BFS和DFS的实现思想
参考回答：
BFS:(1)顶点v入队列(2)当队列为非空时继续执行否则停止(3)从队列头取顶点v,查找顶点v的所有子节点并依次从队列尾插入(4)跳到步骤2
DFS:(1)访问顶点v并打印节点(2)遍历v的子节点w,若w存在递归的执行该节点。
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来自topcoder的一篇文章： “在BFS中，我们在将顶点推入队列时标记访问的顶点，而不是在DFS中弹出顶点时标记访问的顶点。” 注意：这是在使用显式堆栈（伪dfs）实现dfs时说的。 我的问题是为什么会这样？为什么我们不能在从队列弹出后标记访问的顶点，而在bfs的情况下推到队列上？
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根据维基百科，DFS和BFS的实现基本上有两种不同。 它们是： 1）DFS使用堆栈，而BFS使用队列。（我理解这一点）。 2）DFS延迟检查是否发现顶点，直到顶点从堆栈中弹出，而不是在推动顶点之前进行此检查。 我不能理解第二个区别。我的意思是为什么DFS在从堆栈中删除后访问节点，而BFS在将节点添加到队列之前访问节点。 谢谢 额外信息： 在上述两种算法的一个简单实现中，我们使用一个布尔数组（让我们
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任何人都可以提供代码，伪代码，甚至提供良好的链接来实现DFS（深度优先搜索）和BFS（广度优先搜索）在普通JavaScript（没有JQuery，或任何帮助程序库）中？我一直在试图了解如何实现任一遍历，但我似乎无法真正区分 BFS 和 DFS 实现的区别。 如果我们想要一个具体问题作为示例：我想在给定节点上遍历 DOM，并获取所有类名。 （我认为遍历的唯一方法是遍历每个父节点，从该节点获取我需要的
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我是一名本科生，正在读《科曼简介》。准备第三次考试，准备期末考试。 在第22章（第603页）中，它讨论了DFS如何将前置子图作为森林生成，以及BFS如何将前置子图作为树生成。我只是不明白。 我的想法是： 如果顶点v可以从一个开始搜索的源顶点s到达，那么顶点v是否有一些前身（可能是不同的，但存在），而不管在输入图上运行DFS或BFS？也就是说，DFS和BFS都可以访问它。 如果是这样，为什么DFS可
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我意识到BFS和DFS在一般图上的运行时间是O(n+m)，其中n是节点数，m是边数，这是因为对于每个节点，必须考虑它的邻接列表。但是，当BFS和DFS在二叉树上执行时，它的运行时是什么呢？我相信它应该是O(n)，因为可以走出一个节点的边的可能数量是恒定的（即2）。请确认这是否是正确的理解。如果不是，那么请解释一个二叉树上BFS和DFS的正确时间复杂度是多少？