1. 在对图的深度优先搜索的过程我们一定要做的一件事情是对于访问过的节点进行标记,因为与树的深度优先搜索不同的是,在图的搜索中它有可能是回到原来已经搜索过的节点这样就会在永远地递归下去得不到结果而且还会导致堆栈溢出,所以需要对图中已经访问过的节点进行标记,这样在下一次深度优选搜索到之前的节点的时候发现之前已经被访问过那么久不会再进行相同节点的重复递归了
2. 常用的标记方法有:
① 使用Set数据结构来进行标记,使用Set数据结构的一个好处就是Set只能够保存互不相同的元素,在分酒的这道题目中可以使用广搜来进行解决,其中当前的状态之前是否被访问过那么使用的就是Set这个数据结构,经历一次操作从一个状态转移到另外一个状态,也就是说当我们转移到新的状态的时候可以使用Set的contains方法来查看之前是否有这个状态,假如有的话那么我们对这个节点就不进行操作了
② 使用一维数组进行标记,在发现环的题目中,题目中是一个无向的图,判断是否有环的只需要深搜即可,所以只需要使用一维数组对已经访问过的节点进行标记就知道之前是否被访问过
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
import java.util.Stack;
public class Main {
static int n;
static int graph[][];
static int visit[];
static boolean flag = false;
static Stack<Integer> stack = new Stack<Integer>();
static List<Integer> res = new ArrayList<Integer>();
int count = 0;
//结果正确思路与C++也是一样的但是提交上去部分数据超时了得了30分
public static void main(String[] args) {
Scanner sc = new Scanner(System.in);
n = sc.nextInt();
graph = new int[n][n];
visit = new int[n];
for(int i = 0; i < n; i++){
int x = sc.nextInt();
int y = sc.nextInt();
graph[x - 1][y - 1] = 1;
graph[y - 1][x - 1] = 1;
}
dfs(0, -1);
sc.close();
}
private static void dfs(int i, int k) {
if(visit[i] == 0){
visit[i] = 1;
stack.add(i + 1);
for(int j = 0; j < n; j++){
if(graph[i][j] > 0 && j != k){
dfs(j, i);
if(flag) {
//Collections可以对List对象进行排序
Collections.sort(res);
for(int t = 0; t < res.size(); t++){
System.out.print(res.get(t) + " ");
}
System.exit(0);
}
}
}
/*System.out.println("i = " + i);*/
if(stack.peek() == i + 1){
stack.pop();
}
}else{
while(true){
int t = 0;
if(!stack.isEmpty()){
t = stack.pop();
res.add(t);
/*System.out.println("t = " + t);*/
}
//特别要注意下标的问题下面是i+1
if(i + 1 == t){
break;
}
}
if(res.size() > 1){
flag = true;
}
}
}
}
③ 使用二维数组进行标记,二维数组的话可以标记点是否被访问过,也可以标记边是否被访问过,点是否被访问过比较容易,假如搜索到当前的点,那么将当前的位于二维数组的这一个点数组元素值标记为1即可,假如要边是否被访问过,对于有向图来说与点的标记是一样的,对于入度和初度对应的边进行标记即可,对于无向图的标记我们可以在访问过的时候进行双向的标记,例如下面的欧拉道路,使用的就是双向的标记,因为一条边只能够允许走一次,这个可以画出其中的无向图来理解一下
private static void dfs(int u, int n) {
for(int v = 0; v < n; v++){
if(graph[u][v] > 0 && visit[u][v] < graph[u][v]){
visit[u][v]++;
visit[v][u]++;
dfs(v, n);
stack.add((char)(u + 'A') + "-->" + (char)(v + 'A'));
}
}
}