深度优先搜索
引入
DFS 为图论中的概念,在 搜索算法 中,该词常常指利用递归函数方便地实现暴力枚举的算法,与图论中的 DFS 算法有一定相似之处,但并不完全相同。

解释
考虑这个例子:
例题
把正整数 分解为 个不同的正整数,如 ,排在后面的数必须大于等于前面的数,输出所有方案。
对于这个问题,如果不知道搜索,应该怎么办呢?
当然是三重循环,参考代码如下:
示例代码
for (int i = 1; i <= n; ++i)
for (int j = i; j <= n; ++j)
for (int k = j; k <= n; ++k)
if (i + j + k == n) printf("%d = %d + %d + %d\n", n, i, j, k);那如果是分解成四个整数呢?再加一重循环?
那分解成小于等于 个整数呢?
这时候就需要用到递归搜索了。
该类搜索算法的特点在于,将要搜索的目标分成若干「层」,每层基于前几层的状态进行决策,直到达到目标状态。
考虑上述问题,即将正整数 分解成小于等于 个正整数之和,且排在后面的数必须大于等于前面的数,并输出所有方案。
设一组方案将正整数 分解成 个正整数 的和。
我们将问题分层,第 层决定 。则为了进行第 层决策,我们需要记录三个状态变量:,表示后面所有正整数的和;以及 ,表示前一层的正整数,以确保正整数递增;以及 ,确保我们最多输出 个正整数。
为了记录方案,我们用 arr 数组,第 i 项表示 . 注意到 arr 实际上是一个长度为 的栈。
代码如下:
示例代码
int m, arr[103]; // arr 用于记录方案
void dfs(int n, int i, int a) {
if (n == 0) {
for (int j = 1; j <= i - 1; ++j) printf("%d ", arr[j]);
printf("\n");
}
if (i <= m) {
for (int j = a; j <= n; ++j) {
arr[i] = j;
dfs(n - j, i + 1, j); // 请仔细思考该行含义。
}
}
}
// 主函数
scanf("%d%d", &n, &m);
dfs(n, 1, 1);DFS 步骤
DFS 算法的基本步骤如下:
- 从起始节点开始,标记该节点为已访问。
- 对当前节点的所有未访问邻接节点,递归调用 DFS 算法。
- 当所有邻接节点都被访问完后,回溯到上一个节点。
DFS 通常借助递归实现,以下是伪代码:
DFS(node):
标记 node 为已访问
对 node 的每个邻接节点 neighbor:
如果 neighbor 未被访问:
DFS(neighbor)经典例题及代码实现
题面描述
有一个由 0 和 1 组成的二维网格,1 代表陆地,0 代表水域。计算网格中岛屿的数量。岛屿是由水平或垂直相连的陆地形成的,且网格的四条边之外全是水域。
输入输出样例
- 输入:
4 5
1 1 0 0 0
1 1 0 0 0
0 0 1 0 0
0 0 0 1 1这里第一行的 4 和 5 分别表示网格的行数和列数,接下来的四行描述了网格的具体内容。
- 输出:
3表示网格中岛屿的数量为 3。
代码实现
示例代码
#include <iostream>
using namespace std;
const int MAXN = 1005;
int n, m;
int g[MAXN][MAXN];
bool vis[MAXN][MAXN];
// 深度优先搜索函数
void dfs(int x, int y) {
if (x < 0 || x >= n || y < 0 || y >= m) return;
if (g[x][y] == 0 || vis[x][y]) return;
vis[x][y] = true;
dfs(x - 1, y);
dfs(x + 1, y);
dfs(x, y - 1);
dfs(x, y + 1);
}
int main() {
// 读入网格的行数和列数
cin >> n >> m;
// 读入网格的具体内容
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < m; j++) {
cin >> g[i][j];
}
}
int cnt = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < m; j++) {
if (g[i][j] == 1 && !vis[i][j]) {
dfs(i, j);
cnt++;
}
}
}
cout << cnt << endl;
return 0;
}总结
深度优先搜索(DFS)是信息学竞赛里一种强大且常用的算法,它能有效处理众多图和树相关的问题。其核心思想是递归地探索路径,直至无法继续,然后回溯。在使用 DFS 时,要注意标记已访问的节点,防止重复访问。通过不断练习和应用,能更好地掌握 DFS 算法,并运用它解决更复杂的问题。