~ 안에 DFS , 탐색 중인 노드는 스택 데이터 구조에 저장됩니다. 우리를 미개척 노드로 안내하는 에지를 ' 디스커버리 에지 ' 이미 방문한 노드를 이끄는 에지는 ' 블록 모서리 '. DFS 프로그래머가 그래프에서 연결된 구성 요소 또는 주기를 찾으려는 시나리오에서 유용합니다.
구현하려면 이 문서의 지침을 따르십시오. DFS C++에서.
C++에서 DFS 구현
다음 섹션에서는 방법을 살펴보겠습니다. DFS C++로 구현됩니다. 주어진 단계에 따라 구현할 수 있습니다. DFS .
- 트리 또는 그래프의 루트 노드를 스택에 삽입합니다.
- 방문한 목록에 스택의 최상위 항목을 추가합니다.
- 방문한 노드에 인접한 모든 노드를 검색하고 아직 방문하지 않은 노드를 스택에 추가합니다.
- 스택이 비워질 때까지 2단계와 3단계를 반복합니다.
DFS 유사 코드
그만큼 DFS 의사 코드는 아래와 같습니다. 에서 열() 기능, 우리는 우리를 실행 DFS 각 노드에서 작동합니다. 그래프에는 두 개의 연결이 끊어진 부분이 있을 수 있으므로 다음을 실행할 수 있습니다. DFS 모든 정점을 커버했는지 확인하기 위해 각 노드의 알고리즘.
DFS ( 가 )ㅏ. 방문 = 진실
~을 위한 모든 b ∈ g. 조정 [ ㅏ ]
만약에 비. 방문 == 거짓
DFS ( g,b )
열 ( )
{
모든 a ∈ g에 대해
ㅏ. 방문 = 거짓
모든 a ∈ g에 대해
DFS ( 지, 에이 )
}
여기서 g, a 및 b는 각각 그래프, 처음 방문한 노드 및 스택의 노드를 나타냅니다.
C++에서 DFS 구현
위한 C++ 프로그램 DFS 구현은 다음과 같습니다.
#include#include<맵>
#포함<목록>
사용 네임스페이스 성병 ;
주형 < 유형 이름 티 >
수업 깊이 우선 검색
{
사적인 :
지도 < t,목록 < 티 > > adjList ;
공공의 :
깊이 우선 검색 ( ) { }
무효의 Add_edge ( 티, 티, 부울 너 = 진실 )
{
adjList [ ㅏ ] . 푸시백 ( 비 ) ;
만약에 ( 너 )
{
adjList [ 비 ] . 푸시백 ( ㅏ ) ;
}
}
무효의 인쇄 ( )
{
~을 위한 ( 자동 나 : adjList ) {
쿠우트 << 나. 첫 번째 << '->' ;
~을 위한 ( t 항목 : 나. 두번째 ) {
쿠우트 << 기입 << ',' ;
}
쿠우트 << 끝 ;
}
}
무효의 dfs_helper ( t 노드, 맵 < 티, 부울 > & 방문 ) {
방문 [ 마디 ] = 진실 ;
쿠우트 << 마디 << ' ' << 끝 ;
~을 위한 ( t 이웃 : adjList [ 마디 ] ) {
만약에 ( ! 방문 [ 이웃 ] ) {
dfs_helper ( 이웃, 방문 ) ;
}
}
}
무효의 DFS ( t 소스 )
{
지도 < 티, 부울 > 방문 ;
dfs_helper ( src,방문 ) ;
}
} ;
정수 기본 ( ) {
깊이 우선 검색 < 정수 > g ;
g. Add_edge ( 0 , 5 ) ;
g. Add_edge ( 0 , 7 ) ;
g. Add_edge ( 4 , 7 ) ;
g. Add_edge ( 7 , 8 ) ;
g. Add_edge ( 2 , 1 ) ;
g. Add_edge ( 0 , 6 ) ;
g. Add_edge ( 2 , 4 ) ;
g. Add_edge ( 삼 , 2 ) ;
g. Add_edge ( 삼 , 6 ) ;
g. Add_edge ( 7 , 5 ) ;
g. Add_edge ( 5 , 8 ) ;
g. 인쇄 ( ) ;
g. DFS ( 6 ) ;
쿠우트 << 끝 ;
}
이 코드에서는 구현했습니다. DFS 위에 주어진 의사 코드를 따르는 알고리즘. 12쌍의 노드가 있습니다. '라는 클래스를 정의했습니다. G ”는 방문한 노드와 방문하지 않은 노드를 나타내는 정점 a와 b를 갖는 그래프를 나타냅니다.
산출
결론
DFS 그래프에서 주기를 찾고 연결된 구성 요소 또는 그래프의 모든 정점에 대한 정보를 얻는 것과 같은 여러 시나리오에 유용한 널리 사용되는 검색 알고리즘입니다. 우리는 또한 DFS 예제가 있는 방법. DFS 스택을 사용하여 기술을 실행하고 트리에서도 사용할 수 있습니다.