目录

深搜

200. 岛屿数量

695. 岛屿的最大面积

130. 被围绕的区域

547. 省份数量

417. 太平洋大西洋水流问题

回溯

广搜

111. 二叉树的最小深度

752. 打开转盘锁

深搜与广搜结合

934. 最短的桥

深搜

深搜DFS，在搜索到一个新节点时，立即对该新节点进行遍历，需要用到栈实现，或者使用与栈等价的递归实现。
深搜也可以用来检测环路：记录每个遍历过的节点的父节点，若有一个节点被再次遍历且父节点不同，则说明有环。
有时我们可能会需要对已经搜索过的节点进行标记，以防止在遍历时重复搜索某个节点，这种做法叫做状态记录或者记忆化。

200. 岛屿数量

class Solution {public:void dfs(vector<vector<char>>& grid,int m,int n,int i,int j){//如果越界或者为海域，退出if(i < 0 || i >= m || j < 0 || j >= n || grid[i][j] == '0') return;//标记为海域grid[i][j] = '0';dfs(grid,m,n,i-1,j);dfs(grid,m,n,i+1,j);dfs(grid,m,n,i,j-1);dfs(grid,m,n,i,j+1);return ;}int numIslands(vector<vector<char>>& grid) {int m = grid.size();int n = grid[0].size();int time = 0;for(int i = 0; i < m; i++){for(int j = 0; j < n; j++){if(grid[i][j] == '1'){dfs(grid,m,n,i,j);time++;}}}return time;}
};

695. 岛屿的最大面积

一般来说，深搜可以分为主函数和辅助函数。
主函数用于遍历所有的所有搜索位置，判断是否可以开始搜索，如果可以即用辅助函数进行搜索。
辅助函数负责深搜的递归调用或者(栈)实现。

class Solution {public:vector<int> direction {-1,0,1,0,-1};//辅助函数int dfs(vector<vector<int>>& grid, int r, int c){if(grid[r][c] == 0) return 0;//否则清除标志grid[r][c] = 0;//此时岛屿已经有1面积了，接下来进行对四个方向进行深搜int x,y,area = 1;for(int i = 0; i < 4; i++){//新起点x = r + direction[i];y = c + direction[i+1];//如果不越界，则继续深搜if(x >= 0 && x < grid.size() && y >= 0 && y < grid[0].size())area += dfs(grid,x,y);}//最后返回以r，c为起点的岛屿面积，并且在地图上清除这个岛屿，防止多次搜索。return area;}//主函数int maxAreaOfIsland(vector<vector<int>>& grid) {if(grid.empty() || grid[0].empty()) return 0;int max_area = 0;for(int i = 0; i < grid.size(); i++){for(int j = 0; j < grid[0].size(); j++){if(grid[i][j] == 1){max_area = max(max_area,dfs(grid,i,j));}}}return max_area;}
};

辅助函数还可以写成这样，我更倾向于这种写法：

//辅助函数
int dfs(vector<vector<int>>& grid, int r, int c)
{//如果该点越界或者为海域，退出递归if(r < 0 || r >= grid.size() || c < 0 || c >= grid[0].size() || grid[r][c] == 0) return 0;//否则说明该点为岛屿，面积+1,同时清除记录grid[r][c] = 0;//返回以该点搜索起点的面积结果return 1 + dfs(grid,r-1,c) + dfs(grid,r,c+1) + dfs(grid,r+1,c) + dfs(grid,r,c-1);
}

130. 被围绕的区域

class Solution {public:void dfs(vector<vector<char>>& board,int m,int n,int i,int j){//递归退出条件if(i < 0 || i >= m || j < 0 || j >= n || board[i][j] == 'X' || board[i][j] == 'A') return;//否则进行标记，然后继续深搜board[i][j] = 'A';dfs(board,m,n,i-1,j);dfs(board,m,n,i+1,j);dfs(board,m,n,i,j-1);dfs(board,m,n,i,j+1);return;}void solve(vector<vector<char>>& board) {int m = board.size();int n = board[0].size();//用dfs将边界的相连的0全部置为Afor(int i = 0; i < m ; i++){dfs(board,m,n,i,0);dfs(board,m,n,i,n-1);}for(int j = 0; j < n ; j++){dfs(board,m,n,0,j);dfs(board,m,n,m-1,j);}//进行覆盖操作，只有为A的不进行覆盖for(int i = 0; i < m; i++){for(int j = 0; j < n; j++){if(board[i][j] == 'A') board[i][j] = 'O';else board[i][j] = 'X';}}return;}
};

547. 省份数量

分析：求无向图中的连通域个数，输入矩阵即为无向图的邻接矩阵

深搜思路：遍历所有城市，对于每个城市，如果该城市没有被访问过，则从该城市开始深度优先搜索，通过矩阵得到与该城市直接相连的城市有哪些，这些城市与该城市属于同一个连通分量，然后对这些城市继续深搜，直到同一个连通分量的所有城市都被访问到，就可以得到一个省份。

class Solution {public:void dfs(vector<vector<int>>& isConnected,int i,vector<bool>& visited) {for(int j = 0; j < isConnected.size(); j++){//继续遍历与顶点相邻的顶点，使用visited数组防止重复访问if(isConnected[i][j] == 1 && visited[j] == false){//标记当前访问过的顶点visited[j] = true;dfs(isConnected,j,visited);}}return;}int findCircleNum(vector<vector<int>>& isConnected) {int n = isConnected.size();int count = 0;//标识顶点是否被访问vector<bool> visited(n,false);for(int i = 0; i < n; i++){//如果当前顶点没有被访问，说明是一个新的连通域，遍历这个连通域且计数+1if(!visited[i]){dfs(isConnected,i,visited);count++;}}return count;}
};

417. 太平洋大西洋水流问题

1、边界可以去往旁边的一个海洋
也就是说边界与海洋是连通的，所以需要从外往内扩散，获得与边界连通的区域（也就是高度相等或者高度比当前区域高的位置）
2、为了防止重复遍历，添加visited数组
3、将连通的部分放到两个子集中，一个是和太平洋连通的区域，一个是和大西洋连通的区域。然后对两个求交集即可。

class Solution {public:vector<int> direction{-1,0,1,0,-1};bool Isvaild(int x,int y,vector<vector<int>>& matrix){if(x >= 0 && x < matrix.size() && y >= 0 && y < matrix[0].size()) return true;else return false;}//辅函数void dfs(vector<vector<int>>& matrix,vector<vector<bool>>& can_reach,int r,int c){//如果这个点遍历过了，退出if(can_reach[r][c]) return;can_reach[r][c] = true;int x,y;//向四个方向扩散for(int i = 0; i < 4; i++){x = r + direction[i];y = c + direction[i+1];if(Isvaild(x,y,matrix) && matrix[r][c] <= matrix[x][y])dfs(matrix,can_reach,x,y);}}//主函数vector<vector<int>> pacificAtlantic(vector<vector<int>>& matrix){if(matrix.empty() || matrix[0].empty()) return {};vector<vector<int>> ans;int m = matrix.size();int n = matrix[0].size();//记录能与p洋连通的区域vector<vector<bool>> can_reach_p(m,vector<bool>(n,false));//记录能与a洋连通的区域vector<vector<bool>> can_reach_a(m,vector<bool>(n,false));//遍历上下边界for(int i = 0; i < m; i++){//扩散深搜dfs(matrix,can_reach_p,i,0);dfs(matrix,can_reach_a,i,n-1);}//遍历左右边界for(int j = 0; j < n; j++){//扩散深搜dfs(matrix,can_reach_p,0,j);dfs(matrix,can_reach_a,m-1,j);}//将所有遍历结果进行取交集for(int i = 0; i < m; i++){for(int j = 0; j < n; j++){if(can_reach_p[i][j] && can_reach_a[i][j])ans.push_back(vector<int>{i,j});}}return ans;}
};

回溯

回溯之前，已经做过一些题目了，都是一些经典题目，直接放在这儿。
算法题复习（回溯）

广搜

模板如下：

//计算从起点start到终点target的最短距离
int BFS(Node start,Node target)
{queue<Node> q;   //核心数据结构Set<Node> visited; //避免走回头路q.push(start);     //将起点加入队列visited.insert(start);int steps = 0;  //记录扩散步数while(!q.empty()){//更新步数step++;int sz = q.size();//将当前队列中的所有节点向四周扩散for(int i = 0; i < sz; i++){Node cur = q.front();q.pop();//判断是否到达终点if(cur == target) return step;//将cur相邻的节点加入队列for(Node x: cur.adj()){//如果没有遍历过if(visited.find(x) == visited.end()){q.push(x);visited.insert(x);}}}}
}

cur.adj表示与cur相邻的节点。visited主要是防止走回头路，二叉树结构没有子节点到父节点的指针，所以不会走回头路不需要visited。
不同于深度优先搜索，广搜是一层一层遍历的，因此需要用到先入先出的队列，常常用来处理最短路径问题。

深搜和广搜都可以处理可达性问题，即从一个节点开始是否能到达另一个节点。因为深搜可以利用递归快速实现，所以很多人习惯使用深搜。但是实际工程中，很少使用递归，容易产生栈溢出。

111. 二叉树的最小深度

start：root根节点
target：最靠近根节点的的叶子节点

if(cur.left == nullptr && cur.right == nullptr) //到达了叶子节点

class Solution {public:int minDepth(TreeNode* root) {int result = 0;queue<TreeNode*> que;if(root == nullptr) return 0;que.push(root);while(!que.empty()){result++;int sz = que.size();for(int i = 0; i < sz; i++){TreeNode* cur = que.front();que.pop();//如果走到终点，返回结果if(cur->left == nullptr && cur->right == nullptr) return result;//否则继续if(cur->left != nullptr) que.push(cur->left);if(cur->right != nullptr) que.push(cur->right);}}return result;}
};

752. 打开转盘锁

计算从初始状态“0000”拨出目标状态的最少次数，如果永远无法拨出，则返回-1.
列表 deadends 包含了一组死亡数字，一旦拨轮的数字和列表里的任何一个元素相同，这个锁将会被永久锁定，无法再被旋转。
从0000开始，按照广度的思想，转一次有8种可能：
1000、9000、0100、0900、…
可以抽象成一幅图，每个节点有8个相邻的节点，求最短距离，此时可以用上BFS。
使用下面的初步代码，是按照BFS来寻找的最小密码组合，不过显然是有问题的。

class Solution {public:string plusOne(string s,int j){string result = s;if(result[j] == '9') result[j] = '0';else result[j] = result[j] + 1;return result;}string minusOne(string& s,int j){string result = s;if(result[j] == '0') result[j] = '9';else result[j] = result[j] - 1;return result;}int openLock(vector<string>& deadends, string target) {queue<string> q;string start = "0000";q.push(start);int time = 0;while(!q.empty()){time++;int sz = q.size();for(int i = 0; i < sz; i++){string cur = q.front();q.pop();//判断是否到达终点if(cur == target) return time;//将一个节点相邻的节点加入队列for(int j = 0; j < 4; j++){string up = plusOne(cur,j);q.push(up);string down = minusOne(cur,j);q.push(down);}}}return time;}
};

存在的问题如下：
1、会走回头路，比如"0000"拨到"1000"，但是等从队列中拿出"1000"，还会拨出"0000"
2、没有对deadends进行处理，按道理来说，这些死亡密码不能出现，遇到这些密码的时候需要跳过。
修改后的代码如下：

class Solution {public:string plusOne(string s,int j){string result = s;if(result[j] == '9') result[j] = '0';else result[j] = result[j] + 1;return result;}string minusOne(string& s,int j){string result = s;if(result[j] == '0') result[j] = '9';else result[j] = result[j] - 1;return result;}int openLock(vector<string>& deadends, string target) {//记录需要跳过的死亡密码set<string> deads;for(string s : deadends) deads.insert(s);//记录已经穷举过的密码，防止走回头陆set<string> visited;queue<string> q;string start = "0000";q.push(start);visited.insert(start);int time = 0;while(!q.empty()){int sz = q.size();for(int i = 0; i < sz; i++){string cur = q.front();q.pop();//判断是否合法if(deads.find(cur) != deads.end()) continue; //判断是否到达终点if(cur == target) return time;//将一个节点相邻的节点加入队列，如果是存在过的就不需要加入队列了for(int j = 0; j < 4; j++){string up = plusOne(cur,j);if(visited.find(up) == visited.end()){q.push(up);visited.insert(up);}string down = minusOne(cur,j);if(visited.find(down) == visited.end()){q.push(down);visited.insert(down);}}}time++;}return -1;}
};

深搜与广搜结合

934. 最短的桥

class Solution {public:vector<int> direction{-1,0,1,0,-1};void dfs(vector<vector<int>>& A,queue<pair<int,int>>& points,int m,int n,int i,int j){//如果越界了或者遍历过了，不继续向深处遍历if(i < 0 || j < 0 || i >= m || j >= n || A[i][j] == 2) return;//如果是海域,插入队列中if(A[i][j] == 0){points.push({i,j});return ;}A[i][j] = 2;//继续深度遍历dfs(A,points,m,n,i-1,j);dfs(A,points,m,n,i+1,j);dfs(A,points,m,n,i,j-1);dfs(A,points,m,n,i,j+1);return;} int shortestBridge(vector<vector<int>>& A) {int m = A.size();int n = A[0].size();//深度遍历，寻找第一个岛屿int flag = 0;queue<pair<int,int>> points;for(int i = 0; i < m; i++){if(flag == 1) break;for(int j = 0; j < n; j++){//深度遍历完一个岛屿后，立即退出if(A[i][j] == 1){flag = 1;dfs(A,points,m,n,i,j);break;}}}//开始广度遍历int level = 0;while(!points.empty()){int N = points.size();level++;while(N--){auto [r,c] = points.front();points.pop();//向四周广度遍历for(int k = 0; k < 4; k++){int x = r + direction[k];int y = c + direction[k+1];if(x >= 0 && x < m && y >= 0 && y < n){//如果还是第1个岛屿if(A[x][y] == 2) continue;if(A[x][y] == 1) return level;//如果还是0，则是继续入队列points.push({x,y});//将该坐标并入第1个岛屿A[x][y] = 2;}}}}return level;}
};

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《搜索算法——DFS、BFS、回溯》

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深搜