Day 3:岛屿数量、二叉树路径和(区分DFS与回溯)
📖 一、深度优先搜索(DFS)简介
深度优先搜索(Depth-First Search,DFS)是一种用于遍历或搜索树或图的算法。它会沿着树的分支向下深入,直到节点无法继续深入为止(即叶子节点),然后返回并访问未遍历的分支。
DFS的典型应用场景包括:
- 图的遍历:搜索图中的连通区域。
- 树的遍历:包括前序、中序、后序遍历。
- 岛屿数量问题:在二维网格中查找连通的区域。
- 路径问题:寻找路径和进行条件限制。
DFS通常使用递归实现,也可以使用栈来模拟递归过程。
DFS与回溯的区别:
- DFS:DFS侧重于遍历或搜索所有可能的路径。它没有特定的“回溯”条件,而是遍历完一个分支后直接回退,直到找到其他未访问的节点。
- 回溯:回溯通常用于寻找“所有解”,即我们在遍历某一路径时,如果发现该路径无法继续时会“回退”并尝试其他路径。回溯是一种基于试探的搜索。
简而言之:回溯是一种DFS的应用,当我们通过DFS遍历所有路径时,如果某一路径不满足条件,我们需要回退并尝试其他路径。
📖 二、岛屿数量问题
问题描述: 给定一个由 '1'(陆地)和 '0'(水域)组成的二维网格,计算网格中岛屿的数量。岛屿是由一组相邻的 '1'(陆地)组成的,水平或垂直方向上相邻的陆地算作一个岛屿。
思路与分析:
- 我们可以使用DFS来遍历所有陆地块,并在遍历的过程中标记已经访问过的陆地。
- 遍历二维数组中的每个点,如果是陆地 ('1'),就从这个点开始执行DFS,标记与其相连的所有陆地为已访问。
- 每次启动DFS时,我们会遇到一个新的岛屿,因此岛屿数量加1。
DFS的递归实现:
- 对于每个陆地点('1'),启动DFS,将与它相连的所有陆地都标记为访问过(可以改为'0'或者使用一个visited数组)。
- 每次DFS的调用都从当前陆地开始,探索四个方向(上下左右),并继续递归。
代码实现(岛屿数量):
public class IslandCount {// 方向数组,用于上下左右遍历private static final int[] DIRS = {-1, 0, 1, 0, -1, 0};public int numIslands(char[][] grid) {if (grid == null || grid.length == 0 || grid[0].length == 0) {return 0;}int rows = grid.length;int cols = grid[0].length;int islandCount = 0;// 遍历整个网格for (int i = 0; i < rows; i++) {for (int j = 0; j < cols; j++) {// 找到一个陆地'1',则触发DFS进行标记if (grid[i][j] == '1') {islandCount++;// 从当前岛屿的陆地开始DFSdfs(grid, i, j, rows, cols);}}}return islandCount;}// 深度优先搜索(DFS)private void dfs(char[][] grid, int i, int j, int rows, int cols) {// 如果越界或当前位置是水域('0'),返回if (i < 0 || i >= rows || j < 0 || j >= cols || grid[i][j] == '0') {return;}// 标记当前陆地为水域grid[i][j] = '0';// 递归检查四个方向(上下左右)for (int d = 0; d < 4; d++) {int newI = i + DIRS[d];int newJ = j + DIRS[d + 1];dfs(grid, newI, newJ, rows, cols);}}public static void main(String[] args) {IslandCount ic = new IslandCount();char[][] grid = {{'1', '1', '0', '0', '0'},{'1', '1', '0', '0', '0'},{'0', '0', '1', '1', '1'},{'0', '0', '1', '1', '0'}};System.out.println(ic.numIslands(grid)); // 输出 3}
}
代码讲解:
- DFS方法:
dfs(grid, i, j, rows, cols)
,从当前点(i, j
)开始,遍历四个方向,递归地标记所有连通的陆地为水域('0'),避免重复计数。 - 主方法:
numIslands
,遍历整个网格,每遇到一个'1',就触发DFS,增加岛屿计数。
时间复杂度:
- O(m * n),其中
m
是网格的行数,n
是网格的列数。每个格子最多访问一次。
📖 三、二叉树路径和问题
问题描述: 给定一个二叉树,求从根到叶子节点的所有路径和。返回所有路径和的总和。
思路与分析:
- 使用DFS遍历二叉树的每个节点,并计算路径和。
- 每到一个叶子节点,就将当前路径和添加到结果列表中。
- 在DFS过程中,我们不断传递当前路径和,直到叶子节点。
DFS的递归实现:
- 在每个节点,计算当前路径和(当前路径和 = 上一个路径和 + 当前节点值)。
- 递归地访问左右子树,直到叶子节点。
- 遇到叶子节点时,将路径和加入到结果集。
代码实现(二叉树路径和):
import java.util.*;public class BinaryTreePathSum {// 二叉树节点定义static class TreeNode {int val;TreeNode left;TreeNode right;TreeNode(int x) { val = x; }}public List<String> binaryTreePaths(TreeNode root) {List<String> result = new ArrayList<>();if (root != null) {dfs(root, "", result);}return result;}// DFS方法private void dfs(TreeNode node, String path, List<String> result) {// 叶子节点,路径加上当前节点的值,添加到结果集if (node.left == null && node.right == null) {result.add(path + node.val);return;}// 递归访问左右子树if (node.left != null) {dfs(node.left, path + node.val + "->", result);}if (node.right != null) {dfs(node.right, path + node.val + "->", result);}}public static void main(String[] args) {// 构造一个简单的二叉树TreeNode root = new TreeNode(1);root.left = new TreeNode(2);root.right = new TreeNode(3);root.left.right = new TreeNode(5);BinaryTreePathSum solution = new BinaryTreePathSum();System.out.println(solution.binaryTreePaths(root)); // 输出 ["1->2->5", "1->3"]}
}
代码讲解:
- DFS方法:
dfs(node, path, result)
,从当前节点开始,构建路径。如果当前节点是叶子节点,保存路径。如果不是叶子节点,则递归访问左右子树。 - 路径拼接:路径通过字符串拼接来构建,格式为
root->left->right
。
时间复杂度:
- O(n),其中
n
是二叉树的节点数。每个节点都会被访问一次。