思路：用深度优先遍历。 深度优先遍历是尽可能深的遍历这棵树。 怎么做？ 新建一个变量记录每一个节点的层级，找到最大的层级即可。
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深度优先搜索（DFS）是一种用于图或树的遍历算法，它沿着路径直到无法继续前进，然后回退到前一个节点，继续探索其他路径。
图的遍历是计算机科学中的一项重要任务，用于查找和访问图中的所有节点。深度优先搜索（ DFS ）和广度优先搜索（ BFS ）是两种常用的图遍历算法。本篇博客将重点介绍这两种算法的原理、应用场景以及使用 Python 实现，并通过实例演示每一行代码的运行过程。
我们今天要学习的内容，主要是给大家普及一下深度优先算法的基本概念，详情内容如下。
上一篇：无向图的实现 下一篇：深度优先遍历 根据描述，很容易实现图的深度优先搜索： public class DepthFirstPaths { private boolean[] marked; //标记已经访问过的结点 private int count; public DepthFirstPaths(Graph G,int s) {//以s作为起始顶点深度优先遍历无向图G marked = new boolean[G.V()]; dfs(G,s); //调用真正的深度优先遍历
深度优先和广度优先算法在爬取一个整站上经常用到，本课程主要讲解这两个算法的原理以及使用过程。 一、网站的树结构 1.1、一个网站的url结构图 以知乎为例，知乎目前有发现、话题、Live、书店、圆桌、专栏主要的6个tab页。每个网站的url都是有一定的层次，如下图：发现explore、话题topic、Live lives、书店pub、圆桌roundtable、专栏zhuanlan都是在主域名zhihu的下一级，而具体的Live在zhuhu.com/lives/770340328338104320，内容又在话
学过网站设计的小伙伴们都知道网站通常都是分层进行设计的，最上层的是顶级域名，之后是子域名，子域名下又有子域名等等，同时，每个子域名可能还会拥有多个同级域名，而且URL之间可能还有相互链接，千姿百态，由此构成一个复杂的网络。
深度优先搜索（Depth-First Search，DFS）是一种遍历或搜索树、图等数据结构的算法。在DFS中，我们从起始节点开始，沿着一条路径尽可能深入，直到达到树的末端或图中的叶子节点，然后回溯到前一节点，继续深入下一路径。这一过程不断重复，直到所有节点都被访问。在本文中，我们将详细讨论DFS的原理，并提供Python代码实现。
以后尽量每天更新一篇，也是自己的一个学习打卡！加油！今天给大家分享的是，Python里深度/广度优先算法介绍及实现。
网站的树结构 深度优先算法和实现 广度优先算法和实现 网站的树结构 通过伯乐在线网站为例子： 并且我们通过访问伯乐在线也是可以发现，我们从任何一个子页面其实都是可以返回到首页，所以当我们爬取页面的数据
深度优先遍历就是当我们搜索一个树的分支时，遇到一个节点，我们会优先遍历它的子节点直到最后根节点为止，最后再遍历兄弟节点，从兄弟子节点寻找它的子节点，直到搜索到最后结果，然后结束。
深度优先搜索作为广度优先搜索的好基友，同样也是对图进行搜索的一种算法。善用这两种算法，可以解决我们业务中遇到的「树形结构遍历搜索」问题。
里面有着大大小小的文件以及子文件夹,当你需要搜索一个名字为:仙士可.txt的文件时
与广度优先搜索不同，深度优先搜索（DFS）类似于树的先序遍历。正如其名称中所暗含的意思一样，这种搜索所遵循的搜索策略是尽可能“深”地搜索一个图。它的基本思想如下：首先访问图中某一起始顶点v，然后由v出发，访问与v邻接且未访问的任一顶点W1，再访问与w1邻接且未被访问任一W2，……重复上述过程。当不能再继续向下访问时，依次退回到最近被访问的顶点，若它还有邻接顶点未被访问过，则从该点开始上述搜索过程，直到图中所有顶点均被访问过止。
图是由一组节点和连接这些节点的边组成的数据结构。图可以用于表示现实世界中的各种关系和网络。
小猿会从最基础的面试题开始，每天一题。如果参考答案不够好，或者有错误的话，麻烦大家可以在留言区给出自己的意见和讨论，大家是要一起学习的 。
和树的遍历类似，图的遍历也是从某个顶点出发，沿着某条搜索路径对图中所有顶点各做一次访问。
深度优先遍历（Depth First Search, 简称 DFS） 与广度优先遍历（Breath First Search）是图论中两种非常重要的算法，生产上广泛用于拓扑排序，寻路（走迷宫），搜索引擎，爬虫等，也频繁出现在 leetcode，高频面试题中。
广度优先搜索的目的是先得到完整的括号对(), 这种情况下需要需要考虑如下两种情况：
图的周游：是一种按某种方式系统地访问图中的所有节点的过程，它使每个节点都被访问且只访问一次。图的周游也称图的遍历。
386. 字典序排数 题目描述： 给你一个整数 n ，按字典序返回范围 [1, n] 内所有整数。 你必须设计一个时间复杂度为 O(n) 且使用 O(1) 额外空间的算法。 示例1： 输入：n = 13 输出：[1,10,11,12,13,2,3,4,5,6,7,8,9] 示例2： 输入：n = 20 输出：[1,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,2,20,3,4,5,6,7,8,9] 思路： 解释： 以例二来看： 可以看到字典序的遍历，就是树的深度优
实现图的深度优先搜索（Depth-First Search, DFS）和拓扑排序是图论中重要的算法。在Java中，我们可以使用邻接表或邻接矩阵表示图，并利用递归或栈来实现深度优先搜索算法。下面将详细介绍如何使用Java实现图的深度优先搜索和拓扑排序算法。
深度优先搜索算法是一种图的搜索算法。深度优先搜索采用的策略是，尽可能地访问相邻结点，访问到底之后就往回退出，直至栈被清空。
搜索一个图是有序地沿着图的边訪问全部定点， 图的搜索算法能够使我们发现非常多图的结构信息， 图的搜索技术是图算法邻域的核心。
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 判断当前节点是否有子节点，并将子节点添加到队列中 删除当前队列第一个元素 function breadthF
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。 图的遍历需要考虑的三个问题： (1)图的特点是没有首尾之分，所以算法的参数要指定访问的第一个顶点。 (2)因为对图的遍历路径有可能构成一个回路，从而造成死循环，所以算法设计要考虑遍历路径可能出现的死循环问题。 (3)一个顶点可能和若干个顶点都是邻接顶点，要使一个顶点的所有邻接顶点按照某种次序都被访问到。 二、连通图的深度优先遍历算法。 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。对于连通图，从初始顶点出发一定存在路径和连通图中其它顶带相连，所以对于连通图来说，从初始顶点出发一定可以遍历该图。连通图的深度优先遍历递归算法如下。 (1)访问顶点v并标记顶点v已被访问。 (2)查找顶点v的第一个邻接顶点w. (3)若顶点v的邻接顶点w存在，则继续执行，否则算法结束。 (4)若顶点w尚未被访问，则深度优先遍历递归访问顶点w. (5)查找顶点v的w邻接顶点的下一个邻接顶点w,转到步骤(3). 上述递归算法属于回溯算法，当寻找顶点v的邻接顶点w成功时，继续进行；当寻找顶点v的邻接顶点w失败时,回溯到上一次递归调用的地方继续进行。 对于下图：
1、尽可能深的搜索图的分支。常规的深度优先并不会破坏原始数据结构，而是采用 isVisited或者颜色标记法进行表示。
在人工智能中，当你面对一些问题不知道怎么解决的时候，有一类常用的解决问题的方法，叫做搜索。就好像你在一片迷雾的森林里，不知道怎么办时，走一步算一步，走起来再说。 搜索的话，分为两种类型，一种是无关问题背景信息的搜索，如广度优先搜索、深度优先搜索，另一种是结合问题的背景信息的搜索，如A*搜索，最小代价优先搜索。 每种搜索实现的形式有两种分类，根据展开节点是否曾经被展开过来区分为按树搜索还是按图搜索。按树搜索时，你展开的节点可以包括你已经搜过的节点。而按图搜索，只展开你还没搜过的节点。 接下来了解两种重要
上一篇：有向图的深度优先和广度优先遍历 优先级限制下的调度问题：给定一组需要完成的任务，以及一组关于任务完成的先后次序的优先级限制。在满足限制条件的前提下应该如何安排并完成所有任务？ 拓扑排序：给定一幅有向图，将所有顶点排序，使得所有的有向边均从排在前面的元素指向排在后面的元素（或者说明无法做到这一点）。 优先级限制下不应该存在有向环，一个优先级限制的问题如果存在有向环，那么这个问题 肯定是无解的。 先来解决有向环检测问题： 采用深度优先遍历来解决这个问题：用一个栈表示“当前”正在遍历的有向路径上的顶点。一
深度优先搜索是一种从起始节点出发，沿着图的分支尽可能深入，然后回溯并继续探索其他分支的遍历方法。
如果给你一个题目，“给出一个正整数，表示一共有多少对括号，如何输出所有括号可能的组合？”，你会如何做呢？
概念 图的遍历是指从图的某个节点出发，按既定的方式访问图中各个可访问的节点，使每个可访问的节点恰巧被访问一次 方式 深度优先（DFS---Depth First Search）和广度优先(BFS---Breadth First Search)
图是一种非线性的数据结构，其中结点可以具有零个或多个相邻元素。两个结点之间的连接称为边。 结点也可以称为顶点。 如下图：
DFS:深度优先搜索算法，步骤为：1.递归下去 2.回溯上来 顾名思义，深度优先，则是以深度为准则，先一条路走到底，直到达到目标。这里称之为递归下去。否则既没有达到目标又无路可走了，那么则退回到上一步的状态，走其他路。这便是回溯上来。
在上一篇博客判断有向图是否有圈中从递归的角度简单感性的介绍了如何修改深度优先搜索来判断一个有向图是否有圈。事实上， 它的实质是利用了深度优先生成树（depth-first spanning tree）的性质。那么什么是深度优先生成树？顾名思义，这颗树由深度优先搜索而生成的，由于无向图与有向图的深度优先生成树有差别，下面将分别介绍。 一. 无向图的深度优先生成树 无向图的深度优先生成树的生成步骤： 深度优先搜索第一个被访问的顶点为该树的根结点。 对于顶点v，其相邻的边w如果未被访问，则边(v, w)为该树的树
从实现的角度考虑，深度优先遍历可以采用递归，而广度优先就需要借助于先进先出的数据结构来实现了。
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 :
一、DFS定义 深度优先搜索算法（Depth-First-Search，简称DFS）是一种常用于遍历或搜索树或图的算法。从初始访问结点出发，初始访问结点可能有多个邻接结点，深度优先遍历的策略就是首先访问第一个邻接结点，然后再以这个被访问的邻接结点作为初始结点，访问它的第一个邻接结点，尽可能深的搜索树的分支。当节点所在边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点的那条边的起始节点。重复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。 二、DFS过程 深度优先搜索是一个递归的过程。算法的具体实现过程就可
从这篇文章开始介绍图相关的算法，这也是Algorithms在线课程第二部分的第一次课程笔记。
广度优先搜索算法(Breadth First Search)，又称为"宽度优先搜索"或"横向优先搜索"，简称BFS。
深度优先遍历DFS 与树的先序遍历比较类似。 假设初始状态是图中所有顶点均未被访问，则从某个顶点v出发，首先访问该顶点然后依次从它的各个未被访问的邻接点出发深度优先搜索遍历图，直至图中所有和v有路径相通的顶点都被访问到。若此时尚有其他顶点未被访问到，则另选一个未被访问的顶点作起始点，重复上述过程，直至图中所有顶点都被访问到为止。
深度优先算法的本质是回溯算法，多数是应用在树上，一个比较典型的应用就是二叉树的中序遍历。
图的遍历和树的遍历类似，我们希望从图中某一顶点出发访遍图中其余顶点，且使每一个顶点仅被访问一次，这一过程就叫做图的遍历（Traverse Graph)。 图的遍历方法一般有两种，第一种是深度优先遍历（Depth First Search),也有称为深度优先搜索，简称为DFS。第二种是《广度优先遍历（Breadth First Search)》，也有称为广度优先搜索，简称为BFS。我们在《堆栈与深度优先搜索》中已经较为详细地讲述了深度优先搜索的策略，这里不再赘述。我们也可以把图当作一个迷宫，设定一个起始点
稍微了解一点的人都知道，当我们需要从一个树结构中寻找到一些符合条件的元素时，我们都知道通过广度优先搜索或者深度优先搜索来有效地解决问题。那么具体是怎样一种手段去搜索呢？广度优先搜索(BFS)我们之前已经聊过了，现在我们就来谈谈深度优先搜索(DFS)。
图是一种数据结构，其中结点可以具有零个或多个相邻元素。两个结点之间的连接称为边。 结点也可以称为
图的基本概念与图的基本表示 图的表示可以看我的前一篇文章 这里采用邻接表的方式来表示一个图无向无权图。
在数据结构中，树和图可以说是不可或缺的两种数据结构。其中，对于图来说，最重要的算法可以说就是遍历算法。而搜索算法中，最标志性的就是深度优先算法和广度优先算法。
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!!!
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