深度优先遍历和广度优先遍历,深度优先遍历和广度优先遍历对比

摘要： 大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于深度优先遍历和广度优先遍历的问题，于是小编就整理了5个相关介绍深度优先遍历和广度优先遍历的解答，让我们一起看看吧。深度优先遍历与...

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于深度优先遍历和广度优先遍历的问题，于是小编就整理了5个相关介绍深度优先遍历和广度优先遍历的解答，让我们一起看看吧。

1. 深度优先遍历与广度优先遍历的区别？
2. 从邻接矩阵怎么看出深度优先遍历结果？
3. 实现图的广度优先搜索算法需使用的辅助数据结构为( ) A. 栈B.队列C. 二叉树，麻烦解释一下，谢谢？
4. 深度优先遍历如何判断有向图有无回路？
5. 迭代和递归的区别？

深度优先遍历与广度优先遍历的区别？

深度优先遍历（Depth-First Search, DFS）和广度优先遍历（Breadth-First Search, BFS）都是图的遍历算法。

深度优先遍历是一种先遍历节点的子节点，再递归遍历子节点的子节点的遍历方式。在深度优先遍历中，会一直遍历到某一个节点的最深层的子节点，然后再回溯到前一个节点，再继续向下遍历。

广度优先遍历则是一种逐层遍历节点的方式，先遍历根节点，再遍历根节点的所有子节点，然后再遍历根节点的子节点的子节点，以此类推。

深度优先遍历适用于目标节点深度相对较深，且搜索路径较窄的情况，适合解决迷宫问题、拓扑排序等问题。而广度优先遍历适用于目标节点深度相对较浅，且节点分支较多的情况，适合解决最短路径、层次遍历等问题。

总的来说，深度优先遍历更倾向于展开某一个节点的所有可能路径，而广度优先遍历更倾向于逐层地扩展搜索范围。

从邻接矩阵怎么看出深度优先遍历结果？

你是要代码？

先由邻接矩阵把图画出来呀。深度优先遍历使用递归，对于一个结点，递归访问他没有访问过的相邻节点。就像走迷宫一样，已知走到无路可走，然后回溯，找下一个路口。

广度优先遍历使用队列，当一个节点出队的时候，把他的相邻未访问节点入队。

就像重度近视的人眼镜掉了找眼镜，会先找自己最近的一圈，然后再一点点扩展。

每种遍历使用vis数组标记，保证每个节点只访问一遍。

实现图的广度优先搜索算法需使用的***数据结构为( ) A. 栈B.队列C. 二叉树，麻烦解释一下，谢谢？

广度优先用队列，深度优先用栈。简单说明如下：

广度优先：当一个节点被加入队列时，要标记为已遍历，遍历过程中，对于队列第一个元素，遍历其所有能够能一步达到的节点，如果是标记未遍历的，将其加入队列，从第一个元素出发所有能一步直接达到的节点遍历结束后将这个元素出列。

深度优先：当遍历到某个节点A时，如果是标记未遍历，将其入栈，遍历它能够一步直接达到的节点，如果是标记未遍历，将其入栈且标记为已遍历，然后对其进行类似A的操作，否则找能够一步直接达到的节点进行类似操作。直到所有能够一步直接达到的节点都已遍历，将A出栈。

这里使用“能够能一步达到的节点”而非“与其相邻的节点”是考虑到有向图因素。

具体可以找个图，然后使用广度和深度算法搜索一遍，每步自己手工修改队列和栈就明白怎么回事了。

深度优先遍历如何判断有向图有无回路？

就是深度优先遍历， 对于无向图，如果有某个点被两次以上访问到，那么就存在回路。

对于有向图，在深度优先遍历中，如果某个顶点的一个孩子是它的祖先，就存在回路了。

迭代和递归的区别？

迭代和递归是编程中两种常见的循环方式，它们的区别主要有以下几点：迭代和递归都是循环的方式，但它们的实现方式有所不同。
解释迭代是通过循环语句来反复执行某段代码区块，以达到重复执行的目的。
而递归则是函数通过调用自身来实现的一种循环方式，它常常用于解决重复性质问题，可以将一个问题简化为多个小问题，最终递归回到最初的问题。
相比较而言，递归实现相对于迭代实现更加直观和简单，但递归的效率相对来说较低，因为它会频繁地调用函数，会增加程序的开销。
因此，在编程实现时，需要根据实际情况，选择合适的循环方式。

到此，以上就是小编对于深度优先遍历和广度优先遍历的问题就介绍到这了，希望介绍关于深度优先遍历和广度优先遍历的5点解答对大家有用。