算法-宽度优先搜索
一、宽度优先搜索
广度优先或横向优先搜索,是一种图形搜索算法。简单的说,BFS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。
DFS(Depth-First-Search)深度优先搜索:对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止,而且每个结点只能访问一次。要特别注意的是,二叉树的深度优先遍历比较特殊,可以细分为先序遍历、中序遍历、后序遍历。(它的目的是要达到被搜索结构的叶结点 )
BFS: 广度优先搜索又叫层次遍历,从上往下对每一层依次访问,在每一层中,从左往右(也可以从右往左)访问结点,访问完一层就进入下一层,直到没有结点可以访问为止。
深度优先搜索和宽度优先搜索区别
- 二叉树的深度优先遍历的非递归的通用做法是采用栈,广度优先遍历的非递归的通用做法是采用队列。
- 深度优先搜素算法:不全部保留结点,占用空间少;有回溯操作(即有入栈、出栈操作),运行速度慢。
- 广度优先搜索算法:保留全部结点,占用空间大; 无回溯操作(即无入栈、出栈操作),运行速度快。
二、小岛问题
class Solution {
public int numIslands(char[][] grid) {
if(grid == null || grid.length == 0) {
return 0;
}
if (grid[0] == null || grid[0].length == 0) {
return 0;
}
int row = grid.length;
int column = grid[0].length;
boolean[][] visited = new boolean[row][column];
int number = 0;
for (int i = 0; i < row; i++) {
for (int j = 0; j < column; j++) {
if (grid[i][j] == '1' && !visited[i][j]) {
bfs(grid, i, j, visited);
number++;
}
}
}
return number;
}
public void bfs(char[][] grid, int i, int j, boolean[][] visited) {
int[] kx ={1, -1, 0, 0};
int[] ky ={0, 0, 1, -1};
visited[i][j] = true;
Queue<Integer> xQueue = new LinkedList<>();
Queue<Integer> yQueue = new LinkedList<>();
xQueue.offer(i);
yQueue.offer(j);
while (!xQueue.isEmpty()) {
int currentX = xQueue.poll();
int currentY = yQueue.poll();
for (int k = 0; k < 4; k++) {
int newX = currentX + kx[k];
int newY = currentY + ky[k];
if (newX >= 0 && newY >= 0 && newX < grid.length && newY < grid[0].length && !visited[newX][newY]) {
if (grid[newX][newY] == '1') {
xQueue.offer(newX);
yQueue.offer(newY);
visited[newX][newY] = true;
}
}
}
}
}
}
三、单词梯问题
public class Solution {
/*
* @param start: a string
* @param end: a string
* @param dict: a set of string
* @return: An integer
*/
public int ladderLength(String start, String end, Set<String> dict) {
// write your code here
int steps = 1;
if (dict == null) {
return 0;
}
dict.add(end);
Queue<String> queue = new LinkedList<>();
queue.offer(start);
Set<String> duplicate = new HashSet<>();
duplicate.add(start);
while (!queue.isEmpty()) {
int size = queue.size();
steps++;
for (int i = 0; i < size; i++) {
String word = queue.poll();
List<String> nextWords = getNext(word, dict);
for (String next: nextWords) {
if (duplicate.contains(next)) {
continue;
}
if (next.equals(end)) {
return steps;
}
duplicate.add(next);
queue.offer(next);
}
}
}
return -1;
}
public List<String> getNext(String word, Set<String> dict) {
List<String> next = new ArrayList<>();
for (char i = 'a'; i <= 'z'; i++) {
for (int j = 0; j < word.length(); j++) {
String potentialNext = changedWord(word, i, j);
if (dict.contains(potentialNext)) {
next.add(potentialNext);
}
}
}
return next;
}
public String changedWord(String word, char c, int i) {
char[] words = word.toCharArray();
words[i] = c;
return new String(words);
}
}