Python - 深夜数据结构与算法之 BFS & DFS
目录
一.引言
BFS 广度优先搜索与 DFS 深度优先搜索是树以及网格等相关题目最常见的方法之一，其通过不同的遍历方式对分叉结构进行遍历，对于树、图而言，其可以是二叉、多叉，其可以是上下左右，下面让我们深入了解下 BFS 与 DFS。
二.BFS 与 DFS 简介
1.Search 搜索
不论是 BFS 还是 DFS，它们都是数据结构节点的访问方式，为了效率足够高，我们希望每个节点访问且仅访问一次，因而衍生出了 DFS - Depth First Search 深度优先搜索与 BFS - Breadth First Search 广度优先搜索两种遍历方式。除此之外还有按照节点优先级访问的算法，不过需要特定的场景才会使用。?
2.DFS 深度优先
深度优先搜索，我们前面提到的二叉树的前中后序遍历都是深度优先搜索的一种，对于二叉树而言，其深度搜索的路径是向 Left 左子树和 Right 右子树递进，多叉树的话则是其 Children 节点集合，对于图而言，则是其他相邻的点 V，其通式可以参照下面的写法。
◆ 递归写法
◆ 非递归写法
?◆ 树的遍历
◆ 图的遍历?
3.BFS 广度优先
广度优先与深度优先不同，其从每一层下探访问节点，就好比是一滴水波纹逐渐向下扩散，然后扩散到每一层的节点上。
◆ 树的遍历?
◆ 代码写法
这里的队列其实就是我们常用到的列表。注意这里的 queue pop 是先进先出的，大家要和上面的 stack.pop 区分开。
4.DFS & BFS
我们可以根据上面的图再理解下 DFS 与 BFS 的遍历方式，如果都是用 List 实现的话，BFS 是 Deque 先进先出，DFS 则是 Stack 后进先出。
三.经典算法实战
1.Generate-Parentheses [22]
括号生成:?https://leetcode.cn/problems/generate-parentheses/description/
◆?题目分析
这里可以看做是一颗二叉树，其每个节点可以分叉为 '(' 和 ')'，我们需要遍历生成情况，并判断当前生成是否有效，再向下遍历。有效的条件有两个，一个是左括号一定是开头的第一个字符，另一个是左括号要和右括号数量一致。
◆?广度优先
class Solution(object):
def generateParenthesis(self, n):
"""
:type n: int
:rtype: List[str]
"""
res = []
def dfs(cur, left, right):
# 终止条件
if left == n and right == n:
res.append(cur)
# 左括号要在前面
if left < n:
bfs(cur + "(", left + 1, right)
# 右括号要比左括号小
if right < left:
bfs(cur + ")", left, right + 1)
dfs("", 0, 0)
return res
?DFS 遍历的模版，直接一层一层下去找，直到满足 2n 的条件。
◆?栈实现
class Solution(object):
def generateParenthesis(self, n):
"""
:type n: int
:rtype: List[str]
"""
res = []
queue = [("", 0, 0)]
while queue:
cur, left, right = queue.pop(0)
if left == right == n:
res.append(cur)
if left < n:
queue.append((cur + "(", left + 1, right))
if right < left:
queue.append((cur + ")", left, right + 1))
return resDFS、BFS 的几种模版一定要多多练习，手到擒来。
2.Level-Order-Travesal [102]
二叉树层序遍历:?https://leetcode.cn/problems/binary-tree-level-order-traversal
◆?题目分析
二叉树 BFS 遍历，这里要求我们逐层按列表返回而不是一个列表全部返回，所以我们在 BFS 套模版的基础上，还需要记录其 level 层的位置。
◆?广度优先
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode(object):
# def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
# self.val = val
# self.left = left
# self.right = right
class Solution(object):
def levelOrder(self, root):
"""
:type root: TreeNode
:rtype: List[List[int]]
"""
if not root:
return []
# 先进先出
queue = [(0, root)]
res = []
while queue:
# 记录对应的层次
index, cur = queue.pop(0)
if len(res) < index + 1:
res.append([])
res[index].append(cur.val)
# 添加层消息与节点
if cur.left:
queue.append((index + 1, cur.left))
if cur.right:
queue.append((index + 1, cur.right))
return res按层遍历，每层下探时增加 index 找到其在 res 中对应的 list 保存即可。?
◆?深度优先
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode(object):
# def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
# self.val = val
# self.left = left
# self.right = right
class Solution(object):
def levelOrder(self, root):
"""
:type root: TreeNode
:rtype: List[List[int]]
"""
res = []
def dfs(root, level):
if not root:
return
if len(res) == level:
res.append([])
res[level].append(root.val)
# 通过 level 存储层的信息
if root.left:
dfs(root.left, level + 1)
if root.right:
dfs(root.right, level + 1)
dfs(root, 0)
return res层序遍历适合本题，但是深度遍历也可以实现，我们在向下探索的过程中可以获取当前的 level，只需将遍历到的结果对应的 level 找到即可。?
3.Word-Ladder [127]
单词接龙:?https://leetcode.cn/problems/word-ladder/description/
◆?题目分析
层序遍历的方法，类似前面的基因突变，这里可以理解为连续突变且每次可以突变 26 个字母。
◆?广度优先
class Solution(object):
def ladderLength(self, beginWord, endWord, wordList):
"""
:type beginWord: str
:type endWord: str
:type wordList: List[str]
:rtype: int
"""
# 去重使用
valid_word = set(wordList)
if endWord not in wordList or len(wordList) == 0:
return 0
queue = [(beginWord, 1)]
while queue:
new_queue = []
for word, step in queue:
# 停止条件
if word == endWord:
return step
# 处理当前元素
for i in range(len(word)):
# 突变每一个位置
for char in 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz':
# 去重优化
if char != word[i]:
new_word = word[:i] + char + word[i + 1:]
if new_word in valid_word:
valid_word.remove(new_word)
new_queue.append((new_word, step + 1))
queue = new_queue
return 0
这里 for char in 'abcd...' 可以使用 orc + chr 转换:
for char in range(ord('a'), ord('z') + 1):
print(chr(char))
◆?双向 BFS
class Solution(object):
def ladderLength(self, beginWord, endWord, wordList):
"""
:type beginWord: str
:type endWord: str
:type wordList: List[str]
:rtype: int
"""
# 去重使用
valid_word = set(wordList)
if endWord not in wordList or len(wordList) == 0:
return 0
# 双向 BFS
begin, end, step = {beginWord}, {endWord}, 1
while begin and end:
if len(begin) > len(end):
begin, end = end, begin
# 存储下一层
next_level = set()
for word in begin:
for i in range(len(word)):
# a-z
for x in 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz':
# 节省无必要的替换
if x != word[i]:
new_word = word[:i] + x + word[i + 1:]
if new_word in end:
return step + 1
if new_word in valid_word:
next_level.add(new_word)
valid_word.remove(new_word)
begin = next_level
step += 1
return 0
为了加快搜素速度我们改写为双向 BFS，Begin-A-B-C-D-End 我们拆分为 Begin -> B，End -> B，两边同时检索，最终输出总的 step。这里我们尝试了 ord 的写法，但是时间复杂度没有上面的直接。
4.Num-Of-Islands [200]
岛屿数量:?https://leetcode.cn/problems/number-of-islands/description/
◆?题目分析
对于每个点 row col，其都有上下左右 4 个分叉点，我们可以作为四叉树遍历，通过 generate_related_nodes 方法生成其不同分叉，并判断是否可以联通 [row,col] == 1，最后遍历所有 gird 的点，看可以走通多少次返回 count 即可。
◆?深度优先
class Solution(object):
def numIslands(self, grid):
"""
:type grid: List[List[str]]
:rtype: int
"""
# 异常情况
if not grid:
return 0
# 记录岛屿数量
numLand = 0
# 遍历并标记
for row in range(len(grid)):
for col in range(len(grid[0])):
if grid[row][col] == "1":
self.dfs(row, col, grid)
numLand += 1
return numLand
# 在网格索引范围内
def inArea(self, row, col, grid):
return 0 <= row < len(grid) and 0 <= col < len(grid[0])
def dfs(self, row, col, grid):
# 判断节点合法性
if not self.inArea(row, col, grid) or grid[row][col] != "1":
return
grid[row][col] = "2"
self.dfs(row + 1, col, grid)
self.dfs(row, col + 1, grid)
self.dfs(row - 1, col, grid)
self.dfs(row, col - 1, grid)继续 dfs 的条件是在 grid 内且值为 "1"。?
5.Min-Gene-Mutation [433]
最小基因变化:?https://leetcode.cn/problems/minimum-genetic-mutation/
◆?题目分析
题目给定了基因的 4 种类型 'ACGT'，就像是 4 叉树一样，我们每次遍历有 4 个方向可以走，当前层遍历完再向下一个索引继续遍历，总共有 4^^8 种情况，由于有 bank 的限制，我们可以过滤掉多种情况。?
◆?广度优先
class Solution(object):
def minMutation(self, startGene, endGene, bank):
"""
:type startGene: str
:type endGene: str
:type bank: List[str]
:rtype: int
"""
# 没有基因库或最终突变不在基因库
if not bank or endGene not in bank:
return -1
queue = []
queue.append((startGene, 0))
# 记录基因是否有效
valid_bank = set(bank)
while queue:
# 获取当前步数
gene, step = queue.pop(0)
# 突变每一个位置
for i in range(len(gene)):
for g in 'ACGT':
# 从第一个位置开始，每个突变一次
if g != gene[i]:
change_gene = gene[:i] + g + gene[i + 1:]
if change_gene == endGene:
return step + 1
elif change_gene in valid_bank:
queue.append((change_gene, step + 1))
valid_bank.remove(change_gene)
return -1
?判断 g != gene[i] 减少相同字符的替换。
6.Largest-Values [515]
每层的最大值:?https://leetcode.cn/problems/find-largest-value-in-each-tree-row/
◆?题目分析
层序遍历，找到每一层的最大值即可，也可以深度遍历，记录即可。
◆?广度优先
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode(object):
# def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
# self.val = val
# self.left = left
# self.right = right
class Solution(object):
def largestValues(self, root):
"""
:type root: TreeNode
:rtype: List[int]
"""
if not root:
return []
queue = [root]
res = []
while queue:
cur_max = -99999999999
new_queue = []
# 遍历每一层
for i in range(len(queue)):
if queue[i]:
cur_max = max(cur_max, queue[i].val)
if queue[i].left:
new_queue.append(queue[i].left)
if queue[i].right:
new_queue.append(queue[i].right)
res.append(cur_max)
queue = new_queue
return res
空间复杂度主要使用了 queue，其余操作主要在计算 max。?
◆?深度优先
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode(object):
# def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
# self.val = val
# self.left = left
# self.right = right
class Solution(object):
def largestValues(self, root):
"""
:type root: TreeNode
:rtype: List[int]
"""
res = []
def dfs(root, level):
# 停止条件
if not root:
return
# 当前层逻辑
if len(res) == level:
res.append(-9999999999)
res[level] = max(res[level], root.val)
# 下一层
if root.left:
dfs(root.left, level + 1)
if root.right:
dfs(root.right, level + 1)
dfs(root, 0)
return res同理，DFS 时可以使用 level 保存层的信息，我们通过 level 与数组建立关系构造 max 即可。
7.Mine-Clearance [529]
扫雷游戏:?https://leetcode.cn/problems/minesweeper/description/?
◆?题目分析
给定初始二维数组和起点，返回修改后的二维数组。若起点处是雷，即 ‘M’，直接将其修改为 'X'，游戏结束；若起点处是空，即 ‘E’，则从起点开始向 8 邻域中的空地搜索，直到到达邻接💥的空地停止。和二叉树从根结点开始搜索，直到达到叶子节点停止，是几乎一样的，可以使用 BFS/DFS，但是 BFS 需要记录重复的节点。
◆?深度优先?
class Solution(object):
dx = [1, 1, -1, -1, 1, -1, 0, 0]
dy = [1, -1, 1, -1, 0, 0, 1, -1]
def updateBoard(self, board, click):
"""
:type board: List[List[str]]
:type click: List[int]
:rtype: List[List[str]]
"""
# 空盘
if not board:
return []
# 空点
if not click:
return board
# 点击位置
row = click[0]
col = click[1]
# 💥
if board[row][col] == "M":
board[row][col] = "X"
else:
# DFS
self.dfs(row, col ,board)
return board
def dfs(self, row, col, board):
if not self.inArea(row, col, board):
return
# 周围是否有雷
count = 0
for i in range(8):
x = row + self.dx[i]
y = col + self.dy[i]
if self.inArea(x, y, board) and board[x][y] == "M":
count += 1
if count > 0:
board[row][col] = str(count)
return
# 周围没雷标记为 B
board[row][col] = 'B'
for i in range(8):
x = row + self.dx[i]
y = col + self.dy[i]
if self.inArea(x, y, board) and board[x][y] == "E":
self.dfs(x, y, board)
def inArea(self, row, col, board):
return 0 <= row < len(board) and 0 <= col < len(board[0])再套一下 DFS 的模版:
终止条件 - 当前 row/col 周围存在雷即 'M'
处理逻辑 - 有雷更新 cnt、没雷标记为 'B'
下探逻辑 - 上下左右撇那八个点进行多叉寻找
四.总结
虽然 BFS、DFS 的模版很简单，但是怎么和实际的题目联系在一起还需要多多实践，多多练习，上面一些题目是为了 BFS、DFS 而 BFS、DFS 实际上更有效率更优的算法，大家也可以到官网参考题解，更进一步。
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