nguyenkimxfiles
New member
#C ++, #DFS, #graph, #algorithms, #DatSourures ## C ++ DFS: Hướng dẫn cho người mới bắt đầu
Tìm kiếm đầu tiên (DFS) là một thuật toán đệ quy để đi qua hoặc tìm kiếm một cây hoặc đồ thị.Nó bắt đầu ở nút gốc và khám phá càng xa càng tốt dọc theo mỗi nhánh trước khi quay lại.DFS là một thuật toán phổ biến cho việc truyền tải đồ thị vì nó đơn giản để thực hiện và hiệu quả cho các biểu đồ với mức độ kết nối cao.
### DFS hoạt động như thế nào?
DFS hoạt động bằng cách đi theo một đường dẫn từ nút hiện tại đến nút lá.Khi đạt được một nút lá, thuật toán quay lại nút trước và thử một đường dẫn khác.Quá trình này tiếp tục cho đến khi tất cả các nút trong biểu đồ đã được truy cập.
Mã giả sau đây minh họa các bước cơ bản của thuật toán DFS:
`` `
Hàm DFS (đồ thị, start_node):
Đã truy cập [start_node] = true
Đối với hàng xóm trong đồ thị [start_node]:
Nếu không được truy cập [Hàng xóm]:
DFS (đồ thị, hàng xóm)
`` `
### Ưu điểm của DFS là gì?
DFS có một số lợi thế so với các thuật toán truyền tải đồ thị khác, bao gồm:
*** Đơn giản: ** DFS là một thuật toán tương đối đơn giản để thực hiện.
*** Hiệu quả: ** DFS hiệu quả cho các biểu đồ có mức độ kết nối cao.
*** Tính đầy đủ: ** DFS được đảm bảo truy cập tất cả các nút trong biểu đồ.
### Những nhược điểm của DFS là gì?
DFS cũng có một số nhược điểm, bao gồm:
*** Không gian ngăn xếp: ** DFS có thể sử dụng nhiều không gian ngăn xếp, đặc biệt là cho các biểu đồ có cây sâu.
*** Chu kỳ: ** DFS có thể bị kẹt trong các chu kỳ nếu biểu đồ chứa bất kỳ chu kỳ nào.
*** Backtracking: ** DFS có thể không hiệu quả cho các biểu đồ với mức độ kết nối thấp.
### Khi nào tôi nên sử dụng DFS?
DFS là một lựa chọn tốt để đi qua hoặc tìm kiếm đồ thị với mức độ kết nối cao.Nó cũng là một lựa chọn tốt cho các biểu đồ được biết là có chứa các chu kỳ.
### Ví dụ
Mã sau đây hiển thị một ví dụ về cách sử dụng thuật toán DFS để vượt qua biểu đồ:
`` `
# Xác định biểu đồ.
đồ thị = {
'A': ['B', 'C'],
'B': ['D', 'E'],
'C': ['f', 'g'],
'D': [],
'E': [],
'F': [],
'G': []
}
# Khởi tạo mảng đã truy cập.
Đã truy cập = {}
cho nút trong đồ thị:
Đã truy cập [Nút] = Sai
# Thực hiện DFS trên biểu đồ.
DFS (biểu đồ, 'A')
# In các nút đã truy cập.
Đối với nút trong đã truy cập:
Nếu được truy cập [nút]:
in (nút)
`` `
### Phần kết luận
DFS là một thuật toán mạnh mẽ để đi qua và tìm kiếm đồ thị.Nó là đơn giản để thực hiện và hiệu quả cho các biểu đồ với mức độ kết nối cao.Tuy nhiên, DFS có thể sử dụng rất nhiều không gian ngăn xếp và có thể bị mắc kẹt trong các chu kỳ.
## hashtags
* #C ++
* #DFS
* #graph
* #algorithms
* #Cấu trúc dữ liệu
=======================================
#C++, #DFS, #graph, #algorithms, #datastructures ## C++ DFS: A Guide for Beginners
Depth-first search (DFS) is a recursive algorithm for traversing or searching a tree or graph. It starts at the root node and explores as far as possible along each branch before backtracking. DFS is a popular algorithm for graph traversal because it is simple to implement and efficient for graphs with a high degree of connectivity.
### How does DFS work?
DFS works by following a path from the current node to a leaf node. When a leaf node is reached, the algorithm backtracks to the previous node and tries another path. This process continues until all nodes in the graph have been visited.
The following pseudocode illustrates the basic steps of the DFS algorithm:
```
function DFS(graph, start_node):
visited[start_node] = True
for neighbor in graph[start_node]:
if not visited[neighbor]:
DFS(graph, neighbor)
```
### What are the advantages of DFS?
DFS has several advantages over other graph traversal algorithms, including:
* **Simplicity:** DFS is a relatively simple algorithm to implement.
* **Efficiency:** DFS is efficient for graphs with a high degree of connectivity.
* **Completeness:** DFS is guaranteed to visit all nodes in the graph.
### What are the disadvantages of DFS?
DFS also has some disadvantages, including:
* **Stack space:** DFS can use a lot of stack space, especially for graphs with deep trees.
* **Cycles:** DFS can get stuck in cycles if the graph contains any cycles.
* **Backtracking:** DFS can be inefficient for graphs with a low degree of connectivity.
### When should I use DFS?
DFS is a good choice for traversing or searching graphs with a high degree of connectivity. It is also a good choice for graphs that are known to contain cycles.
### Example
The following code shows an example of how to use the DFS algorithm to traverse a graph:
```
# Define the graph.
graph = {
'A': ['B', 'C'],
'B': ['D', 'E'],
'C': ['F', 'G'],
'D': [],
'E': [],
'F': [],
'G': []
}
# Initialize the visited array.
visited = {}
for node in graph:
visited[node] = False
# Perform DFS on the graph.
DFS(graph, 'A')
# Print the visited nodes.
for node in visited:
if visited[node]:
print(node)
```
### Conclusion
DFS is a powerful algorithm for traversing and searching graphs. It is simple to implement and efficient for graphs with a high degree of connectivity. However, DFS can use a lot of stack space and can get stuck in cycles.
## Hashtags
* #C++
* #DFS
* #graph
* #algorithms
* #datastructures
Tìm kiếm đầu tiên (DFS) là một thuật toán đệ quy để đi qua hoặc tìm kiếm một cây hoặc đồ thị.Nó bắt đầu ở nút gốc và khám phá càng xa càng tốt dọc theo mỗi nhánh trước khi quay lại.DFS là một thuật toán phổ biến cho việc truyền tải đồ thị vì nó đơn giản để thực hiện và hiệu quả cho các biểu đồ với mức độ kết nối cao.
### DFS hoạt động như thế nào?
DFS hoạt động bằng cách đi theo một đường dẫn từ nút hiện tại đến nút lá.Khi đạt được một nút lá, thuật toán quay lại nút trước và thử một đường dẫn khác.Quá trình này tiếp tục cho đến khi tất cả các nút trong biểu đồ đã được truy cập.
Mã giả sau đây minh họa các bước cơ bản của thuật toán DFS:
`` `
Hàm DFS (đồ thị, start_node):
Đã truy cập [start_node] = true
Đối với hàng xóm trong đồ thị [start_node]:
Nếu không được truy cập [Hàng xóm]:
DFS (đồ thị, hàng xóm)
`` `
### Ưu điểm của DFS là gì?
DFS có một số lợi thế so với các thuật toán truyền tải đồ thị khác, bao gồm:
*** Đơn giản: ** DFS là một thuật toán tương đối đơn giản để thực hiện.
*** Hiệu quả: ** DFS hiệu quả cho các biểu đồ có mức độ kết nối cao.
*** Tính đầy đủ: ** DFS được đảm bảo truy cập tất cả các nút trong biểu đồ.
### Những nhược điểm của DFS là gì?
DFS cũng có một số nhược điểm, bao gồm:
*** Không gian ngăn xếp: ** DFS có thể sử dụng nhiều không gian ngăn xếp, đặc biệt là cho các biểu đồ có cây sâu.
*** Chu kỳ: ** DFS có thể bị kẹt trong các chu kỳ nếu biểu đồ chứa bất kỳ chu kỳ nào.
*** Backtracking: ** DFS có thể không hiệu quả cho các biểu đồ với mức độ kết nối thấp.
### Khi nào tôi nên sử dụng DFS?
DFS là một lựa chọn tốt để đi qua hoặc tìm kiếm đồ thị với mức độ kết nối cao.Nó cũng là một lựa chọn tốt cho các biểu đồ được biết là có chứa các chu kỳ.
### Ví dụ
Mã sau đây hiển thị một ví dụ về cách sử dụng thuật toán DFS để vượt qua biểu đồ:
`` `
# Xác định biểu đồ.
đồ thị = {
'A': ['B', 'C'],
'B': ['D', 'E'],
'C': ['f', 'g'],
'D': [],
'E': [],
'F': [],
'G': []
}
# Khởi tạo mảng đã truy cập.
Đã truy cập = {}
cho nút trong đồ thị:
Đã truy cập [Nút] = Sai
# Thực hiện DFS trên biểu đồ.
DFS (biểu đồ, 'A')
# In các nút đã truy cập.
Đối với nút trong đã truy cập:
Nếu được truy cập [nút]:
in (nút)
`` `
### Phần kết luận
DFS là một thuật toán mạnh mẽ để đi qua và tìm kiếm đồ thị.Nó là đơn giản để thực hiện và hiệu quả cho các biểu đồ với mức độ kết nối cao.Tuy nhiên, DFS có thể sử dụng rất nhiều không gian ngăn xếp và có thể bị mắc kẹt trong các chu kỳ.
## hashtags
* #C ++
* #DFS
* #graph
* #algorithms
* #Cấu trúc dữ liệu
=======================================
#C++, #DFS, #graph, #algorithms, #datastructures ## C++ DFS: A Guide for Beginners
Depth-first search (DFS) is a recursive algorithm for traversing or searching a tree or graph. It starts at the root node and explores as far as possible along each branch before backtracking. DFS is a popular algorithm for graph traversal because it is simple to implement and efficient for graphs with a high degree of connectivity.
### How does DFS work?
DFS works by following a path from the current node to a leaf node. When a leaf node is reached, the algorithm backtracks to the previous node and tries another path. This process continues until all nodes in the graph have been visited.
The following pseudocode illustrates the basic steps of the DFS algorithm:
```
function DFS(graph, start_node):
visited[start_node] = True
for neighbor in graph[start_node]:
if not visited[neighbor]:
DFS(graph, neighbor)
```
### What are the advantages of DFS?
DFS has several advantages over other graph traversal algorithms, including:
* **Simplicity:** DFS is a relatively simple algorithm to implement.
* **Efficiency:** DFS is efficient for graphs with a high degree of connectivity.
* **Completeness:** DFS is guaranteed to visit all nodes in the graph.
### What are the disadvantages of DFS?
DFS also has some disadvantages, including:
* **Stack space:** DFS can use a lot of stack space, especially for graphs with deep trees.
* **Cycles:** DFS can get stuck in cycles if the graph contains any cycles.
* **Backtracking:** DFS can be inefficient for graphs with a low degree of connectivity.
### When should I use DFS?
DFS is a good choice for traversing or searching graphs with a high degree of connectivity. It is also a good choice for graphs that are known to contain cycles.
### Example
The following code shows an example of how to use the DFS algorithm to traverse a graph:
```
# Define the graph.
graph = {
'A': ['B', 'C'],
'B': ['D', 'E'],
'C': ['F', 'G'],
'D': [],
'E': [],
'F': [],
'G': []
}
# Initialize the visited array.
visited = {}
for node in graph:
visited[node] = False
# Perform DFS on the graph.
DFS(graph, 'A')
# Print the visited nodes.
for node in visited:
if visited[node]:
print(node)
```
### Conclusion
DFS is a powerful algorithm for traversing and searching graphs. It is simple to implement and efficient for graphs with a high degree of connectivity. However, DFS can use a lot of stack space and can get stuck in cycles.
## Hashtags
* #C++
* #DFS
* #graph
* #algorithms
* #datastructures
