我花费了很多时间在这个问题上。然而，我只能找到非递归方法处理树的解决方案：树的非递归方式，或者递归方法来处理图：图的递归方式。 而许多教程（我不提供链接）也没有提供相应的方法，或者教程完全是错误的。请帮帮我。 更新： 很难描述： 如果我有一个无向图： 1 / | \ 4 | 2 ...

我在网上搜索了DFS算法查找图的所有关节点的解释，但没有找到任何内容。甚至没有维基页面。 从阅读相关资料中，我了解到了基本信息。PDF 每个节点都有一个变量，实际上是查找反向边并找到最接近根节点的最高节点。在处理完所有边之后，它将被找到。 但是我不明白如何在执行DFS期间找到每个节点的这...

我知道在无权图中，BFS单独可以找到最短路径。但是我也在一些网站上读到了一些人声称BFS或DFS都可以做到这一点。我只是想确认这可能是错误的，并且只有BFS可以做到这一点（即使我在快速搜索后仍然不太自信）。如果我错了，请有人解释一下DFS如何能给出最短路径。

我了解BFS和DFS在一般图上的运行时间复杂度为O(n+m)，其中n是节点数量，m是边数量，这是因为对于每个节点都必须考虑其邻接列表。然而，当BFS和DFS在二叉树上执行时，它们的运行时间复杂度是多少呢？我认为它应该是O(n)，因为一个节点可能的边数是常数（即2）。请确认这是否是正确的理解。如...

从这里提取出来的是一个最小化的迭代深度优先搜索程序，我称之为最小化是因为你几乎无法进一步简化代码： def iterative_dfs(graph, start, path=[]): q = [start] while q: v = q.pop(0) ...

我理解BFS和DFS，但我真的无法弄清楚迭代加深搜索和BFS之间的区别。显然，迭代加深搜索的内存使用量与DFS相同，但我无法看出这是如何可能的，因为它就像BFS一样不断扩展。 如果有人能澄清一下那就太棒了。 A / \ B C / / \ D E F

通常在我需要遍历图时，我总是使用深度优先搜索，因为它的空间复杂度更低。尽管我的经验相对有限，但我还真没有遇到过使用广度优先搜索的情况。 什么情况下使用广度优先搜索才有意义呢？ 更新：我想这里回答展示了我使用BFS的情况（因为当时我认为应该使用DFS）。尽管如此，我仍然很想知道，在这种情况下...

我正在学习一个算法课程，在课程中提到，深度优先搜索（DFS）比广度优先搜索（BFS）更加节省空间。 为什么会这样呢？ 尽管它们基本上在做同一件事情，但是在DFS中，我们将当前节点的后继节点放入堆栈中，而在BFS中，我们将后继节点入队。

我知道常见的拓扑排序方法是使用DFS和递归。但是如果使用stack<int>而不是递归，你该如何做呢？我需要获取反向后序，但现在有些困惑： 图是一个vector<vector<int>>邻接表 以下是我想用于拓扑排序的DFS:bool visited[M...

我正在制作俄罗斯方块作为一个有趣的副业项目（不是作业），并希望实现 AI，让电脑自己玩。我听说可以使用 BFS 搜索可用位置，然后创建最合理下落位置的聚合分数来完成。但我对 BFS 和 DFS 算法有些困惑。我最好的学习方式是画出来...我的绘图正确吗？ 谢谢！