广度优先搜索_深度优先搜索和广度优先搜索[09]

搜索与遍历

绝大多数搜索的处理叫暴力搜索，或者说比较简单朴素的搜索。如果数据结构本身没有任何特点，很普通的树或者图，我们要做的一件事就是把所有节点都遍历一次。

每个节点都要访问一次
每个节点仅仅要访问一次
对于节点的访问顺序不限
- 深度优先搜索（Depth-First-Search）
- 广度优先搜索（Breadth-First-Search）
- 也可以根据现实业务场景自定义优先级优先（启发式搜索）

一、深度优先搜索（Depth-First-Search）

1.DFS访问顺序

树访问顺序

图访问顺序

2.代码模板

# 示例代码
def dfs(node):if node in visited:# already visitedreturnvisited.add(node)# process current node # ... # logic heredfs(node.left)dfs(node.right)#递归写法（常用）
visited = set()
def dfs(node,visited):visited.add(node)# process current node here.# ... for next_node in node.children():if not next_node in visited:dfs(next node,visited)# 非递归写法(模拟递归，用栈来解决)
def DFS(self,tree):if tree.root is None:return []visited, stack = [], [tree.root]while stack:node = stack.pop()visited.add(node)process(node)nodes = generate_related_nodes(node)stack.push(nodes)# other processing work...# 递归写法修改后的代码模板(推荐记忆)
visited = set()
def dfs(node,visited):if node in visited: # terminator# already visitedreturnvisited.add(node)# process current node here.... for next_node in node.children():if not next_node in visited:dfs(next_node,visited)

二、广度优先搜索（Breadth-First-Search）

1. 访问顺序

想象成水波纹，一层一层向外扩散。

访问顺序

2. 代码模板

# BFS代码（队列和循环实现）
def BFS(graph, start, end):queue = []queue.append([start])visited.add(start)while queue:node = queue.pop()visited.add(node)process(node)nodes = generate_related_nodes(node)queue.push(nodes)# other processing work...

三、搜索顺序对比

DFS与BFS对比

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