図 - 深さ優先探索アルゴリズム（DFS）

幅優先探索アルゴリズムは、優先度「ブランケット」、促進最初の開始頂点から最も近いを見つけ、そして次に近い、検索を有効にするあらゆるレベルのアルゴリズム検索です。

「迷路」として深さ優先探索アルゴリズムは「レンガの壁がバックに見えないヒットしない」検索アルゴリズムであります

道路の分岐点は、迷路が立っていたと仮定して、終了を見つけたいです。

行き止まりが、あなたは道路の分岐点に頼ることができたときに道路の分岐にランダムに選ばれ、発見されたwalkedが、最終的には、出口を見つけるまで行く続けるための方法を再選択します。

 

道路の最後のフォークに、この秋の裏には、実際には、達成するために使用再帰のためのバック問題解決プロセス、理想的な思考、バック思考します。

 

コードの実装

 

前提

図の構成コードは、図に無力隣接リストを使用して実装されています。

 

変数は、以前のブログ参照することができることを意味し幅優先アルゴリズムを

 

import java.util.LinkedList;

public class Graph {  //无向图

    private int v; // 顶点的个数
    private LinkedList<Integer> adj[]; // 邻接表

    public Graph(int v) {
        this.v = v;
        adj = new LinkedList[v];
        for (int i = 0; i < v; ++i) {
            adj[i] = new LinkedList<>();
        }
    }

    public void addEdge(int s, int t) { // 无向图一条边存两次
        adj[s].add(t);
        adj[t].add(s);
    }

    private void print(int[] prev, int s, int t) { // 因为搜索路径是反向存储，递归打印s->t的路径
        if (prev[t] != -1 && t != s) {
            print(prev, s, prev[t]);
        }
        System.out.print(t + " ");
    }


    boolean found = false; // 全局变量，当已经找到目标顶点时，就不再递归查找

    public void dfs(int s, int t) {
        found = false;
        boolean[] visited = new boolean[v];
        int[] prev = new int[v];
        for (int i = 0; i < v; ++i) {
            prev[i] = -1;
        }
        recurDfs(s, t, visited, prev);
        print(prev, s, t);
    }

    private void recurDfs(int w, int t, boolean[] visited, int[] prev) {
        if (found == true) return;
        visited[w] = true;
        if (w == t) {
            found = true;
            return;
        }
        for (int i = 0; i < adj[w].size(); ++i) {
            int q = adj[w].get(i);
            if (!visited[q]) {
                prev[q] = w;
                recurDfs(q, t, visited, prev);
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        Graph graph = new Graph(8);
        graph.addEdge(0, 1);
        graph.addEdge(0, 3);
        graph.addEdge(1, 2);
        graph.addEdge(1, 4);
        graph.addEdge(3, 4);
        graph.addEdge(2, 5);
        graph.addEdge(4, 5);
        graph.addEdge(4, 6);
        graph.addEdge(5, 7);
        graph.addEdge(6, 7);

        graph.dfs(0,7);

    }
}