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[数据结构与算法]深度优先搜索算法总结

深度优先搜索能够处理的问题

宽度优先搜索的对象一般是二叉树、图,使用深度优先搜索的情况有以下三种:

  1. 寻找所有路径的问题。
  2. 寻找所有排列的问题。
  3. 寻找所有组合的问题。

代码注意事项

宽度优先搜索需要用到数据结构stack(栈),代码要点如下:

  1. 深度优先搜索一般是用递归来实现的,需要明确递归的三要素。

    递归的定义、拆解和出口。

  2. 根据题意判断对原序列是否需要提前排序。

  3. 对于需要去除重复的题,判断是否可以在原序列中先去重。

  4. 对于需要在递归过程中去重的,判断是否在同一个层级去重(横向)。

    // 递归过程中针对同一层级去重的方式一,要求原序列有序
    if (i != startIndex && nums.at(i) == nums.at(i - 1)){
        continue;
    }
    
    // 递归过程中针对同一层级去重的方式二
    unordered_set<int> duplicate;
    for (...){
        if (duplicate.find(num.at(i)) != duplicate.end()){
            continue;
        }
    }
    
  5. 对于需要在递归过程中去重的,判断是否在同一条分支上进行去重(纵向)。

    // 递归过程中针对同一分支去重的方式一,需要把set从顶层往下传,要求原序列中的元素不重复
    unordered_set<int> duplicate;
    dfs(..., duplicate, ...);
    ...
    void dfs(..., unordered_set<int> & duplicate, ...){
        ...
        for (...){
            if (duplicate.find(nums.at(i)) != duplicate.end()){
                continue;
            }
            duplicate.insert(nums.at(i)); //加入去重列表
            dfs(..., duplicate, ...);
            duplicate.erase(nums.at(i)); // 分支去重,需要回溯
        }
    }
    
    
    // 递归过程中针对同一分支去重的方式二
    vector<bool> isVisited(nums.size(), false);
    dfs(..., isVisited, ...);
    ...
    void dfs(..., vector<bool> & isVisited, ...){
        ...
        for (...){
            if (isVisited.at(i) == true){
                continue;
            }
            isVisited.at(i) = true; // 标记为已访问
            dfs(..., duplicate, ...);
            isVisited.at(i) = false; // 分支去重,需要回溯
        }
    }
    

时间复杂度分析

深度优先搜索的时间复杂度——O(答案的个数 * 构造每个答案的时间)
如果处理每个结点的时间为常量的话,则总时间复杂度为O(1 * n),即O(n)
对于子集问题的话,n个元素构成的子集个数为2^n,则总时间复杂度为O(2^n * n)

2^n为答案个数,n为代码中的for循环(也可理解为集合长度)。

对于全排列等问题的话,n个元素的全排列有n!种,则总时间复杂度为O(n! * n)

n!为答案个数,n为代码中的for循环(也可理解为排列长度)。

题目汇总

  1. 子集(Subsets)https://blog.csdn.net/SeeDoubleU/article/details/124418355
  2. 子集II(Subsets II)https://blog.csdn.net/SeeDoubleU/article/details/124418389
  3. 数字组合(Combination Sum)https://blog.csdn.net/SeeDoubleU/article/details/124418403
  4. 数字组合II(Combination Sum II)https://blog.csdn.net/SeeDoubleU/article/details/124418419
  5. 分割回文串(Palindrome Partitioning)https://blog.csdn.net/SeeDoubleU/article/details/124418427
  6. 全排列(Permutations)https://blog.csdn.net/SeeDoubleU/article/details/124418436
  7. 全排列II(Permutations II)https://blog.csdn.net/SeeDoubleU/article/details/124418450
  8. N皇后(N-Queens)https://blog.csdn.net/SeeDoubleU/article/details/124418460
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加:2022-04-28 12:04:59  更:2022-04-28 12:06:14 
 
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