dfs_bool_void 两种写法感悟
dfs 的两种写法
在看之前实现图的遍历 dfs 和拓扑排序 dfs 实现的代码的时候的感悟
图的遍历 dfs 和拓扑排序 dfs 的区别
0 → 1
↓ ↓
2 → 3
图的邻接表表示:
adjList[0] = {1, 2};
adjList[1] = {3};
adjList[2] = {3};
adjList[3] = {};
-
正常的 DFS 遍历:
从节点 0 开始执行 DFS,假设我们按照邻接表的顺序遍历:
从节点 0 开始,访问 0,然后访问 0 的邻接节点 1 和 2
从节点 1 开始,访问 1,然后访问 1 的邻接节点 3
从节点 3 开始,访问 3,发现没有邻接节点
回到节点 1,再回到节点 0,访问 2
从节点 2 开始,访问 2,然后访问 2 的邻接节点 3(但 3 已经访问过了)
DFS 遍历的顺序:0 -> 1 -> 3 -> 2
-
拓扑排序的 DFS 遍历:
在拓扑排序中,我们使用栈存储节点,并确保先访问所有邻接节点再加入栈
从节点 0 开始,访问 0,并标记为“正在访问”
访问 0 的邻接节点 1,并标记为“正在访问”
访问 1 的邻接节点 3,并标记为“正在访问”
节点 3 没有邻接节点,标记为“已访问”,并将 3 放入栈中
回到节点 1,标记为“已访问”,并将 1 放入栈中
回到节点 0,访问 2,并标记为“正在访问”
访问 2 的邻接节点 3(已访问过),因此直接标记 2 为“已访问”,并将 2 放入栈中
回到节点 0,标记为“已访问”,并将 0 放入栈中
拓扑排序的顺序:3 -> 1 -> 2 -> 0
总结两者的区别
DFS 遍历按照遇到的第一个未访问的邻接节点进行递归访问, 直接记录 节点的访问顺序
拓扑排序要求节点在加入结果时要等到其 所有邻接节点被完全访问 过,因此节点的加入顺序是倒序的(即后序遍历)
代码
原 dfs 遍历代码
void MyGraph::dfsVisit(int vertex, vector<bool>& visited, vector<int>& traversal)
{visited[vertex] = true;traversal.push_back(vertex);for (const auto& edge : adjList[vertex])if (!visited[edge.first])dfsVisit(edge.first, visited, traversal);
}void MyGraph::DFS(int startVertex)
{vector<bool> visited(n, false); vector<int> traversal; dfsVisit(startVertex, visited, traversal);for (int vertex : traversal) cout << vertex << " ";cout << endl;
}
拓扑排序的 dfs 实现
bool dfs(int node, vector<vector<int>> &adj, vector<int> &visited, stack<int> &result)
{// 当前节点正在访问,图中有环if (visited[node] == 1)return false; // 当前节点已经访问过if (visited[node] == 2)return true; // 1. 对每个未被访问的节点执行 DFS,标记该节点为访问中visited[node] = 1; for (int neighbor : adj[node])// 2. 如果访问到某个已经在 “ 访问中 ” 状态的节点,则说明图中存在环,无法进行拓扑排序if (!dfs(neighbor, adj, visited, result))return false;// 3. DFS 完成后,标记节点为“已访问”,并将节点加入到结果栈(或者队列)中visited[node] = 2; // 标记为已访问result.push(node); // 将节点加入栈return true;
}vector<int> topologicalSortDFS(int n, vector<vector<int>> &edges)
{vector<vector<int>> adj(n);for (const auto &edge : edges)adj[edge[0]].push_back(edge[1]);vector<int> visited(n, 0); // 0: 未访问, 1: 正在访问, 2: 已访问stack<int> result;// 1. 对每个未被访问的节点执行 DFS,标记该节点为访问中for (int i = 0; i < n; ++i)if (visited[i] == 0)if (!dfs(i, adj, visited, result))return {}; // 如果存在环,返回空vector<int> order;while (!result.empty()){order.push_back(result.top());result.pop();}return order;
}
想到如果同样对 dfs 遍历的返回值改为 bool 值也可以写成
bool MyGraph::dfsVisit(int vertex, vector<bool> &visited, vector<int> &traversal)
{if (visited[vertex])return true;visited[vertex] = true; traversal.push_back(vertex); for (const auto &edge : adjList[vertex])if (!dfsVisit(edge.first, visited, traversal))return false;return true;
}void MyGraph::DFS(int startVertex)
{vector<bool> visited(n, false); vector<int> traversal; if (dfsVisit(startVertex, visited, traversal)){cout << "DFS Traversal: ";for (int vertex : traversal){cout << vertex << " ";}cout << endl;}
}相关文章:
dfs_bool_void 两种写法感悟
dfs 的两种写法 在看之前实现图的遍历 dfs 和拓扑排序 dfs 实现的代码的时候的感悟 图的遍历 dfs 和拓扑排序 dfs 的区别 0 → 1 ↓ ↓ 2 → 3图的邻接表表示: adjList[0] {1, 2}; adjList[1] {3}; adjList[2] {3}; adjList[3] {};正常的 DFS 遍历&#x…...
MySQL 主从复制与 Binlog 深度解析
目录 1. Binlog的工作原理与配置2. 主从复制的设置与故障排除3. 数据一致性与同步延迟的处理 小结 MySQL的binlog(二进制日志)和主从复制是实现数据备份、容灾、负载均衡以及数据同步的重要机制。在高可用性架构和分布式数据库设计中,binlog同…...
大连理工大学《2024年845自动控制原理真题》 (完整版)
本文内容,全部选自自动化考研联盟的:《大连理工大学845自控考研资料》的真题篇。后续会持续更新更多学校,更多年份的真题,记得关注哦 目录 2024年真题 Part1:2024年完整版真题 2024年真题...
Java性能调优 - 多线程性能调优
锁优化 Synchronized 在JDK1.6中引入了分级锁机制来优化Synchronized。当一个线程获取锁时 首先对象锁将成为一个偏向锁,这样做是为了优化同一线程重复获取锁,导致的用户态与内核态的切换问题;其次如果有多个线程竞争锁资源,锁…...
行为树详解(4)——节点参数配置化
【分析】 行为树是否足够灵活强大依赖于足够丰富的各类条件节点和动作节点,在实现这些节点时,不可避免的,节点本身需要有一些参数供配置。 这些参数可以分为静态的固定值的参数以及动态读取设置的参数。 静态参数直接设置为Public即可&…...
计算机网络中的三大交换技术详解与实现
目录 计算机网络中的三大交换技术详解与实现1. 计算机网络中的交换技术概述1.1 交换技术的意义1.2 三大交换技术简介 2. 电路交换技术2.1 理论介绍2.2 Python实现及代码详解2.3 案例分析 3. 分组交换技术3.1 理论介绍3.2 Python实现及代码详解3.3 案例分析 4. 报文交换技术4.1 …...
《杨辉三角》
题目描述 给出 n(1≤n≤20)n(1≤n≤20),输出杨辉三角的前 nn 行。 如果你不知道什么是杨辉三角,可以观察样例找找规律。 输入格式 无 输出格式 无 输入输出样例 输入 #1复制 6 输出 #1复制 1 1 1 1 2 1 1 3 3 1 1 4 6 4 1 1 5 10 10 5 1 C语言…...
ARM学习(35)单元测试框架以及MinGW GCC覆盖率报告
单元测试框架以及MinGW GCC覆盖率报告 1、单元测试与覆盖率简介 随着代码越写越多,越来越需要注意自测的重要性,基本可以提前解决90%的问题,所以就来介绍一下单元测试,单元测试是否测试充分,需要进行评价,覆盖率就是单元测试是否充分的评估工具。 例如跑过单元测试后,…...
边缘计算+人工智能:让设备更聪明的秘密
引言:日常生活中的“智能”设备 你是否发现,身边的设备正变得越来越“聪明”? 早上醒来时,智能音箱已经根据你的日程播放舒缓音乐;走进厨房,智能冰箱提醒你今天的食材库存;而在城市道路上&…...
neo4j知识图谱AOPC的安装方法
AOPC下载链接:aopc全版本github下载 APOC,全称为Awesome Procedures On Cypher,是Neo4j图数据库的一个非常强大和流行的扩展库。它极大地丰富了Cypher查询语言的功能,提供了超过450个过程(procedures)和函数…...
图像分割数据集植物图像叶片健康状态分割数据集labelme格式180张3类别
数据集格式:labelme格式(不包含mask文件,仅仅包含jpg图片和对应的json文件) 图片数量(jpg文件个数):180 标注数量(json文件个数):180 标注类别数:3 标注类别名称:["Healthy","nitrogen deficiency"…...
Python学习(二)—— 基础语法(上)
目录 一,表达式和常量和变量 1.1 表达式 1.2 变量 1.3 动态类型特性 1.4 输入 二,运算符 2.1 算术运算符 2.2 关系运算符 2.3 逻辑运算符 2.4 赋值运算符 2.5 练习 三,语句 3.1 条件语句 3.2 while循环 3.3 for循环 四&#…...
Cesium-(Primitive)-(CircleOutlineGeometry)
CircleOutlineGeometry 效果: CircleOutlineGeometry 是 CesiumJS 中的一个类,它用来描述在椭球体上圆的轮廓。以下是 CircleOutlineGeometry 的构造函数属性,以表格形式展示: 属性名类型默认值描述centerCartesian3圆心点在固定坐标系中的坐标。radiusnumber圆的半径,…...
计算机网络技术基础:2.计算机网络的组成
计算机网络从逻辑上可以分为两个子网:资源子网和通信子网。 一、资源子网 资源子网主要负责全网的数据处理业务,为全网用户提供各种网络资源与网络服务。资源子网由主机、终端、各种软件资源与信息资源等组成。 1)主机 主机是资源子网的主要…...
EasyExcel使用管道流连接InputStream和OutputStream
前言 Java中的InputSteam 是程序从其中读取数据, OutputSteam是程序可以往里面写入数据。 如果我们有在项目中读取数据库的记录, 在转存成Excel文件, 再把文件转存到OSS中。 生成Excel使用的是阿里的EasyExcel 。 他支持Output的方式写出文件内容。 而…...
OpenWebUI连接不上Ollama模型,Ubuntu24.04
这里写自定义目录标题 问题介绍解决方法 问题介绍 操作系统 Ubuntu24.04Ollama 使用默认安装方法(官网https://github.com/ollama/ollama) curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh 安装在本机OpenWebUI 使用默认docker安装方法(官网…...
C#C++获取当前应用程序的安装目录和工作目录
很多时候,用户自己点击打开read.exe加载的时候都没有问题,读取ini配置文件也没有问题。但是如果应用程序是开机启动呢?32位Windows系统当前目录是C盘的windows\system32;而64位系统软件启动后默认的当前目录是:C:\Wind…...
Linux中vi和vim的区别详解
文章目录 Linux中vi和vim的区别详解一、引言二、vi和vim的起源与发展三、功能和特性1、语法高亮2、显示行号3、编辑模式4、可视化界面5、功能扩展6、插件支持 四、使用示例1、启动编辑器2、基本操作 五、总结 Linux中vi和vim的区别详解 一、引言 在Linux系统中,vi和…...
2021 年 6 月青少年软编等考 C 语言四级真题解析
目录 T1. 数字三角形问题思路分析T2. 大盗思路分析T3. 最大子矩阵思路分析T4. 小球放盒子思路分析T1. 数字三角形问题 上图给出了一个数字三角形。从三角形的顶部到底部有很多条不同的路径。对于每条路径,把路径上面的数加起来可以得到一个和,你的任务就是找到最大的和。 注…...
UE5编辑器下将RenderTarget输出为UTexture并保存
在使用UE5开发项目时,RenderTarget是一种非常强大的工具,常用于生成实时纹理效果、后处理和调试。而将RenderTarget的内容转换为UTexture并储存,是许多编辑器内的需求都需要的功能。 1.材质球输出至Texture 首先创建一个Actor类,…...
国防科技大学计算机基础课程笔记02信息编码
1.机内码和国标码 国标码就是我们非常熟悉的这个GB2312,但是因为都是16进制,因此这个了16进制的数据既可以翻译成为这个机器码,也可以翻译成为这个国标码,所以这个时候很容易会出现这个歧义的情况; 因此,我们的这个国…...
Docker 离线安装指南
参考文章 1、确认操作系统类型及内核版本 Docker依赖于Linux内核的一些特性,不同版本的Docker对内核版本有不同要求。例如,Docker 17.06及之后的版本通常需要Linux内核3.10及以上版本,Docker17.09及更高版本对应Linux内核4.9.x及更高版本。…...
大数据学习栈记——Neo4j的安装与使用
本文介绍图数据库Neofj的安装与使用,操作系统:Ubuntu24.04,Neofj版本:2025.04.0。 Apt安装 Neofj可以进行官网安装:Neo4j Deployment Center - Graph Database & Analytics 我这里安装是添加软件源的方法 最新版…...
基于FPGA的PID算法学习———实现PID比例控制算法
基于FPGA的PID算法学习 前言一、PID算法分析二、PID仿真分析1. PID代码2.PI代码3.P代码4.顶层5.测试文件6.仿真波形 总结 前言 学习内容:参考网站: PID算法控制 PID即:Proportional(比例)、Integral(积分&…...
ssc377d修改flash分区大小
1、flash的分区默认分配16M、 / # df -h Filesystem Size Used Available Use% Mounted on /dev/root 1.9M 1.9M 0 100% / /dev/mtdblock4 3.0M...
连锁超市冷库节能解决方案:如何实现超市降本增效
在连锁超市冷库运营中,高能耗、设备损耗快、人工管理低效等问题长期困扰企业。御控冷库节能解决方案通过智能控制化霜、按需化霜、实时监控、故障诊断、自动预警、远程控制开关六大核心技术,实现年省电费15%-60%,且不改动原有装备、安装快捷、…...
Auto-Coder使用GPT-4o完成:在用TabPFN这个模型构建一个预测未来3天涨跌的分类任务
通过akshare库,获取股票数据,并生成TabPFN这个模型 可以识别、处理的格式,写一个完整的预处理示例,并构建一个预测未来 3 天股价涨跌的分类任务 用TabPFN这个模型构建一个预测未来 3 天股价涨跌的分类任务,进行预测并输…...
Vue2 第一节_Vue2上手_插值表达式{{}}_访问数据和修改数据_Vue开发者工具
文章目录 1.Vue2上手-如何创建一个Vue实例,进行初始化渲染2. 插值表达式{{}}3. 访问数据和修改数据4. vue响应式5. Vue开发者工具--方便调试 1.Vue2上手-如何创建一个Vue实例,进行初始化渲染 准备容器引包创建Vue实例 new Vue()指定配置项 ->渲染数据 准备一个容器,例如: …...
【服务器压力测试】本地PC电脑作为服务器运行时出现卡顿和资源紧张(Windows/Linux)
要让本地PC电脑作为服务器运行时出现卡顿和资源紧张的情况,可以通过以下几种方式模拟或触发: 1. 增加CPU负载 运行大量计算密集型任务,例如: 使用多线程循环执行复杂计算(如数学运算、加密解密等)。运行图…...
相机Camera日志分析之三十一:高通Camx HAL十种流程基础分析关键字汇总(后续持续更新中)
【关注我,后续持续新增专题博文,谢谢!!!】 上一篇我们讲了:有对最普通的场景进行各个日志注释讲解,但相机场景太多,日志差异也巨大。后面将展示各种场景下的日志。 通过notepad++打开场景下的日志,通过下列分类关键字搜索,即可清晰的分析不同场景的相机运行流程差异…...
