深度优先搜索中的堆栈溢出 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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算法：堆栈与深度优先搜索（迷宫问题）

堆栈的访问规则被限制为Push和Pop两种操作，Push（入栈或压栈）向栈顶添加元素，Pop（出栈或弹出）则取出当前栈顶的元素，也就是说，只能访问栈顶元素而不能访问栈中其它元素。...在迷宫中探索路线的同时就把路线保存在predecessor数组中，已经走过的点在maze数组中记为2防止重复走，最后找到终点时就根据predecessor数组保存的路线从终点打印到起点。...程序在while循环的末尾插了打印语句，每探索一步都打印出当前迷宫的状态（标记了哪些点），从打印结果可以看出这种搜索算法的特点是：每次探索完各个方向相邻的点之后，取其中一个相邻的点走下去，一直走到无路可走了再退回来...这称为深度优先搜索（DFS，Depth First Search）。探索迷宫和堆栈变化的过程如下图所示。 ?...图中各点的编号表示探索顺序，堆栈中保存的应该是坐标，在画图时为了直观就把各点的编号写在堆栈里了。可见正是堆栈后进先出的性质使这个算法具有了深度优先的特点。

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深度优先搜索

简介深度优先搜索算法（英语：Depth-First-Search，DFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支。...当节点v的所在边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。...如果还存在未被发现的节点，则选择其中一个作为源节点并重复以上过程，整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止。属于盲目搜索。实现方法首先将根节点放入队列中。...从队列中取出第一个节点，并检验它是否为目标：如果找到目标，则结束搜寻并回传结果。否则将它某一个尚未检验过的直接子节点加入队列中。重复步骤2。...如果不存在未检测过的直接子节点：将上一级节点加入队列中。重复步骤2。重复步骤4。若队列为空，表示整张图都检查过了——亦即图中没有欲搜寻的目标。结束搜寻并回传“找不到目标”。

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广度优先搜索和深度优先搜索的实现

前言 ---- 广度优先搜索和深度优先搜索都是对图进行搜索的算法广度优先搜索广度优先搜索广泛搜索子节点，将其子节点放进候选节点中；操做候选节点时是按顺序取出候选节点，因此使用队列存储候选节点。...关于队列的实现可参考队列的实现声明广度优先搜索函数，参数为要搜索的树形图和要查找的节点实例化队列，声明目标节点的深度，初始化0 遍历队列获取队列第一个元素，判断是否和目标节点相等，相等返回深度...深度优先搜索深度优先搜索将当前节点的直接子节点作为候选节点；操作候选节点时，采用最后加入的子节点，因此使用栈存储候选顶点；栈的实现声明深度优先搜索函数，参数为要搜索的树形图和要查找的节点数组模拟栈...，将要搜索的树压入栈中取出栈顶元素，判断是否是要查找的节点如果是就返回当前节点判断当前节点是否有子节点，翻转子节点组成的数组，压栈 function depthFirstSearch(tree,...深度优先搜索：选择最新成为候补的顶点，沿着一条路径搜索到底广度优先搜索：选择最早成为候补的顶点，沿着边搜索

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深度优先搜索与广度优先搜索

深度/广度优先搜索 #1 深度优先搜索(DFS) Depth-First-Search ?...题目解读 : 每个元素,只能关联东南西北四个方向在所给的二维矩阵中,找到由"1"相连的数量最多思路 : 首先遍历每一个元素为 “1” 的点, 记为a 然后根据点a, 东南西北四个方向, 找到为...“1” 的点递归a附近四个方向点, 的四个方向 (深度优先搜索) 代码 : class Solution: def maxAreaOfIsland(self, grid: List[List...= 0: # 只有当元素为 "1" 时, 才使用深度优先搜索 ret = max(ret, self.dfs(grid,row,col)) # 每次DFS后,...与之前的最大面积相比, 取最大值 return ret def dfs(self, grid, x, y): # 深度优先遍历 if x<0 or y<

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深度优先搜索

深度优先搜索，简称dfs。我们可以将它跟递归联合在一起。 dfs与递归先回顾一下递归。...(n - 1) + fib(n - 2); } 以上递归实现斐波那契实际上就是按照深度优先的方式进行搜索。...注意：这里的搜索指的是一种穷举方式，把可行的方案都列举出来，不断尝试，直到找到问题的解。 ? 以上即为Fib(5)的计算过程，我们发现实际上对应着一棵树，这棵树被称为搜索树。...深度优先搜索与递归的区别：深度优先搜索是一种算法，更注重思想。递归是一种基于编程语言的实现方式。深度优先搜索可以使用递归实现！当然也就存在非递归的的方式实现搜索。 dfs与迷宫游戏 ?...如果某个点上下左右四个方向都尝试过，便回到走到这个点的之前点，称为回溯。然后继续尝试其他方向，直到所有点都尝试过上下左右四个方向。代码实现：首先要处理好边界条件，即什么时候搜索结束。

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图的遍历(深度优先搜索和广度优先搜索)

图的遍历----->深度优先搜索和广度优先搜索一、图的遍历与树的遍历操作类同，图的遍历操作的定义是，访问途中的每个顶点且每个顶点之北访问一次。...图的遍历方法有两种：一种是深度优先遍历，另一种是广度优先遍历。图的深度优先遍历类似于树的先根遍历，图的广度优先遍历类同于树的层序遍历。...图的深度优先遍历算法是遍历时深度优先的算法，即在图的所有邻接顶点中，每次都在访问完当前节点后，首先访问当前顶点的第一个邻接顶点。深度优先遍历算法可以设计成递归算法。...深度优先搜索的顶点访问顺序:A->B->D->C->E 三、广度优先遍历图的广度优先遍历算法是一个分层搜索的过程。...则广度优先搜索的顶点访问顺序：A->B->E->D->C 这次只是跟着算法描述验证了下，代码晚点发出来，这几天有点忙。

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【数据结构与算法】图遍历算法 ( 深度优先搜索 DFS | 深度优先搜索和广度优先搜索 | 深度优先搜索基本思想 | 深度优先搜索算法步骤 | 深度优先搜索理论示例 )

文章目录一、深度优先搜索 DFS 1、深度优先搜索和广度优先搜索 2、深度优先搜索基本思想 3、深度优先搜索算法步骤二、深度优先搜索示例 ( 理论 ) 1、第一轮递归 2、第二轮递归 3、第三轮递归...4、第四轮递归 5、第五轮递归 6、第六轮递归 7、第七轮递归一、深度优先搜索 DFS ---- 1、深度优先搜索和广度优先搜索图的遍历就是对图中的结点进行遍历 , 遍历结点有如下两种策略...: 深度优先搜索 DFS 广度优先搜索 BFS 2、深度优先搜索基本思想 " 深度优先搜索 " 英文名称是 Depth First Search , 简称 DFS ; DFS 基本思想 : 访问第一个邻接结点...继续向下访问 , 该过程是一个递归过程 ; 3、深度优先搜索算法步骤深度优先搜索算法步骤 : ① 访问初始结点 : 访问初始结点 v , 并将该初始结点 v 标记为 " 已访问 " ; ② 查找邻接节点...; 如果 w 结点存在但是被访问了 , 那么查找 w 结点的下一个邻接节点 , 转到步骤 ③ 执行 ; 二、深度优先搜索示例 ( 理论 ) ---- 以下图为例 , 说明 DFS 搜索步骤

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深度优先搜索与广度优先搜索的探索之路

在数据结构和算法的世界中，深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）是两种基本且常用的图遍历算法。它们在解决许多实际问题中扮演着重要角色。...本文旨在深入探讨这两种算法的原理，并分析它们之间的区别。 1. 深度优先搜索（DFS）深度优先搜索是一种用于遍历或搜索图和树的算法。它沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支。...广度优先搜索（BFS）广度优先搜索是另一种图和树的遍历算法。它从根节点开始，沿着树的宽度遍历树的节点。算法步骤： 1. 从图中的某个顶点v开始，将顶点v标记为已访问，并将v入队。 2....区别分析搜索顺序：DFS是沿着深度方向进行搜索，而BFS是沿着宽度方向进行搜索。实现方式：DFS通常使用递归或栈来实现，而BFS通常使用队列来实现。...应用场景：DFS适用于寻找所有解的问题，路径搜索等；而BFS适用于最短路径问题，连通性问题等。

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图的深度优先搜索

图有两种最基本的搜索算法，一种是深度优先搜索，另一种是广度优先搜索。本节先介绍深度优先搜索。...一、基本思想深度优先遍历图的方法是，从图中某顶点v出发： 1 访问顶点v； 2 依次从v的未被访问的邻接点出发，对图进行深度优先遍历；直至图中和v有路径相通的顶点都被访问； 3 若此时图中尚有顶点未被访问...，则从一个未被访问的顶点出发，重新进行深度优先遍历，直到图中所有顶点均被访问过为止。...二、例子有一个图如下，求深度优先搜索顺序。 ?...由上面的15个步骤可知，深度搜索遍历的顺序为：1，2，4，8，5，3，6，7。

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图的广度优先搜索和深度优先搜索（邻接链表表示）邻接链表广度优先搜索深度优先搜索运行结果

邻接表表示法就是对图的每个节点，用一个单向链表列出从该节点出发的所有弧，链表中每个单元对应于一条出弧。为了记录弧上的权，链表中每个单元除列出弧的另一个端点外，还可以包含弧上的权等作为数据域。...图的整个邻接表可以用一个指针数组表示。例如下图所示，邻接表表示为 ? 邻接链表广度优先搜索基本思路把根节点放到队列的末尾。...Breadth First Traversal " << "(starting from vertex 2) n:"; g.BFS(2); return 0; } 深度优先搜索...基本思路访问顶点v；依次从v的未被访问的邻接点出发，对图进行深度优先遍历；直至图中和v有路径相通的顶点都被访问；若此时图中尚有顶点未被访问，则从一个未被访问的顶点出发，重新进行深度优先遍历代码实现...广度优先搜索 ? 深度优先搜索也可以试试从其他定点（0,1,3）开始遍历☺ 参考初识图，图的存储（邻接矩阵，邻接链表）和深搜遍历算法与数据结构（2）——图的表示法与常用的转化算法

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浅谈深度优先搜索

） book[i]=0; //将刚才的扑克牌收回，才能进行下一次尝试（这一步很关键） } } } 上面代码中的book[i]=0十分重要，这句话的作用是将小盒子中的扑克牌收回...，因为在一次摆放尝试结束返回的时候，如果不把刚才放入小盒子中的扑克牌收回，那将无法再进行下一次摆放。...刚才例子的代码虽然不超过20行，却饱含深度优先搜索（Depth First Search,DFS）的基本模型。理解深度优先搜索的关键在于解决“当下该如何做”（==下一步该怎么做）。...下面的代码就是深度优先搜索的基本模型： void dfs(int step) { //判断边界 for(i=1;i<=n;i++) //尝试每一种可能 {...} return; } int main() { dfs(1); printf("total=%d",total/2); return 0; } 五、感受深度优先搜索

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深度优先搜索遍历与广度优先搜索遍历

在G中任选一顶点v为初始出发点(源点)，则深度优先遍历可定义如下：首先访问出发点v，并将其标记为已访问过；然后依次从v出发搜索v的每个邻接点w。...采用的搜索方法的特点是尽可能先对纵深方向进行搜索。这种搜索方法称为深度优先搜索(Depth-First Search)。相应地，用此方法遍历图就很自然地称之为图的深度优先遍历。...3）栈在深度优先遍历算法中的作用深度优先遍历过程中，后访问的顶点其邻接点被先访问，故在递归调用过程中使用栈（系统运行时刻栈）来保存已访问的顶点。...这称为深度优先搜索（DFS，Depth First Search）。探索迷宫和堆栈变化的过程如下图所示。图 12.2....深度优先搜索图中各点的编号反映出探索的顺序，堆栈中的数字就是图中点的编号，可见正是因为堆栈后进先出的性质使这个算法具有了深度优先的特点。

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DFS(深度优先搜索)和BFS(宽度优先搜索)

DFS（深度优先搜索）深度优先搜索（Depth First Search，DFS）是十分常见的图搜索方法之一。...深度优先搜索会沿着一条路径一直搜索下去，在无法搜索时，回退到刚刚访问过的节点。深搜优先搜索的本质上就是持续搜索，遍历了所有可能的情况。DFS搜索的流程是一个树的形式，每次一条路走到低。...4, 1110) 1110 dg(4, 1111) 1111 进程已结束,退出代码0 ---- DFS--剪枝剪枝是DFS中的一个判断技巧...DFS(n, nowget + i, i, ans + i + "+"); } } } } 得到结果： BFS(宽度优先搜索...) 宽度优先搜索（Breadth First Search，BFS）它是从初始结点开始，应用产生式规则和控制策略生成第一层结点，同时检查目标结点是否在这些生成的结点中。

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深度优先搜索（DFS）

深度优先搜索属于图算法的一种，英文缩写为DFS即Depth First Search.其过程简要来说是对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止，而且每个节点只能访问一次....算法： 1、构造一个有根构成的单元素栈S； 2、If Top(S) 是目标节点 Then 停止； 3、Pop(S), 把Top(S)的所有子节点压入栈顶； 4、If S空 Then 失败 Else goto

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深度优先搜索(DFS)

深度优先搜索(DFS) 深度优先搜索,是从起点v0开始,优先往下v1,v2级搜索下去,同样的举例子: 假设有一个这样的文件夹: ?...首先,我们把/text下的文件及文件夹称作为v0级文件,以此同理,vo级文件夹下的子文件为v1级...v2 广度优先搜索在广度优先搜索中,我们是这样遍历的: 先遍历v0的所有文件,存储v1的所有需要遍历的文件夹...深度优先搜索的做法是,从一个起点开始,一直遍历下去,直到满足条件或者没有数据遍历,则开始第二个点开始遍历,直到最后一个vo级数据遍历完毕广度优先搜索和深度优先搜索现在我们已经知道了广度优先搜索以及深度优先搜索的搜索步骤...这样子,我们就可以找到层级最高的"仙士可.txt" 而在广度优先搜索中,我们只需要v0下去逐层查找,找到之后立即返回即可深度优先搜索可以在消耗少量内存的情况下找到一个解,但这个解并不一定是最优解,如果需要找最优解...,需要遍历全部数据,消耗更多的时间广度优先搜索消耗更多的内存,消耗相对较少的时间,找出的是最优解, 算法实现深度优先准备工作如下: 1:结果集数组,将匹配正确的结果集数组保存 2:递归函数,栈实现深度搜索

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DAG的深度优先搜索标记

一、知识对于在图G上进行深度优先搜索算法所产生的深度优先森林Gt，我们可以定义四种边的类型： 1.树边(Tree Edge)：为深度优先森林中Gt的边。...2.后向边(Back Edge)：后向边(u,v)是将结点u连接到其在深度优先树中(一个)祖先结点v的边，由于有向图中可以有自循环，自循环也被认为是后向边。...这些边可以连接同一棵深度优先树中的结点，只要其中一个结点不是另外一个结点的祖先，也可以连接不同深度优先树中的两个结点。附图： ? 二、方法我们采取时间戳的思想：不会戳这里。...1.我们根据深度优先搜索的基本操作需要一个记录顶点相连的标志，也就是edge［］［］的一个二维数组，然后，在遍历各个顶点的过程中将遇到的可以访问的edge设置为－1（初始化为0，输入时置为1）也就是已经访问过了...每当进行一次遍历则会将对应的时间点记录到相应顶点的pre和post中去，因此，我们可以有这样的想法： 1、需要判断一条边为back edge的话，只需要查看其相连顶点的post是否存在就可以了，因为从上到下的搜索过程中

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js堆栈溢出的问题

js是最令程序员头疼的问题了，不是语法也不是使用头疼，而是调试头疼，虽然有很方便的各种各样的调试工具，但经管这样有时候一个疏忽的小问题，会导致各种各样的奇怪问题的出现，今天笔者的同事就出现了这样的问题...，苦闷了整整一天才找到了真正的问题。 ...出现js堆栈溢出的问题一般的情况有两种：　　1.检查自己的js代码看代码中有没有死循环。　　　　...2.代码中引用了jQuery-1.4.2.min.js这个js实现一些动态效果或者是辅助，这个版本的jQuery就存在这样的问题（同事就是遇到了这个问题）。　　...解决方案：　　　　1.查询自己的代码，用ie8、ie9 自带的js调试工具跟一遍代码看哪里出现了问题。　　　　2.更换jQuery引用版本。

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深度优先搜索遍历图

深度优先搜索深度优先搜索(DFS)每次沿着路径到达不能再前进时，退回到最近的岔道口向下继续遍历。换句话说每次路径不可达时，代表一条完整路径形成。...实现过程连通分量:在无向图中，如果两个顶点可以相互到达(可以通过一定路径间接到达)，那么称这个两个顶点连通，如果图G中任意两个顶点都连通，则称图G为连通图，否则称为非连通图，其中极大连通子图称为连通分量...基本思想就是在遍历的过程中，将经过的顶点设置为已遍历。...实现代码(C++) 基于上一篇图的构建，我们主要实现一下DFS核心代码 //DFS顶点 void DFS(int v){ //邻接表 cout<<"到达顶点"<<v<<endl;...visit[v]=1; //所有能到达的点 for (int i=0; i<adj[v].size(); i++) { int temp = adj[v][i].v;

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深度优先搜索DFS（一）

从起点出发，走过的点做标记，发现没有走过的点，就随意挑一个往前走，走不了就回退，此种路径搜索策略就称为“深度优先搜索（Depth First Search）”。 ...其实称为“远度优先搜索”更容易理解。因为这种策略能往前走一步就往前走一步，总是试图走的更远，所谓远近（深度），其实是以距离起点来衡量的。... return true; if(v为旧点) return false; 将v标记为旧点; 对和v相邻的每个节点... { cout<<depth[i]<<endl; } } } //深度优先遍历图上所有节点... DFS(v) { if(v是旧点) return; 将v标记为旧点; 对和v相邻的所有节点u

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算法|深度优先搜索（DFS）与广度优先搜索（BFS）的Java实现

大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说算法|深度优先搜索（DFS）与广度优先搜索（BFS）的Java实现[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!...它们最终都会到达所有连通的顶点，深度优先搜索通过栈来实现，而广度优先搜索通过队列来实现，不同的实现机制导致不同的搜索方式。...深度优先搜索　　深度优先搜索算法有如下规则：规则1：如果可能，访问一个邻接的未访问顶点，标记它，并将它放入栈中。...现在栈中已无顶点，于是应用规则 3，完成了整个搜索过程。　　深度优先搜索在于能够找到与某一顶点邻接且没有访问过的顶点。...广度优先搜索　　深度优先搜索要尽可能的远离起始点，而广度优先搜索则要尽可能的靠近起始点，它首先访问起始顶点的所有邻接点，然后再访问较远的区域，这种搜索不能用栈实现，而是用队列实现。

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