Tìm kiếm theo chiều sâu DFS trong Python
DFS sử dụng recursion hoặc stack tường minh.
Tìm kiếm theo chiều sâu DFS trong Python là gì?
DFS sử dụng recursion hoặc stack tường minh.
Đi sâu theo một nhánh trước khi backtrack.
Khi nào nên sử dụng?
- Rèn luyện tư duy giải quyết vấn đề và cấu trúc dữ liệu.
- Xử lý dữ liệu khi cần kiểm soát rõ từng bước của thuật toán.
- Chuẩn bị cho bài tập, kỳ thi và phỏng vấn lập trình.
Mô phỏng Tìm kiếm theo chiều sâu DFS trong Python
O(V+E)Nhấn Phát hoặc Từng bước để theo dõi từng phép so sánh và thay đổi dữ liệu.
Code ví dụ
main.py
graph = {"A": ["B", "C"], "B": ["D"], "C": ["E"], "D": [], "E": []}
def depth_first(node, visited=None):
visited = visited or set()
visited.add(node)
order = [node]
for neighbor in graph[node]:
if neighbor not in visited:
order.extend(depth_first(neighbor, visited))
return order
print(depth_first("A"))Kết quả dự kiến
['A', 'B', 'D', 'C', 'E']Cách hoạt động
Mỗi vertex và edge được xử lý tối đa một lần: O(V+E).
Thay đổi giá trị và chạy chương trình bằng trình chạy Python online của CodeUtility mà không cần cài Python.
Bài tập mở rộng
Hãy sửa code theo các bài tập dưới đây để hiểu rõ cách hoạt động thay vì chỉ sao chép kết quả.
- Kiểm tra trường hợp rỗng, một phần tử và giá trị trùng lặp.
- In trạng thái sau từng bước để quan sát thuật toán.
- Đo thời gian với 100, 1.000 và 10.000 phần tử rồi so sánh cách giải khác.