深度优先搜索算法遵循的搜索策略是尽可能“一条路走到黑”的搜索一个图。在深度搜索策略中,对于最新发现的顶点,如果它还有以此为起点而未探测到的边,就沿此边继续探测下去。到没有顶点的边可以探测时,就回溯到前一个顶点,并重复以上过程。整个过程反复进行,直到所有的顶点都已被发现时为止。发现没?深度优先搜索算法是树的前序遍历的演变。算法的时间复杂度也是 。
#include<iostream>
#include<list>
#include<memory>
typedef size_t VERTEXN;
typedef bool KNOW;
struct Vertex {
VERTEXN vertexnumber;
KNOW* visited;
};
class Graph {
public:
Graph(const size_t _vertexnumber) :vertex(std::make_unique<Vertex>()), lists(new std::list<size_t>[_vertexnumber]()) {
vertex->visited = new bool[_vertexnumber]();
vertex->vertexnumber = _vertexnumber;
}
~Graph() {
if (vertex->visited && lists) {
delete[] vertex->visited;
delete[] lists;
}
else
throw std::out_of_range("Out of MemorySpace!!");
}
void AddEdge(const size_t v, const size_t w);
void DFS(const size_t v);
private:
std::unique_ptr<Vertex>vertex;
std::list<size_t>*lists;
};
void Graph::AddEdge(const size_t v, const size_t w) {
lists[v].push_back(w);
}
void Graph::DFS(const size_t v){
vertex->visited[v] = true;
std::cout << v << std::endl;
auto beg = lists[v].begin();
while (beg != lists[v].end()) {
if (!(vertex->visited[*beg]))
DFS(*beg);
++beg;
}
}
int main(void)
{
const size_t indegreenumber = 7;
Graph graph(indegreenumber);
graph.AddEdge(0, 1);
graph.AddEdge(0, 2);
graph.AddEdge(0, 3);
graph.AddEdge(1, 3);
graph.AddEdge(1, 4);
graph.AddEdge(2, 5);
graph.AddEdge(3, 2);
graph.AddEdge(3, 5);
graph.AddEdge(3, 6);
graph.AddEdge(3, 4);
graph.AddEdge(4, 6);
graph.AddEdge(6, 5);
graph.DFS(0);
system("pause");
}
参考:《算法导论》