算法：输出树作为子图与DFS和BFS的区别
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可以从中生成一个森林，而BFS只能生成一棵树？
提前谢谢！
共有1个答案
检查第603页的下划线注释，该注释以“宽度优先搜索仅限于一个源，而深度优先搜索可能从多个源进行搜索，这似乎是任意的……”
源的数量是一个是树（单根/源）和另一个是林（多根/源）的原因。
注：这当然不是概念上的差异，只是作者出于下划线注释中解释的原因所作的选择。
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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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本文向大家介绍BFS和DFS的实现思想相关面试题，主要包含被问及BFS和DFS的实现思想时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 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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查看BFS和DFS算法，它们似乎将节点标记为已访问。如果我只在树中导航，我的实现是否仍然需要将节点标记为已访问？我想对每个节点执行一次操作。 它似乎只适用于存在循环的图形，这样我就有可能两次碰到同一个节点。如果我递归地对一棵树进行调用，那么似乎不需要具有已访问状态，因为在堆栈中的所有调用返回到当前节点之后，我可以选择在节点上执行我想要的操作。我的假设正确吗？ 谢谢
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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？
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我有一个图数据结构，它是我从本文中复制的-http://www.dreamincode.net/forums/topic/377473-graph-data-structure-tutorial/ 我想在上面实现BFS算法。我不完全确定如何--我看到/读到的大多数关于该算法的文章都使用了更简单的数据结构。该数据结构存储顶点的散列映射，并将其字符串表示形式作为键，然后还存储边的散列映射，使用整数作为
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本文向大家介绍python输出决策树图形的例子，包括了python输出决策树图形的例子的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 windows10： 1，先要pip安装pydotplus和graphviz： 2，www.graphviz.org下载msi文件并安装。 3，系统环境变量path中增加两项： 4，python中使用方法： 以上这篇python输出决策树图形的例子就是小编分享给大家的全部