深度优先搜索算法(Depth First Search),是搜索算法的一种。是沿着树的深度遍历树的节点,尽可能深的搜索树的分支。
当节点v的所有边都己被探寻过,搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。
如果还存在未被发现的节点,则选择其中一个作为源节点并重复以上过程,整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止。
如右图所示的二叉树:
A 是第一个访问的,然后顺序是 B、D,然后是 E。接着再是 C、F、G。
那么,怎么样才能来保证这个访问的顺序呢?
分析一下,在遍历了根结点后,就开始遍历左子树,最后才是右子树。
因此可以借助堆栈的数据结构,由于堆栈是后进先出的顺序,由此可以先将右子树压栈,然后再对左子树压栈,
这样一来,左子树结点就存在了栈顶上,因此某结点的左子树能在它的右子树遍历之前被遍历。
深度优先遍历代码片段
// 深度优先遍历
void depthFirstSearch(Tree root){
stack < Node *> nodeStack; // 使用C++的STL标准模板库
nodeStack.push(root);
Node * node;
while ( ! nodeStack.empty()){
node = nodeStack.top();
printf(format, node -> data); // 遍历根结点
nodeStack.pop();
if (node -> rchild){
nodeStack.push(node -> rchild); // 先将右子树压栈
}
if (node -> lchild){
nodeStack.push(node -> lchild); // 再将左子树压栈
}
}
}
广度优先搜索算法(Breadth First Search),又叫宽度优先搜索,或横向优先搜索。
是从根节点开始,沿着树的宽度遍历树的节点。如果所有节点均被访问,则算法中止。
如右图所示的二叉树,A 是第一个访问的,然后顺序是 B、C,然后再是 D、E、F、G。
那么,怎样才能来保证这个访问的顺序呢?
借助队列数据结构,由于队列是先进先出的顺序,因此可以先将左子树入队,然后再将右子树入队。
这样一来,左子树结点就存在队头,可以先被访问到。
广度优先遍历代码片段
// 广度优先遍历
void breadthFirstSearch(Tree root){
queue < Node *> nodeQueue; // 使用C++的STL标准模板库
nodeQueue.push(root);
Node * node;
while ( ! nodeQueue.empty()){
node = nodeQueue.front();
nodeQueue.pop();
printf(format, node -> data);
if (node -> lchild){
nodeQueue.push(node -> lchild); // 先将左子树入队
}
if (node -> rchild){
nodeQueue.push(node -> rchild); // 再将右子树入队
}
}
}
完整代码:
/* *
* <!--
* File : binarytree.h
* Author : fancy
* Email : fancydeepin@yeah.net
* Date : 2013-02-03
* --!>
*/
#include < stdio.h >
#include < stdlib.h >
#include < malloc.h >
#include < Stack >
#include < Queue >
using namespace std;
#define Element char
#define format "%c"
typedef struct Node {
Element data;
struct Node * lchild;
struct Node * rchild;
} * Tree;
int index = 0 ; // 全局索引变量
// 二叉树构造器,按先序遍历顺序构造二叉树
// 无左子树或右子树用'#'表示
void treeNodeConstructor(Tree & root, Element data[]){
Element e = data[index ++ ];
if (e == ' # ' ){
root = NULL;
} else {
root = (Node * )malloc( sizeof (Node));
root -> data = e;
treeNodeConstructor(root -> lchild, data); // 递归构建左子树
treeNodeConstructor(root -> rchild, data); // 递归构建右子树
}
}
// 深度优先遍历
void depthFirstSearch(Tree root){
stack < Node *> nodeStack; // 使用C++的STL标准模板库
nodeStack.push(root);
Node * node;
while ( ! nodeStack.empty()){
node = nodeStack.top();
printf(format, node -> data); // 遍历根结点
nodeStack.pop();
if (node -> rchild){
nodeStack.push(node -> rchild); // 先将右子树压栈
}
if (node -> lchild){
nodeStack.push(node -> lchild); // 再将左子树压栈
}
}
}
// 广度优先遍历
void breadthFirstSearch(Tree root){
queue < Node *> nodeQueue; // 使用C++的STL标准模板库
nodeQueue.push(root);
Node * node;
while ( ! nodeQueue.empty()){
node = nodeQueue.front();
nodeQueue.pop();
printf(format, node -> data);
if (node -> lchild){
nodeQueue.push(node -> lchild); // 先将左子树入队
}
if (node -> rchild){
nodeQueue.push(node -> rchild); // 再将右子树入队
}
}
}
/* *
* <!--
* File : BinaryTreeSearch.h
* Author : fancy
* Email : fancydeepin@yeah.net
* Date : 2013-02-03
* --!>
*/
#include " binarytree.h "
int main() {
// 上图所示的二叉树先序遍历序列,其中用'#'表示结点无左子树或无右子树
Element data[ 15 ] = { ' A ' , ' B ' , ' D ' , ' # ' , ' # ' , ' E ' , ' # ' , ' # ' , ' C ' , ' F ' , ' # ' , ' # ' , ' G ' , ' # ' , ' # ' };
Tree tree;
treeNodeConstructor(tree, data);
printf( " 深度优先遍历二叉树结果: " );
depthFirstSearch(tree);
printf( " \n\n广度优先遍历二叉树结果: " );
breadthFirstSearch(tree);
return 0 ;
}