这三题其实挺简单的，只要掌握了递归的三重曲，就能轻松搞定。接下来是LC102，这题考察的是广度优先遍历（BFS）。广度优先遍历（BFS）𐟌Š BFS需要借助队列来实现。首先记录当前层的节点数量，然后弹出当前层的元素，加入其孩子节点。这里有一个关键点：需要通过int快照来记录队列的长度，而不是直接用queue.size()。这是因为int是原始数据类型，按值传递，而不是引用传递。每次外层while循环开始时，计算当前层的节点数并存储在len中。内层while循环则使用len变量确保我们只遍历当前层的节点，而不会受到新加入队列的节点影响。常见的数据类型𐟓Š 常见的原始数据类型包括：整数类型（int、long、short、byte）浮点数类型（float、double）字符类型（char）布尔类型（boolean）小结𐟓 无论是深度优先遍历还是广度优先遍历，都需要掌握基本的数据结构和算法思想。希望这篇文章能帮助大家更好地理解二叉树的遍历方式。加油！𐟒ꀀ

深度优先遍历为何不是abcdfe？大家好，我最近在研究图的遍历算法，特别是深度优先遍历（DFS）。根据邻接表进行遍历时，我从顶点a开始，依次访问了b、c和d。由于d没有下一步，我向上回溯，按理说应该回到b的第二个邻接点，也就是f。但为什么结果却是abcdef，而不是abcdfe呢？𐟤” 根据邻接表，我的遍历顺序是这样的： a -> b -> c -> d -> e -> f 而深度优先遍历的经典定义是：从某个顶点出发，尽可能深地探索图的分支，直到当前顶点的所有邻接点都已访问过，然后回溯到上一个顶点，继续探索其未访问过的邻接点。按照这个定义，我的遍历顺序应该是abcdfe才对。有没有哪位大神能帮我解答一下这个问题？是不是我在理解深度优先遍历的概念上出了什么偏差？还是说我的邻接表画错了？𐟙 另外，如果有机会的话，也请顺便解释一下邻接矩阵表示方法，以及如何画出邻接矩阵。谢谢大家！𐟙Œ

LCP51：解锁新技能𐟔“ 𐟌ˆLCP50、宝石补给 𐟎觛𔦎妨ᦋŸ，轻松解决！ 𐟏 841、钥匙与房间 𐟔图的遍历，从0号房间开始，用bool数组记录是否到过。对于没有钥匙的房间，如果没到过就前往，最后检查是否有房间未到过，返回false或true。 𐟛䯸1466、重新规划路线 𐟌𓥦‚果将边看作无向边，则是一颗树。从根节点出发，使用pair记录边的编号和方向（1表示向下，需要翻转；0表示指向父节点）。从0号节点开始，进行深度优先搜索，传入当前节点编号和父节点编号（初始设为-1）。遍历每条相连的边，如果另一端是父节点则继续；否则计算以另一端节点为根的树中需要翻转的边数，再加上当前要翻转的边数。

「提高LLM推理能力新方法」大语言模型（LLM）由于基于自回归模型，一次性生成答案，因此回答复杂逻辑问题时，常常出现推理错误的情况。最近，有人提出了能大幅提升LLM推理能力的方法——使用Prolog逻辑编程语言。即，将用户的问题转化为Prolog代码，通过符号逻辑来解决问题，再将结果转化回自然语 ...

Python编程必学的8种算法嘿，大家好！今天我想和你们聊聊Python编程中那些最常用的算法。无论你是初学者还是有一定经验的开发者，这些算法都值得你深入了解。希望这篇文章能帮到你们，让你们在编程的路上走得更远！排序算法 𐟓ˆ 排序算法是编程中非常基础但重要的部分。Python中有很多种排序方法，比如冒泡排序、快速排序、归并排序等等。这些算法不仅在编程中有用，在生活中也有很多应用，比如数据库查询优化。搜索算法 𐟔 搜索算法是帮助我们找到特定信息的工具。在Python中，二分搜索和深度优先搜索是最常见的两种搜索算法。二分搜索适用于已经排序好的数据集，而深度优先搜索则常用于图和树的遍历。加密算法 𐟔’ 加密算法是网络安全和隐私保护的核心。Python中有很多种加密方法，比如对称加密（如AES）、非对称加密（如RSA）和哈希函数（如SHA256）。这些算法在保护数据安全方面非常重要。机器学习算法 𐟤– 机器学习是现代编程的热门领域，Python在这方面有着广泛的应用。常见的机器学习算法包括线性回归、决策树、支持向量机和神经网络等。这些算法可以帮助我们处理大量数据，并从中提取有用的信息。图论算法 𐟓Š 图论算法是处理图形数据的工具。在Python中，深度优先搜索、广度优先搜索和最小生成树等图论算法非常常见。这些算法在社交网络分析、网络路由和电路设计等方面有着广泛的应用。动态规划 𐟓ˆ 动态规划是一种优化技术，适用于解决具有重叠子问题和最优子结构的问题。在Python中，背包问题、最长公共子序列和斐波那契数列等问题都可以通过动态规划来解决。这种算法在优化问题和决策分析中非常有用。分治算法 ⚙️ 分治算法是一种将大问题分解为小问题的策略。在Python中，归并排序、快速排序和合并排序等都是分治算法的例子。这种算法在处理大规模数据和复杂问题时非常有效。贪心算法 𐟒𐊨𔪥🃧𓕦˜露€种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是全局最好或最优的算法。在Python中，旅行商问题、背包问题和最短路径问题等都可以通过贪心算法来解决。这种算法在优化问题和决策分析中非常有用。希望这些信息能帮到你们，让你们在Python编程的道路上更加得心应手！如果你有任何问题或想了解更多，欢迎留言讨论哦！𐟘Š

蓝桥杯备战指南：从零开始到国奖大家好，我是去年15届蓝桥杯B组拿到国三奖的选手。虽然我的实力不算特别强，但我觉得自己从大一第一次参加蓝桥杯白给300分，到大二拿到国奖的经历，还是能帮到一些和我一样没有基础的同学。今天我就来分享一些备战蓝桥杯的心得和方法。必备知识点：STL和基础算法𐟓š 首先，STL（标准模板库）是一定要学的，特别是vector、string和map这三个部分。其他的部分可以等你在做题时遇到再学，只需要会用就行。其实很多视频教程讲得太复杂了，没必要看，多写代码才是王道。接下来是一些重要的基础算法：排序：虽然sort函数很方便，但有些新手可能不清楚，所以还是建议了解一下。二分：有两种常见的模板，左端点和右端点，这个得背下来。深度优先搜索（DFS）：这个非常重要！很多蓝桥杯的题目都可以用DFS暴力骗分。广度优先搜索（BFS）：同样重要，也是可以用来暴力骗分的。前缀和：这个在蓝桥杯中也很常见。动态规划：这个得好好学，很多题目都离不开它。刷真题：别偷懒𐟒ꊊ最后就是刷真题了，狠狠地刷！题目做多了，自然就能找到感觉。有些人可能基础不是很好，一个人学起来有点难，所以建议大家可以找一些学习伙伴或者参加一些学习小组，共同进步。

爬山算法：启发式搜索的简单与高效爬山算法是一种启发式搜索方法，旨在通过局部择优来改进深度优先搜索。它的核心思想是：在每一步中，比较当前节点与其相邻节点的值，选择较优者作为下一步的起点。具体步骤如下：从当前节点开始，将其与周围邻居节点的值进行比较。如果当前节点是最大的，则返回该节点作为最大值（即山峰的最高点）。否则，用最高的邻居节点替换当前节点，继续向山峰高处攀爬。重复以上步骤，直到达到最高点。爬山算法的优点在于它避免了遍历所有节点，通过启发式选择部分节点来提高效率。然而，这种方法可能不是最佳解，并且可能会导致随机走动，从而降低搜索效率。总的来说，爬山算法是一种简单的优化算法，能够找到局部最优解，但无法保证全局最优。

程序员面试必备算法清单在准备程序员面试时，熟悉各种算法和数据结构至关重要。以下是一些常见的算法和数据结构，帮助你更好地准备面试：字符串处理：字符串类题目是各大公司面试的热门选择，难度适中且贴近实际工作。排序算法：合并排序和快速排序是考察的重点，中等频率出现，有时与其他专题混合考察。二分法：二分法题目出现频率高，需要注意避免死循环，特别是边界问题。链表：链表是基础数据结构，考察频率高，需注意其性质，如删除和插入时间复杂度为O(1)。二叉树：树的考察频率也较高，需要掌握递归和迭代两种解法。深度优先搜索（DFS）：考察频率高，但需注意递归深度过深可能导致栈溢出。广度优先搜索（BFS）：考察频率高，适用于拓扑排序和最短距离问题。堆：堆的构建、应用（优先队列、排序）以及懒删除等问题都是考察点。哈希表：哈希表是常用的数据结构，支持O(1)的增删查改操作。双指针：高频问题，时间复杂度为O(n)。动态规划：头部公司和国内公司容易考到，准备难度较高，需要多练习。 Trie：多为模板题，学会总结模板，在线算法效率较高。 Union Find：多为模板题，学会总结模板，在线算法效率较高。这些基础专题是面试中的常见考点，后续会按照专题进行详细讲解和刷题巩固。希望这些信息能帮助你更好地准备程序员面试！

国考行测简直就是个巨大的高中大学大乱炖语数物化生史地政甚至还有大学时候学到的深度优先搜索越做心雪死

九周刷题计划，速提算法力！ 𐟎쬤𘀥‘诼š掌握链表、栈、队列等基础数据结构，并完成20道相关算法题。 𐟔 第二周：深入学习排序算法和贪心算法，完成20道算法题。 𐟌𓠧쬤𘉥‘诼š探索二叉树和二叉搜索树，解决20道相关算法题。 𐟔 第四周：学习二分查找和回溯算法，挑战30道高级算法题。 𐟏† 第五周：掌握动态规划高级算法，完成30道相关算法题。 𐟌Ÿ 鉴于时间和精力的限制，建议有针对性地准备面试。关键算法如二分查找、字符串处理、模拟、二叉树、链表、递归、广度优先搜索、深度优先搜索、拓扑排序、双指针、哈希表、字典树、动态规划等需要精通。 𐟓… 因此，我总结了九周的高效刷题计划，希望能帮助大家在面试中脱颖而出。

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